高斯多峰拟合用于生物质热解三组分模型的研究

对稻壳、稻秆、芒属和芦苇的热解过程进行热重分析(TG)。基于生物质热解三组分模型理论,运用高斯多峰拟合法对上述4种生物质的失重速率曲线进行解析。结果表明:4种生物质的热解失重速率曲线均可以分解成4个相互叠加的拟合峰,分别对应水分析出、半纤维素分解、纤维素分解和木质素分解。利用Coats-Redfern法计算了三组分的动力学参数。计算结果表明:半纤维素、纤维素和木质素热解的反应级数分别为2、1和2,活化能分别为152～180kJ/mol、206～248kJ/mol和32～42kJ/mol。最后采用重量加权平均法得到了4种生物质热解主要阶段的活化能。

局部阴影下光伏阵列建模及多峰值MPPT控制

针对实际应用中光伏阵列易受部分遮挡的情况,结合太阳电池的工程模型,推导出适用于复杂环境下的通用光伏阵列模型。考虑阴影条件下光伏阵列呈现多峰值输出特性,传统的最大功率点跟踪算法可能失效,提出了基于混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)的最大功率点跟踪算法。经仿真实验验证,该算法在静、动态阴影条件下均能快速准确跟踪全局最大功率点,可有效提高光伏阵列的输出功率。

基于势函数与压缩感知的欠定盲源分离

传统的基于K均值聚类算法及最小路径法的欠定盲源分离(BSS)两步法存在K值难以确定、对初始值敏感、噪声和奇异点难以排除以及相对缺乏理论依据等诸多不足。针对以上问题,提出了基于势函数及压缩感知理论的新型两步算法。首先利用多峰值粒子群寻优算法改进的势函数法来估计混合矩阵;然后利用估计矩阵来构建传感矩阵,并将基于正交匹配追踪的压缩感知算法引入欠定盲源分离过程中;最后实现源信号的重构。仿真实验结果表明,混合矩阵最高估计精度达到99.13%,重构信号干扰比均高于10 dB,很好地满足了重构精度的要求,验证了所提算法的有效性。所提算法对一维混合信号的欠定盲源分离具有良好的普适性和较高的准确率。

吸收光谱线型分析用于十六烷基溴化铵临界胶束浓度的测量

以曙红（Eosin Y简称EY）染料为探针,测量一系列不同浓度的CTAB-EY水溶液体系可见吸收光谱,其光谱特征为EY最大吸收峰529-532nm和肩峰506-508nm叠合在一起,用Origin软件频谱分析软件包中的高斯多峰拟合工具实现了体系可见吸收光谱叠合峰的分峰拟合计算,给出了吸收峰线型参数峰面积（积分吸光度）、频移及半高宽;最大吸收峰与肩峰面积比（相对积分吸光度A2/A1）、频移（△λ1,△λ2）及半高宽（w1,w2）对CTAB浓度图形在cmc处发生突变。观察到可见吸收光谱半高宽对表面活性剂浓度的敏感性,并成功应用于cmc测定。

基于电压窗口限制的粒子群MPPT算法的研究

为解决光伏电池阵列MPPT算法的多峰值寻优问题,出现了如粒子群MPPT算法的全局最大功率点跟踪算法,但是该算法的缺陷是稳定性较差,电压和功率的波动较大,能量利用率不高。针对前述缺陷,该文提出一种新的基于电压窗口限制的粒子群MPPT优化算法,即通过限制粒子群MPPT算法的电压搜索范围,大幅提高粒子群MPPT算法的收敛速度,降低功率波动,减少能量损耗。仿真和实验结果表明,该优化算法具有较好的多峰值特性曲线全局最大功率点跟踪能力且具极好的可行性。

欧洲及丹麦能源转型对我国天然气发展的启示

为了实现低碳经济下的能源转型,欧洲大力推进低碳能源发展。丹麦是欧洲能源转型的主导力量之一,天然气在其一次能源中的占比为26%,仅次于石油。丹麦目前是天然气净出口国,但随着天然气消费量的增长,预计2023年后其天然气产量将可能低于消费量,届时丹麦将成为天然气净进口国。丹麦地下储气库总库容约10×10~8m^3,占2015年全年天然气消费量的31%,具有1750×10~4m^3/d的调峰能力。在丹麦未来的天然气领域,生物质天然气将得到快速发展,天然气的一部分也将成为可再生能源;由于光伏、风电的不稳定性,燃气发电调峰成为支撑风电等可再生能源发展和保持电网安全稳定运行的重要基础,天然气将成为可再生能源的重要伙伴;同时丹麦特别注重天然气多能耦合综合利用新技术的研发,并更加严格地管控包括生物质气在内的天然气质量。我国应借鉴丹麦的经验,扩充天然气(可燃气)的内涵,在重视常规天然气的开采之外,积极发展生物质气;注重新技术的开发,形成天然气与光伏、风能等多能耦合的能源互联网体系;注重地下储气库建设,捋顺运营机制。

小米饮料酶解条件的优化研究

采用多指标正交试验设计方法优化小米饮料酶解工艺技术参数。通过单因素试验研究酶种类、添加量、料液比、酶解时间和p H值对水解度和多酚含量的影响。结果表明,p H值、酶解时间和添加量均对实验结果呈显著性影响(P<0.05),其中添加量为主要贡献因素(P<0.01),最佳酶解条件为:酶解温度85℃,料液比1∶10,p H 6.4,时间17 min,酶添加量18.0 U·g-1小米。

基于SCM-ANFIS负荷预测的储能电站调峰控制策略

针对电池储能调峰控制中预测负荷存在误差较大、峰谷识别不准等问题,提出一种基于基于减法聚类和自适应网络模糊推理（SCM-ANFIS）电网负荷预测和调峰目标动态规划相结合的储能电站调峰控制策略。负荷预测中采用减法聚类减少模糊规则数目,并通过混合学习算法训练神经网络参数,从而减小预测计算量,提高预测精度。调峰过程中基于负荷预测信息通过引入分阶段滚动优化,在储能系统容量约束下实现调峰效果最优。基于某区域实际电网负荷数据的算例结果验证预测算法和控制算法的可行性和有效性。

量子进化算法和免疫算法的比较研究

量子进化算法和免疫算法都是解决优化问题的强有力算法。在分析了量子进化算法搜索的特点和免疫算法的机理基础上,对它们进行比较,阐明了二者的不同特点,并通过仿真实例总结出它们在求解多峰值函数优化问题上各自的优缺点。

一种抗模糊失真的结构相似度图像质量评价法

针对人眼对不同图像纹理的敏感差异,提出了一种抗模糊失真的加权结构相似度(WSSIM)图像质量评价方法,它通过提取人眼敏感的边缘信息,将图像分割成不同区域,进行加权处理,获得加权结构相似度(WSSIM),解决了SSIM对于严重模糊图像的评价问题。在LIVE图库中的高斯模糊库(Gaussian_Blur)与PSNR,SSIM,多尺度结构相似度(MS_SSIM)进行仿真比较。实验结果表明,WSSIM模型计算简单,评价性能远远优于前两种方法而略优于MS_SSIM。