光伏多功能并网逆变器不同出力状态下无功和谐波优化方法

利用光伏多功能并网逆变器所具有的电能质量治理、谐波谐振抑制的主动优势,结合逆变器在不同出力状态下光伏发电系统的输出特性,构建光伏多功能并网逆变器不同出力状态下的无功和谐波优化方法。在所提3层优化策略中,上层优化策略以光伏并网有功功率最大化为目标函数,中层优化策略以电压谐波总畸变率和电压偏差达到相应电能质量规定指标为目标函数,下层优化策略以电压谐波总畸变率和电压偏差最小为目标函数,并采用自适应蚁群算法进行求解。基于IEEE 33节点系统进行算例分析,结果表明:基于逆变器不同出力状态的优化方法可以有效改善电网的电能质量,较好地提升电网运行的经济性;在系统稳定运行的基础上,光伏多功能并网逆变器在不同出力状态下分阶段、分主次地治理谐波和调整电压偏差,治理效果更佳。

多胺对荔枝胚性愈伤组织增殖与体胚发生的影响

为探讨外源多胺(PAs)对荔枝胚性愈伤组织(EC)增殖及体胚发生的影响机制,该研究以“妃子笑”荔枝EC为材料,采用单因素法在增殖培养基中添加腐胺(Put)、亚精胺(Spd)及精胺(Spm),分析了不同PAs处理后EC的形态、结构、内源PAs含量及相关酶指标的变化。结果表明:(1)外源Put、Spd和Spm处理均显著提高了EC增殖率,减少了体胚诱导及萌发数量。经外源PAs处理增殖的EC胚性细胞大小较一致,染色深且均匀,多细胞原胚减少,可见已经分化完全的早期子叶胚。(2)外源PAs处理均显著提高了EC中内源PAs含量,其中Put处理的EC中各类内源PAs及总PAs含量最高;当在含外源PAs培养基上增殖的EC转入不含外源PAs的培养基上增殖时(恢复培养),EC中的Put含量仍然显著高于对照,内源Spd和Spm则显著降低。(3)外源Put处理显著提高了EC中的鸟氨酸脱羧酶(ODC)、精氨酸脱羧酶(ADC)和二胺氧化酶(DAO)活性,而外源Spd、Spm处理显著降低了EC中的ODC及ADC活性,外源Spd显著提高了多胺氧化酶(PAO)活性;恢复培养后,EC中ADC和DAO活性比恢复培养前显著降低,ODC和PAO无显著性差异。综上认为,外源PAs可以通过调节PAs代谢相关酶活性影响内源PAs含量,进而影响荔枝EC增殖和体胚诱导。该研究结果为进一步研究PAs调节荔枝体胚发生机制及提高荔枝离体再生效率提供了基础。

特早熟荔枝“科技一号”在海南陵水的引种表现

为进一步优化海南荔枝品种结构,充分发挥海南荔枝产区早熟优势,选育和推广早熟荔枝品种,2018年通过高接换种方式在海南省陵水县引种“科技一号”荔枝,以特早熟荔枝“桂早荔”为对照,比较分析两个品种在海南省陵水县的植物学性状、物候期、经济性状以及抗逆性等。结果表明,“科技一号”荔枝果实椭圆形,果皮暗红色,平均单果质量19.4 g,果形指数1.05,平均可溶性固形物含量16.2%,平均可食率63%,部分种子焦核,成熟期2月下旬至3月中旬,比同区域“桂早荔”早15 d左右,是适宜在海南适度种植推广的特早熟荔枝。

电力系统关键碳排放节点辨识

为提高电力系统关键碳排放节点辨识的准确性,从碳排放流分析法中选取节点碳势、碳流率通量、负荷碳流率与机组注入碳流率指标,基于复杂网络理论与节点碳排放特征提出改进度、改进平衡度、改进介数与改进聚类系数指标。利用熵权-逼近于理想解的排序技术综合评价不同节点碳排放重要度,在此基础上,建立电力系统两阶段辨识模型用于高碳节点辨识:第一阶段的模型对关键碳排放负荷节点进行辨识,第二阶段的模型对关键碳排放电源节点进行辨识,最终得到包含关键碳排放负荷节点与电源节点的电力系统简化拓扑结构。IEEE118节点系统与某地区实际电网的仿真结果表明,所提方法可有效选取电力系统高碳节点。

基于中医古籍知识库的临床辅助决策系统建设

旨在探索中医古籍知识库在临床辅助决策系统中的应用与建设。中医古籍包含了丰富的临床经验和中医理论知识,然而由于古籍数量庞大且馆藏分散,保存状态参差不齐,使得医生在临床实践难以充分运用。因此,将中医古籍知识库与临床辅助决策系统相结合,逐渐成为提升中医临床诊疗水平的重要趋势之一。本研究收集岭南中医古籍共计278本,涵盖488种疾病,1198种证候,3907种症状,系统对中医古籍进行整理和分类,构建出一个结构化和标准化的中医古籍库,同时关联引入现代临床医学相关知识,形成了综合性的中医临床知识库。本文设计了一套基于规则的推理引擎和机器学习算法,根据患者的症状、体质等信息,从中医古籍知识库中检索出相应的诊断和治疗建议。通过实际应用和测试,验证了基于中医古籍知识库的临床辅助决策系统可提高中医诊疗的有效性,系统的建设不仅有助于传承和发扬中医古籍知识,也为现代中医临床实践提供了有力的支持。

不同环境温度下冰藏黄颡鱼品质及微生物菌群变化研究

为研究宰杀后的黄颡鱼(Pelteobagrus fulvidraco)在不同环境温度下冰藏过程的品质变化和保鲜时间,测定了不同环境温度冰藏黄颡鱼肌肉的质构指标、pH、硫代巴比妥酸(TBA)、高铁肌红蛋白(MetMb)、挥发性盐基氮(TVB-N)、营养成分(水分、粗蛋白、粗脂肪、粗灰分)的含量,并通过16S rRNA高通量测序分析了黄颡鱼肌肉微生物菌群的变化。结果显示:15、27、33℃温度下冰藏黄颡鱼肌肉各质构指标均随时间延长而下降。各温度组TBA、TVB-N和MetMb含量随时间延长呈上升趋势,三组的TVB-N和MetMb含量在12 h冰藏期间均没有超过国家标准限值,15℃组TVB-N含量始终处于一级鲜度标准。各温度组肌肉营养成分中粗脂肪、粗灰分和水分含量随冰藏时间延长而有所下降。微生物组分析表明在冰藏期间,三个温度组的黄颡鱼肌肉均未产生有害病原菌微生物。研究表明,宰杀后的黄颡鱼33℃时冰藏保鲜时长为4 h,27℃时冰藏保鲜时长为6 h,15℃时冰藏保鲜时长可达12 h。

高速铁路信号系统碳排放边界划分及分析

准确量化高速铁路信号系统的碳排放量,对高速铁路碳排放核算及低碳化发展有重要意义。本文提出在计算其碳排放时需要综合考虑信号系统相关关联活动的思路,并划分信号系统的碳排放边界;提出基于能源消耗的信号系统碳排放计算方法,进一步利用碳流理论分析计算信号系统内各设备的相关碳流指标;最后以甘肃省兰州西高铁站为例进行分析,验证本文所提方法的可行性和有效性。结果显示,控制及监测系统的碳排放主要与电力碳排放因子有关,维护保养电码化设备所产生的碳排放平均仅有0.12 kgCO_(2)·d^(-1);信号系统各设备间的平均支路碳流密度为0.0076 kgCO_(2)·kWh^(-1),各设备的节点碳势与支路碳流密度相等。结论表明,各子系统的碳排放量主要和其能耗类型有关,电能消耗引起的间接碳排放是信号系统碳排放的主要组成部分,信号系统相关活动引起的直接碳排放与一次能源消耗成正比。

具有单晶到单晶转化的Cu(Ⅰ)配合物的发光性质

选用2-(N,N-双(二苯基膦基甲基))胺基吡啶(bdppmapy)为膦配体、二吡啶并[3,2-a∶2',3'-c]吩嗪(dppz)为氮配体、[Cu(CH_(3)CN)_(4)]BF_(4)为铜盐,在常温下进行反应,制备了3种新型Cu(Ⅰ)配合物,分别为[Cu(dppz)(bdppmapy)]_(2)(BF_(4))_(2)·H_(2)O (Cu BF_(4)-1)、[Cu(dppz)(bdppmapy)]BF_(4)(Cu BF_(4)-2)和[Cu(dppz)(bdppmapy)]BF_(4)(Cu BF_(4)-3)。获得了Cu BF_(4)-1和Cu BF_(4)-3的单晶,发现了单晶到单晶转化过程的现象,并探究了溶剂分子的存在对配合物结构和光物理性能的影响。通过单晶X射线衍射确定配合物Cu BF_(4)-1和Cu BF_(4)-3的结构,使用粉末X射线衍射(PXRD)、红外光谱(IR)和核磁共振氢谱/磷谱(~1H/^(31)P NMR)对合成的3个配合物进行结构表征。对配合物进行紫外可见吸收光谱(UV-Vis)、荧光光谱、荧光寿命及量子产率等光物理性质的表征和分析,比较了配合物发光性质的差异,探讨了溶剂分子对配合物结构和光物理性质的影响规律。太赫兹时域光谱对配合物的研究提供了帮助。

荔枝种子发育过程中有机营养变化与萌发的关系

对比分析“妃子笑”和“紫娘喜”2个荔枝品种种子发育过程中的种子萌发规律,研究其淀粉、可溶性糖、有机酸和氨基酸组分及含量变化,探讨种子萌发与这些有机营养成分之间的相关性。结果表明,随着果实发育成熟,“妃子笑”荔枝种子萌发率呈先上升后下降的趋势,“紫娘喜”荔枝种子萌发率持续上升;盛花后45 d开始,“紫娘喜”荔枝种子萌发率持续高于“妃子笑”。果实发育过程中,“妃子笑”和“紫娘喜”荔枝种子中总可溶性糖含量分别呈“N”和“W”形变化,两者的淀粉含量均逐渐升高;果实完全成熟时,“紫娘喜”荔枝种子中淀粉含量显著高于“妃子笑”;两者种子中总有机酸含量均持续下降,但组分不同,“妃子笑”荔枝种子中含有8种有机酸,“紫娘喜”荔枝种子多了乳酸和琥珀酸。两个品种种子均含21种氨基酸,“妃子笑”荔枝种子总氨基酸含量呈先降低后上升至稳定水平的趋势;而“紫娘喜”种子中总氨基酸含量呈先短时降低后升高再降低的变化。相关性分析表明,两个荔枝品种的种子萌发率与淀粉含量呈极显著正相关,与总有机酸含量呈极显著负相关。说明淀粉和有机酸可能是影响种子发育与萌发的主要有机营养物质。

智能穿戴康复系统对脑卒中患者上肢运动功能的影响

目的探讨智能穿戴康复系统对脑卒中偏瘫患者上肢运动功能和日常生活能力的影响。方法选取2022年1月至2023年12月于海南省人民医院康复医学科住院治疗的60例脑卒中上肢功能障碍患者作为研究对象,采用简单随机数表法将患者分为对照组和观察组,每组30例,对照组患者采用综合康复治疗,观察组患者在对照组治疗的基础上采用智能穿戴康复系统康复治疗,治疗时长均为两周。入组时和治疗两周后分别采用Fugl-Meyer上肢运动功能评分法(FMA-UE)和改良Barthel指数评分法(MBI)评估两组患者的上肢运动功能和日常生活能力,以评价两组患者治疗后的效果。结果治疗前,两组患者的FMA-UE评分比较差异无统计学意义(P>0.05),治疗后,两组患者的FMA-UE评分均较治疗前明显提高,且观察组患者的FMA-UE评分为(15.27±4.57)分,明显高于对照组的(12.20±4.48)分,差异均有统计学意义(P<0.05);治疗前,两组患者的MBI评分比较差异无统计学意义(P>0.05),治疗后,两组患者的MBI评分均较治疗前明显提高,且观察组患者的MBI评分为(68.83±8.73)分,明显高于对照组的(60.17±11.80)分,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论智能穿戴康复系统可明显地促进脑卒中偏瘫患者上肢运动功能康复和提高日常生活能力,为患者重返家庭社会提供有力帮助。

考虑可再生能源消纳的园区碳排放效益优化模型

为实现在可再生能源消纳保障机制背景下对工业园区碳排放额购买方案的综合分析和最优选择,建立工业园区碳排放效益优化模型。将碳资产核算之后的工业园区作为研究主体,考虑可再生能源消纳责任权重,以园区购买碳排放额支出最小和可再生能源消纳最多作为目标函数,构建兼顾经济和生态效益的碳排放优化模型,并以企业类型和碳排放指标作为影响因素进行敏感性分析,利用改进NSGA-Ⅱ算法实现对模型的求解和优化。算例分析表明,该优化模型可有效减少工业园区购买碳排放额的支出,提高园区可再生能源消纳量,保证园区的经济性与低碳性。

利用手持激光点云的矿区自然林树干提取

为了定量刻画矿区复杂环境下自然林树木的三维结构信息,提出一种利用手持激光扫描仪的矿区自然林树干点云识别方法。借助手持激光扫描仪对矿区自然林进行扫描,在滤除地面点的基础上,引入多尺度垂直度特征进行矿区自然林树干识别,利用八叉树叶节点聚类方法对识别的树干进一步提取。通过矿区实测数据进行实验,结果表明,所提出的方法能够实现矿区自然林树干的识别,对矿区复杂环境下自然林树木的三维结构信息定量刻画、厘清矿区植被生长状况具有一定的参考价值。

利用SLAM点云的玉米株数自动识别

为了实现农田玉米株数的快速无损自动化识别,提出一种利用同时定位与地图构建(SLAM)点云的农田玉米株数自动识别方法。借助飞马SLAM100手持扫描仪进行玉米田块点云数据采集,充分利用SLAM点云中玉米植株的竖直度特征和扫描过程中植株的先验纹理特征,进行玉米植株顶部的自动提取,引入密度聚类算法进行玉米植株的区分与株数自动识别,并通过农田实测数据进行实验。结果表明,所设计的方法能够实现玉米植株的自动识别,对玉米种植株数的识别率达到92.53%。该研究在玉米植株自动识别、作物估产以及智慧农业研究领域具有良好的工程应用价值。

综合性公立医院医用耗材精细化管理探讨

医用耗材是临床使用和医疗活动必不可少的物资基础,是医院运营成本的重要组成部分。随着全面药品加成、分级诊疗等改革措施的逐步落实,公立医院的经济运营将受到影响,医院应关注医用耗材精细化管理。本研究回顾了医用耗材精细化管理的内涵、结合医院医用耗材精细化管理工作实践,梳理医院医用耗材管理难点,总结医院医用耗材精细化管理的探索路径和应用成效,以期为大型综合公立医院科学合理使用医用耗材、完善医用耗材成本控制、提升服务质量和效率提供参考。

高原睡眠障碍研究进展(综述)

高原低氧环境对睡眠产生不利影响。本文梳理了高原睡眠障碍与机体氧供改变的关系,呼吸、脑血流量、血氧饱和度等重要生理参数可以反映出氧供影响睡眠的生理病理机制。同时探讨了神经递质在高原睡眠障碍研究中的最新进展和挑战,展望了未来高原睡眠障碍的研究方向,包括神经科学、基因组学等多学科的交叉融合,以期进一步寻找诊疗切入点,有的放矢地探索高原睡眠障碍的治疗方法,改善旅居和久居高原人群的生存质量及日间工作能力。

考虑分时电价和充电利用率特征的大型电动汽车充电站负荷短期预测方法

考虑分时电价和充电利用率特征对电动汽车充电站负荷的影响,提出了融合长短记忆网络和支持向量回归(long short-term memory-support vector regression,LSTM-SVR)的大型电动汽车充电站负荷短期预测方法。首先,建立了分时电价、充电利用率、气象信息等影响充电负荷的因素以及历史充电负荷功率数据作为输入的特征矩阵。其次,运用自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法将包含分时电价和充电利用率的特征矩阵序列进行分解,扩充了数据多样性,并采用组合相关系数方法实现了数据降维和特征选择。然后采用北方苍鹰优化(northern goshawk optimization,NGO)算法分别优化LSTM和SVR的超参数,求解权重系数并构建融合LSTM-SVR模型。最后采用某城市一座大型充电站数据进行验证,对比实验表明,考虑分时电价和充电利用率特征可有效提高电动汽车充电站负荷预测精度8%以上,同时采用所提出的融合LSTM-SVR预测方法能使预测精度进一步提高。

多特征融合的调谐区智能故障诊断方法

针对无绝缘轨道电路复杂故障模式难以准确识别的问题,提出了基于多特征融合和改进MLogistic算法的调谐区故障诊断。首先,采用多时窗分析提取多层次的时域特征,并对电压信号的非平稳性使用Welch算法提取频域特征;其次,运用最大相关最小冗余算法对初始特征集进行特征优化;最后,将非线性共轭梯度算法应用到强凸损失函数的最小化过程中,训练出计算代价低的改进M-Logistic判别模型。该模型应用于ZPW-2000A轨道电路的调谐区故障诊断中,得到了98.82%的识别准确率。结果表明,所提方法不仅能提取轨面电压信号在各种故障情形下的有效特征信息,并且以较低的计算代价实现了调谐区的故障识别。为调谐区故障诊断提供了一种新的智能方法,可为轨道电路的智能运维提供依据。

激光熔化沉积H13钢微观组织及力学性能研究

激光熔化沉积技术在模具修复行业有着巨大应用前景,而沉积部件的微观组织和力学性能随激光参数变化的规律对模具修复工艺窗口的选择具有重要意义。采用激光熔化沉积技术制备了H13钢,研究了不同激光功率和扫描速度下H13钢沉积层微观组织演变及其对力学性能的影响。结果表明,激光功率一定时,随着扫描速度由400 mm/min增加到600 mm/min,马氏体尺寸细化,含量增加,沉积层的硬度提高约3%、塑性降低约1%,而强度先增加后减少;缺陷增多导致其与基体的结合强度下降约20%。扫描速度一定时,随着激光功率由1800 W增加到2200 W,马氏体尺寸增大、含量减少,沉积层硬度降低约5%,强度和塑性分别提高约34%和2%;同时缺陷减少使得结合强度提高约58%。

微量Mg/F表面梯度渗透改善高电压LiCoO_(2)界面脆弱

采用高温固相法在1 050℃下烧结,制备了LiCoO_(2)低浓度梯度改性样品,分别为LiF掺杂包覆(LCOLF、LCO@LF)和MgF_(2)掺杂包覆(LCOMF、LCO@MF)。通过光电子能谱、透射电子显微镜和电化学技术等表征方法,对比分析材料形貌及电化学性能。结果表明,体相掺杂复合电极中,LCOLF热重测试显示出最优热稳定性,LCOMF晶体中(003)和(104)晶面间距收缩;45℃下1C倍率循环70圈后,LCOLF和LCOMF比容量分别为141.45和166.98 mAh·g^(-1),循环性能优于LiCoO_(2)。表面包覆复合电极中,LCO@LF和LCO@MF晶粒表面光洁且晶格氧键价都向更高结合能方向增强;LCO@MF构建了坚实且紧密的包覆层,循环70圈后,放电比容量和容量保持率分别为183 mAh·g^(-1)和91.26%(LCO@LF分别为154.38 mAh·g^(-1)和77.54%),循环性能显著优于体相掺杂。

中国石化智能钻井技术进展与展望

智能钻井具有自感知、自学习、自决策、自执行和自适应等功能,有望大幅度提高钻井效率,降低钻井成本。为加速推动智能钻井技术发展,中国石化针对实时感知、智能决策及集成控制等方面存在的关键技术难点,开展了自动化钻机及关键装备、随钻工程地质参数感知、智能钻井分析决策和智能钻井系统集成等的攻关研究,进行了现场集成与示范应用,实现了钻井参数智能优化、井筒风险智能预警、井眼轨迹智能导航等应用场景的多目标协同优化,达到了咨询模式下智能辅助−人工决策的闭环控制水平,支撑了重点油气领域勘探开发的降本增效。为更好地发展智能钻井技术,在分析所存在问题的基础上,梳理、总结了中国石化近些年在智能钻井关键技术研究取得的进展,提出应进一步加强全自动钻机装备、高性能测传控系统和数字孪生决策系统等关键技术研究,加大技术迭代升级,推动智能钻井由咨询模式向半自主、自主控制模式转变。