基于深度强化学习的多能流楼宇低碳调度方法

建筑减排已成为中国达到“双碳”目标的重要途径,智慧楼宇作为多能流网络耦合的综合能源主体,面临碳排放量较多、多能流网络耦合程度高、负荷用能行为动态特性明显等问题。针对这一问题,提出基于深度强化学习的多能流楼宇低碳调度方法。首先,根据智慧楼宇的实际碳排放量,建立了一种奖惩阶梯型碳排放权交易机制。其次,面向碳市场和多能流耦合网络,以最小化运行成本为目标函数,建立多能流低碳楼宇调度模型,并将该调度问题转换为马尔可夫决策过程。然后,利用Rainbow算法进行优化调度问题的求解。最后,通过仿真分析验证了优化调度模型的可行性及有效性。

旋转加热辊温度测量电路设计

针对工业用旋转加热辊温度测量系统存在精度低、可靠性差、系统复杂等问题,给出了一种针对旋转加热辊温度测量电路的设计方法。该方法首先对加热辊温度测量的原理进行了分析;然后设计了基于DSP和PWM技术的温度测量方案,测温电路被制作成圆环形PCB,直接安装在加热辊转轴上,随辊体一起旋转,实时采集温度信号,再利用温度信号和PWM信号占空比呈线性关系,通过PWM信号的占空比即可反知温度大小,整套电路均通过DSP控制;最后给出了关键的信号调理电路,并通过实验证明了该方案的正确性和可行性。研究结果表明,该设计方案能满足工业用旋转加热辊温度测量对高精度、高可靠性的需求,有利于提高测温性能,具有一定的实用参考价值。

考虑频率变化的基于DFT单相数字锁相环的椭圆拟合方法

针对传统的DFT单相锁相环在电网频率发生变化时存在锁相性能变差问题,提出了一种考虑频率变化的基于DFT单相数字锁相环的椭圆拟合方法。采用带遗忘因子的递推最小二乘法进行椭圆拟合辨识出椭圆参数,再由锁相环产生正、余弦输出,实现了基于虚拟两相正交电压矢量的单相数字锁相环控制。通过Matlab对电网电压的频率波动、相位突变以及谐波注入等参数变化的影响进行了仿真。最后,通过实验结果验证了该方法的有效性,具有较好的稳态性能和动态特性。

预装式变电站高压触头温度WSN传感器节点设计

提出了一种可用于对预装式变电站高压触头温度进行在线测温的WSN传感器节点设计方案。采用Jennic的JN5139无线微控制器为处理器核心模块。硬件方面,在高压柜内的触点上粘贴高分子示温片,当触点温度超温时,示温片受热释放CO2气体,通过二氧化碳传感器检测CO2浓度的变化,实现对触点温度的测量;软件方面则分别从主程序、非阻塞方法程序等方面进行了介绍。实测结果表明:设计的传感器节点具有功耗低、性能稳定等特点。

不锈钢表面渗氮层组织研究

采用不同温度下、不同时间对304不锈钢进行气体渗氮,利用扫描电镜、能谱仪及维氏硬度计分析了渗氮层的微观组织及渗氮层硬度。结果表明,样品表面形成了厚度约为10μm的渗氮层。样品表面的硬度随渗氮温度和时间提高而增加。在660℃渗氮4h后不锈钢表面的硬度可达313.86HV。

生态批评、后人类主义与有关文化的生物学思想

随着生物学领域有关其他动物文化研究的推进,我们有必要对人文主义的文化意识这一人文学科的核心观念提出质疑。文章通过探讨数个有关动物文化的生物学研究案例,提出了当今生态批评和后人类主义在文化观念上面临的问题;在追溯问题的根源的同时,指出生态批评、后人类主义乃至整个人文学科需要一个更广泛也更细微的文化观念,即一种无物种歧视的多元文化主义观念。

一类基于布尔函数的极小线性码的构造

具有较低重量的线性码在数据存储系统、设计具有良好访问结构的秘密共享方案等领域有着重要的应用。基于布尔函数的Walsh谱值分布,该文利用一类具有五值Walsh谱的布尔函数构造了一类具有六重的线性码,确定了码的参数及其重量分布,并编制Magma程序验证了结论的正确性。结果表明,所构造的码为不满足A~B条件的极小线性码,且可用来设计具有良好访问结构的秘密共享方案。

基于PCA的SAR图像咖啡地貌特征提取

随着SAR图像处理技术日渐完善,精准提取出图像目标特征至关重要。本文在巴西咖啡场景数据集下开展研究,精确提取各地区咖啡地的主要特征。首先用二分类算法将数据集分为咖啡地和非咖啡地,因场景中包含阿尔塞堡、瓜拉尼西亚、瓜苏佩和圣山四个地区,受不同作物种植方式和气候的影响,地貌特征有较大差异,利用PCA算法在二分类结果上提取主要特征,得到四个地区的咖啡地貌特征。将该方法对比特征选取和线性评判分析,得出本文方法对不同地区地貌特征具有较好的提取准确度,提供了一种地貌特征提取的新方法。

直线加速器超导段故障补偿的人工智能算法研究

强流直线加速器的长时间稳定运行是该领域的难点和前沿课题之一。以加速器驱动嬗变研究装置(CiADS)的加速器为例,利用TraceWin软件模拟的虚拟加速器数据,提出了基于人工智能算法的超导腔失效的分段故障补偿方法。当有腔体故障时,故障腔的相邻器件将用于重新匹配束流包络,而所有下游腔均可用于补偿束流能量。与传统的优化方法相比,该方法可实现低能耗的超导腔段的故障补偿,具有计算速度快、普适性强等优点,为实际应用器件故障补偿提供了新的可行性。

考虑负荷多无功用电场景的城市配电网无功优化配置

高比例电力电子设备与高比例分布式光伏的广泛接入以及城市电缆化率的提升,使配电网用户侧的无功特性变得复杂,导致负荷无功用电不确定性增加,不利于配电网安全运行。因此,为了更好地进行无功优化配置,文章采用不同负荷日功率因数变化曲线的组合场景及其概率来反映无功用电的不确定性,以运行成本的期望值最小为目标,建立多无功用电场景的期望值优化配置模型。首先,利用多重一维卷积自编码器(one-dimensional convolutional autoencoders,1D-CAEs)提取不同用户日功率因数数据的低维表征;随后,利用k-means方法进行场景缩减,获得典型日功率因数变化场景,并组合出多用户的场景集;最后,建立期望值无功优化模型,采用粒子群算法求解,确定出最优配置方案。依据上海市某配电网不同类型用户实际的无功用电信息,采用改进的IEEE 33节点系统进行仿真,以验证所提方法的有效性。