可再生能源电制氢合成氨系统的并/离网运行方式与经济性分析

可再生能源电制氢合成氨(renewablepowerto ammonia,Re Pt A)是风力发电、光伏发电等可再生能源的大规模消纳方式之一,也是化工行业实现低碳清洁发展的重要技术路线之一。利用风电光伏电解水制氢合成氨系统模型,分析电网调峰型系统、电网友好型系统、工艺离网型系统的绿氨成本,并对电化学储能设备规模、储氢设备规模、电解水制氢设备规模、电解水制氢设备效率等影响因素进行敏感性分析。基于3种绿氨系统的设备配置方案和运行方式评估不同类型系统所需的电网调峰电量,提出3种系统所适合的应用场景。研究结论是近期应该发展电网友好型RePtA系统,远期应该发展工艺离网RePtA系统。

计及灾后恢复全过程储能应急响应能力的配电网韧性规划

储能因响应快、灵活性高的特点,已成为可再生能源发展必不可少的支撑技术,不仅具有削峰填谷、改善电能质量的作用,在灾后恢复过程中的应急响应能力同样不可忽视。提出了一种计及灾后恢复全过程储能应急响应能力的配电网韧性规划方法,构建了同时考虑网架增强和储能配置策略的配电网韧性增强双层规划模型,系统地刻画了极端灾害发生后配电网网架重构、设备抢修及复电等灾后恢复全过程的源-网-荷-储互动模式场景。最后,通过IEEE33节点系统的算例分析表明,所提方法能更充分地挖掘储能的应急响应潜力,有效提高增强性规划决策的精准度,获得更佳的投资回报。

并网逆变器非线性特性建模及稳定性研究综述

并网逆变器作为连接新能源分布式发电和电网之间的关键接口,发挥着将电能高效、高质量馈入电网的重要作用。随着新能源渗透率的持续提高,并网点处电网存在诸如高电网阻抗、丰富的低频谐波、电压幅值/频率波动甚至故障等复杂状况。鉴于并网逆变器本质上是一个多输入、强耦合的非线性系统,沿用传统的线性建模与分析方法已难以解释工程中的复杂谐波振荡现象,并网逆变器的稳定性分析及其稳定运行受到巨大挑战。为此,该文首先具体阐述了线性与非线性和系统受扰大小之间的关系,指出大干扰稳定性分析更依赖于非线性建模及分析方法的应用。在此基础上,对已见诸报道的并网逆变器稳定性分析方法进行了归纳和对比。然后,详细阐述了稳定性分析方法在并网逆变器特定非线性环节中的应用。最后,总结并讨论了现有研究的不足,以期进一步促进“双高”背景下并网装置非线性建模和稳定性分析的研究。

智能电网中基于二分图匹配的网络切片资源分配算法

为了解决智能电网中多类业务的服务质量需求难以同时得到满足的问题并兼顾电力终端和网络侧经济效用,提出了一种基于二分图匹配的网络切片资源分配算法。针对智能电网场景中的控制类和采集类业务,为电力终端分别制定相应的投标信息,并据此计算支付价格和效用矩阵;将网络切片与电力终端之间的资源分配建模为二分图匹配问题,根据不同业务的时延、传输速率或能耗需求,向终端分配不同的切片资源以最大化系统效用。仿真结果表明,相较于已有的双向拍卖算法和贪心算法,所提算法能够提高10%~20%的系统效用。

喷水推进器进水流道格栅流固耦合特性研究

为了研究格栅部件对喷水推进船舶效率的影响,本文拟采用流固耦合的数值计算方法系统地对格栅表面受力及其强度特性进行计算,结合有限元方法和流固耦合理论,以STARCCM+和ABAQUS软件为工具,根据目前已知的格栅剖面设计方法,对目前格栅的剖面形式进行改进,形成新型对称剖面形式的格栅。基于上述计算流体力学与流固耦合计算方法对其进行周围流场、结构静力强度、结构动力强度进行计算与分析。结果表明:对称形式的格栅剖面对于降低格栅的变形与应力水平有一定的帮助,采用新型对称形式的剖面结构使格栅总体变形模式发生了变化,但是最大变形位置与最大应力出现在格栅的位置未发生明显变化,新型对称剖面形式格栅具有比较好的静强度与动强度特性,各栅条均匀承受流体载荷。

电动汽车与电网互动:综述与展望

随着新能源发电、电动汽车的大规模发展,电网的调节能力持续下降,新能源消纳的压力日益增加,配电网的薄弱性逐渐暴露。电动汽车与电网互动技术的推广应用对于充电需求的满足、配电网建设压力的缓解、电动汽车灵活性资源的利用及新能源消纳都具有重要意义。文中从电动汽车与电网互动的技术研究、相关政策与标准制定、基础设施及能量管理等平台、信息安全以及示范应用五大方面入手,对电动汽车与电网互动领域的研究现状进行了系统总结,指出了现有研究中的不足之处,并进一步探讨了未来电动汽车与电网互动领域的潜在研究方向。

垂直式重力储能系统的研究进展和关键技术

基于固体重物的重力储能技术因其不依赖水资源、选址灵活、效率高等优势,未来有望成为我国北方和西北缺水地区重要的储能技术之一,可以很好地满足大规模可再生能源电力并网对储能技术的需求。然而,由于固体重物的不可流动性和不连续性,重物启停和切换过程会对机械传动和电网系统造成冲击,是固体重力储能区别于抽水蓄能的重要特征。本文首先介绍了近年来国内外基于竖井和地面构筑物的垂直式重力储能技术的研发现状和示范工程,并进一步对垂直式重力储能系统垂直提升、水平转移和自动接驳机械传动技术,以及发电电动机和并网控制技术中存在的核心技术难题进行了分析,最后对垂直式重力储能技术未来的发展趋势进行了展望。研究表明,垂直式重力储能系统尽管技术方案较多,但在重载快速提升和转移、重物启停和切换过程控制、并网控制和能效提升等方面还存在诸多技术难题有待解决,后续通过技术提升可进一步降低系统建造成本并提高系统运行的效率和寿命,有望在近期获得一定的示范应用。

弹性电网关键技术研究的进展与展望

现代电网发展日益复杂、新的供电威胁与日俱增,特别是在处于大量新能源系统并网发电的发展潮流中,传统的电力系统在遭遇突发冲击或扰动时会显得格外脆弱,已不能满足用户或电力企业愈发严格的用电质量要求。为了使电网在小概率-高损失的事件中仍能保持基本的运行功能,具备抵御性、适应性以及快速恢复能力的“弹性电网”得到了众多学者的青睐,其可有效提高系统的弹性恢复力,增强系统的抗灾抗扰动能力,进而提高系统的整体运营能力。着眼于弹性电网的优化策略,基于弹性恢复力理论阐述了弹性电网的基本架构,根据系统弹性提升的方法分析了发展弹性电网所用到的关键技术,从传统电网到未来电网的演化过程中展望了弹性电网的发展趋势。

基于遗传算法的自由曲面单层空间结构网格参数化自动生成及方向优化

自由曲面空间网格结构的力学性能和网格方向之间的联系复杂,难以快速直接地找到最优方向,若对结构网格方向进行多角度建模分析,则存在工作量大且准确性不易保证等问题。为了快速确定自由曲面空间网格结构的最优网格方向,提出一种基于遗传算法的自由曲面空间结构网格方向优化方法,以结构网格方向为优化变量,结合参数化建模软件Grasshopper和有限元分析软件SAP2000实现参数化分析,以结构应变能和结构最大位移两项力学指标作为优化目标,通过最小化目标函数实现结构网格方向优化。通过参数化编程,可实现快速自动优化,并结合工程案例,应用自动优化方法进行网格优化。结果表明:基于遗传算法的自由曲面空间结构网格方向自动优化法具有实用性和高效性,具有较高的工程应用价值。

高渗透率下基于并网逆变器阻抗重塑的锁相环设计方法

针对锁相环、电网阻抗与并网逆变器相互耦合所引发的系统稳定性下降问题。首先,建立考虑电网阻抗的锁相环控制结构模型,通过分析锁相环闭环传递函数可知,电网阻抗会使锁相环系统产生右半平面闭环极点,严重影响锁相环与逆变器系统的稳定性。其次,通过分析逆变器系统输出阻抗,说明锁相环所引入的负阻抗是逆变器系统稳定裕度下降的主要原因。鉴于此,该文提出一种新型锁相环设计方法,理论分析表明,所提方法既能够保证高渗透率下锁相环具有高鲁棒性,又能够对逆变器系统输出阻抗进行重塑,有效拓宽系统对电网阻抗的适应范围。最后,通过仿真与实验验证所提新型锁相环设计方法的有效性。

基于卷积神经网络的燃气表信息自动识别方法研究

提出了一种基于改进的LeNet-5卷积神经网络的识别方法。通过加装摄像头和通信线路的方式,实时采集图像信息,并对图像进行部分预处理。引入Gabor滤波器、ReLU-Softplus函数、SVM分类器等优化传统LeNet-5模型,并根据图像数据的不均衡性,运用Grid Loss函数优化CNN网络,由此,实现燃气表自动化识别方法的构建。在Caffe深度学习框架下进行实验测评,结果表明该方法整体的识别准确性高达99.60%、整个样本集及单幅字码的训练总时间均优于其他识别方法,且对于不完整表码字的识别准确率也达到了99.21%。

计及锁相环非线性特性的跟网型逆变器暂态稳定性分析

锁相环作为跟网型逆变器实现相位同步的关键环节,由于其本身所固有的非线性特性,在弱电网情况下,传统小信号模型可能存在不能准确预测锁相环暂态稳定性的问题。为保证受扰后锁相环的稳定运行,提出了一种基于非线性数学模型的稳定性分析方法。首先,根据锁相环工作原理,建立其二阶非线性微分方程,通过相平面法对锁相环输出特性进行定性分析,评估不同参数对锁相环暂态特性的影响;然后,基于等面积法则分析锁相环暂态失稳机理,鉴于传统等面积法则可能导致稳定性的误判,采用非线性动力学多尺度法对锁相环受扰后的暂态时域表达式进行求解,明确锁相环暂态稳定边界;最后,通过Matlab仿真和RT⁃LAB半实物平台验证了所得解析解和锁相环暂态稳定域的准确性,为弱电网条件下锁相环控制参数及电路参数选取提供一定参考。

影像组学联合CT特征鉴别儿童支原体与非支原体肺炎

目的观察影像组学联合CT特征鉴别儿童支原体肺炎(MP)与非MP的价值。方法回顾性收集153例肺炎患儿,根据支原体RNA检测结果分为MP组(n=101)与非MP组(n=52);按7∶3比例分为训练集(n=107,含71例MP、36例非MP)和验证集(n=46,含30例MP、16例非MP)。比较2组CT表现,以F test算法基于训练集数据筛选6个最佳CT征象,以逻辑回归(LR)方法构建CT模型。基于训练集提取及筛选最佳影像组学特征,分别以LR、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、线性判别分析(LDA)及随机梯度下降法(SGD)分类器构建机器学习(ML)模型;基于最佳CT征象及影像组学特征构建CT-ML模型。绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC)评估各模型鉴别MP与非MP的效能。结果病变累及右肺上、中、下叶,支气管壁增厚、树芽征及边缘回缩征为最佳CT征象,以之构建的CTLR在验证集的AUC为0.710。验证集中,ML_(LR)、ML_(SVM)、ML_(RF)、ML_(LDA)及ML_(SGD)的AUC分别为0.715、0.663、0.623、0.706及0.494,ML_(LR)为效能最优影像组学模型。CT-ML_(LR)、CT-ML_(SVM)、CT-ML_(RF)、CT-ML_(LDA)及CT-ML_(SGD)在验证集的AUC分别为0.813、0.823、0.649、0.796及0.665,CT-ML_(SVM)为效能最优CT-ML模型。训练集中,CT-ML_(SVM)的AUC(0.840)高于CTLR及ML_(LR)(AUC=0.713、0.740,P均<0.05);验证集中CTLR、ML_(LR)及CT-ML_(SVM)的AUC差异均无统计学意义(AUC=0.710、0.715及0.823,P均>0.05)。结论影像组学联合CT特征能有效鉴别儿童MP与非MP。

弱电网下光伏并网系统锁相环参数自适应控制

针对弱电网下PLL(phase-looked loop,PLL)会使并网逆变器的稳定性下降问题,提出一种锁相环带宽自适应控制策略来实现锁相环参数依据电网实时阻抗值来获得最优的控制参数,保证系统最佳控制性能和稳定运行,从而提升跟网型逆变器在弱电网下的对电网阻抗的适应能力。利用PSCAD/EMTDC进行仿真验证,仿真结果证明自适应控制策略正确、有效。

数智时代人机协同的研究现状与未来方向

数智时代因人机协同情境的普遍存在而出现新的决策范式。本专栏旨在促进学者研究与人机协同中的管理决策与组织行为有关的重要问题。尽管在20世纪人工智能的起始阶段学者注意到人与机器共同决策的重要问题,但因人工智能技术在很长时间内没有取得重要突破而没有被继续关注。伴随着人工智能的广泛应用以及认知科学在过去几十年取得的长足进步,学界研究人机协同中的决策和行为问题有了丰富的数据、场景、理论和方法。同时,实践界对于人机协同的新现象还存在认识上的不足和适应性困难,阻碍了企业和组织成员借助数智技术实现智能增强。本文总结了在商业与管理、计算机和心理学领域的学者所从事的有关人们对于机器算法的信任或依赖的研究,特别介绍了在企业情境下开展的人机协同研究。在简要介绍本专栏收录的七篇文章的主要研究发现后,我们指出了未来人机协同研究的重要方向,旨在倡导学界同行开展深入的研究,既能够建立数智化情境下的人机协同理论,又为中国企业顺利实现数智化转型提供参考。

弱电网下基于电网电压前馈的并网逆变器阻抗重塑控制策略

弱电网下,锁相环在基波以上频段引入的负阻特性,会降低系统输出阻抗的相位,严重影响系统稳定性。鉴于此,该文通过系统控制框图等效变换,推导得到可以消除锁相环负阻特性的电网电压前馈函数,进而提出一种基于电网电压前馈控制的并网逆变器阻抗重塑控制策略。同时,为了提高该策略的普适性,该文利用函数近似和多目标约束为电网电压前馈函数的优化提供两种设计方法,并从系统基波电流跟踪性能、并网功率因数等方面进行误差分析,从而证明其函数优化设计方法的可行性。理论分析表明,优化后的电网电压前馈控制策略,可以有效地对系统输出阻抗相位特性进行重塑,很大程度上拓宽了系统对电网阻抗的适应范围。最后,通过仿真与实验验证所提控制策略的有效性。

大容量高压级联储能系统分型融合控制方法

储能的规模化应用为可再生能源高占比的新型电力系统提供重要支撑。高压级联储能系统将电池布置于级联H桥模块直流侧,是提高储能设备单机容量的有效手段。储能变流器控制方式包括跟网型控制和构网型控制两类,其中跟网型控制功率响应快速,但在弱网中易振荡失稳;构网型控制具有主动支撑能力,但存在强网适应性问题。该文提出了分型融合控制方法,实现了跟网特性与构网特性的柔性融合和灵活调节,提高了高压级联储能系统的电网强度适应性。通过仿真分析验证了所提控制方法的实用性与有效性。

美国加州车网互动政策、标准与市场机制最新进展及其启示

电动汽车与电网互动(简称“车网互动”)可以释放电动汽车作为灵活性资源的潜力,能够有效提升电网调峰能力、促进高比例可再生能源消纳、提升电动汽车用户经济收益,日益受到各方重视。美国加利福尼亚州(简称“加州”)近些年在推动电动汽车与电网互动发展方面做了大量工作,取得了重要进展。首先,文中介绍了加州在电动汽车与电网互动配套政策法规方面的最新动向;之后,从技术标准、市场机制两方面介绍了加州在电动汽车与电网互动相关基础工作方面的最新进展;最后,结合中国电动汽车与电网互动发展实际提出了有关建议。

面向移动边缘计算的任务卸载方法研究

目前大多计算卸载策略是在任务整体卸载情况下进行的,且仅考虑时延或能耗单一指标,未将二者结合进行优化,为此,以任务处理的时延与能耗加权和为优化目标,提出一种基于强化学习的部分卸载算法。将单个任务的处理分为本地计算和部分卸载两种方式,且在部分卸载中引入了变量确定卸载权重,最后利用强化学习Q-learning完成了所有任务的计算卸载与资源分配。实验结果表明,所提算法能有效降低任务处理的时延与能耗。

基于ChatGPT的课程学习助手系统的设计与实现

计算机编程语言类课程在学生学习和教师教学过程中遇到诸多困难,聊天机器人程序ChatGPT的出现,为该类课程的学习带来新的尝试。通过设计一款基于ChatGPT的计算机编程语言类课程学习助手系统,帮助学生解决程序代码输入量少、程序代码输出困难的问题。从ChatGPT接入、数据集构建到关键字配置三个方面阐述系统的设计和实现,并通过实际运行测试,效果良好。