物联网在电动汽车行业深化应用的展望及建议

物联网是继计算机革命和互联网浪潮之后,当前世界关注的热点。许多主要国家已将推进物联网建设上升为国家战略高度,中国也把物联网列入战备新兴产业。中国的物联网产业历经技术创新,应用创新和服务创新,已成为一个超大规模的产业。分析了电动汽车车联网模式,探讨了物联技术在电动汽车调度、监控、计量、资产管理、充电运营等方面的应用,提出了电动汽车行业深化应用的展望和建议。

LCL型逆变器并联系统母线电压质量改善方法

非线性负荷接入微电网会造成其母线电压畸变严重,同时下垂控制所引起的基波频率偏移极有可能进一步恶化母线电压质量。为此,该文提出一种LCL型逆变器并联系统母线电压质量改善方法,主要包括小谐波阻抗重塑的输出电压直接控制、自适应快速鲁棒下垂控制和并联虚拟导纳控制。首先,输出电压直接控制采用比例–重复控制器,用以重塑逆变器的等效输出阻抗为小谐波阻抗。同时,采用自适应快速鲁棒下垂控制用以改善母线电压的动态响应速度。然而,研究发现当下垂频率偏移时,所提电压控制方法对母线电压畸变的抑制作用失效,其原因为受重复控制器带宽的制约,一旦下垂频率稍有偏移,逆变器的输出阻抗将大幅度增大,严重恶化母线电压质量。在此基础上,进一步提出并联虚拟导纳控制方法,使得逆变器的最大输出阻抗不超过所并联导纳的阻抗值,用以降低下垂频率偏移对逆变器输出阻抗的影响,保证频率偏移情况下的母线电压谐波抑制效果。其次,对所提并联虚拟导纳控制进行简化,使得其便于在控制器中实现。同时,搭建2台LCL型逆变器并联系统用以验证所提方法的有效性。

新型大规模电动汽车充电负荷预测方法及其在区域配电网中的应用

越来越多的电动汽车(EV)保有量将对现有的居民微电网及配电网络(PDN)构成潜在威胁,大规模的电动汽车充电负荷将影响配电网的运行。采用K-means和长短期记忆神经网络(LSTM)算法,提出了一种大规模电动汽车充电负荷的日负荷曲线预测方法。为突出未来电动汽车数量的不确定性,将根据不同的电动汽车增长模型预测电动汽车的数量。考虑到大规模的电动汽车充电负载,系统的方法包括电动汽车充电配置文件和未来的电动汽车保有量可以预估未来电动汽车充电负载。该方法在湖北省的实证分析中得到了验证。仿真结果表明,预计在2025年电动汽车充电负荷的最大值将出现在18:00,达到938.66 MW,比现有负荷峰值提升2.01%。

面向Web图像检索的语义关联多模态哈希方法

随着计算机网络和多媒体技术的迅猛发展,针对大规模多模态图像检索的需求变得越来越广泛。如何有效解决多模态性,语义鸿沟和大规模性已经成为Web图像检索中的三大重要挑战。最近提出的语义标注和哈希技术可以分别用来解决语义鸿沟和大规模性,但它们无法涵盖目前存在的所有问题。在本文中,我们提出了语义关联多模态哈希用于多模态图像检索,它能够综合语义学习和哈希技术的优点。首先,通过基于图学习的半监督学习来增强训练样本的语义。然后构造所有样本的语义关联并将其保存在哈希函数中。学习出的哈希函数能够将所有模态均映射到统一的哈希空间中,从而支持多模态检索。在两个真实图像数据集上的实验结果证明了所提出方法的检索效果和效率。此外,实验结果也证明学习语义关联能够提高检索效果。

中医药文化进校园活动现状调查——以某中医药大学志愿活动为中心

目的:以某中医药大学中医药文化进校园志愿服务活动为中心,调研该活动的实施现状和存在问题,探索进一步完善该活动的策略和路径,以更好推动中医药文化进校园活动的深入开展。方法:对参与该志愿活动的某中医药大学大学生志愿者及三所合作学校的中小学生进行问卷调查,并对调研数据进行统计分析。结果:95.84%的小学生、91.30%的初中生、96.29%的高中生对志愿者的授课内容表示"比较理解"和"完全理解"。83.33%的小学生、69.57%的初中生、77.78%的高中生表示以后只要"开设相关课程就会参加"。94.83%的志愿者参与活动的目的是"为中医药文化传播贡献力量"。结论:该志愿服务活动得到了中小学生和大学生志愿者的普遍认可和欢迎,但仍存在较大提升空间,大学生志愿者自身素质是影响该志愿服务活动效果的主要因素,充分发挥该志愿服务活动各参与方的作用,着力提升大学生志愿者综合素质,是提升该志愿服务活动效果的最佳路径。