基于深度强化学习的氢能综合能源系统优化调度方法

为实现碳减排目标,氢能与综合能源系统的结合成为最具潜力的发展方向之一。针对当前氢能综合能源系统调度策略灵活性不足、复杂系统多目标优化求解困难等问题,提出一种基于深度强化学习的氢能综合能源系统优化调度方法。首先,采用耦合设备的变工况模型,构建风-光-氢-冷-热-电综合能源系统,拓展设备联合供能空间。其次,考虑系统运行成本、碳排放量、系统自供给平衡度和新能源利用率,基于最优解距离构建多目标优化模型,激发智能体探索性。然后,通过时序片段表征优化深度强化学习算法,增强了智能体对系统状态变化的估计精度。最后,在源荷实测数据的基础上设计仿真算例。结果表明,所提方法可以有效提高氢能综合能源系统调度的灵活性,充分挖掘氢能的碳减排潜力,实现调度经济性和环保性的双重优化。

含减载控制和虚拟惯量控制的直驱风电场等值建模方法

为建立准确的具有主动支撑能力的直驱风电场等值模型,提出一种含减载控制和虚拟惯量控制的直驱风电场等值建模方法。首先,建立包含减载控制和虚拟惯量控制的直驱风机并网系统模型;其次,依据适应性分析选取转速、减载系数、惯性系数和阻尼系数作为分群指标;然后,基于分群指标利用改进K-means算法对直驱风电场中的机组进行聚类分群,得到直驱风电场的等值模型;最后,利用实际算例在不同场景下进行仿真和计算,对等值建模方法的准确性进行验证。

专业学位研究生实践创新能力培养模式的探索与实践

专业学位研究生教育是培养高层次应用型人才的主渠道,是主动服务创新型国家建设的重要路径,办好专业学位研究生教育是新时代研究生教育改革发展的战略重点,对建设教育强国、科技强国和人才强国具有重大意义。针对专业学位研究生培养中存在的问题,合肥工业大学以培养研究生实践创新能力为核心目标,探索面向国家重大战略需求的“两融合、三并用、六协同”专业学位研究生实践创新能力培养新模式,取得了较好的成效,为深化专业学位研究生教育改革提供了有益的参考。

多源量测环境下计及时延融合的配电网区间状态估计

配电网运行的不确定性和量测误差的未知但有界性使得精准感知系统状态难以实现。为此,文中考虑多源量测环境提出了一种计及时延融合的配电网区间状态估计方法。首先,扩展微型同步相量测量装置的量测范围,增加高精度量测冗余,提出多源量测数据融合策略实现量测数据在采样时刻上的同步。其次,基于区间数建立计及量测不确定性的区间状态估计模型,并线性化区间量测函数以降低模型复杂度。然后,提出结合区间约束传播的改进Krawczyk-Moore(KM)算法求解区间状态估计模型,采用改进的KM算子设定合理的初始解区间,引入区间约束传播缓解KM算法区间过度扩张的问题。基于IEEE 33节点和IEEE 118节点配电系统的仿真结果表明,所提方法在保证区间完备性的同时有效降低了估计区间的保守性。

基于空间相关性与Stacking集成学习的风电功率预测方法

针对目标气象预报数据缺失导致风电预测精度不足的问题,提出一种基于空间相关性和Stacking集成学习的风电功率预测方法。首先,分析目标风电场与相邻气象站点之间的空间相关性,根据相关系数极值点确定延迟时间,构建风速时移数据集;其次,利用Stacking集成方法融合多元算法,从多个数据观测角度预测目标风电场的风电功率,实现不同算法的优势互补,提升整体泛化能力,并采用粒子群优化算法搜索模型超参数,较好地平衡搜索时间与模型效果;最后,采用华东地区某风电场的实测数据验证了文中所提方法的有效性和准确性。结果表明,通过考虑不同位置的信息偏差,从数据输入和预测模型两方面可有效提高数据缺失情况下的风电预测精度。

导航护士的国际经验及其对我国的启示

文章概述了国外导航护士的定义及相近概念,从承担者、角色职能、工作内容、实践过程来分析国外导航护士的实践及临床效益和社会效益,探讨其对我国的启示,以期为我国导航护士的实践和护理人才培养提供借鉴。

基于CEEMDAN和BiLSTM-AM的超短期风速预测方法

精准的风速预测结果可以推进风电的高效消纳以及增强新型电力系统的安全稳定性。为进一步挖掘风速序列的非线性特征,提升风速预测精度,提出了一种基于CEEMDAN与BiLSTM-AM的超短期风速预测方法。针对风速的随机波动性,采用自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)对风速序列进行分解,转化为一系列较为平稳的子模态,从而降低预测的复杂度;采用具有双向信息流结构的双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)挖掘各分量的变化规律,同时注意力机制(attention mechanism,AM)为神经网络的隐藏层状态分配相应权重,突出长时间序列中的关键信息,并利用贝叶斯优化对模型超参数进行寻优;将各分量的预测结果进行叠加作为最终结果。通过实际算例对比分析可知,该模型在单步与多步预测任务中均展现出良好的预测性能。

心血管疾病患者社会隔离的研究进展

心血管疾病作为一种需要终身治疗的慢性疾病,长期的病程和疾病本身导致的躯体功能受限,导致患者经历社会隔离的风险增高。文章对社会隔离的相关理论、心血管疾病患者社会隔离的现状、影响因素及应对措施进行综述,旨在为改善心血管疾病患者的社会隔离状况、制订相应的干预措施提供理论依据,为提高心血管疾病患者的生存环境提供新思路。

面向新型配电系统灵活性提升的智能软开关与储能系统协调规划

随着分布式电源(DG)渗透率的不断提高,配电网的不确定性加剧,迫切需要引入灵活性资源进行调节。储能系统(ESS)和智能软开关(SOP)的联合引入,不仅可以提供空间尺度的潮流分布能力,而且可以从时间尺度进一步解决能量供需的不平衡问题。为此,综合考虑ESS和SOP的灵活特性,从灵活性供需匹配和传输通道两个方面建立灵活性评估指标,提出一种面向新型配电系统灵活性提升的ESS和SOP三层协调规划模型。其中,上层以ESS等年值投资费用最小化为目标进行ESS规划,中层以配电网年综合运行成本最小化为目标进行SOP规划,下层以日平均灵活性水平最高为目标进行运行优化。采用双向优化方法生成典型运行场景处理DG的不确定性,利用混合优化算法对三层模型进行求解。算例分析验证了SOP和ESS协调规划模型的合理性和有效性。

考虑通信故障的配电网失联分布式电源群优化控制策略

高比例新能源并网使得配电网对通信系统的依赖性不断提高。为降低通信设备故障对分布式控制系统运行的影响,提出一种考虑多重通信故障的配电网失联分布式电源(DG)群优化控制方法。首先,建立了分布式通信网络的通信链路矩阵,并基于通信链路搜索得到了典型的故障场景。然后,考虑通信故障场景及源荷的不确定性,以综合风险最小为目标,建立了失联DG群双层优化模型,模型外层优化失联DG多场景控制策略,模型内层优化未失联DG控制策略。最后,采用改进粒子群优化算法求取失联DG群控制节点的最优控制策略。以IEEE 33节点算例系统为例,验证了该控制方法的有效性。结果表明所提方法能够有效降低系统运行风险,提高供电可靠性。

含分布式电源的小电阻接地系统分区域零序保护

小电阻接地系统中并网分布式电源的网侧中性点采用小电阻接地方式能够减小孤岛系统带故障运行时的过电压,也改变了原有小电阻接地系统的单相接地故障特征,导致现有的高阻接地故障保护方案不适用。文中分析了主网和分布式电源均采用中性点经小电阻接地的配电系统的单相接地故障特性,根据故障线路和非故障线路的零序电流幅值和相位特征将线路划分为两个区域,区域1为各中性点之间连接的线路,区域2为除各中性点连接线路以外的线路,并提出基于零序相位差动保护和零序电流幅值比保护的分区域零序保护方案。最后,利用MATLAB/Simulink搭建仿真模型,通过对低阻接地故障、线性高阻接地故障和非线性高阻接地故障进行仿真,验证了保护方案的正确性。

冠心病患者运动恐惧量表的汉化及信度效度检验

目的:汉化冠心病患者运动恐惧量表(Fear of Activity in Patients with Coronary Artery Disease,Fact-CAD),为国内冠心病患者运动恐惧的评估提供科学、可靠的特异性工具。方法:遵循Brislin翻译模型对量表进行翻译、回译和文化调适,形成中文版Fact-CAD量表。于2022年10月至2023年2月,采用便利抽样法,选取杭州市某三级甲等医院的334例冠心病患者进行调查,结合Rasch模型分析和经典测量理论对问卷的信度、效度进行评价。结果:中文版Fact-CAD为单维度,包括19个条目。各条目的未加权均方拟合统计量值为0.72~2.10,加权均方拟合统计量为0.88~1.29,条目-总分的相关系数为0.04~0.58,各条目拟合结果符合Rasch模型。以中文版多维度运动自我效能量表作为聚合效度指标,相关系数为-0.636(P<0.01),量表平均内容效度指数为0.951。总量表的Cronbach’sα系数为0.901,Guttman折半信度为0.885,重测信度为0.893。结论:中文版Fact-CAD具有良好的信度、效度,量表条目少,评估时间短,难度适中,适用于我国冠心病患者运动恐惧的评估。

考虑通信延时-丢包的配电网分布式电压控制

含分布式电源配电网的分布式控制策略具有解决配电网电压控制难题的潜力。然而,分布式电源在空间上分布松散,节点间会出现通信时延、丢包等通信问题,传统的分布式控制算法对该通信情况下的应对方式还不完善。因此,提出了一种综合考虑通信延迟和通信丢包的配电网分布式控制策略,针对非正常通信过程中的随机延时、丢包问题,在一致性算法中引入一致性增益系数和部分同步的迭代架构,并以算法的收敛时间最短为目标,建立了采样步长优化模型,实现了一致性算法稳定收敛,同时减轻了通信延迟较大的信道对算法迭代速度的影响。

高等院校效能的增值评价——基于我国医学院校的实证研究

高等院校的增值评价是改进高等学校教育质量的重要手段。基于2021年我国医学生培养与发展调查数据和临床医学本科生的水平测试成绩数据,采用多层线性模型,本文从人才培养的角度对我国高等医学院校的效能进行了增值评价。研究发现,院校质量本身对学生的学业成就具有显著的正向影响。其次,基于零模型和增值模型采用经验贝叶斯方法估计的高校效能的分析结果显示,代表传统结果评价的零模型与增值评价的模型估计出的高校效能仅存在中度相关。最后,通过联合多层线性模型的跨模块一致性分析表明,院校质量对学生不同模块的学业成就影响也不尽相同。本研究为高等教育评价体系改革提供了增值评价的研究视角的政策启示。

高等教育阶段学生流失的成因及干预——基于行为经济学视角的述评

高等教育旨在为各行各业培养专业人才,从而保证整个社会的有序发展。高等教育阶段的学生流失给国家、院校和个体带来损失。在我国高等教育从大众化迈向普及化的过程中,学生流失将逐渐成为一个备受关注的问题。基于行为经济学设计的政策和干预能够以较低的成本温和地改变个体行为。本研究基于行为经济学的视角对高等教育阶段学生流失进行述评,对流失成因进行归纳,进一步对缓解流失进行的干预进行梳理,研究发现高等教育阶段学生流失的成因包括:现时偏见、信息可得性与信息过载和自我控制不足,这导致个体可能做出偏离最优选择的决策。通过架构选择情景,影响个体的偏好序,改变其流失动机,最终改变其行为是现有干预设计的主要逻辑和思路。

医教协同对医学生学业表现的影响分析——基于全国临床医学本科生调查数据和水平测试数据的实证分析

医教协同是培养高质量医学人才的重要途径。文章基于2021年中国医学生培养与发展调查和临床医学专业(本科)水平测试数据,实证分析医教协同(过程协同、资源协同、管理协同)与医学生学业表现的关系、职业认同的中介作用及院校间差异。结果表明:(1)医教协同对医学生的能力增值具有显著正向影响,其中过程协同的作用相对显著;(2)职业认同在医教协同与学业表现之间起中介作用,过程协同对医学生坚定从医志向的作用最为明显;(3)职业认同的中介效应在不同区域、类型的院校之间存在差异。鉴于此,医院和学校可从中获得启示,有针对性地开展医教协同工作,通过增强医学生的职业认同来提升学业表现。

发电机和负荷模型对暂态稳定性影响的概率分析

详细分析了电力系统元件(如发电机、负荷)的数学模型,重点讨论了发电机模型和负荷模型及其之间相互关系对电力系统暂态稳定性的影响,并以两个系统为例,采用非序贯蒙特卡罗的概率分析算法,对发电机模型和负荷模型的影响进行了统计研究。文章指出,在电力系统的仿真计算中,采用不同的元件模型,其对电力系统暂态稳定性计算的影响是不同的。从概率分析的角度证明了在电力系统暂态稳定性分析计算中选择模型的重要性。

风光互补发电系统中混合储能单元的容量优化

通过配置容量合适的蓄电池-超级电容器混合储能单元,可以提高风光互补发电系统供电的连续性和可靠性。该文在风力发电、光伏发电、蓄电池和超级电容器的稳态模型基础上,建立了蓄电池-超级电容器混合储能系统的容量优化模型,提出了混合储能单元的多目标优化函数,并对各种约束条件进行了探讨,采用遗传算法对目标函数进行了求解。通过对算例系统的求解,证明了该文所建模型和算法的正确性。结果表明,该文提出的方法可为风光互补发电系统中混合储能单元的容量优化提供参考。

基于电气特性分析的中压配电网拓扑变动分段辨识

针对量测数据不足且大量分布式电源接入的配电网难以进行拓扑结构辨识的问题,提出了一种基于电气特性分析的拓扑结构分段辨识方法,以提高拓扑结构辨识准确度。首先将“超节点”概念引入配电网,通过分析拓扑改变后节点注入功率的变化,确定发生改变的拓扑范围。通过对分布式电源接入时配电网功率传输特性和电压幅值特性的分析,利用双重验证和补充识别辨识分段线路,并采用二次辨识校正末段线路,最后采用循环迭代法识别分段线路连接关系。仿真结果表明所提方法能够提高拓扑辨识准确度,在量测装置允许的误差范围内鲁棒性好。

太阳能冷热电联供系统的策略评估和优化配置

冷热电联供(CCHP)系统相比于分供(SP)系统而言,具有能效高、污染少,可以实现能源的梯级利用等特点,成为未来分布式供能系统的发展趋势。文中将太阳能与CCHP系统相结合,设计了光伏光热一体化联供(PVST-CCHP)系统和太阳能综合利用联供(PVCU-CCHP)系统,并构建了以热定电和以电定热两种运行控制策略。基于全寿命周期法,建立了能源、环境、经济和综合评估的多指标评价体系。以SP系统作为参考,利用算例对PVST-CCHP和PVCU-CCHP系统的运行策略进行了评估。在此基础上,采用粒子群优化算法对最优联供系统的机组台数和燃气轮机容量进行了优化配置,实现了联供系统的综合效益最大化,为太阳能的综合应用提供了参考。