基于谱聚类和多元变分模态分解的风电机组功率预测

传统的风电出力预测方法通常未能充分考虑机组之间的相似性和差异性,忽视了环境条件对风电出力的影响以及关键特征提取方法单一等问题。因此,提出了一种基于谱聚类和多元变分模态分解的人工神经网络风电出力预测方法。首先,为捕捉不同机组之间的相似性和差异性,对风速和风向进行谱聚类,构建风速-风向二维标签簇,并选取每个簇的中心机组以表征该簇的出力特征。接着,为更全面地描述出力与环境条件之间的关系,采用变分模态分解算法对聚类中心机组出力进行分解,同时将出力与风速、风向数据进行多元变分模态分解,得到不同频率的模态成分。最后,在预测阶段引入基于注意力机制的深度学习网络,对特征模态添加注意力机制后输入卷积长短期神经网络模型进行训练和预测,并通过误差修正模块得到同簇其他机组的预测结果。该方法相较传统方法在预测精确度上有明显提升,具有一定的实用性和有效性。

飞行人员布鲁氏菌病1例并文献复习

目的报道1例飞行人员无明确传染源感染布鲁氏菌病并复习相关文献,旨在提高对布鲁氏菌病的诊疗水平。方法回顾性分析1例无明确传染源的发热飞行人员感染布氏菌病的病历资料,综合相关数据库(中国知网、中华医学期刊数据库、Web of Science及PubMed数据库)文献结果,总结飞行人员感染布氏杆菌情况。结果本例为41岁男性飞行人员,无明显诱因发热、出汗,测体温波动于37.6℃~39.6℃,近1个月出现午后发热,伴畏寒、乏力,经反复血培养,布鲁氏杆菌凝集试验阳性,虎红平板凝集试验(+)。给予治疗,地面观察期满,综合各专家意见,给予飞行合格结论。检索数据库共有3篇文献是关于飞行人员布氏菌病感染。结论对于此前罹患过布氏菌病的飞行人员应进行复查,单位要分离牲畜及厨余垃圾,从源头上减少飞行人员感染布鲁氏菌病的机会。

考虑压缩机不同运行状态的IES气网潮流分布式计算方法

压缩机运行状态的改变会造成气网工况变化,进而对电-气-热综合能源系统的稳态潮流产生影响。为求解压缩机不同运行状态下的综合能源系统气网潮流,文中分别对综合能源系统各子网络和能量耦合环节建模。考虑压缩机5种工作模式和2种驱动方式,针对含有多台不同运行状态压缩机的天然气网络,基于牛顿-拉夫逊法,提出保留压缩机管道整体求解的气网潮流计算方法,并拓展一种分离压缩机管道等效求解方法,以分布式计算方法顺序求解综合能源系统潮流。通过2个算例,验证了所提保留压缩机管道整体求解方法的精确性和有效性,弥补了现有气网潮流计算模型无法处理复杂气网工况且收敛性、通用性差的缺点,揭示了压缩机运行状态的改变对综合能源系统潮流的影响。

纺织基材上图案化光子晶体的数码喷印法制备及其光学性能研究

为解决光子晶体结构生色墨水在喷印过程中易造成喷头堵塞的问题,从喷印设备和光子晶体结构生色墨水2方面进行研究,以提高喷印流畅性,实现高质量图案化光子晶体结构生色纺织品的制备和工业化应用。结果表明:使用15%的PS纳米微球分散液作为喷印墨水,在墨水体系中引入分散剂,可以保证墨水的分散稳定性,当加入0.2%分散剂3B时,墨水分散性良好,放置24 h后无聚集;通过加入较高浓度的保湿剂丙三醇,并在喷印设备上附加水封装置,可以减缓墨水中的纳米微球在喷印间隙以及喷印结束后喷头处因为水分蒸发而自发结晶,避免出现因为微球结晶而引起喷头堵塞现象;当保湿剂用量为5%时,墨水具有优异的保湿性能,连续喷印2 h后喷嘴仍然无堵塞问题;以15%的纳米微球分散液作为墨水进行喷印时,所印制的光子晶体结构生色图案颜色鲜艳明亮,具有明显的虹彩效应;通过在纺织基材表面涂覆特殊高分子层,所制备的图案化光子晶体具有优异的结构稳定性,为结构生色技术在纺织染整领域的实际应用开辟了新途径。

心血管风险评分预测经冠状动脉介入干预急性冠脉综合征合并心房颤动患者院内、远期死亡风险的比较

目的评价心血管风险评分包括TIMI、GRACE、CRUSADE、C-ACS、ProACS、CHA_(2)DS_(2)-VASc、HAS-BLED、TIMI-AF对经冠状动脉介入(PCI)干预急性冠脉综合征(ACS)合并心房颤动(AF)患者院内、远期死亡的预测价值。方法纳入北京地区12家三甲医院经PCI干预ACS伴AF患者共2429例,根据定义收集相关参数完成上述评分,随访观察住院死亡、长期全因死亡和心血管死亡,在该队列中比较多个评分系统对院内死亡和远期死亡的预测价值。结果院内共观察到34例死亡,平均随访3.19±1.52年,随访期间共270例患者死亡,其中109例死于心血管事件。GRACE评分、C-ACS评分、ProACS评分和CRUSADE评分对院内死亡的预测能力相当(C值,0.813~0.868),优于其他评分。GRACE评分、ProACS评分、CRUSADE评分和TIMI-AF评分对远期全因死亡的预测能力相似(C值,0.659~0.698),优于其他评分。GRACE评分、ProACS评分、CRUSADE评分、CHA_(2)DS_(2)-VASc评分和TIMI-AF评分对长期心血管死亡的预测能力相似(C值,0.699~0.736),优于其他评分。结论GRACE评分、ProACS评分和CRUSADE评分三个评分对经PCI干预ACS合并AF患者院内死亡和远期全因死亡、心血管死亡具有相对较好且相似的预测能力。

基于CiteSpace的军事航空医学研究热点可视化分析

目的分析国内外军事航空医学研究热点及研究前沿。方法用CiteSpace软件分别对中国知网及科学网两个数据库2002年1月1日至2022年10月31日收录的国内外军事航空医学研究论文进行可视化分析,内容包括发文国家、机构、作者和高频关键词等。结果共纳入588篇中文文献及874篇英文文献。中文文献2002年发文量最多,2003—2020年发文量波动性缓慢上升,2021年发文量陡增至53篇。英文文献发文量从2002—2019年整体波动式呈上升趋势,2019年达到高峰为72篇,2020—2022年发文量逐年下降。我国共549位作者发表军事航空医学中文论文;共有612位作者发表军事航空医学的英文论文。通过对中文文献进行聚类分析,得出排名前10的论文主题为:合格鉴定、医学鉴定、体格检查、诊断、高血压、疾病谱、加速度、眩晕、治疗和危险因素;通过对英文文献进行聚类分析,得出排名前10的论文主题为:injury、performance、symptoms、risk factors、brain、fatigue、post-traumatic stress、neck pain、exposure、aging。中文文献突现词包括加速度、身体耐力、抗荷服、航天医学、疗养院等;英文文献突现词包括alertness、pilot、population、risk factor、neck pain。结论我国与国外军事航空医学研究热点并不完全相同,我国目前以航空医学鉴定标准更新细化及飞行人员体格检查为主,国外以战后创伤治疗及改善飞行人员机能为主。

HER2阳性晚期胃癌患者MDT诊治报道一例

本文介绍1例HER2阳性晚期胃癌病例的多学科诊治过程。该患者初诊时即为晚期,颈部及腹腔、纵隔淋巴结多发转移,无法切除。经过多学科讨论,患者经一线化疗联合曲妥珠单抗治疗、二线化疗联合脑转移灶放疗、三线更换化疗方案并重启曲妥珠单抗靶向药物及后线多种治疗手段综合应用,患者总生存期达25个月。晚期胃癌患者预后不佳,多学科协作可整合治疗方案决策,使患者获得合理的个体化综合治疗方案,有效延长生存期。

基于V-I轨迹颜色编码的非侵入式负荷识别方法

在非侵入式负荷识别中基于原始电压-电流(V-I)轨迹特征的识别方法,难以对相似轨迹特征的负荷做出有效辨识。因此,提出了一种基于V-I轨迹特征的颜色编码方法,并利用K-means聚类算法和AlexNet神经网络进行负荷特征的辨识。首先,运用K-means聚类算法对负荷的有功和无功功率特征进行初步分类。然后,对未分类成功的负荷进行V-I轨迹构建和颜色编码处理,生成带有颜色特征的V-I轨迹。最后,运用AlexNet神经网络对负荷进行训练和分类,达到快速精细化的分类效果。针对公共数据集PLAID和WHITED,运用原始V-I轨迹特征和进行颜色编码后V-I轨迹的识别效果做对比分析,可知所提方法在节省计算时间的同时也提高了识别的准确度,提升效果明显。

一种虚拟同步机运行模式平滑切换控制策略

微网在运行过程中,为了保证逆变器的安全稳定运行,需根据实际运行情况切换逆变器的运行模式。该文针对虚拟同步机(virtual synchronous generator,VSG)进行建模仿真,以VISMA(virtual synchronous machine)模型为研究对象,改进有功控制模块和无功控制模块,提出一种VSG模式与PQ模式无缝平滑切换技术,并通过小信号模型分析参数稳定性。利用Matlab/Simulink软件搭建仿真模型,并在dSPACE-1103的基础上搭建实验平台,验证所提控制策略的有效性和可行性。

基于深度置信网络的电压暂降特征提取及源辨识方法

提出一种基于深度置信网络(DBN)的电压暂降特征提取与暂降源辨识方法,利用DBN的特征提取能力对实测波形数据进行特征自提取,解决了人工提取特征过度依赖专家经验,受未知特征影响较大不具备一般性的问题。采用多隐层结构网络学习特征最终实现暂降源辨识。该模型集特征提取器与分类器于一体,优化了模型结构框架,提高了暂降源辨识效率。对模型最优参数进行选择,建立适用于电压暂降实测数据类型的DBN模型,对电网实测暂降数据进行特征提取与暂降源辨识,通过对比验证了DBN方法在特征提取与暂降源识别上的优越性,适用于实际工程。

基于改进经验小波变换和XGBoost的电能质量复合扰动分类

针对电能质量复合扰动分类方法在分类数目和分类性能方面存在的不足,提出一种基于改进经验小波变换(MEWT)和极限梯度提升(XGBoost)的电能质量复合扰动分类方法。首先,对传统经验小波变换进行改进,使之适用于复合扰动特征提取;然后,根据基本扰动MEWT分析结果,从时频域多角度提取能够有效刻画不同扰动特性的特征序列;最后,基于问题转换策略构造以XGBoost为子分类器的多标签复合扰动分类模型,并通过特征选择与超参数优化相结合的模型训练方法进一步提升分类效果。实验结果表明,所提方法可实现48类扰动的有效辨识,较之传统多标签扰动分类方法在分类精度和噪声鲁棒性方面表现更优,且运算速度更快,适用于工程实践。

计及静态安全因素与热电最优潮流的综合能源系统联合运行优化模型

针对区域多能量枢纽(energy hub,EH)互联的热电耦合综合能源系统(integrated energy system,IES),提出一种综合考虑静态安全因素与热电最优潮流的IES联合优化运行模型。模型为双层结构,首先提出热电耦合网络最优潮流计算方法,并在此基础上建立整个系统的静态安全评估指标。上层模型以系统运行经济性与静态安全性为目标,优化各EH单元的冷热电输出;下层模型根据上层热电最优潮流计算结果,结合经济性目标,并兼顾光伏消纳能力,实现EH单元内部各机组的实时出力优化。最后结合算例仿真结果证明了所提模型的有效性。

基于三元组孪生网络的窃电检测算法

窃电数据量的缺乏对窃电检测算法的辨识准确度造成了极大影响,因此该文提出在小样本条件下基于三元组孪生网络的窃电检测方法。利用格拉姆角场(gramianangular field,GAF)实现用电序列图像化,再使用三元组孪生网络提取用户用电数据中的特征向量,基于欧氏距离进行特征向量的相似度比对,实现窃电检测。由于三元组孪生网络不仅对训练样本本身的特征进行提取,还对同类样本间的相似性与非同类样本间的差异性进行了学习,提高了特征向量的聚类效果,拥有较高的轮廓系数(silhouette score)。算例结果验证了所提算法在小样本情况下的准确性和优越性。

分布式光伏系统最优运维周期确定方法

目前光伏运维周期主要由人工经验确定,成本过高,不利于光伏产业的发展,为此,提出一种考虑分布式光伏系统典型场景的最优运维周期确定方法。建立分布式光伏2种典型应用场景数学模型;以光伏可靠性模型以及光伏组件积灰模型为基础,建立运维周期模型;利用蒙特卡洛法计算不同运维周期下由发电损失成本及运维成本组成的运维总成本的概率分布。通过不同算例的模拟结果平均值确定最优运维周期,验证了所提方法的有效性和合理性。

基于深度信念网络的高压断路器故障识别算法

针对高压断路器故障现有故障诊断算法中,特征提取不准确导致分类正确率较低的问题,提出了基于深度信念网络的高压断路器故障识别方法。深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)是非监督的深度神经网络,由多个受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)叠加起来组成。首先使用无标签的数据样本自下而上的对各RBM层逐层训练,得到各层最优参数;再以此为初始参数将DBN展开成反向传播的结构,使用带标签的数据样本进行全局的参数微调;最后得到DBN分类网络。这一过程中,有效避免了特征提取的人工操作,解决了网络训练的局部最优问题,使断路器故障诊断更加智能化。通过试验结果可知,该方法可准确、可靠地用于诊断断路器主要机械故障。

基于轨迹特征关键点匹配的电压暂降同源数据精确检测算法

为弥补现有电压暂降同源检测算法的不足,提高同源检测算法的精度,提出了一种基于轨迹特征关键点匹配的电压暂降同源数据精确检测算法。首先,将电压暂降数据有效值(RMS)波形转换为灰度轨迹图片,基于尺度不变特征转换算法对电压暂降灰度轨迹图片进行分析,提取RMS轨迹的特征关键点;然后,利用特征关键点的梯度方向信息与待检测电压暂降数据的RMS轨迹进行匹配计算;最后,以匹配规则作为电压暂降同源数据判断的标准。所提算法可以很好地弥补现有同源检测算法中的不足,降低了对检测数据集的客观要求,具有更强的工程适用性及实际应用价值。

一种光储交直流微网并/离网无缝切换策略

微网存在并网与离网独立运行两种不同的工作模式,为解决其在两种模式之间的无缝切换问题,本文首先设计微网预同步软件算法,保证交流母线电压相位平稳连续,为并/离网的无缝切换奠定基础。其次,研究微网系统的基本结构和工作模式,结合微网系统并/离网工作模式切换时的外环输出特征,提出一种改进的外环将其应用于储能控制外环以及逆变器控制外环。该改进外环实现并/离网模式切换瞬间输出需求的重置功能,以补偿传统PI调节器切换时因线路潮流变化而引起的超调量,较好地解决了切换过程中交直流母线电压波动问题。最后,利用matlab/simulink建立光储微网系统模型对并/离网模式切换进行仿真验证,运行结果验证了所提改进策略的有效性。

体外膜肺氧合辅助应用于老年女性高危冠心病患者冠状动脉介入治疗的效果观察

目的评价体外膜肺氧合(ECMO)应用于老年女性复杂高危冠心病患者PCI的有效性和安全性。方法选择2012年5月~2020年5月在解放军总医院第六医学中心心内科用ECMO辅助行PCI的老年女性复杂高危冠心病患者12例,回顾性分析患者的冠状动脉病变特点、ECMO辅助时间、PCI情况、围术期并发症、治疗效果及随访结果等。结果12例患者中,10例(83.3%)单纯应用ECMO辅助,2例(16.7%)应用主动脉内球囊反搏联合ECMO辅助,ECMO辅助时间(1.53±0.55)h,术后脑梗死1例(8.3%),切口感染1例(8.3%),合并肺部感染1例(8.3%),术中无死亡患者,治疗后,好转或治愈出院11例(91.7%),院内死亡1例(8.3%)。结论ECMO循环辅助对老年女性高危冠心病患者行PCI提供了有效保障。

基于LHS与BR的风电出力场景分析研究

为了有效分析风电出力的场景特征,文中基于风速的不确定特性,构建基于拉丁超立方抽样(LHS)与后向缩减法(BR)的场景分析模型,为快速分析任意时段的风电出力提供重要依据。文中首先分析风速特征,阐述风速符合的威布尔(Weibull)分布;其次拟合各时刻Weibull分布的参数值,提出基于LHS的场景生成方法;然后构建BR场景缩减模型,使得到的若干条曲线能够更大程度表征原始场景的变化特征;最后,通过算例分析验证文中所提方法在紧密性(CP)、间隔性(SP)以及戴维森堡丁指数(DBI)上均优于传统的K-means聚类算法,即缩减后的场景能更好地代替原始场景。

基于PSR和DBN的超短期母线净负荷预测

随着电网优化调度的精细化、智能化和计及电力系统安全性与经济性的电网高级应用的广泛采用及分布式能源的大量接入,母线负荷预测的精度要求不断提高而负荷的不确定性和非线性特征进一步增强。针对上述问题,文中提出一种基于相空间重构(PSR)和深度信念网络(DBN)的超短期母线负荷预测模型,首先采用C-C法对净负荷时间序列进行PSR,然后利用DBN对重构后的数据进行拟合并得出负荷的预测值。文中利用某市变电站实测负荷数据检验了该超短期母线负荷预测模型的有效性,证明该模型在分布式电源渗透率较高且母线负荷波动较大的情况下仍然有较高的预测精度。