“数字电子技术”课程的任务驱动法教学探究

数字电子技术课程,作为电类及相关专业的基础课程,在整个专业的课程体系中具有重要的基础地位,同时它也是一门实践性较强的专业基础课。在新工科理念所倡导的培养现代工程师目标中,传统的理论讲授和实验实践存在教学方案设计刻板、缺少对学生的吸引力、缺少实际的工程应用等诸多不足。根据对传统授课的总结,结合任务驱动法的教学思路,在保持传统授课的方式下,增加对知识点应用情境的分析和任务分解,将课程的各知识点拉入学生的最近发展区,从而实现对传统授课方式的改进和提升。

基于“先无功–后有功”功率补偿的配电网电压协同控制策略

整县分布式光伏电源的大量开发与利用及分布式电源规模化并网对实现“碳达峰、碳中和”与“乡村振兴”两大国家战略具有重要的现实意义。由于分布式电源发电尖峰和低谷阶段与负荷峰谷时常不同步,进而导致配电系统过/欠电压问题,严重影响了电能质量,甚至威胁系统安全。针对上述问题,本文提出一种基于“先无功–后有功”功率补偿的配电网层级式电压协同控制策略。首先,建立基于“先无功–后有功”功率补偿的配电网层级式电压协同控制框架。其次,结合多微电网节点注入电流与电压的方程与功率–电压灵敏度分析,根据多节点电压越限程度,提出一种基于“先无功–后有功”功率补偿的多智能体协同调节策略,该策略先通过无功补偿器进行无功调节,当电压尚未得到有效治理时,再采用多微电网进行有功调节。再次,为了进一步满足各节点微电网有功功率调节需求,并考虑电网内部源–荷–储运行成本与污染排放,提出一种基于多目标优化的微电网内部分布式源–荷–储优化协调功率控制策略。最后,在MATLAB平台中设计了3种仿真场景以及IEEE测试系统模型对所提控制策略进行了验证。结果表明,所提出的电压协同控制方法在最经济的情况下可以实现各节点电压的综合高效治理,同时,所提出的微电网优化协调功率控制策略能使源–荷–储在绿色经济的供电模式下实时精准地满足电压治理目标下微电网有功调节的需求。仿真实验结果验证了本文所提控制策略的有效性。

智能盲人导航手杖设计

主要基于STM32 F103系列单片,集成GPS模块、超声波测距模块和语音播报模块等功能模块,采用单元模块化的设计方法,设计了一款集电子罗盘、超声波避障、 GPS定位、电子围栏和跌倒警报等功能于一体的智能盲人导航手杖设备和与其搭配的手机软件APP,用于辅助盲人独立安全出行。通过理论分析和实验验证,该智能盲杖的造价低,可复制性强,具有很强的实用性、商业价值和现实意义。

基于状态空间线性变换的主动配电网分布式电压控制

大规模分布式发电的接入使得主动配电网电压控制问题日益凸显。受限于配电网模型参数的精度,传统集中式的电压控制和基于模型的分布式电压控制策略效果受到显著影响。提出了一种基于状态空间线性升维变换的主动配电网分布式电压控制方法。通过矩阵分裂方法实现了海森矩阵的分布式求逆,将分布式控制收敛速提升至超线性收敛。基于Koopman数据驱动方法,利用配电网历史运行数据作为训练样本,构建高维线性精确潮流模型,从而推导得到电压-无功全局灵敏度,以此校正分布式牛顿控制中的迭代方向。算例结果证明,相比依赖于模型的分布式电压控制方法,所提方法具有更快的收敛速度和更优的控制收敛结果,且不受参数不精确问题影响,具有更强的工程适用性。

电动汽车聚合下的微能源互联网优化调度策略

随着可再生能源规模化接入电网,需配备更多的储能设备以减少峰谷差,这使得投入成本大大提高。电动汽车聚合的负荷特性类似储能,其主动参与能源互联网能量优化调度,将减少储能设备的成本,进而提高微能源互联网的经济效益。提出了电动汽车聚合下的微能源互联网优化调度策略。首先,基于AP(affinity propagation)数据挖掘技术的电动汽车负荷聚类分析,提出了基于极限学习机预测模型的电动汽车短期预测方法。其次,提出电动汽车聚合下的微能源互联网优化调度策略,利用电价激励电动汽车有序充电以减小负荷峰谷差进而降低系统发电成本。最后,仿真验证该优化调度策略的有效性。

基于长短期记忆的图像化短期电力负荷预测方法

“双碳”目标下,中国电力系统将呈现“双高”特点,供需平衡面临新的挑战,亟需更加精确的电力负荷预测方法。为此,提出了一种将负荷数据图像化,并应用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)人工神经网络进行短期电力负荷预测的方法。首先,研究图像化的负荷数据表达方法,包括时序负荷曲线转换为RGB(红绿蓝三原色)格式图片及其逆过程。其次,将图像化的时序负荷数据作为LSTM的输入进行预测。最后,将预测图片进行时序曲线转化得到最终的短期负荷预测结果。此方法在丰富了负荷数据表达方式的同时,还凸显了LSTM方法在图像分析和处理上的优势。实验结果表明,该方法在一定程度上提高了短期负荷预测的精度,满足实际工程需求。

混杂Petri-net的配电网多层级节点电压混杂控制

开发利用分布式可再生能源是推进“双碳”目标的重要举措之一,而由于分布式发电具有较强的波动性和不确定性,其规模化接入会导致低压配电网电压越限等问题。为此,提出一种基于混杂Petrinet的混杂控制方法。上层采用基于节点电压越限条件触发的变压器挡位智能切换控制策略,以实现大幅度电压越限的粗调;下层采用基于功率-电压灵敏度的虚拟电厂有功功率优化动态调节策略,以实现电压频繁越限的细调。该方法在挖掘利用低压配电网自身变压器以及分布式可调节资源聚合调节潜力的同时,大大节省配置治理设备的资金投入,对助推分布式新能源的规模化消纳具有重要意义。

数据与误差驱动的典型行业用电量预测方法研究

在新常态经营形势下,用电量的精细化预测对于电力系统的安全、稳定、经济运行具有重要意义。采用基于数据驱动与误差修正的递进式思路,研究行业用电量主要影响因素辨识与预测方法。首先,在数据驱动层面,从相关度和冗余度角度应用最大信息系数和最大关联-最小冗余性初步识别主要影响因素。其次,在误差驱动层面,采用随机森林方法考虑误差进行影响因素精筛。再次,构建考虑了递进式主要影响因素辨识的行业用电量预测模型。预测模型应用自组织映射方法对典型行业的细分行业用电数据样本集进行聚类,分类应用递进式影响因素辨识方法获得主要影响因素,然后同历史用电量数据一起构造误差反向传播神经网络模型进行预测,通过细分聚类、预测求和的方式获得典型行业用电量预测结果。最后,以中国北方某区域两个典型工业行业用电量为预测对象,通过算例验证该方法的适用性。

基于ET-PHD滤波器和变分贝叶斯近似的扩展目标跟踪算法

针对未知测量噪声协方差情况下的多扩展目标跟踪问题,利用扩展目标概率假设密度(ET-PHD)滤波器和变分贝叶斯(VB)近似理论,提出了一种标准ET-PHD滤波器的扩展方法及其解析的实现方法。首先,根据标准ETPHD滤波器的目标状态方程和测量方程,定义了目标状态和测量噪声协方差的增广状态变量及二者的联合转移函数;然后,根据标准ET-PHD滤波器,构建了扩展的ET-PHD滤波器的预测和更新公式;最后,在线性高斯假设的条件下,利用高斯和逆伽马(IG)混合分布表示目标的联合后验强度函数,从而给出了扩展ET-PHD滤波器的解析实现。仿真结果表明:所提算法能提供可靠的跟踪结果,可有效地处理未知测量噪声协方差环境中的多扩展目标跟踪问题。

风光储微电网容量规划中的典型日选取方法

针对微电网容量规划中的典型日选取问题,该文综合考虑资源和负荷总量特征、分布特征、典型性和极端性,构建了典型日选取综合评估指标体系,结合混合整形多目标线性优化建立了典型日选取模型,采用两阶段模糊规划分配典型日权重,减小了典型日与原始数据间的误差。基于典型日选取,建立了微电网风光储双层规划模型,上层模型以最大化微电网运营商净收益为目标,优化风光储容量配置;下层模型考虑了微电网的经济调度。基于综合评估指标体系得到的典型日选取结果可进一步提高规划结果的精度,同时有效减少规划的设计时间。最后,选取中国西部某地的实测数据,验证了所提模型和求解方法的有效性。

参附注射液辅助冠脉搭桥治疗冠心病疗效及对患者心脏收缩功能影响

目的:研究参附注射液辅助冠脉搭桥治疗冠心病的临床疗效对患者心脏收缩功能影响。方法:选取冠脉搭桥治疗冠心病患者108例,按照奇偶法,将纳入患者分为观察组和对照组(各54例),两组患者采用同样的冠脉搭桥术,观察组辅助以参附注射液、对照组予以等量葡萄糖注射液(或0.9%氯化钠注射液),7d为1个疗程,连续两个疗程。观察和比较两组患者术前、术后7d、术后14d心脏收缩功能、心肌损伤标志物、血脑钠肽(BNP)水平和术后随访60d心血管事件。结果:术后7d、术后14d,观察组患者左心室射血分数(LVEF)、右心室舒张期射血分数(RVEF)、心脏指数(CI)水平均高于对照组,左室舒张末期前后径(LVESD)、左室收缩末期前后径(LVESD)、左心室收缩压(LVSP)水平低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。血清肌钙蛋白I(cTnI)、肌酸激酶同工酶(CK-MB)、BNP水平均低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。术后随访60d,观察组心血管事件率3.70%,低于对照组的18.52%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:参附注射液辅助冠脉搭桥术治疗冠心病能显著增强患者术后心脏收缩能力,降低术后并发症和死亡率,值得临床使用。

冠脉搭桥术后低心排综合征合并急性肾损伤的治疗

目的:分析左西孟旦治疗冠脉搭桥术后低心排综合征合并急性肾损伤的疗效。方法:将冠脉搭桥术后低心排综合征合并急性肾损伤患者42例分为实验组和对照组各21例,实验组给予左西孟坦治疗,对照组给予多巴胺治疗。比较两组患者治疗前后心排出量、肾功能损伤情况、肾小球滤过率及不良反应发生率。结果:治疗前,两组患者的心排出量、肾功能损伤情况及肾小球滤过率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。治疗后,两组患者的上述指标均得到改善,且实验组优于对照组(P<0.05);两组患者不良反应发生率差异无统计学意义(P>0.05)。结论:左西孟旦治疗冠脉搭桥术后低心排综合征合并急性肾损伤效果较好,不良反应发生率低。

新时代思政课教师队伍建设探究

新时代,思想政治理论课教师承担着培养时代新人的重要使命。虽然近几年思政课教师队伍建设有了很大发展,但仍然存在一些问题,主要表现为:教师队伍能力素质不高、创新活力匮乏、地位待遇较低、职业幸福感不强等。针对上述问题,阐述了以提高教师综合素质、创新教学内容和教学方法、增强教师职业幸福感为着力点的举措,以进一步加强新时代思想政治理论课教师队伍建设。

大学生科技创新在应用专业教学体系中建设的研究

作为应用专业教学体系的重要组成部分,科技创新教育对于应用专业教育体系建设以及人才培养而言有着重要的作用,有利于全面提升大学生的创新能力。基于此,本文将大学生科技创新在应用专业教学体系中建设作为研究对象,通过对科技创新在应用专业教学体系中的意义进行阐述,进而对应用专业教学中大学生科技创新现状进行了分析,并对其中存在的不足提出了建设措施。

配电网中多光储微网系统的优化配置方法

针对配电网内多个光储微电网的容量规划问题，提出了一种双层优化配置方法：底层优化以各光储微电网日运行成本最小为目标，通过混合整数线性规划方法确定各光储微电网的经济调度方案；上层规划以项目投资期内多光储微电网总成本、配电网总经济成本为目标，优化规划光储容量。上层优化规划考虑了配电网运行约束条件，基于各光储微电网的优化结果，利用基于有功电压灵敏度的调压策略解决光储微电网接入配电网带来的电压越限等问题。针对多目标优化中Pareto最优解的选择性问题，采用基于逼近理想解排序法的多属性决策方法，围绕多个指标进行模糊选择。最后，在安徽省金寨县实际某配网系统验证了所提出模型和算法的有效性，同时讨论了光储微电网接入对系统运行和不同利益主体所带来的影响。

应用场景压缩和计及电压调节策略的光伏接入规划

针对光伏接入规划中光照强度和负荷大小的不确定性,采用场景分析法依据改进的聚类数量评价指标,在考虑负荷之间相关性的同时减少了规划场景数量。围绕配电网公司和光伏运营商利益协同的问题,充分考虑光伏无功和有功功率对电压的调节作用,构建了多目标双层优化规划模型,上层规划模型优化光伏接入容量,下层考虑光伏接入后的配电网调压策略。对采用非支配排序遗传算法获得的帕累托解集,提出了选取最优解的评估指标及评估流程,并在IEEE 33节点配电系统中验证了所提方法的可行性。

面向分布式一致性算法的通信网络优化设计

通信网络是实现分布式控制的基础设施。针对分布式一致性算法以及未来智能微电网的应用需求,提出了一种兼顾动态性、延迟鲁棒性和经济性的通信网络优化设计方法。首先,根据代数图论相关知识建立通信网络与相应矩阵的联系。其次,由不同矩阵定义了与通信网络相关的3个性能指标,并利用奈奎斯特稳定判据推导出最大通信延迟时间t与拉普拉斯矩阵L特征值之间的关系。最后,由代数连通度相关定理,给出一种边数递减循环多目标优化方法。每次循环建立包含3个指标的多目标优化模型,并采用NSGA-II算法求解该边数下的满意解。重复上述过程直至网络不连通,根据网络的动态性和延迟鲁棒性选出所有满意解中的最终优化网络。仿真算例验证了所提优化方法的可行性和有效性。

售电市场环境下基于数据驱动的用户用电行为分析

智能电能表能够实时采集用户的用电数据,在未来数字化配用电系统中将得到广泛普及。在我国售电市场进一步放开并逐步繁荣的背景下,售电商能够通过分析海量用户用电数据,掌握用户用电行为,从而实现更好的服务。探讨了面向售电市场用户行为分析的特征提取方法,采用了k-means、模糊聚类、层次聚类等不同的聚类算法实现典型用户用电行为的模式提取,分析了不同用户用电行为的基本特征。对爱尔兰地区6 445名用户的公开用电数据进行实证分析,结果表明,该方法能够有效提取用户的用电行为模式,分辨用户用电行为异同。

计及冰灾影响的电力系统韧性评估与提升方法

随着全球气候的变化和极端天气事件的频发,给电力系统的安全运行带来了极大挑战。为了评估和提升电力系统对此类灾害的抵抗能力,提出了计及冰灾影响的电力系统韧性评估方法,建立了一系列包含系统级及元件级的实用韧性量化指标,从系统及元件层面上量化冰灾对电力系统的影响。在此基础上,结合冰灾的特性,提出了一种包含整个冰灾过程的电力系统韧性提升策略,分别从灾前、灾中2个时段定位系统的薄弱环节,并进行冰灾下的电力系统韧性提升。最后在IEEE RTS-79测试系统中,验证了所提方法的有效性和实用性。

基于充电功率场景模型的电动汽车负荷建模

电动汽车等新基建的持续高速发展为电力系统带来新的机遇和挑战,也为传统电力系统负荷预测带来新命题,研究电动汽车负荷建模具有重要的现实意义。文章在分析电动汽车历史数据的基础上,提出一种基于充电功率场景模型的电动汽车负荷建模方法,基于充电关键变量,建模考虑充放电各关键变量随机性和相关性的联合分布模型,并通过吉布斯采样生成电动汽车功率场景,聚合得到电动汽车负荷曲线。最后,采用电动汽车实际充电功率数据验证了文章所提方法的有效性。