基于分布式电源群调群控技术的配网调节控制方案设计

随着分布式电源的大规模接入,配网面临着潮流越限、有功调节等问题。文章提出一种基于分布式电源群调群控技术的调节控制策略,该策略通过主站端贯穿省、地、用的方式,利用分布式电源的可调控性优势,实现主站对接入分布式电源的全局控制与分布式能源的就地自治协同。通过分布式电源群调群控模块,结合分层分区优化方式,平抑潮流波动和过电压,以支撑大电网的安全稳定运行。

宁城县防灾减灾群防群控体系建设研究

国家防灾减灾体系,由全国各县市防灾减灾基本单元构成,而防灾减灾体系中,群防群控是重要、有效的防御手段。文章以宁城县为例,系统分析了国家防灾减灾体系中基层县域山洪灾害成因及防洪减灾存在的主要问题,论述了县域山洪灾害群防群控体系建设具体措施及主要做法,可为其他类似情况提供参考。

非O1群非O139群霍乱弧菌血流感染的诊疗及防控2例报告

目的对2例血流感染患者血培养标本分离的弧菌属进行鉴定和药敏试验,分析非O1群非O139群霍乱弧菌(NOVC)的微生物学特性,为霍乱弧菌感染的诊断和防控提供依据。方法通过基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)、API细菌生化反应鉴定卡、VITEK 2 Compact鉴定仪和16S rRNA基因测序鉴定2株弧菌分离株,并进行血清学分型、毒力基因分子检测和耐药表型检测。结果2株菌株均鉴定为霍乱弧菌,血清学试验确定为NOVC,毒力基因ctx AB检测阴性;药敏试验显示1株菌对氨苄西林、阿奇霉素、多西环素和氯霉素敏感,对四环素和复方磺胺甲唑耐药,另一菌株对所有检测抗菌药物均敏感。结论NOVC所致的血流感染在中国少有报道,完善血培养标本分离霍乱弧菌的准确鉴定、分型和耐药表型检测,对诊断、治疗和防控霍乱弧菌感染具有重要价值。

动态浊度法与热原检查法检测A群C群脑膜炎球菌多糖疫苗的比较

研究A群C群脑膜炎球菌多糖疫苗生产过程中热原安全性问题,对动态浊度法与热原检查法检测A群C群脑膜炎球菌多糖疫苗进行比较。方法 根据《中华人民共和国药典》2020版(三部) 规定的方法,随机抽取10批次A群C群脑膜炎球菌多糖疫苗为研究样品,分别采用细菌内毒素动态浊度法和热原检查家兔法进行检定。结果 10批A群C群脑膜炎球菌多糖疫苗热原检查法热原检查均符合规定,动态浊度法能定量检测A群C群脑膜炎球菌多糖疫苗中细菌内毒素定量检测结果与热原检查家兔法一致。结论 细菌内毒素动态浊度法能定量检测A群C群脑膜炎球菌多糖疫苗中细菌内毒素的含量,在快速检测中优于热原检查法,基于上述的比较研究,表明动态浊度法可作为A群C群脑膜炎球菌多糖疫苗生产过程控制中热原检查的补充方法,更好地控制产品质量。

也谈S_n与A_n的群图——质疑《群图的基本理论及置换群图的构造》中某些结论

详细研究了Sn与An的群图,修正了《群图的基本理论及置换群图的构造》一文中某些错误的结论,并用计算机作出了S4与A4的部分群图。

超大城市公共卫生社会治理体系之群防群控调查分析

目的了解居民对群防群控工作的参与、认知情况以及疫情防控中需要关注的重点方面,为应对疫情防控以及突发公共卫生事件提供参考。方法采用问卷调查法,收集居民参与群防群控工作情况。共收到有效问卷8574份,采用频数、构成比等进行描述性分析,采用卡方检验与Wilcoxon秩和检验进行统计分析。结果38.14%的调查对象认为来自社会的支持度和认可度不高,73.08%的调查对象认为应加强参与群防群控人员的应急管理能力,调查对象认为需要重点关注独居老年人(占92.22%)、慢性病患者(占76.37%)、儿童(占71.37%)和孕妇(占67.44%)。结论群众群防群控意识提高,为疫情防控平稳过渡到新阶段打下基础;加强群众与社会多方参与,提高防控自治能力;优化群防群控薄弱环节,关注重点人群需要。

长三角三大都市圈机场群与城市群的战略协同——基于数字化跃迁视角

文章基于2013—2021年长三角地区南京都市圈、杭州都市圈和上海都市圈面板数据,先构建耦合度与耦合协调度模型,采用熵权法计算各指标权重,再通过新冠疫情前后数据计算,分别对每个都市圈机场群与城市群发展指标总贡献、综合发展指数、耦合度和耦合协调度进行比较分析,据此精准判定三大都市圈每年的耦合协调等级。实证发现:从空间上看,上海都市圈无论是耦合度还是耦合协调度,都始终高于南京都市圈和杭州都市圈;从时间上看,上海都市圈近九年来一直处于高水平耦合协调状态,而南京都市圈和杭州都市圈在遭遇疫情冲击后,耦合协调等级显著下降。研究表明,后两者的机场系统和城市系统亟待数字化转型和智能化发展,同时应高度契合“双循环”新发展格局,实现路径嵌入并提高发展韧性。

2例非O1群/O139群霍乱弧菌血流感染病例分析

国内外所报道非O1/非O139群霍乱弧菌(non-O1/non-O139 vibrio cholerae, NOVC)血流感染案例的患者基础疾病集中在肝脏疾病和血液系统疾病,但传染途径大多不明。本文通过回顾公安县两例肝病患者血流感染NOVC后的临床表现和不同转归,结合流行病调查,探讨其血流感染的感染途径和预防措施。建议肝病患者发生腹泻、发热等症状时,应及时就医,临床医师应警惕此类患者的NOVC血流感染,重视血培养,尽早发现病原体,根据培养结果对症治疗,提高患者存活率。

“产业集群群”:产业集群理论的进阶

该文提出了一个产业经济学方面的全新概念:"产业集群群"。文章分成三个部分:第一部分论述产业集聚和产业集群的基本概念及其内涵和外延,提出了"集聚"、"集群"概念的由来并给出了基本定义,论述了"产业集群"的8个特征;论述了产业集聚和由集聚引起的产业集群产生的原因,提出了十方面的主要原因包括"产业集群群"形成的原因。第二部分论述了"产业集群群"理论的主要基础和对相关学科的推进作用。第三部分进行了集群模式分析,探讨了"产业集群群"理论对实践的指导意义,提出了五种产业集群和产业集群群类型并指出了其对产业集群实践的意义。

脾虚型复发口疮伴便秘患者肠道菌群的变化

目的研究脾虚型复发口疮伴便秘患者肠道菌群的特征。方法选择肠道菌群中具有代表性的细菌共8种进行培养和计数,选择30例正常人为健康对照组,30例为脾虚型复发口疮便秘组,取当日首次定量大便作活性菌培养,检测两组相同菌种进行比较。结果脾虚型复发口疮患者便秘组的类杆菌、双岐杆菌、优杆菌、乳杆菌比对照组要显著减少(P<0.01或P<0.05),而消化链球菌、梭菌、葡萄球菌、肠杆菌则要比对照组显著增多(P<0.01或P<0.05),但肠球菌和酵母样菌在两组间无显著差异(P>0.05)。结论脾虚型复发口疮患者便秘与肠道菌群失调有关。

香港草地群落类型及生物量的研究

香港地区的草地是次生性植被 ,它覆盖了香港地区绝大部分的山地。草地群落可分为南亚热带禾草草地、南亚热带蕨类草地 2个群系组共 17个群系。禾草草地和蕨类草地地上生物量分别是589g/m2 和 4 75g/m2 ,地下生物量分别是 784 g/m2 和 12 77g/m2 。地上现存生物量与温度、雨量和光照三者密切相关 。

专业群与“X”证书群融通培养电商复合型人才:逻辑、闭环与策略

随着互联网新技术、新经济、新模式和新业态的不断融合发展,行业对电商类人才需求更旺盛、更多元。目前电商类“X”职业技能等级证书达35种,形成了新的电商类专业目录和多个试点证书群多种组合形态的职业方向,复合型人才培养成为高职电商专业群的重要选择。职业院校在“1+X”证书制度推进下,创新专业群与证书群融通机制,围绕电商专业群培养目标、培养方案、培养过程、培养制度和培养质量的五个流程闭环,重构与升级专业课程体系,迭代完善书证融通、产教融通和三教改革策略,探索电商复合型人才培养路径。

关于1例接种冻干A、C群脑膜炎球菌-多糖结合疫苗发生过敏性紫癜反应的调查处理报告

2011年12月19日东丰县疾病预防控制中心接到东丰县二龙山乡永合卫生院防保站报告，1例儿童接种冻干A、C群脑膜炎球菌-多糖结合疫苗后，第2天针眼处出现红斑，发热。3天后出现全身斑点，疑似接种疫苗后异常反应。现将调查结果报告如下。

粒子群可拓的新冠肺炎建模与仿真

本文提出了一种基于粒子群可拓神经网络预测模型。根据国外近段时间每日新增新冠肺炎确诊人数,利用可拓神经网络模型对国外日新增新冠肺炎确诊人数进行预测,并利用粒子群算法(PSO)对权值进行优化,最后与LSSVM、ABC-LSSVM及PSO-LSSVM模型进行比较。结果表明:采用文中提出的粒子群可拓神经网络模型拟合效果较好,精度较高,性能优于其他三种模型,适用于COVID-19的疫情研究。

粒子群K-means聚类算法的改进

粒子群(PSO)与K-means结合是聚类分析中的重要方法之一,但都未考虑粒子更新导致的空类问题。提出基于多子群粒子群伪均值(PK-means)聚类算法,为该问题的解决提供一种有效途径,并与粒子群K均值(PSOK-means),K-means算法进行比较。理论分析和实验表明,该算法不但可以防止空类出现,而且同时还具有非常好的全局收敛性和局部寻优能力,并且在孤立点问题的处理上也具有很好的效果。

基于群体智能的多机器人任务分配

针对具有松散和紧密耦合型任务的大规模多机器人系统,研究了基于群体智能的任务分配方法。系统采用层次结构,高层用蚁群算法实现松散耦合型任务分配的寻优,提出逆转分配思想让蚂蚁代表任务,为每个任务选择任务的承担者。底层分别提出了基于蚁群、粒子群蚁群和量子蚁群实现机器人联盟的形成——产生紧耦合型任务解,并进行仿真。仿真结果表明,基本蚁群算法得到的解质量最差;粒子群蚁群算法得到的分配解最好,但是运算时间最长;量子蚁群算法得到的解稍次于粒子群蚁群算法,但分配时间比另两种算法减少了一半。因此,在大规模的多机器人任务分配中,量子蚁群算法具有更强的适用性。

基于并行蚁群算法的常规导弹作战任务分配

作战任务分配是常规导弹作战研究的关键问题之一。结合常规导弹作战实际情况和任务分配特点,综合考虑作战意图、任务协同等约束条件,采用并行蚁群算法,建立了作战任务分配模型。在多子群蚁群算法的基础上,设计了基于任务能力评估的子群协调沟通策略和基于任务代价的状态转移规则,提出了并行求解任务分配问题的蚁群算法思想。通过仿真验证了模型的正确性,仿真结果表明该方法能够有效解决常规导弹作战任务分配问题。

基于蚁群粒子群混合的无线传感器网络定位算法

在无线传感器网络免于测距的定位算法中,DV-Hop算法是典型算法之一;蚁群粒子群算法(ACOPSO)通常被用来作全局优化;为了降低定位误差,提高定位精度,新算法先用DV-Hop算法估量未知节点与锚节点的测量距离,蚁群粒子群算法(ACOPSO)作后期优化,最小化DV-Hop的适应度函数,从而实现基于不同的距离或路径测量方法的优化;经过Matlab仿真分析表明,在相同的仿真环境中,新算法产生的平均定位误差比DV-Hop算法和基于粒子群的定位算法产生的平均定位误差更低,有效地提高了定位精度。

基于多群竞争PSO-RBFNN的乙烯裂解深度智能优化控制

提出一种基于K均值聚类的多群竞争粒子群优化算法(MSCPSO),该算法避免陷入局部最优,提高了算法的全局搜索能力。同时利用MSCPSO训练RBF神经网络并建立裂解产物的在线预测模型,研究一种集成MSCPSO-RBFNN过程建模的裂解深度智能优化控制方法。该方法以实现乙烯和丙烯收率之和最大化为目标函数,把满足优化目标的裂解深度作为深度控制器的输入,并与裂解炉出口温度先进控制系统集成,实现裂解深度的平稳控制。实际应用效果表明,提高了乙烯和丙烯的收率,裂解深度控制更加稳定,该方法具有良好的适应性、稳定性。

基于蚁群-粒子群混合算法的水资源优化配置研究

【目的】对区域水资源的合理优化配置进行研究,为区域经济的发展、水资源的合理开发利用和节水型社会的建立提供参考。【方法】建立以经济、社会、生态环境效益为目标函数,各目标加权和为最优解的水资源优化配置模型,采用蚁群-粒子群混合算法对模型进行求解,并对渭北工业区进行水资源优化配置的实例分析,通过原供水量与优化配置水量的比较验证所建立模型的合理性。【结果】经计算,75%保证率下渭北工业区水资源的配置结果为:2015年地表水、地下水、外调水、中水供水量分别为1 747.30,13 244.84,12 905.95和1 060.23万m3;2020年各水源供水量分别为2 019.19,12 214.42,23 530.42和1 798.60万m3;与原始供水量相比,2015年和2020年总供水量分别减少312.73和421.11万m3,表现在农业供水量减少,生活、工业、生态用水均达到供需平衡。【结论】基于蚁群-粒子群混合算法的水资源优化配置结果合理,可作为研究区水资源合理开发利用决策的参考;蚁群-粒子群混合算法收敛速度快,寻优性能优越,可用于水资源优化配置的分析。