构网型单元异常下的孤岛交直流混合微电网群分布式协同控制策略

当构网型单元处于限功率运行与故障等工况下,传统孤岛交直流混合微电网群分布式协同控制方法易造成交流子微网母线电压与频率失去支撑,进而导致系统失稳.为解决上述问题,本文提出了一种面向构网型单元限功率运行与故障工况的孤岛交直流混合微电网群分布式协同控制策略.当子微网构网型单元处于限功率运行或故障工况时,首先,在构网型单元异常子微网变换器控制层,构网型单元将输出功率钳位于最大值或退出运行,跟网型单元通过与互联变换器进行二次协同控制,实现功率的合理分配;其次,在网间互联变换器控制层,与构网型单元异常子微网相连的互联变换器转为构网型控制模式,为构网型单元异常子微网提供母线电压与频率支撑,其余互联变换器按照正常子微网自身剩余容量分担构网型单元异常子微网所需的支撑功率.多工况下的仿真结果表明,当负荷连续增加,构网型单元处于限功率运行工况时,所提分布式协同控制策略可通过网间互联变换器的变模式运行,实现构网型单元异常子微网交流母线电压与频率的快速恢复、跟网型单元输出功率的精准分配;当构网型单元处于故障工况时,所提分布式协同控制策略可以有效解决构网型单元异常子微网因交流母线电压与频率失去支撑导致的失稳问题.

基于能量管理的直流微电网集群协同控制策略

为实现微电网间的协调控制及功率互济,提高能量使用效率,提出了基于能量管理的直流微电网集群协同控制策略。其采用分层式控制结构,下层为功率-电压下垂控制,中层为分布式一致性电压控制,上层为集中式控制协调各个微电网的控制策略。多层协同的控制策略使得集群中各微电网既可以独立运行又可以相互间提供功率支撑,还可以与主电网进行互联,参与电力市场,利用不同地点的资源,最大化能量利用效率,保证整个集群电压质量。在微电网间通信故障或线路断开情况下所提控制策略基本不受影响,具有一定的鲁棒性。在MATLAB/Simulink中模拟多种工况对所提控制策略进行仿真,结果表明所提控制在保证集群电压水平的同时,可以实现整个微电网集群的能量管理。

基于MIX-MAPPO算法的多无人机编队控制

单一无人机无法有效处理复杂的多任务场景,而无人机编队解决这方面问题具有显著优势。为了满足多任务场景和面向任务的编队聚集以及运行中编队队形保持的需求,设计了一种基于门格海绵分形的无人机编队模型。同时,采用多智能体近端策略优化算法(MAPPO)、近端策略优化算法(PPO)和注意力机制来训练编队控制策略,简化无人机编队模型的建立,根据无人机对其他无人机的关注为所有输入分配权重,增强其在动态环境中的适应性。针对MAPPO算法收敛速度慢和对多个智能体适应性有限的问题,提出了一种基于门格海绵分形结构的MIX-MAPPO算法。实验结果表明,与DDPG、PPO、MADDPG和MAPPO等算法相比,该方法不但成功地实现了稳定的编队,而且具有明显更快的收敛速度和更高的奖励值,说明了MIX-MAPPO算法在编队集群控制领域的优越性。

基于可穿戴电子设备干预对健康青少年身体活动和久坐行为影响的Meta分析

目的:虽然可穿戴电子设备作为干预工具在增进身体活动方面展现出潜在效用,但关于其对健康青少年群体具体效果的全面评估仍显不足。为此,文章系统地探索和总结基于可穿戴电子设备的干预对健康青少年身体活动及久坐行为的影响,以期为公共卫生实践提供更精准和可靠的循证支持。方法:从Web of Science,PubMed,Scopus,The Cochrane Library和EBSCO数据库中检索关于可穿戴电子设备的干预对健康青少年身体活动和久坐行为影响的随机对照试验。利用RevMan 5.4和Stata 17软件进行Meta分析,通过标准化均数差评价干预对身体活动及久坐行为的效果。为确保研究结果的稳健性,采用Leave-One-Out方法进行敏感性分析,并通过亚组分析深入探究不同因素对结果的可能影响。该方案已在国际系统综述前瞻性注册中心注册(CRD42023406645)。结果:①最终纳入12篇文献,其中包含3项随机对照试验和9项整群随机对照试验,共纳入4933名健康青少年对象。②Meta分析结果发现,基于可穿戴电子设备的干预对中高强度身体活动产生了积极影响(SMD=0.10,95%CI:0.04-0.17;P<0.05),然而,该干预未能显著改善低强度身体活动(SMD=-0.15,95%CI:-0.32-0.02;P>0.05)、每日步数(SMD=0.13,95%CI:-0.65-0.91;P>0.05)和久坐行为(SMD=0.00,95%CI:-0.09-0.09;P>0.05)。③亚组分析结果表明,短期(≤12周)干预(SMD=0.11,95%CI:0.03-0.18;P=0.008)、佩戴在腰或臀部的计步器的研究(SMD=0.10,95%CI:0.04-0.17;P=0.002),以及在临床注册中心注册的试验(SMD=0.11,95%CI:0.04-0.17;P=0.001)对提升每日中高强度身体活动的效果更为显著。结论:当前证据表明,基于可穿戴电子设备的干预措施在提升健康青少年每日中高强度身体活动方面具有一定优势;建议通过不超过12周的干预时间、使用腰部或臀部计步器的干预设备以获得更好的促进效果;然而,每日步数、低强度身体活动以及久坐行为的干预效果存在一定的局限性,未来仍需要更高质量、大样本的随机对照试验进一步验证。

社区中老年慢性病患者个体化健康教育干预效果:一项整群随机对照试验

背景慢性病的频发与患者对健康知识及疾病风险认识不足有关,从全国范围来看,较为传统的健康教育方式依然广泛存在于社区卫生服务中,基层医生提供健康教育的形式单一、内容缺乏针对性,居民参与健康教育积极性普遍不足,对慢性病患者实施健康教育质量及效果有待提升。目的探究基于应用信息化知识库模型生成的个体化健康教育干预对社区中老年慢性病群体的影响,为进一步强化社区慢性病治理效果提供参考。方法于2021年选取北京市东城区社区卫生服务中心7390例患有4种慢性病(高血压、糖尿病、冠心病、脑卒中)的50~70岁患者作为研究对象,并进行为期1年的整群随机对照试验。对照组患者采用常规慢性病随访管理策略(保持原有的慢性病基本公共卫生服务项目);干预组患者在常规慢性病随访管理策略的基础上,应用信息化知识库模型生成健康教育指导方案的方式,即添加了健康教育处方指导和个体化健康管理的方式进行随访,每3个月进行1次随访及干预,共持续12个月。在所有患者入组1年后进行终线调查。本研究主要从“慢性病知识知晓率、自我管理态度、自我效能、服药依从性、健康信息化接受程度”等方面来分析两组慢性病患者在基线与终线调查之间数据结果的差异。结果共纳入7390例4种慢性病患者,其中干预组患者3673例,对照组患者3717例。两组慢性病患者年龄分布、性别、文化程度、工作状态比较,差异无统计学意义(P>0.05);两组慢性病患者医疗保障形式比较,差异有统计学意义(P<0.05)。干预组干预后整体疾病知识、慢性病基础知识、糖尿病知识、冠心病知识、脑卒中知识知晓正确率高于组内干预前(P<0.05);干预前后高血压知识知晓正确率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。对照组患者干预后整体疾病知识、慢性病基础知识、高血压知识、糖尿病知识、冠心病知识知晓正确率与干预前比较,差异无统计学意义(P>0.05),脑卒中知识知晓正确率低于组内干预前(P<0.05)。干预组干预后自我管理态度问卷、自我效能问卷、服药依从性问卷、健康信息化接受度问卷得分均高于对照组(P<0.05)。干预后干预组自我管理态度问卷、自我效能问卷、服药依从性问卷、健康信息化接受度问卷得分均高于组内干预前(P<0.05)。对照组干预后自我效能问卷、服药依从性问卷得分高于组内干预前(P<0.05);对照组干预后自我管理态度问卷、健康信息化接受度问卷得分与组内干预前比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论从患者对慢性病知识知晓率、自我管理态度、信息化接受度方面可看出干预组患者改善效果明显优于对照组;从患者自我效能与服药依从性角度方面,两组患者在干预后均有提升,干预组效果更为显著。综合研究结果表明,通过信息化知识库模型进行个体化健康教育方式有助于慢性病患者健康素养提升。

一种基于分级控制的D2D资源分配方法分析

动态分析待接入D2D用户对的业务需求,结合蜂窝用户的资源占用情况,对系统可利用资源进行统一评估。计算出待接入D2D用户对的分级评估值,结合阈值参数,差异化区分出3种分级控制场景。最后,采用Matlab工具对本算法和之前的模糊聚类算法(包括功控及无功控)进行了仿真对比验证。结果表明,本算法在接入次数累计分布及系统容量等方面有着更均衡的性能提升。

基于绿波带控制策略的交通流量优化模型

近年来,随着城市化进程的加快、机动车数量的迅速增加以及旅游出行范围的扩大,城市道路交通拥堵和停车位不足问题愈发突出。文章以一个某地区车流量较大的路口数据为例,分析其周边道路的交通流量情况,针对此情况采取基于绿波带控制策略为该区域提供合适的交通流量优化方案改进交通管理措施,为改善交通流量提供一种优质的解决方案。

深度挖掘与聚类分析框架下的电力负荷控制技术

为了提升新型电力系统中配电网台区内重要用户的服务水平,文中对电力负荷控制技术进行了研究,通过训练高精度、高效率的负荷预测网络,为负荷控制提供实时指导。引入了一种以动态时间(DTW)相似度为判别准则的聚类算法,根据台区内用户的历史用电趋势、电压等级、接入方式等信息对用户数据进行预处理,通过同类用户的池化提升了深度挖掘的效率。使用深度神经网络(DNN)作为用户负荷的非线性预测拟合算法,以交叉熵函数作为该网络的损失函数,改善了DNN误差方向传播迭代的效率。为了评估算法的性能,基于某供电公司的实际负荷数据对所提方法进行了测试。仿真结果表明,与传统K-means算法相比,DTW算法的聚类效能比变化曲线与实际数据的吻合度更高,DTW-DNN算法的MAPE、RMSE较普通DNN网络分别提升了6.9%和3.96%。

面向光伏集群的配电网模型⁃数据联合驱动无功/电压控制

传统配电网的无功/电压控制(VVC)方法,难以兼顾控制决策的全局最优性与实时响应能力,分布式光伏(DPV)的分散化、高比例并网导致该矛盾日益突出。结合模型优化的寻优能力与深度强化学习的在线决策效率,提出了面向光伏(PV)集群的配电网模型-数据联合驱动VVC策略。首先,考虑日前优化调度与日内实时控制的运行特征,结合DPV集群划分,构建了配电网分布式两阶段VVC框架;然后,以系统运行网损最低为目标,建立了配电网分布式日前VVC模型,并提出了基于Nesterov加速梯度的分布式求解算法;其次,以日前决策为输入量,建立了基于部分可观马尔可夫博弈的配电网实时VVC模型,并提出了基于迭代终止惩罚函数的改进多智能体深度确定性策略梯度算法;最后,基于MATLAB/PyCharm软件平台进行了算例分析,验证了所提方法的全局趋优性以及实时响应能力,提高了PV高比例接入配电网运行的经济性和安全性。

基于改进变色龙算法的交通控制子区划分方法

为缓解城市拥堵情况,提出一种基于改进变色龙(Chameleon)算法的交通控制子区划分方法。综合考虑交叉口间距、交通车流量等因素影响,计算各相邻交叉口的流量关联度,构建相似性矩阵;引入密度峰值聚类算法改进变色龙算法,通过度量公式得到子区划分结果。选取义乌市某区域路网进行模型验证分析,结果表明该方法与常用的固定配时法及谱聚类法相比在平均排队长度上降低7.9%和6.2%,停车次数降低32.6%和16.5%,平均延误时间降低17.8%和11.9%,该划分方法能使城市路网子区划分合理,控制效果显著。

一种无需指定船舶位置的新型船舶大规模自主编队方法

[目的]针对船舶大规模编队通信量大、编队速度慢、不便于扩充等问题,提出一种新型的虚拟壁面编队方法。[方法]使用局部通信,根据自然规律,设定虚拟作用力驱使船舶向目标位置集合,并通过虚拟壁面调整队形,从而实现船舶编队的目的。[结果]结果表明,所提方法能够按照“就近原则”快速地完成编队,通信量低且不随编队规模而增加。通过对船舶编队的静态、动态、旋转、缩放和避障的仿真验证了这种算法的有效性。[结论]所提虚拟壁面法具有通信量低、编队速度快、扩充简单等优势,在船舶大规模编队中具有明显优势。

分娩母猪舍仔猪智能保温控制系统设计

为解决传统仔猪加热装置难以满足不同日龄仔猪体感温度需求、能耗高等问题,设计一种分娩舍仔猪智能保温控制系统。分娩舍仔猪智能保温控制系统根据猪舍养殖环境因子如温度、相对湿度和风速,推算仔猪当前的体感温度,智能和集群调节保温设备的输出功率,以满足不同阶段日龄仔猪对体感温度的需求。开展分娩母猪舍仔猪保温控制系统试验,试验结果表明,该系统能够将仔猪体感温度控制在设定温度区间内,体感温度波动范围在±0.75℃内。不同日龄下体感温度数据计算出的变异系数均小于0.1,表现为弱变异性,说明体感温度的离散程度较小,系统控制体感温度效果相对稳定。该研究为分娩母猪舍环境调控提供参考。

城市群规划实施效果评估研究——以长株潭城市群为例

长株潭城市群经济发展对于湖南省以及中国中西部地区的发展至关重要,且该城市群规划实施的效果对其他城市群有重要借鉴意义。基于此,文章根据2000-2017年地级市面板数据,采用合成控制法,评估长株潭城市群规划实施后对城镇化和环境质量的影响。评估分析表明,长株潭城市群规划的实施推动了城市群城乡融合,在一定程度上促进了城镇化的进程,但对环境造成了一定的负面影响,其原因在于长株潭城市群内城市之间的非均衡发展。因此,城市群应着眼于制定合理规划,促进城市均衡发展,重点落实城乡融合和生态文明;各级政府应加强公共治理,强化监督和治理责任,以更好地实现城市群规划的既定目标。

基于模糊理论的输电网络电压无功控制策略

为解决新能源、电动汽车、储能等新技术应用下,高复杂度电力系统电压稳定控制问题,提出了一种基于模糊理论的输电网络电压无功控制策略。该方法引入模糊理论中的隶属度函数,根据系统节点与不同分区之间的耦合程度制定无功控制策略。根据灵敏度计算网络各个节点之间的电气距离,通过模糊聚类算法对节点进行初步分区,并采用聚类融合算法对聚类产生的多个结果进行融合,从而得到最终分区结果。根据关键节点对各个分区的隶属度制定主辅控制策略。IEEE30节点输电网络的算例分析表明,该控制策略可以有效实现对无功功率的控制。

基于滑模PI控制的电动汽车集群出力与调频联合优化

电动汽车(EV)集群在参与电网调频时,持续大量的出力可能会导致系统频率出现超调现象,且会增加系统的调频成本和对EV集群的补偿成本。在保证系统频率稳定的前提下,为了协调EV集群与发电机的出力,提出了基于滑模比例-积分(PI)控制的发电机和EV集群联合优化方法,并以系统调频成本和频率稳定为目标,对EV集群的车辆投入比例进行优化。考虑私家车、公交车、出租车这3种类型EV参与电网辅助调频,建立了EV集群参与微电网调频的单区域系统模型,通过滑模PI对EV集群进行控制,在保证频率稳定的情况下,显著减小EV集群出力;进一步对EV集群车辆投入比例参数进行优化,显著降低系统的调频成本。对发电机容量充足、不足的工况进行仿真,并对比参数优化前、后的结果,验证了所提联合优化方法的有效性和经济性。

高精度视觉感应技术在水肥一体机中的应用

以农田水肥智能化管理为研究对象,构建了一种高精度视觉感应式水肥一体机。采用高精度视觉感应技术获取作物生长状态参数图像,基于超像素图像分割技术,对复杂的作物生长状态图像特征向量进行提取,采用模糊聚类算法对图像进行分割处理,根据目标图像的像素值统计结果进行生长状态预测,并结合环境参数信息,构建灌溉过程土壤电导率EC和pH预测模型。测试结果表明:水肥一体机控制系统能够有效预测作物对水肥需求,提高了灌溉过程混肥精度,可节约灌溉用水量、提升生产效率、降低人工成本。

基于大数据聚类的搬运机器人抓取末端控制系统设计

为提高搬运机器人抓取效率,避免损伤货物,设计了基于大数据聚类的搬运机器人抓取末端控制系统。利用主控制器和驱动控制器平稳控制机器人运行,通过在末端执行器内安装红外扫描装置、集成锁相环路解码器LM567,判断货物是否处于抓取末端内部。使用FRS-402敏感电阻,降低力敏感电阻值,提高抓取的稳定性,完成系统硬件设计。基于大数据聚类拟合控制信号,降低数据维度并提取特征向量。通过匀速抓取、反馈减速以及应力松弛3步,实现搬运机器人抓取末端控制系统设计。实验结果表明,所设计系统能够有效减小抓取位置误差,提高搬运效率,降低货物损失。

输入时延与通信时延下AUV集群的牵制控制

针对时延问题对集群稳定性的影响,对牵制控制策略进行研究,利用反馈线性化将水下无人潜航器(AUV)模型简化为二阶积分器模型,研究了具有时延的水下无人潜航器集群下的编队控制问题,并将一致性控制与牵制控制相结合。分析了输入时延和通信时延对水下无人潜航器集群系统的影响,应用Nyquist判据控制理论进行证明,得到了集群中被牵制水下无人潜航器和未被牵制水下无人潜航器组成的系统能渐进收敛达到一致性的充分必要条件。通过数值仿真验证了定理的正确性。

智能合约运行的风险集群与防治对策

智能合约的合同缔结和履行模式不同于传统合同,加之其运行机制具有特殊性,故而产生了不同的风险集群。在缔约阶段,存在代码语言契合风险、代码语言修正风险、代码语言解释风险等风险集群。在履约阶段,存在合同解除风险、交易透明风险、条件判定风险等风险集群。在技术应用上,存在去中心化结构监管风险、合约代码安全风险、链外信息观测风险等风险集群。在风险防治上,通过事中提示事后救济、层级化区分智能合约、文本合同桥梁等方式,可防范缔约风险集群;通过缩短或限制自动履行机制的期限、保障交易主体的被遗忘权、第三方+机器识别共同观测等方式,可防范履约风险集群;通过建立平台编译人员智能合约当事人三方监管机制、代码自救机制、代码并行化运行与共识协议、限制智能合约运行环境、增加第三方辅助观测等方式,可防范技术风险集群。

中国省会航空节点城市复杂时空系统协调度变化及空间特征分析

航空运输业提升了城市系统的吸引力并激发新的交通需求,引导城市经济和空间结构快速演进。本文构建了包含经济、规模、外贸、科技、社会、环境、航空等要素在内的城市复杂时空系统指标体系,对中国省会航空节点城市及其构成的7个空管区的复杂时空系统发展的协调程度变化情况及时空聚类特征、空间溢出效应进行了分析。研究发现:2001—2019年,中国31个省会(首府、直辖市)航空节点城市在复杂时空系统发展过程中呈现了或分散、或集中的趋势特征,南方城市在研究末期的协调程度表现更好。7个空管区中,华北区协调度最高,新疆区、西北区、华东区、中南区的协调度水平发展增速较快,航空系统的平均协调度最高。各航空节点城市复杂时空系统协调度的时空聚类模式存在空间分异特征与聚类特征,航空系统在空管区的聚类优势最为突出,经济系统在空管区聚类辐射范围最大。航空、规模、科技与环境系统均表现了正向直接空间溢出效应,经济与科技系统表现了正向间接空间溢出效应。通过全面分析航空节点城市及空管区的复杂时空系统协调度变化,精准判定了航空节点城市多指标系统在区域发展过程中的影响程度及时空分布异质性,对拓展航空地理研究及促进航空节点城市高质量综合发展提供理论依据。