膜荚黄芪化学成分研究

目的:研究膜荚黄芪Astragalus membranaceus(Fisch.)Bge.的化学成分。方法:利用各种色谱方法对膜荚黄芪乙醇提取物进行分离纯化,通过理化常数和波谱数据分析鉴定所得化合物的结构。结果:从中分离得到13个化合物,分别鉴定为:(3R)-7,2′-二羟基-3′,4′-二甲氧基异黄烷(1)、毛蕊异黄酮(2)、(6αR,11αR)-10-羟基-3,9-二甲氧基紫檀烷(3)、乙酰黄芪皂苷(4)、lupenone(5)、(3R)-8,2′-二羟基-7,4′-二甲氧基异黄烷(6)、butyl 1H-imidazole-4-carboxylate(7)、(3R)-2′-羟基-3′,4′-二甲氧基异黄烷-7-O-β-D-葡萄糖苷(8)、9,10-二甲氧基紫檀烷-3-O-β-D-吡喃葡萄糖苷(9)、3-羟基-9,10-二甲氧基紫檀烷(10)、(3R)-7,2′,3′-三羟基-4′-甲氧基异黄烷(11)、liquiritigenin(12)、邻苯二甲酸-双(2′-乙基庚基)酯(13)。结论:其中,化合物5、7、13为首次从黄芪属植物中分离得到,化合物1、5、7、8、13为首次从膜荚黄芪中分离得到。

含碳捕集热电机组的虚拟电厂热电联合优化调度

燃煤热电机组特有的以热定电工作模式,会导致系统缺乏新能源消纳能力与调峰能力,且在运行过程中排放大量二氧化碳。为了促进新能源消纳和减少系统碳排放,同时提升热电机组的调峰能力,引入风电供热设备与碳捕集技术,将一定供热区域内的碳捕集热电厂、风电供热设备、风电场与光伏电站组成虚拟电厂。论文根据虚拟电厂的电源构成及其运行机理,建立了虚拟电厂热电联合优化调度模型,使用自适应免疫遗传算法对其寻优求解,并对3种运行策略进行比较研究。由算例仿真结果可知,虚拟电厂引入碳捕集技术与风电供热设备,不但可以有效地提升热电联产机组的调峰能力,提高系统经济效益,促进新能源消纳,还可以降低系统二氧化碳排放量。

基于深度置信网络的短期风电功率预测

为解决海量数据用作预测模型训练样本导致信息冗杂的问题,提出一种基于深度置信网络的短期风电功率预测方法。该方法首先使用历史数据作为训练样本,通过深度置信网络无监督学习提取出其相应特征,随后采用K均值算法对提取出的特征进行聚类分析,将历史数据分作几类,并通过判别分析确定待测日所属类别,以该类别所属的历史数据对设置了误差反馈层的深度置信网络进行有监督训练,再将待测日的气象信息输入训练好的深度置信网络模型得到待测日的预测功率。最后使用云南某风电场实际运行数据进行算例分析,证实了该方法的有效性。

基于自动控制理论的课程思政探索

立德树人,育人先育德。高校的人才培养以课堂教学为主,教书育人,要充分利用课堂这个主渠道。实现三全育人,需要思想政治教育与专业课学习结合起来,通过课程思政强化思想政治课程教育的效果。为此,要充分挖掘《自动控制原理》中蕴含的人文素养、价值观等育人元素,适时适度引入专业学习,并对专业课的教学目标、教学内容、教学方法等进行重新设计,在知识传授的同时进行价值引领,使学生在专业课学习中学会运用创新思维进行理论、实践分析,提高学生的综合能力,实现教育教学全员、全过程、全方位育人的目的。

基于自动控制理论的课程思政内容设计

青年强则国家强,各大高校承担着培养青年优秀人才的重任,而对大学生进行素质教育的思政课程更是关系到学生素质教育质量。思想政治理论课作为思想政治教育的主要渠道,应当充分发挥其引领学生的重要作用,同时,专业课课堂教学作为学生专业知识学习的主渠道,也应该顺应新形势,思考其如何发挥与思政课同向同行的协同育人功能。文章深入研究《自动控制原理》中的知识要点,充分挖掘其中蕴含的思政育人元素,把思政教育内容融入专业知识教授中,贯穿整个教育教学过程,潜移默化地引导大学生深入思考,在学习专业知识的同时,提高思政素养和辩证看待理解事物的能力,为我国的思想政治教育事业打开一个新局面。

自动控制理论课程思政建设实践与体会——以华北电力大学为例

为了落实立德树人的根本任务,自动控制理论课利用课堂教学主渠道,推行课程思政,使专业课飘出思政味,与思政课程同向同行,形成协同效应,发挥专业课的育人价值。自动控制理论课团队教师应通过挖掘课程蕴含的思想政治元素,坚持有机融合和春风化雨的原则,在系统的、科学的知识讲授过程中,有意识地开展理论传播、思想引领、价值导向、精神塑造和情感激发的教育方式,实现课程育人功能。