面向低资源场景的实体知识获取研究综述

实体获取是信息抽取的核心任务。近年来,在大数据训练模型的趋势下,深度学习在实体获取任务上取得了成功。但在自然环境等领域中,地形、灾害等类型的实体样本或者标注样本很少,而且对无标签样本进行标注又耗时费力。因此,面向低资源场景的实体获取逐渐受到关注,该任务被称作低资源实体获取或小样本实体获取。系统地梳理了当前低资源实体获取的相关工作,具体来说介绍了基于元学习、基于多任务学习和基于提示学习这3类方法的研究现状;总结了目前常用的低资源实体获取数据集和代表性模型在这些数据集上的实验结果;对低资源实体获取的方法进行了总结与分析;总结了低资源实体获取的挑战,并展望了未来发展方向。

基于主从博弈的差异化建筑集群与微网协同优化调度方法

为充分调动绝热性能差异化建筑的需求响应能力,本文提出基于主从博弈的差异化建筑集群与微网协同优化调度方法。首先,采用热阻-热容网络对建筑的热动态特性进行建模,并构建暖通系统的用能模型;其次,为充分发挥接入建筑的电动汽车的灵活可调潜力,提出电动汽车到建筑集成系统的用能模型;然后,基于主从博弈提出微网与差异化建筑群的协同优化框架,并针对建筑群的差异化需求响应潜力提出定制化的电价方案;最后,通过算例验证了本文方法可根据建筑的差异化绝热性能灵活制定差异化的售电价格,从而充分挖掘建筑群差异化的需求响应能力。

配电台区灵活资源多时间尺度优化调度方法——以含虚拟储能的建筑微网为例

随着“双碳”目标的提出,配电台区接入大量分布式光伏、电动汽车、微网以及智能建筑等新元素,在给中低压配网安全运行带来挑战的同时也蕴含着巨大的灵活调节潜力。本工作以配电台区的智能建筑为例,提出一种含虚拟储能系统的建筑微网多时间尺度优化调度方法。首先对建筑围护结构的动态特性进行建模,构建了对建筑灵活性进行定量描述的虚拟储能模型,通过对虚拟储能的充放电过程进行优化调度来实现对建筑灵活性的定量利用;随后,在配电台区灵活资源多时间尺度优化调度模型中详细考虑了建筑的可调虚拟储能特性,分别在日前调度和日间修正两个时间尺度对建筑虚拟储能进行充分利用,提出以运行成本最低为目标的日前经济调度方法和跟踪微网联络线设定值的日间修正方法。最后以夏季制冷场景为例,利用典型建筑微网系统验证了本文所提多时间尺度优化调度方法的有效性。结果表明,本文所提方法可有效调度建筑的虚拟储能能力,实现在日前运行阶段降低建筑微网的运行成本,在日间运行阶段有效平抑可再生能源的随机波动。

基于多历史序列联合演化建模的两阶段时序知识图谱推理

近年来,随着互联网技术和应用模式的迅猛发展,互联网数据规模爆炸式增长,其中包含大量带有时序信息的动态事件知识。为了建模这类动态事件知识,时序知识图谱在传统知识图谱的基础上引入时间信息,以带时间戳的知识图谱序列刻画这类知识。时序知识图谱推理任务旨在根据过去发生的事件四元组(主语实体,关系(事件类型),宾语实体,时间戳)预测未来发生的事件。为此,模型需要充分建模实体的历史演化过程。然而,巨大的实体数目以及它们对应的大量历史事件给时序知识图谱推理任务带来了巨大挑战。为了降低待建模历史的规模,已有方法选择建模查询实体的长程历史或者全部实体的短程历史,都丢失了一部分历史信息。实际上,由于不同实体对于一个查询的相关程度不同,模型需要更充分地建模相关实体的历史信息。基于此,该文提出了基于多历史序列联合演化建模的两阶段时序推理模型MENet(Multi-sequence Evolution Network)。具体而言,其在第一阶段采用了一种基于启发式规则的候选实体筛选策略,选择最有可能发生事件的候选实体,从而有效地降低了需要建模的实体数目;在第二阶段,其采用了一个多历史序列联合演化模型:首先通过组合多个实体各自的长程历史信息,得到需要建模的图序列,进而通过考虑该图序列上同时刻发生事件之间的结构依赖、事件发生的时间数值信息以及不同时刻之间的时序依赖,从而更精准地建模实体演化过程。在三个标准数据集上的实验结果表明,上述模型相比于当前最先进的方法模型具有更好的推理性能。

利用类型语义表示进行标签降噪的细粒度实体分类

细粒度实体分类(FET)任务的训练数据往往利用已有知识库中的知识通过远程监督方法进行生成,生成过程中不可避免地引入多余的噪音标签。现有考虑训练数据中噪音问题的工作通常只建模训练数据和标注类型的概率分布,对细粒度类型的语义信息学习不足,造成在标注了多个细粒度类型的训练数据上选择了与实体上下文不相关的类型进行模型的学习。本文提出一种利用细粒度类型的语义表示进行标签降噪的细粒度实体分类方法。首先利用训练数据中具有唯一细粒度类型路径的数据学习一部分细粒度类型的表示,进而结合细粒度类型间的关系信息学习其他细粒度类型的表示;其次在标注了细粒度类型的训练数据中选取与实体上下文的语义信息最相似的细粒度类型为目标类型,从数据集中选择Top-K个相似数据进行细粒度类型语义信息的聚合;最后在聚合信息上学习最终的细粒度实体分类模型。实验结果表明,该方法可以有效地从标注了细粒度类型的训练数据中选出与实体上下文的语义信息最相符的细粒度类型,达到提升细粒度实体分类准确率的效果。

考虑源荷相关性及不确定性的配电网网架规划方法

当前,配电网网架规划在提高电网可靠性和稳定性方面发挥了关键作用,但往往忽视了源荷出力的相关性,导致弃光率高、配电网网架投资大、线路利用率低等问题。为此,提出一种考虑源荷相关性及不确定性的配电网网架规划方法。首先结合源荷历史数据,考虑光伏和负荷出力的时序自相关性,利用拉丁超立方采样和Cholesky分解法生成源、荷场景集,并计及源荷互相关性,设计源荷联合场景削减方法;其次考虑源荷出力不确定性,确定典型源荷联合场景及其概率;然后构建期望光伏消纳水平最大、期望年投资运行成本最小、线路过载概率期望值最小的配电网网架多目标优化规划模型,并考虑相关约束;采用改进NSGA-II算法求解,生成配电网网架规划方案。最后,讨论帕累托前沿解之间的差异以及不同参数对规划结果的影响,为规划决策者提供备选方案。

大数据技术前瞻

世界主要国家高度重视大数据发展,我国也将发展大数据作为国家战略,发展大数据技术具有重要意义。大数据技术涉及从采集、传输到管理、处理、分析、应用的全生命周期以及生命周期各阶段的数据治理。选取数据生命周期中的管理、处理和分析技术以及大数据治理技术来梳理国内外技术发展现状,特别是研判我国大数据技术发展与国际先进技术之间的差距。另外,在大数据应用需求的驱动下,计算技术体系正面临重构,从“以计算为中心”向“以数据为中心”转型,在新的计算技术体系下,一系列基础理论和核心技术问题亟待破解,新型大数据系统技术成为重要发展方向。在计算体系重构的背景下,提出大数据技术发展的四大技术挑战和十大发展趋势。

基于灵敏度分析的电气耦合综合能源系统最小切负荷方法

切负荷是保证电力系统电压稳定的最后屏障。但随着电、气耦合程度的加深,电气耦合综合能源系统(integrated electricity-gas system,IEGS)中涌现出气压先于电压失稳的新场景,且切负荷种类已从电延拓为电、气2种。为实现IEGS整体切负荷量最低,需进一步考虑跨电、气2能源系统的最小切负荷需求。对此,提出了基于灵敏度分析的IEGS最小切负荷方法。首先,基于连续多能流定义综合灵敏度指标(comprehensive sensitivity index,CSI),以量化电、气负荷增长对IEGS气压的影响,CSI最大节点的气压最易达到稳定极限,可视为IEGS气压薄弱环节;基于此,构建切负荷灵敏度指标(load shedding sensitivity index,LSSI),评估切除各节点负荷对CSI最大节点气压的恢复效果,在气压临近失稳时按照LSSI由大到小顺序依次切除电/气负荷,使系统气压达到正常运行最低要求,实现负荷削减量最小;基于LSSI,引入切负荷成本形成考虑切负荷成本的灵敏度指标;最后,算例证明了相比切不灵敏节点,优先切灵敏度高的节点负荷可降低近60%的负荷削减量。

基于机会约束规划的含智能楼宇主动配电网分布式能量管理策略

为实现集成智能楼宇(intelligent building,IBs)的主动配电网(active distribution network,ADN)灵活运行,该文提出一种基于机会约束规划的含IBs的ADN分布式能量管理策略。首先,基于建筑物的热惯性,构建含空调柔性负荷的IBs数学模型;其次,综合考虑楼宇侧与网络侧的运行约束,建立基于Dist Flow的集成IBs的ADN数学模型;然后,考虑到光伏(photovoltaic,PV)出力与外界温度的不确定性,利用机会约束规划将集成IBs的ADN优化问题转化为混合整数二阶锥规划(mixed integer second-order cone programming,MISOCP)问题;最后,为了保护配电网运营商与用户的隐私性,利用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)实现了集成IBs的ADN的分布式能量管理。基于ADMM的解耦机制,原MISOCP问题可以被分解为楼宇侧的混合整数线性规划(mixed-integer linear programming,MILP)子问题以及网络侧的二阶锥规划(second-order cone programming,SOCP)子问题进行求解。结果表明,在保障各主体信息隐私性的前提下,所提策略利用IBs灵活性实现了集成IBs的ADN全局最优能量管理。

计及虚拟储能的电-水-热综合能源系统日前优化调度方法

针对包含高比例波动性光伏、光热等可再生能源的电-水-热综合能源系统(EWH-IES),提出一种计及虚拟储能(VES)的EWH-IES日前经济调度方法。首先,为有效利用供水子系统储水特性与供热水子系统储热水特性所带来的灵活性,建立了EWH-IES中电-水和电-热之间的两类VES模型,定义了其虚拟充放电功率、虚拟电容量和虚拟荷电状态3项虚拟储能参数,以发掘储水与储热水能力参与EWH-IES的优化运行。然后,建立了融合VES模型和耦合电-水、电-热之间能量流与物质流的扩展能源集线器模型,以描述EWH-IES能量流与物质流转换的数学关系。在此基础上,提出计及两类VES虚拟充放电能力的EWH-IES日前经济优化调度方法,通过对两类VES的灵活性利用,共同支撑EWH-IES的优化运行。最后,通过算例验证了所提方法在提升EWH-IES运行经济性和可再生能源消纳方面的有效性。

考虑绝热性能差异的建筑群与社区综合能源系统协同优化

在建筑群与社区综合能源系统(ICES)协同运行中,绝热性能不同的建筑具有差异化的热需求响应能力。为充分调动其差异化的需求响应潜力,文中构建了考虑绝热性能差异的建筑群与ICES协同优化框架。首先,基于采暖建筑的蓄热特性,采用热阻-热容网络对热量在建筑围护结构的热动态过程进行建模。其次,基于建筑的热动态模型,构建了含可调散热器的建筑用户差异化的热需求响应模型。然后,提出了基于双层优化的建筑群与ICES的协同优化框架,并在协同优化框架中进一步采用真实反映建筑用户热量消耗的精细化供热价格方案。最后,通过算例验证了所提方法的有效性。

考虑移动应急电源配置的微电网顺序恢复方法

自然灾害引发配电网停电后,利用配网中分布式电源构建微电网实现重要负荷的顺序恢复,是提升配电网弹性的重要手段。现有研究主要利用配网中存在的小型燃机、可再生能源和储能等固定式电源构建微电网,并优化微网中节点的恢复顺序。随着配网中移动应急电源数量的增加,充分利用移动应急电源可以进一步提升配电网弹性。为此,该文提出了考虑移动应急电源优化配置的灾后微电网顺序恢复方法。首先,以重要负荷恢复量最大为优化目标,建立了考虑应急电源配置、区域划分、恢复路径及供电顺序协同优化的配电网灾后顺序恢复模型。由于该模型是非线性规划问题,进一步对模型进行线性化处理,将其转化为混合整数线性规划问题进行快速求解。最后。采用IEEE37节点配电系统,对所提方法的有效性进行了验证。

基于机会约束规划的智能楼宇与社区综合能源系统协调优化

为考虑智能楼宇(IB)与社区综合能源系统(ICES)协调优化中的不确定性及多主体的差异化利益诉求,提出了基于机会约束规划的IB与ICES主从博弈协调优化调度策略。首先,基于IB的蓄热特性,采用热阻-热容网络对热量在楼宇围护结构的热动态过程进行建模。随后,基于该热动态模型,构建了含可调散热器的楼宇用户热需求响应模型。其次,为考虑ICES和IB的差异化利益诉求,利用主从博弈方法对二者的协调优化进行建模。然后,为考虑风电和光伏出力不确定性对ICES与IB协调优化调度的影响,进一步采用机会约束规划的方法对ICES与IB的主从博弈优化模型进行求解。最后,通过算例验证了所提方法可以在风光出力不确定性下保证ICES与IB双方的经济利益,并在兼顾经济性的同时促进风光消纳。

低碳绿色的城市更新模式

低碳绿色城市更新的八大路径。当谈及中国城镇化进程时,我们必须认识到这个进程已进入下半场并正处于重大改革的关键时期。这一话题涉及到国家民族以及每个人的绿色福祉,因此非常值得进行深入的研讨。我身为此次讨论的引导者,希望为各位同仁提供一些深刻的思考和启发。首先,全球的碳排放形势异常紧迫,同时中国已经积极响应《全球21世纪可持续议程》,并提出国家“双碳”战略。

自制中药热奄包治疗老年湿热蕴结型急性痛风性关节炎临床观察

目的观察自制中药热奄包治疗老年湿热蕴结型急性痛风性关节炎的临床疗效。方法选择102例老年急性痛风性关节炎患者,按照随机数字表法将其分为对照组和观察组,每组51例。对照组给予双氯芬酸钠缓释片口服,观察组在对照组基础上采用自制中药热奄包治疗,2组均治疗1周。比较2组临床总有效率、治疗前后血尿酸、血沉及疼痛数字评价量表(numerical rating scale,NRS)评分变化。结果治疗后,观察组临床总有效率为96.08%,明显高于对照组的72.55%(P<0.05)。2组血尿酸、血沉水平及NRS评分均低于治疗前(P均<0.05),且治疗组上述指标均低于对照组(P均<0.05)。结论应用自制中药热奄包治疗老年湿热蕴结型急性痛风性关节炎能有效改善患者关节疼痛、活动受限等症状,并降低血尿酸、血沉水平,提高临床有效率,值得推广应用。

考虑围护结构特性的低碳养殖场优化调度方法

为降低规模化养殖业用能成本及碳排水平,提出了考虑围护结构动态特性的低碳养殖场综合能源系统优化调度方法。首先,从“源-网-荷”全环节构建了低碳养殖场的综合能源系统模型,并通过线性化处理以提高求解速度;为了挖掘我国北方冬季养殖场热负荷的灵活性调节能力,建立了牲畜舍围护结构的热动态模型,可在保证牲畜温度舒适度的前提下,通过动态调整流经牲畜舍内散热器的水流量,参与系统运行调度;进而,以养殖场综合能源系统运行成本最小化为目标,构建了养殖场综合能源系统的优化调度模型;采用一个典型养殖场综合能源系统算例对所提方法进行验证。结果表明,基于所提方法得到的优化调度方案可最大限度利用养殖场中的沼气资源进行电能和热能的联合供给,同时通过对养殖场热负荷灵活性的利用可有效降低养殖场综合能源系统的运行成本。

基于森林的实体关系联合抽取模型

嵌套实体对实体关系联合提取任务提出了挑战。现有的联合抽取模型在处理嵌套实体时存在产生大量负例且复杂度高的问题,此外未考虑嵌套实体对三元组预测的干扰。针对以上问题,提出一种基于森林的实体关系联合抽取方法——EF2LTF(Entity Forest to Layering Triple Forest)。EF2LTF采用了一个两阶段的联合训练框架,首先通过生成实体森林灵活地在嵌套实体内部识别不同的实体;然后结合已识别出的嵌套实体及其层次结构生成分层的三元组森林。在四个标准数据集上的实验结果表明,与基于集合预测网络的SPN(Set Prediction Network)模型、基于跨度的实体关系联合抽取模型SpERT(Span-based Entity and Relation Transformer)和动态图增强信息抽取(DyGIE++)等方法相比,所提方法取得了最优的F1值。说明所提方法既增强了嵌套实体的识别能力,也增强了构建三元组时对嵌套实体的分辨能力,从而提升了实体与关系的联合抽取性能。

融合需求侧虚拟储能系统的冷热电联供楼宇微网优化调度方法

提出一种融合需求侧虚拟储能系统的冷热电联供楼宇微网优化调度方法。首先基于楼宇蓄热特性,构建了一种虚拟储能系统模型。进而,将虚拟储能系统集成到楼宇微网优化调度模型中,通过在温度舒适度范围内对楼宇室温进行优化调节,实现对楼宇虚拟储能系统的充放电管理。最后以夏季制冷场景为例,对两种典型楼宇微网算例进行经济优化调度分析。结果表明,所提融合需求侧虚拟储能系统的冷热电联供楼宇微网优化调度方法可以在保证温度舒适度的前提下充分发掘楼宇参与微网经济优化运行的虚拟储能潜力,可在一定程度上降低微网运行成本。

面向最大供电能力提升的配电网主动重构策略

基于主动配电网的发展潮流,提出一种面向最大供电能力提升的配电网主动重构策略及其预防控制系统。首先构建配电网最大供电能力评估指标,并通过变步长的重复潮流算法对配电网当前运行方式下的最大供电能力指标进行在线评估;随后,基于该指标提出配电网的主动重构策略及其预防控制系统,在最大供电能力指标低于安全警戒线时,以最大供电能力指标和最小开关操作次数为多目标对配电网进行主动优化重构,以保证配电网全天候的安全可靠运行;最后,以IEEE 33节点配电系统为例证明了本文所提面向最大供电能力提升的配电网主动重构策略及其预防控制系统的可行性和有效性。

考虑配电网重构的区域综合能源系统最优混合潮流计算

随着热电联产系统、中央空调及燃气锅炉等单元的广泛使用,区域综合能源系统(ICES)中电力、天然气和热力系统的耦合和联系日益紧密。从"源—网—荷"全环节出发,提出了融合配电网重构的ICES最优混合潮流算法来对ICES进行优化调度。首先,基于能源集线器理论,构建了ICES中能量中心(EC)的数学模型。然后,考虑ICES中三相不平衡配电系统、燃气管网及EC的相关约束,以运行成本最小为目标,提出了融合配电网重构能力的ICES最优混合潮流模型及求解方法。最后,利用典型ICES算例系统测试结果表明,所述方法通过将配电网可重构网络拓扑这一灵活可控元素作为控制变量有效集成到ICES"源—网—荷"最优混合潮流算法中,进一步降低了ICES的运行成本。