Machine Learning for Signal Demodulation in Underwater Wireless Optical Communications

The underwater wireless optical communication(UWOC)system has gradually become essential to underwater wireless communication technology.Unlike other existing works on UWOC systems,this paper evaluates the proposed machine learningbased signal demodulation methods through the selfbuilt experimental platform.Based on such a platform,we first construct a real signal dataset with ten modulation methods.Then,we propose a deep belief network(DBN)-based demodulator for feature extraction and multi-class feature classification.We also design an adaptive boosting(Ada Boost)demodulator as an alternative scheme without feature filtering for multiple modulated signals.Finally,it is demonstrated by extensive experimental results that the Ada Boost demodulator significantly outperforms the other algorithms.It also reveals that the demodulator accuracy decreases as the modulation order increases for a fixed received optical power.A higher-order modulation may achieve a higher effective transmission rate when the signal-to-noise ratio(SNR)is higher.

血清标志物在缺血性脑卒中应用中的研究进展

缺血性脑卒中(ischemic stroke,IS)是脑卒中最常见的类型,致残率、致死率高,威胁人类健康。当前,血清标志物在缺血性脑卒中的应用,包括诊断和预后方面的研究,取得了一些进展。白细胞介素、NADPH氧化酶4、脂蛋白相关磷脂酶A2、可溶性细胞间黏附分子-1、基质金属蛋白酶等指标具有较好的诊断价值。随着基因组学、转录组学和蛋白组学等领域的迅速发展,非编码RNA的发现等为IS的病理生理学机制开辟了新的方向,有望成为IS诊断、治疗及预后相关的新型血清标志物。

急性心肌梗死患者PCI后抗血小板治疗的研究进展

急性心肌梗死(AMI)致残率、致死率均较高,且发病突然,严重威胁人类健康。经皮冠状动脉介入治疗(PCI)是AMI的首选治疗方案,可有效挽救患者生命,而PCI后适当的抗血小板治疗可改善心肌再灌注,促进患者身体恢复。目前临床最常用的抗血小板治疗药物主要包括阿司匹林、氯吡格雷、替格瑞洛、替罗非班、依替巴肽及西洛他唑等,这些药物的疗效均较佳,但使用不当也可导致多种不良反应,从而影响患者预后。因此,未来深入研究AMI患者PCI后抗血小板治疗药物的使用时机、治疗时间和最佳使用量等,可以为临床治疗提供指导。

附加电流前馈的虚拟直流电机控制技术

针对直流微电网中惯性、阻尼支撑不足导致的电压质量变差的问题,该文提出了一种附加电流前馈的虚拟直流机控制(VDMC)策略。在该策略中,通过模拟直流电机的运行性能,建立适用于双向DC-DC换流器的控制结构,以提高对直流电压的惯性和阻尼支持能力。为消除负荷扰动初期的电压波动,设计电流前馈补偿回路提升VDMC抑制电压突变的能力。根据阻抗比稳定性判据,分析附加回路对直流微电网稳定性的影响。最后,在直流微电网半实物仿真平台上进行了实验验证。结果表明,附加电流前馈的虚拟直流电机控制策略,改善了惯性支持功能和电压阻尼,从而进一步提高了直流微电网的动态稳定性。

光伏接入对电网的影响研究

为解决光伏系统接入导致电网的电压分布、网络损耗和短路电流发生改变等问题,需要对光伏系统的接入位置和接入容量进行合理规划。首先,基于WSCC3机9节点环形电网模型建立了仿真模型,并对仿真过程中部分参数进行了简化处理。其次,分别对单、多个光伏发电系统的接入位置、接入容量仿真分析,研究了光伏并网对电网电压的影响。随后,对光伏接入位置、接入容量对系统网损的影响进行了仿真分析。最后,研究了光伏接入对网络短路电流的影响。通过以上仿真分析研究,有助于指导光伏系统的接入位置及容量。

基于区块链技术的电网灾害预警决策系统

为了进行电网自然灾害风险预警,减少自然灾害对电网的影响,研究了基于区块链(block chain,BC)技术的电网灾害预警决策系统。首先,根据电网与自然灾害之间的耦合作用关系,挖掘电网智能设备采集数据及自然气象等信息资源,搭建了区块链支持的电网灾害预警决策系统的总体架构。然后,以电网冰灾为例,根据气象预报和微地形等信息,利用模型预测控制(model prediction control,MPC)算法修正了电网输电线路覆冰模型,建立了由线路覆冰过重、舞动以及绝缘子闪络引发的线路故障概率模型。最后,通过MPC算法求解输电线路覆冰预警模型,实现了线路故障预警。以某市西北部和中部几条220kV线路为例进行覆冰预测分析,验证了提出的基于区块链的电网灾害预警决策系统对覆冰厚度进行预测的可行性和有效性。

基于双层MPC的多源孤岛微网经济运行控制策略

含有柴油发电机、光伏发电单元和储能单元的孤岛微网为偏远地区的能源供给提供了有效的解决途径,但是由于光伏出力与负荷需求的双重不确定性,目前尚缺乏行之有效的能量控制策略以同时保证孤岛微网的供电可靠性与经济性。如何在不间断供电的基础上,实现多源孤岛微网的经济运行已是电网公司亟待解决的新问题。为此,提出了一种基于双层模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)的多源孤岛微网经济运行控制策略,以实现运行成本最小化,同时减小负荷和光伏功率波动带来的不利影响。通过仿真分析中国西北某村的经济运行成本验证了所提控制策略的有效性。

基于数据驱动的微电网双层鲁棒优化调度

提出了一种基于数据驱动的微电网两阶段自适应鲁棒优化调度方法。首先,构建了基于数据驱动的微电网市场调度优化框架,利用K-means聚类方法对微电网大量历史数据进行聚类预处理,选取典型场景代表大量复杂场景来获得准确地风电出力概率分布情况。然后,在阶段一建立微电网日前预调度模型;基于预处理的聚类数据,建立数据驱动的风力发电的不确定性集合,在阶段二建立微电网实时调控模型。通过数据驱动构造的风力发电不确定性集合,排除了部分极端场景,降低了模型的保守度。接着,用列约束生成算法(C&CG)将构建的两阶段自适应鲁棒优化模型分解为主问题和子问题进行交互迭代求解。最后,仿真结果验证了所提方法的有效性,降低了微电网设备运行成本,提高了新能源利用率。

多能互补发电系统储能联合消纳弃风控制方法

传统的发电系统储能联合消纳弃风控制方法存在消耗功率过高、弃风量较少的弊端。为了解决上述问题,针对多能互补发电系统研究了一种新的储能联合消纳弃风控制方法。在多能互补发电系统储能联合消纳弃风基本原理的基础上,建立发电系统消纳弃风模型。将多能互补发电系统与储能设备视为可控柔性负荷,将弃风功率作为控制目标来控制多能互补发电系统的运行功率,从而通过增加储能容量来提升上限功率,通过分析功率结果实现储能联合消纳控制。实验结果表明,该方法能够有效降低消纳弃风控制过程的消耗功率、增加弃风量。

西北电网负荷特性分析与预测

近年来,随着西北地区经济产业结构不断调整,高耗能产业发展趋于稳定,西北电网负荷特性发生了较大变化,对最新的西北电网负荷特性进行分析具有重要意义。通过分析西北电网近10年的8760统调负荷数据,归纳出西北电网最新的年负荷特性及日负荷特性,同时总结历史负荷特性的变化规律,结合经济发展、产业结构、环保政策等因素,寻找负荷特性变化的内因与规律,预测出西北电网2025年负荷特性。

基于改进爬山搜索法的风力发电机传动系统控制策略研究

为了提高风力发电系统的输出效率,提出了一种基于改进爬山搜索法的风力发电机传动系统控制策略。针对风力发电机的风速和风力机进行数学建模,分析传统爬山搜索法的控制流程和方法,设计模糊控制策略对系统中的PI参数进行有效控制的改进爬山搜索法,并搭建Simulink仿真模型。仿真计算结果表明,基于模糊控制改进的爬山搜索法能够有效降低在0~5 s内的系统有功功率振荡现象,并在系统发生故障出现电压降时,能在2 s内有效地使系统恢复正常状态。改进爬山搜索法比传统爬山搜索法的输出效率有所提高,其中在0~5 s内,改进爬山搜索法比定步长爬山搜索法功率提高了25.8%,相比于变步长爬山搜索法功率则提高了10.2%。仿真结果表明,改进的改进爬山搜索法能克服系统振荡问题,提高系统输出功率,对风力发电系统的控制具有重要的参考意义。

基于可能性c均值聚类和模糊评判的调峰负荷辨识

大规模风电并网后,系统调峰能力不足导致风电送出受阻。大容量的柔性工业负荷作为调峰负荷可降低弃电率。文章将调峰负荷分为连续型和离散型,根据这两类调峰负荷对可再生能源出力波动的跟踪特性,定义并提取了连续调节特征参数、阶跃变化特征参数和调节间隔特征参数。根据特征参数,基于可能性c均值聚类算法,在综合负荷中将两类调峰负荷和不可调峰负荷进行聚类,并基于模糊评判方法对调峰负荷进行辨识计算,辨识出综合负荷中两类调峰负荷的占比。实例验证了所提方法的可行性和有效性。

多能互补环境下综合能源供给侧协调调度方法

为平衡综合能源生产量和消耗量,研究设计了一种多能互补环境下综合能源供给侧协调调度方法。将最低能源调度运行成本作为目标,构建综合能源调度目标函数。然后通过互相转化热能、天然气、电能,使能源的生产和消耗量达到平衡,再结合机组运行时间和调度出力,设计约束目标函数的约束条件,从而建立能源调度模型。在此基础上,采用分支定界法得到模型最优解,从而获得能源供给侧最优调度策略。实验结果表明:应用本文方法后,电能、热能、天然气的生产和消耗达到平衡,充分满足了园区负荷需求,使得能源调度运行成本满足设计预期。

电池储能电站替代变电站升级的优化决策配置方法

在大规模新能源接入及负荷增长情况下部分变电站存在容量不足问题,为确保电力公司运行经济性,文章对比分析配置储能电站及变电站升级扩容两种方案。首先考虑方案经济性、可靠性及环境指标建立综合评价指标体系进行评估,其次以最大化配置储能效益为规划目标,考虑储能系统全寿命周期成本与提升电网运行可靠性、延缓电网升级改造及降低配电网运行网损三部分效益建立储能成本-效益模型,然后采用改进进化算法进行仿真确定储能系统的配置容量,并通过评价体系得到最佳规划方案。结果表明:在当前电网运行水平和模式下,配置储能系统可以延缓电网升级改造,提升电网整体运行水平,可为后续大规模新能源并网应用储能系统平滑新能源出力、延缓电网升级改造提供规划参考。

基于静态模型的光热储能电站发电量优化策略

目前国内的光热储能电站处于起步阶段,对提高其运行效率或提升发电量的研究多数是从储热介质或储热方式出发,从内部能量流入手的优化方式却鲜有研究。针对以上问题,文章提出了一种基于静态模型的光热储能电站发电量优化策略,以提高其发电量与电站运行效率。首先从光热储能电站的运行机理出发,对各子系统自身及之间的能量流进行合理简化,得到静态能量流数学模型;然后提出一种以光热储能电站发电量最大为目标函数,以上述静态能量流数学模型为约束条件的优化策略,针对控制过程中时滞环节产生的不利影响,利用Smith预估补偿予以克服;最后采用MATLAB对该优化策略进行仿真验证,结果表明该优化策略可以有效提高光热储能电站的发电量与运行效率。