基于PF-LSTM的锂电池剩余使用寿命预测

针对锂电池剩余使用寿命(RUL)难以准确预测的问题,提出一种考虑多种寿命衰退特征与数据时序性的基于粒子滤波改进长短期记忆网络(PF-LSTM)的预测模型,并应用于锂电池的RUL预测。从电池历史充放电老化数据中提取与容量衰退密切相关的健康因子作为LSTM网络的输入,利用PF算法全局优化的能力寻优超参数,包括神经元个数、学习率、节点丢弃率、批尺寸大小、训练步数等6个参数,提高网络的预测能力;引入Dropout层,避免网络过拟合,提高模型的泛化能力。基于NASA PCoE电池数据集进行实验验证,对4块电池在不同预测起始点下的容量估计和寿命情况进行预测,并与经网格搜索的LSTM,SVR等算法进行比较。实验结果表明,PF-LSTM容量估计的RMSE与MAE均在2%以内,且寿命预测误差在3个循环以内,相比于其他算法精度最高。

基于小波包变换和随机森林算法的光伏系统故障分类

针对光伏系统故障分类问题,提出一种小波包变换和随机森林算法相结合的故障分类方法。采集光伏系统的故障电压数据,利用小波包变换对电压信号进行分解,提取各频带能量作为故障特征,将特征样本送入随机森林算法中进行分类。随机森林算法是结合集成学习理论和随机子空间方法的一种算法,可以对多种故障做出准确分类。使用PSCAD/EMTDC搭建独立光伏发电系统,选取12种故障进行模拟,得到600个故障样本,选取其中360个样本用于训练分类器,240个样本用于测试分类器的分类性能。仿真结果表明:该方法可有效辨别光伏系统的12种故障,分类准确率达到97.92%。与RBF神经网络分类器相比,故障分类准确率提高了4.17%,对进一步实现光伏系统故障诊断研究具有重要意义。

输入受限情况下基于Hamilton系统的风力发电机组协同控制

针对风力发电复杂非线性系统,在输入受限情况下,研究风力机如何实现变风速运行下的最大风能捕获,使其工作在最佳功率曲线,以提高风能利用率,并探究多风力机的协同控制问题。建立风力发电复杂非线性系统的Hamilton模型,设计预置控制器实现风力机的最大风能捕获。基于非线性扇区法的饱和函数处理方法,设计一种无记忆状态反馈控制器,实现多风力机的协同控制。实验结果表明在变风速运行且输入受限的情况下,风力发电机组能保持在期望的转速下运行,既实现了变风速条件下的最大风能捕获,又实现了抗输入饱和情况下的多机组协同控制。

基于改进多元宇宙优化算法的光伏系统最大功率点跟踪

在局部遮蔽条件下,光伏阵列的功率输出曲线呈现多峰特性,传统控制算法无法持续准确地跟踪最大功率输出点,该文提出一种基于改进多元宇宙优化(MVO)算法跟踪全局最大功率点的方法(IMVO)。引入螺旋更新和自适应压缩因子,增强了算法的全局搜索能力;改变旅行距离率的更新方式,加快了算法的收敛速度,3方面改进有效提高了算法的寻优能力。仿真结果表明:在均匀光照、局部遮蔽和变光照强度3种条件下,改进多元宇宙优化算法均能持续稳定地跟踪最大功率点,在收敛时间和收敛精度上均有较大提高,由此验证了该算法在最大功率点跟踪控制中的可行性。

基于RFF及GWO-PF的锂电池SOC估计

为了提高锂电池剩余电量估计的准确性,提出一种在线参数辨识与改进粒子滤波算法相结合的锂电池SOC估计方法。针对粒子滤波中的粒子退化问题,引入灰狼算法,利用灰狼算法较强的全局寻优能力优化粒子分布,保证粒子多样性,有效抑制粒子退化现象,提高滤波精度。采用带遗忘因子的递推最小二乘法实时更新模型参数,并与改进粒子滤波算法交替运行,进一步提高SOC的估计精度。实验结果表明,改进算法的平均估计误差始终保持在±0.15%以内,相比扩展卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波算法,在电池SOC估计上有更高的估计精度与稳定性。

对初、高中英语教材衔接问题的研究——以“冀教版”初中英语教材和“人教版”高中英语教材为例

初中和高中教学有着不同的教育规律和特点的阶段，学生升入高中后在英语学习方面明显呈现出不顺畅的现象。笔者认为，教材不衔接是造成初高中英语教学不衔接、学生学习有困难的一个主要原因。本文以甘肃省现阶段所使用的初中教材冀教版“Learning English”和高中教材人教版“New Senior English For China”为例比较了两套教材在指导思想、教学目标和教材编排体系方面的差异，建议从以下三个方面入手促进初、高中英语在教材方面的衔接：高中教师学习初中教材，同时加强同初中教师的交流、编写校本教材，对现行高中教材进行合理取舍、引导学生适应高中英语课程，提高英语学习兴趣。

关于涞滩古镇道路景观的研究

当前城镇化、新农村建设、特色小镇等一系列的农村规划项目正在如火如荼地进行,但是其中也出现了耕地面积减少、乡土景观缺失、部分农村建设"同质化"、缺少地方特色等诸多问题。在乡土社会中,道路既是普通寻常的,又是特殊存在的,作为连接政治、经济、文化的引子,犹如这个地方的骨骼脉络,是研究中不可忽视的一部分。

从跨学科到超学科:日本高校文化遗产专业建构历程与特点

在全球遗产事业紧锣密鼓的当下,学科建设对专业人才培养至为关键。作为该领域的先行者之一,日本高校文化遗产专业的建构历程,在特定社会背景下呈现出从"跨学科"到"超学科"的演化走向。其学科边界、内涵范畴、培养目标确立的现实依据,以及在专业教学中强调的"学科间性"等都具有重要启示价值。

PHEV复合储能系统设计及基于MODA的参数优化

为了提高插电式混合动力汽车的燃油经济性、降低污染物的排放,并解决插电式混合动力汽车单一动力电池低比功率、无法响应暂态功率需求的问题,设计蓄电池和超级电容并联的复合储能系统,采用带有滑动窗口的实时小波功率分配策略,并对滑动窗口长度进行选择。该功率分配策略将复合储能系统的需求功率分解成高频和低频两部分,超级电容接收高频分量,蓄电池接收低频分量,避免了高频分量对于蓄电池的冲击,提高了蓄电池的耐久性和可靠性。制定基于规则的控制策略,以整车燃油消耗量和污染物排放量为优化目标,利用多目标蜻蜓算法对相关控制参数进行优化。基于ADVISOR搭建含有复合储能系统的插电式混合动力汽车整车仿真模型,采用新欧洲行驶循环工况进行测试,并通过与带精英策略的非支配排序遗传算法进行对比,验证算法的有效性。研究结果表明:利用多目标蜻蜓算法优化后的车辆百公里燃油消耗平均降低了12.71%,污染物综合排放性能平均下降了10.05%;相对于优化前,发动机输出功率减少,电机输出功率增加,发动机和电机的工作效率均得到了显著提升;Pareto最优解的收敛性和覆盖范围优于带精英策略的非支配排序遗传算法,同时得到的多组Pareto最优解为整车设计和优化提供了更多选择。

高校文化遗产教育与当地资源的互动合作

本文分析讨论了我国高校文化遗产专业的现状与人才培养方式,简述了现有的人才培养方式较难满足我国文化遗产事业的发展需求。高校文化遗产专业可以充分与当地遗产资源进行合作,开发以地方遗产资源为基础的特色实践课程。同时,开展校企合作的培养模式,给学生提供实习实践机会。这样才能培养出高质量的、符合行业标准的文化遗产专业人才。