种植技术和种植密度对吉花2号主要农艺性状和产量的影响

研究不同种植技术和种植密度对吉林省多粒型花生吉花2号主要农艺性状和产量的影响,筛选适宜吉林省生态环境的种植技术和最佳种植密度,完善吉花2号配套高效栽培技术。采用2种种植技术及5个种植密度(1.79×10^(5)、2.02×10^(5)、2.30×10^(5)、2.69×10^(5)、3.23×10^(5)株/hm^(2)),研究特定时期花生光合指标及产量变化。结果显示,吉花2号采用小垄双行种植技术、种植密度为2.02×10^(5)株/hm^(2)时生育期最短,较双粒穴播种植技术生育期提前1~2 d;植株的株高最小,有利于地下部干物质积累;叶面积系数最大,总光合势最大;产量最高(3651.15 kg/hm^(2)),较双粒穴播种植技术增产10.17%。小垄双行种植技术在不同密度下,吉花2号产量都高于双粒穴播种植技术。因此,小垄双行种植技术在生产上应大力推广。

同时测定亚麻荠植株中酚酸和黄酮含量的方法研究

建立一种采用液相色谱法同时测定亚麻荠植株中8种酚酸和黄酮化合物含量的方法,并探讨亚麻荠植株醇提物的体外抗氧化活性。试验确定采用体积分数75%乙醇回流提取样品,选用Angilent Eclipse XDB plus C_(18)柱为色谱柱。结果表明:8种化合物的标准曲线回归方程线性关系良好,相关系数均大于0.999;8种化合物的加标回收率为95.26%~102.61%,建立的方法可以对不同产地的亚麻荠植株样品进行区分。抗氧化试验表明,亚麻荠植株醇提取物对羟基自由基与DPPH自由基具有较好的清除能力。

基于1DCNN融合多源表型数据的杨树干旱胁迫评估方法

目前关于不同杨树品种抗旱性的研究主要集中在利用传统测量方法获取形态结构和生理生化表型参数进而分析杨树的抗旱性,依据多源成像传感器提取的表型参数指标确定杨树干旱胁迫等级的方法较为少见。为了阐明杨树耐旱的表型机制、筛选抗旱性树种和明确杨树抗旱等级,本文以杨树不同性别的喜水和耐旱品种为研究对象,在杨树苗期进行梯度干旱胁迫处理,通过热红外以及RGB多源成像传感器获取杨树冠层温度参数与颜色植被指数表型数据,并建立基于1DCNN的多任务分类模型划分杨树苗期品种抗旱等级与干旱胁迫等级等2个分类任务,探究杨树性别与生长时间对杨树干旱胁迫响应机制的影响。结果表明,以27组数据变量降维后的4个特征作为模型变量,与传统机器学习算法SVM、RF、XGBoost相比,本文提出的1DCNN多任务分类模型在杨树品种抗旱等级分类与单株干旱胁迫等级分类2个任务中的模型分类精度皆达到最优,分类准确率分别为81.8%和62.3%;引入杨树的性别和生长时间后共6个特征作为模型的输入变量后,杨树苗期品种抗旱等级与干旱胁迫等级的分类精度显著提高,1DCNN多任务分类模型在2个分类任务中的准确率分别达到93.5%与76.6%,模型分类准确率分别提高11.7个百分点与14.3个百分点。研究结果表明,通过热红外与RGB成像传感器获取多源表型数据,并建立1DCNN多任务分类模型对实现杨树干旱胁迫等级评估的可行性,同时表明杨树的性别和生长时间作为模型输入变量能够有效提升模型的分类精度,可为筛选杨树抗旱性品种提供新的思路与方法。

混合式抽水蓄能电站群容量计算研究Ⅱ:多尺度嵌套容量计算模型及实例

基于流域梯级水电站增建混合式抽水蓄能电站(简称混蓄电站),对保障新型电力系统安全稳定运行、促进新能源大规模发展和消纳具有重要意义。研究提出基于多尺度嵌套调度模型的混蓄电站群容量计算模型,该模型嵌套含混蓄电站的梯级水电站短期调峰模型、考虑短期调峰与综合利用供水任务的梯级水电站中长期优化调度模型两大核心模块;此外,针对该容量计算模型的高维特征,提出基于代理模型思想的求解方法。以黄河上游待规划的大型混蓄电站群为实例,分别计算混蓄电站单独开发、梯级开发、整体开发三种模式下电站装机容量以及抽水调峰效益,并推导理论公式揭示混蓄电站抽发循环效率及抽水时长对电站装机容量的影响机制。实例计算取得的结果:龙羊峡-拉西瓦混蓄电站推荐采用水泵机组+可逆式抽蓄机组形式开发,单独开发模式下,推荐装机160万kW;当其与拉西瓦-尼那混蓄电站梯级开发时,推荐装机205万kW。当混蓄电站设计抽水时长减小时,其装机容量可增加,调峰能力变大,但电站抽水耗电调峰效益不变。拉西瓦-尼那、李家峡-直岗拉卡、公伯峡-苏只混蓄电站推荐装机分别为75万、16万和59万kW。4座混蓄电站整体开发模式下,可用于新能源消纳的抽水调峰电量为年均87.42亿kWh。

基于深度强化学习的多能虚拟电厂优化调度

多能虚拟电厂(Multi-Energy VPP,MEVPP)能够聚合电能、热能等多种形式的分布式能源及需求侧灵活性资源。为实现MEVPP的优化调度,文中建立了包含发电单元、制热单元、储能装置以及空调负荷集群、需求响应负荷的MEVPP模型,并面向该模型提出一种基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的优化调度方法,并设计了相应的状态、动作空间与奖励函数。该方法以近端策略优化(Proximal Policy Optimization, PPO)算法为基础,能够根据预测负荷、风/光出力、室外气温等环境信息,对分布式能源和需求侧灵活性资源进行调节,并以最小化运行成本为目标得到MEVPP优化调度策略集。算例结果证明了DRL在MEVPP优化调度中的可行性与策略集的可拓展性。

基于EP-YOLO v8的瓶栽金针菇最优抓取位置定位方法

针对工厂化瓶栽金针菇自动切根过程中,夹持末端因结构设计导致行程固定,进而影响抓取效果甚至切根质量的问题,本文基于YOLO v8(You only look once)构建改进的Enoki-pick_region-YOLO v8(EP-YOLO v8),实现瓶栽金针菇整体及最佳受力区域(关键抓取区域)的精准定位与轮廓提取,保障抓取参数的可靠性。该方法在网络优化基础上,基于最小欧几里得距离(Euclidean distance,ED)构建掩膜关系归属与判断模型,明确金针菇菇体与关键抓取区域掩膜间父子关系并合并优化。通过解析合并前后关键抓取区域的相对位置编码,确定抓取参数并进行坐标转换,为建立末端控制映射模型实现末端机械手运动行程的精确控制提供基础。实验结果表明,本文所提算法的金针菇菇体掩膜识别精确率达99.3%,关键抓取区域掩膜识别精确率达99.6%。同时,对比发现掩膜质量得到了提高,获取的参数抓取区域宽度与实际宽度之间的误差仅为0.7%,抓取参数基本满足抓取条件,能有效实现最优抓取位置的精准识别与定位。

多感官维度下芳香植物对人体健康影响的研究进展

芳香植物是具有香气和可供提取芳香油的栽培植物和野生植物的总称,作为园林植物中的重要种类对人体健康发挥着较大功效。本文将近年来有关芳香植物的多感官研究动态进行整理,从嗅觉、视嗅、听嗅以及视听嗅角度阐述主要研究进展,并对研究成果进行梳理,旨在为芳香植物的深入研究提供理论参考。基于上述文献分析可知,多感官维度下芳香植物的研究已形成较为系统的研究方向,从单一感官维度逐渐向多感官联合维度发展,研究种类也在从单一走向多样化,研究方法与实验指标等也在不断丰富和发展。当前主要研究成果集中于芳香植物的单一嗅觉感官维度,多感官维度下芳香植物对人体健康的影响研究处于起步阶段,并将成为未来研究热点。

基于VPP碳流计算的多目标多时间尺度优化调度

为研究虚拟电厂低碳经济运行策略,以虚拟电厂能流和碳流模型为基础,执行了多目标多时间尺度优化调度。首先,基于碳流走向建立虚拟电厂低碳经济运行的非线性多目标规划模型,并采用归一化法向约束法进行求解。然后,建立了基于动态矩阵控制算法的有限时域优化模型,对日前结果进行跟踪优化和反馈校正,以降低不确定性因素的影响。最后,仿真对比实验验证了所提调度策略能在保证碳流计算精度超过95%的前提下实现虚拟电厂低碳经济运行。

多旋翼植保无人飞机施药研究进展及展望

多旋翼植保无人飞机有良好的地形适应性及超低空喷雾能力,是高效植保装备的重要发展方向之一,但飞行作业条件下风场、雾滴、作物耦合机理尚不明晰,成为制约沉积分布品质提高的瓶颈。为剖析植保无人飞机施药作业各要素关联研究不足、沉积机理不够清晰等问题。以雾滴的发生、沉降、沉积及飘移全过程为主线,基于学者们的研究论述了喷嘴雾化药液、风场-雾滴交互作用以及风场-雾滴-冠层耦合作用的研究现状,分别从喷嘴雾化对施药效果的影响、旋翼植保无人飞机悬停和飞行条件下的风场分布规律、飞行施药条件下雾滴在冠层内沉积飘移分布规律几个方面展开分析。基于以上论述,梳理了国内外航空施药技术的应用背景、研究进展、经验模型。指出了当前多旋翼植保无人飞机施药过程中一些亟需解决的问题,针对喷嘴选型(液力式喷嘴、离心式喷嘴等)及工作参数(压力、转速、角度、流量等)、无人机飞行参数(飞行速度、旋翼转速等)、农药特性(密度、黏度、表面张力等)及药液雾滴群的初始参数(粒径分布、初始速度)等各因素之间的匹配对应关系尚不明晰的问题,提出了重点建立多旋翼植保无人飞机施药作业喷嘴选型决策专家系统的建议;针对飞行组合风场(旋翼下洗气流、迎风气流、自然横风),农药药液雾滴(雾化后的物性参数),作物冠层(作物典型生长周期的茎、枝、叶)、田间环境(温、湿度),作业参数(飞行速度、高度)等因素的耦合作用,提出基于施药沉积效果进行科学假设,建立组合风场-药液雾滴-作物冠层的三相耦合模型的建议。最后,对未来多旋翼植保无人飞机施药技术的发展进行了展望。

基于碳排放生产优先级的综合能源虚拟电厂优化运行策略

随着综合能源交易市场的不断发展,碳排放难以控制的问题愈发凸显。为最大程度降低综合能源交易市场的碳排放,先构建了电—热—冷—气综合能源虚拟电厂的系统构型,为其建立需求转换模型和碳排放生产优先度指标;再搭建基于碳排放生产优先级的综合能源交易分配模型;然后,根据确定的各能源交易量,以综合能源供应商、共享储能运营商和用户这三方的效益最大化为目标,优化各能源定价及需求响应策略;最后,将优化的能源交易策略与3种能源交易策略进行对比,验证该策略的有效性。研究结果表明:该策略的碳排放量比策略2、3、4的分别降低了23.4%,30.1%和21.1%,其收益总体相较策略2、3、4的相差不大。该策略能较好地促使综合能源交易市场的低碳运行,同时也兼顾经济效益。

适用于多虚拟电厂交易的改进拜占庭容错算法共识机制

分布式能源投资主体的多样性,使各资源在互动过程中的信任构建更加困难,因此需要探究多虚拟电厂交互模式并构建相应信任体系。基于主侧区块链技术构建了多虚拟电厂交易模型总体架构,明确了多虚拟电厂交易流程。通过主侧锚定技术构建跨链通道,实现多虚拟电厂链上协同运行模式。针对节点维护区块链网络环境积极性不高导致的信任环境缺失和区块链性能下降的问题,基于节点功能不同提出了一种差异化信用评价指标来规范节点行为,同时利用该指标对拜占庭容错算法(practical byzantine fault tolerance,PBFT)进行改进。实验结果表明使用差异化信用评价指标改进的共识算法在所提多虚拟电厂架构下能构建信任环境并提升共识效率。

多模式AO-MBR工艺在地下污水处理厂的应用

北方某设计规模为6万m^(3)/d的地下式污水处理厂,采用多模式AO-MBR工艺,出水水质满足《城镇污水处理厂水污染物排放标准》(DB11/890-2012)中B标准要求。项目建设总投资为46276万元。单位水量处理总成本为3.26元/m^(3),其中可变成本为0.918元/m^(3),固定成本为2.342元/m^(3)。自投入运营以来,设计工艺处理高效且稳定,出水COD、TN、NH_(3)-N、TP平均排放浓度为13 mg/L、10.6 mg/L、0.24 mg/L、0.2 mg/L,平均去除率分别为93%、78.6%、99.5%和96%。水厂高质量保证所在规划服务区域的再生水供应,有效保障该地区再生水资源可持续利用。

基于无人机图像和改进LSC-CNN模型的密集苗木检测和计数方法

[目的/意义]快速、准确地统计密集种植的苗木数量对苗木经营管理具有重要意义。为解决无人机航拍的密集种植苗木图像中苗木粘连、尺度差异大的问题,提出以点标签数据为监督信号的改进密集检测计数模型(Locate,Size and Count,LSC-CNN),同时实现苗木的检测和计数。[方法]改进的LSC-CNN模型通过将LSC-CNN模型特征提取网络的最后一层卷积替换为扩张卷积(Dilated Convolutions,DConv),实现在保留苗木细节特征的同时扩大感受野,帮助模型更好地理解上下文信息以区分粘连苗木。此外,在多个尺度分支前引入注意力机制(Convolutional Block Attention Module,CBAM)使模型聚焦于有助于苗木检测和计数的关键特征,以更好地适应不同尺度的苗木。为解决类别不平衡问题,提高模型的泛化能力,将损失函数替换为标签平滑交叉熵损失函数。[结果和讨论]经测试,改进LSC-CNN模型在456幅苗木图像的测试集上的平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均计数准确率(Mean Counting Accurate,MCA)分别为14.24株、22.22株和91.23%,三项指标均优于IntegrateNet、PSGCNet、CANet、CSRNet、CLTR和LSC-CNN模型。[结论]改进LSC-CNN模型能够准确实现密集种植苗木的检测和计数,适用于多种树木的检测和计数工作。

引黄灌区秋浇模式的多目标优化与时空特征评价

基于多目标在区域尺度实现河套灌区秋浇模式的优化对保证灌区粮食安全、用水安全和生态安全具有重要意义。基于率定验证后的分布式SWAP-WOFOST模型对2000-2017年河套灌区不同秋浇模式和种植条件下的模拟结果,以作物产量、水分生产力(Water Productivity,WP)、地下水埋深(Groundwater Depth,GWD)、土壤含水量(Soil Water Content,SWC)和土壤含盐量(Soil Salt Content,SSC)为评价指标,通过AHP-CRITIC-熵值法-TOPSIS综合评价法,分别对河套灌区3种主要作物(春小麦、春玉米和向日葵)种植条件下适宜的秋浇模式进行优选和评价,并对3种主要作物在推荐秋浇模式下的种植结构进行初步区划。结果显示:在推荐的秋浇模式下河套灌区3种作物的多年平均产量分别为4945、8332和3496 kg/hm^(2),多年平均WP分别为1.15、1.82和1.04 kg/m^(3),节省秋浇引黄灌溉水量约14.8%~30.7%。基于推荐的秋浇模式区划后春小麦、春玉米和向日葵的种植面积分别占灌区总面积的21.1%、37.8%和41.1%,在此种植结构下可节省约3.04亿m^(3)的秋浇引黄灌溉水量。

基于需求响应的虚拟电厂多时间尺度优化调度

随着我国不断加快新型电力系统建设,风电、光伏等越来越多的分布式资源大规模并网,但其随机性、波动性及分散性的特点给电力系统带来了多重不确定性。提出了一种考虑价格型需求响应的虚拟电厂多时间尺度优化调度方法,在日内调度模型中引入用户价格型需求响应,对用户负荷进行精准调控;采用基于蒙特卡罗与曼哈顿概率距离的场景生成与削减法处理风光出力、电价不确定性,减少日前日内出力偏差,再结合日前调度构成了多时间尺度优化调度模型,并采用滚动优化得到日内优化调度结果。以湖南某小型虚拟电厂系统进行算例仿真,结果表明,所提多时间尺度优化调度策略能够精确预测风光出力及用户负荷,在有效抑制功率波动的同时保证了系统的经济性。

基于二阶随机动力学的多虚拟电厂自趋优能量管理策略

分布式资源(distributed energy resources,DERs)的随机元素会引起多虚拟电厂(multi-virtual power plant,MVPP)系统内虚拟电厂(virtual power plant,VPP)策略频繁变化。对于某主体,如何感知其他主体策略突然变化时对自身收益的影响趋势,并快速调整自身策略,是亟需解决的难点。该文提出基于二阶随机动力学的多虚拟电厂自趋优能量管理策略,旨在提升VPP应对其他主体策略变化时的自治能力。首先,针对DERs异质运行特性,聚焦可调空间构建VPP聚合运行模型;然后,基于随机图描绘VPP策略变化的随机特性;其次,用二阶随机动力学方程(stochastic dynamic equation,SDE)探索VPP收益结构的自发演化信息,修正其他主体策略变化时自身综合收益;再次,将修正收益作为融合软动作-评价(integrated soft actor–critic,ISAC)强化学习算法的奖励搭建多智能体求解框架。最后,设计多算法对比实验,验证了该文策略的自趋优性能。

新能源多厂共站关口计量与自动化结算系统设计

现有技术中通常存在多个新能源发电厂使用同一个升压站而导致共站监控能力滞后等问题。为更好地监测共站的运行状态,设计了新能源多厂共站关口计量与自动化结算系统,并融入云计算技术进行电力数据的存储和处理。使用关口计量装置和采集终端完成实时数据采集。使用STM32F103RB单片机对关口计量监控装置运行状态进行计量。计量模块使用RN8302集成处理器,并设计有抗干扰模块和滤波网络。使用滑动滤波法和离散小波去噪法对输出的直流信号进行滤波处理,以加密方式提高计量保密程度。基于改进小波去噪的电能计量方法提高计量能力。试验结果表明,计量误差最低为0.11%。该系统的滤波效果较好,重构信号波形较紧密。

虚拟电厂下灵活资源多时间尺度调频控制

随着能源结构转型的推进,可再生能源的使用逐渐增加,仅依靠传统机组调节频率偏差难以满足需求。因此,为了解决此问题,考虑利用分布式资源(DR)参与调频辅助服务,DR主要考虑空调、电动汽车充电桩以及储能。首先,考虑了DR的特性和满意度评价方法;然后,基于状态势博弈理论对DR进行协调控制,将DR集中起来使其对外呈现为一个整体参与调频辅助服务;最后,通过算例仿真证明了该方案下对DR聚合并协调控制参与调频辅助服务的可行性和有效性,并对多时间尺度下储能、电动汽车充电桩以及可控负荷参与快速调频进行了验证。

基于模糊PID的核电厂多关节机械臂运动自适应控制方法

采用常规运动控制方法时机械臂关节角度误差较大,控制效果不佳,为此,设计一种基于模糊PID的核电厂多关节机械臂运动自适应控制方法。该方法先预处理机械臂的运动图像,然后以此为基础,获取多关节机械臂关节角度,以进一步了解机械臂的运动状态,最后建立机械臂运动隶属度函数,基于模糊PID调整自适应控制器的参数,优化核电厂多关节机械臂运动控制性能。结果表明,设计的多关节机械臂运动自适应控制方法对5种参数组合检测的机械臂关节角度误差均小于标准,其误差最高仅为0.16°,证明该方法对核电厂多关节机械臂运动自适应控制效果更好,具有一定应用价值。

基于改进AUGMECON的配网虚拟电厂多目标优化运行

虚拟电厂可聚合配网末端的可调节负荷资源参与电力系统的调用以缓解面临的供需平衡等问题。同时末端资源功率的调节影响着配网的运行质量,负荷侧资源的调用可降低配网区域峰谷差,减少系统网损。为此,以配网运营商为主体构建虚拟电厂,提出一种基于改进AUGMECON的配网虚拟电厂多目标优化模型,以运行效益、配网峰谷差和配网网损为目标函数,调用配网末端负荷资源参与需求响应,在提高运行收益的同时改善配网运行质量。通过改进AUGMECON获取所提多目标优问题的Pareto前沿,并采用考虑公平性的方法获取折中解。最后基于修改后的IEEE 33节点配电网系统进行了仿真分析,验证了所提模型的有效性。