Low Power Sensor Design for IoT and Mobile Healthcare Applications

This paper reviews recent advances in radar sensor design for low-power healthcare,indoor real-time positioning and other applications of IoT.Various radar front-end architectures and digital processing methods are proposed to improve the detection performance including detection accuracy,detection range and power consumption.While many of the reported designs were prototypes for concept verification,several integrated radar systems have been demonstrated with reliable measured results with demo systems.A performance comparison of latest radar chip designs has been provided to show their features of different architectures.With great development of IoT,short-range low-power radar sensors for healthcare and indoor positioning applications will attract more and more research interests in the near future.

Approximate analytical solutions and approximate value of skin friction coeffcient for boundary layer of power law fluids

This paper presents a theoretical analysis for laminar boundary layer flow in a power law non-Newtonian fluids. The Adomian analytical decomposition technique is presented and an approximate analytical solution is obtained. The approximate analytical solution can be expressed in terms of a rapid convergent power series with easily computable terms. Reliability and efficiency of the approximate solution are verified by comparing with numerical solutions in the literature. Moreover, the approximate solution can be successfully applied to provide values for the skin friction coefficient of the laminar boundary layer flow in power law non-Newtonian fluids.

Optimal Portfolio Selection of Wind Power Plants Using a Stochastic Risk-Averse Optimization Model, Considering the Wind Complementarity of the Sites and a Budget Constraint

This work focuses on the best financial resources allocation to define a wind power plant portfolio, considering a set of feasible sites. To accomplish the problem formulation and solution, the first step was to establish a long-term wind series reconstruction methodology for generating scenarios of wind energy, applying it to study five different locations of the Brazilian territory. Secondly, a risk-averse stochastic optimization model was implemented and used to define the optimal wind power plant selection that maximizes the portfolio financial results, considering an investment budget constraint. In a sequence, a case study was developed to illustrate a practical situation of applying the methodology to the portfolio selection problem, considering five wind power plants options. The case study was supported by the proposed optimization model, using the scenarios of generation created by the reconstruction methodology. The obtained results show the model performance in terms of defining the best financial resources allocation considering the effect of the complementarity between sites, making it feasible to select the optimal set of wind power plants, characterizing a wind plant optimal portfolio that takes into account the budget constraint. The adopted methodology makes it possible to realize that the diversification of the portfolio depends on the investor risk aversion. Although applied to the Brazilian case, this model can be customized to solve a similar problem worldwide.

核能战略背景下Pu在中国海岸带的研究进展

人工放射性元素Pu在中国海岸带中的传输关系到国家核安全应急与海洋生态安全,在放射化学、海洋学、生态学、地球科学等领域具有重要的监测意义。中国海岸带处于西北太平洋边缘海区域,其强浊流环境的特征使得在该环境中洋流传输来的放射性物质Pu或其他人工放射性物质与海水中的悬浮物发生迅速的清除廓清作用。Pu在海洋沉积环境中发生明显的迁移作用,对其同位素指纹特征与其他地球化学指标的研究能迅速判别出放射性污染物质的来源与各自比率关系。该文综述了近几十年来Pu在中国海岸带环境中的研究进展,海岸带Pu的研究有助于国家核电战略与复杂外部海洋等环境下的海岸海洋核安全、地球环境变化的瞬时评估、突发核事故状态下的核应急保障。

产品共创视角下考虑消费者参与创新的供应链定价与协调

随着互联网技术的发展以及后现代主义消费意识的形成,产品共创已经成为市场中越来越多企业的共同选择。在产品共创视角下,以单制造商和单零售商组成的二级供应链为背景,构建供应链集中式决策模型和分散式决策模型,比较分析两种模型下消费者参与制造商产品创新的程度与制造商促使消费者参与的能力水平两个变量对供应链各成员定价决策的影响,并采用两部定价、收益共享以及成本共担三种协调机制对供应链进行协调。研究表明,当消费者参与产品创新的程度不大于某一阈值时,产品最优售价、需求量以及供应链总利润均与消费者参与产品创新的程度以及制造商促使消费者参与的能力水平呈同向变动关系;两部定价、收益共享以及成本共担三种协调机制均可实现供应链帕累托改进,而且相较于其余两种协调机制,两部定价契约对供应链的协调效果更为明显。

基于低碳需求响应的新型电力系统中源-网-荷-储协调的优化调度

【目的】在我国“双碳”目标的背景下,节能减排已成为当前电力行业的首要战略目标之一。电力系统除了要考虑系统安全可靠性和经济性之外,还需要将“碳减排约束”引入系统各环节中,将呈现全新的低碳运行和管理模式。【方法】针对新型电力系统碳计量与低碳调控运行问题,提出一种基于碳排放流的低碳需求响应调度策略。首先,分析新型电力系统源-网-荷-储各环节的碳排放影响因素,建立基于碳排放流理论精确的碳计量模型。其次,以动态碳排放因子为引导信号建立低碳需求响应机制,进行优化调度。【结果】通过算例验证:基于低碳需求响应的新型电力系统源-网-荷-储协调优化调度方法有效激发激发系统各环节减排潜力,降低碳排放量,提高新能源消纳率。

基于改进TOPSIS模型的山西省水资源承载力与协调发展分析

【目的】为了评估山西省水资源承载力并为未来区域水资源规划与管理提供实际指导,【方法】从水资源、社会、经济、生态四个子系统构建了水资源承载力评价指标体系,利用基于改进组合权重的TOPSIS模型对山西省2011—2020年水资源承载力进行综合评价,并引入改进的耦合协调度模型以准确阐明水资源与经济的耦合协调关系。【结果】结果表明,改进的AHP与反熵权法相结合,可以避免传统AHP中主观因素和熵权法中数据随机性造成的偏差,从而准确估计水资源承载力。评价年份内,山西省水资源承载力逐年提升,总体呈增大趋势。此外,山西省水资源与经济系统间耦合协调程度得到改善,但总体仍处于较低的协调状态,且改进耦合协调度结果能更客观与动态反映水资源与经济子系统之间的耦合协调类型。【结论】2011—2020年山西省水资源承载力呈总体上升趋势但仍有较大提升空间,其中水资源与经济发展之间仍存在局部不协调问题,应进一步优化区域经济产业结构,改善水资源配置,统筹各系统协调发展以综合提升区域未来水资源承载力。

考虑风光出力不确定性的电动汽车充电站多目标双层规划

【目的】为适应“双碳”目标下电动汽车充电站拓展规划需求,研究充电站选址定容对分布式电源消纳作用的影响。【方法】建立了综合考虑风光出力不确定性和相关性的多目标双层配置优化模型,并分析了分时电价激励下电动汽车用户充电行为变化对充电桩选址定容方案的影响。上层综合考虑经营者投资建设、运行维护、网损成本和用户充电、排队等效成本最小两个目标函数,采用改进多目标粒子群算法生成帕累托最优规划方案。下层模型以弃风弃光率最小为目标,对上层模型生成的帕累托解集进行校验。【结果】通过IEEE33节点路网图对所提模型进行验证,得到在风光不确定场景下的充电桩最优选址方案。

变分模态分解新能源电力系统低频振荡控制方法

为了提高对高比例新能源电力系统低频振荡能量的计算精度,进而提升低频振荡控制效果,变分模态分解的基础上,研究高比例新能源电力系统低频振荡控制方法。将变分模态分解算法应用于提取电力系统低频振荡信号;使用A3C算法,训练低频振荡能量;通过返回机制和梯度计算获取低频振荡的能量参数,利用这些参数建立二维模糊控制的模糊规则,然后对输出量进行去模糊化处理,从而实现对低频振荡的有效控制。实验结果表明,使用所设计方法对高比例新能源电力系统低频振荡进行控制后,其低频振荡位于0.5 Hz左右,控制效果较好。

基于大语言模型的知识图谱构建及应用研究

海量核电分布式控制系统(DCS)运维数据蕴含着丰富的运维经验和专家知识,如何有效地从中抽取DCS报警响应相关信息并形成知识服务,是目前核电DCS快速响应的热点和前沿研究。由于核电DCS多源异构数据缺乏明确的结构和规范,以往的知识抽取主要依赖人工标注和深度学习的方式进行,但需要具备广泛的领域知识和信息处理能力,且受限于繁重的数据标注工作。提出了分步提示策略的大语言模型知识抽取方法,构建了DCS运维知识图谱;并基于大语言模型技术和二次意图识别方法,利用知识图谱开展智能问答等知识服务。通过以某核电厂DCS运维数据为例,重点就知识抽取、图谱构建、智能问答开展实例研究。结果表明,模型的总体精确率、召回率和F1值分别为91.24%、85.85%和88.43%,能够较为全面地获取DCS多源异构运维数据中的关键实体及属性信息,指导开展领域知识问答,有助于运维人员及时响应DCS报警异常,分析总结故障原因及响应策略,为后期的电厂DCS运维的培训和维护提供借鉴和参考。

高等教育强国建设:高等教育理论研究的使命与责任

高等教育对现代化强国建设具有决定性作用,高等教育强国因此必须率先推进现代化强国建设。高等教育无论作为国家事业的重要组成,还是人才培养和知识创新的活动,都必须在理性引领下与时俱进,这赋予了高等教育理论研究不可推卸的使命与责任。在对高等教育强国概念予以定性、定量解读的基础上,从服务国家战略发展需要、应对科技革命挑战及世界地缘政治巨变的需要三方面讨论了高等教育强国建设的时代紧迫性。从高等教育发展的历史逻辑和实践逻辑两方面归纳了高等教育理论研究之于高等教育强国建设的重要性,提出了高等教育强国建设既要回答建设需要的理性认识与基本规律等共性问题,又要回答中国特色、服务国家战略及实践路径等个性问题,以及高等教育强国建设进程中与时俱进的时代性与本土基础上的国际化等理论与实践问题。高等教育理论刊物作为集中发表高等教育理论研究成果的主要载体,不仅负有反映高等教育理论研究成果的基本职能,还必须发挥引领高等教育理论研究尤其是引领高等教育强国建设理论研究的积极作用。基于引领高等教育强国理论研究的需要,提出了包括体现高等教育强国建设顶层设计的价值取向研究、体现高等教育强国建设理论领域的重大主题研究以及体现高等教育强国建设实践需要的具体选题研究之高等教育强国理论研究框架。

云南澜沧老厂银铅锌多金属矿床的AMT工频噪声压制研究

云南澜沧老厂银铅锌多金属矿床为西南“三江”地区的典型矿床,面临资源危机。该矿床的边部找矿勘查中开展了音频大地电磁测深(AMT)工作,但因高压线工频干扰,导致部分测点频点失真。针对此问题,提出了一种基于隔离式频点提取以及磁场数据重构技术的工频噪声压制方法。通过划定阈值对所有测点进行数据分辨,进而快速区分受工频干扰程度不同的测点;然后避开受干扰的50 Hz及倍数频段数据进行数据提取。针对受工频干扰程度较强,无法避开干扰数据的测点,利用其临近测点数据,采用反距离加权法对强干扰测点进行磁场数据重构。对澜沧老厂银铅锌多金属矿床的AMT资料采用上述方法进行处理后,有效规避了50 Hz及奇次谐波干扰,取得了较好的噪声压制效果,圈定了2处具有找矿潜力的低阻异常区,为矿山边部找矿勘探提供了方向。该方法为解决物探工作中的工频干扰提供了新途径。

基于序列凸优化的带动力飞行器再入轨迹优化

对序列凸优化方法在带动力飞行器再入轨迹优化中的应用进行了研究。首先,针对原始优化问题中控制量高度耦合且非线性的问题,通过引入新的控制量并建立与原始控制量的映射关系,得到关于控制量为线性的状态方程。其次,对原始优化问题中的非线性动力学方程、性能指标、过程约束与控制量约束进行松弛和线性化处理,通过附加状态变量的信赖域约束,并在性能指标中加入速度方位角的积分项以保证松弛和线性化的合理性。进一步,通过离散技术,将原始问题转化为一个凸优化问题。最后,通过数值仿真进行了算法验证。结果表明,本文算法对于带动力再入轨迹优化问题具有较高的求解精度,序列凸优化求解结果满足原始非线性约束,在一定精度范围内优化解可以作为原始问题的可行解。

基于谐波参数化方法预测控制棒棒位

微型堆中控制棒棒位的准确探测对于微纳型核能系统的远程实时监测和无人化智能化运营至关重要,也会影响功率在线监测的精度。本文提出了一种谐波参数化方法,将高阶谐波拟合为控制棒棒位的多项式函数矩阵,构造探测器响应方程,通过搜索棒位以最小化残差来实现精准的控制棒棒位预测,同时可得到对应的高阶谐波及堆芯重构功率。基于棱柱式气冷堆模型完成验证,数值结果表明,预测棒位的平均偏差为1.6 cm,预测精度较高;相比于固定高阶谐波,节块级功率重构的最大均方根相对误差从6.1%降至3%以内,最大相对误差从14.5%降至5%以内。这些结果验证了谐波参数化方法预测控制棒棒位以及改善堆芯功率重构精度的可行性,并为后续气冷微堆在线监测及故障诊断提供了一种思路。

基于同态加密的电力调度数据抗泄露加密系统设计

电力调度数据需满足端到端转发的高转发率和低延迟要求,面对海量调度数据,在电力内网和外网的复杂体系中,各层数据易出现丢失、篡改等问题。为避免信息泄露事件的出现,设计一种基于同态加密的电力调度数据抗泄露加密系统。通过建立密码模板,联合获取明文样本,求解边缘加密系数取值范围,完成电力调度数据同态加密方案的制定。将File设备中存储的电力调度数据按需分配至上机位、下机位布局环境中,调节各级设备模块的运行状态,完成电力调度数据抗泄露加密系统设计。实验结果表明,该设计系统可有效保证明文样本与密文样本之间的对应编译关系,其对应编译关系准确率达到100%。在解决信息泄露问题方面具有突出价值。

大国竞争与美国干涉"台湾问题"的新趋向

随着美国不断推进对华战略竞争进程,其"以台制华"策略也在发生深刻演变。美国从内嵌化、军事化、多边化等维度干涉"台湾问题",将"台湾问题"嵌入其针对中国实施的大国竞争战略,并将"以台制华"与"拉盟制华"等策略相结合,还有主张认为美国处理"台湾问题"的路径需从"战略模糊"走向"战略清晰"。美国宣扬所谓"2027年前大陆武统论",推动了"台湾问题"的军事化,其对台政策基点向应对中美在台海地区的直接武装冲突转移,美国在"台湾问题"上的"武力阻统"之势愈加突出。在美国打造制衡中国的盟伴体系、深化印太和欧洲地缘板块联动背景下,"台湾问题"在经济、技术和意识形态等领域的多边化态势日益明显。但美国以新手段操弄"台湾问题"也面临局限,它难以承受与中国"破局摊牌"的巨大代价。

大国博弈背景下人工智能对全球产业链安全的影响与治理

人工智能正以前所未有的速度和深度重塑全球产业链的结构、运行方式和安全状况。大国博弈促使人工智能的三大支柱“算力、数据、算法”呈现出新特征,进而重塑了人工智能对全球产业链安全的影响机制。本文从国际政治经济学的视角,剖析了大国博弈导致的算力垄断、数据控制和算法竞争对全球产业链安全造成的供需失衡、技术依赖、市场封锁、数据割裂、利益分配不均等阻碍其可持续发展的负面影响。基于此,本文分别从算力、数据和算法三个维度提出了中国推动人工智能国际合作以维护全球产业链安全的治理策略。本文为理解全球产业链安全提供了新的理论视角,以期为维护人工智能时代全球产业链安全提供有益启示。

一种高PSRR超低噪声CL-LDO设计

提出了一种高电源抑制比(PSRR)超低噪声无片外电容低压差线性稳压器(CL-LDO)。采用自偏置折叠共源共栅结构的自适应误差放大器降低系统噪声;利用过温保护电阻和电流增强电阻的基准电压源结构,使电压基准源在高工作电压下具有较高PSRR;同时在电流源正温度系数支路引入一对温度系数相反的电阻,简化电流源零温度系数调节过程。该CL-LDO基于CSMC 0.18μm BCD工艺进行电路验证,该电路在输出电容为1 pF,电源电压为4.9 V~5.2 V,负载电流为200μA至90 mA条件下,可稳定提供3.3 V电压输出,电源抑制比为-44 dB@10 kHz,等效输入噪声仅为17nV/√Hz@100kHz。电源电压5 V时具有12.1μV/mA的负载调整率和4.8 mV/V的线性调整率。阶跃负载电流上升/下降时间为1μs的情况下,该CL-LDO恢复时间小于2.2μs。

配用电物联网的异构无线网络终端接入策略

论文提出了一种面向配用电物联网(PD-IoT)的异构无线通信网络最佳适配性动态接入策略。首先,引入网络属性效用函数,并基于聚合效用建立量化PD-IoT业务终端与无线网络适配性的评价模型;其次,综合考虑PD-IoT业务通信需求和通信网络性能来完成业务终端对各网络属性的动态定权;再次,引入网络切换控制机制以确保终端与无线网络间可靠的通信连接和通信质量;最后,通过案例仿真验证了论文异构网络接入选择策略的有效性。

基于戴维南等效的过电压在线控制方法

随着分布式光伏在配电网中渗透率不断提高,配电网电压越限问题日益受到关注。针对电网与光伏间的负荷因不协调运作而产生的过电压问题,提出了一种基于戴维南等效的过电压在线预防控制策略。在正常运行条件下,光伏系统按最大功率跟踪输出;当并网点电压高于预设电压值,通过戴维南参数和预设电压值实时预测光伏输出功率上限,根据自适应下垂曲线动态调节使得并网点电压保持在指定的范围内。该方法可避免逆变器频繁启停,使光伏系统在配电网中始终保持在线状态,同时最大限度地提高光伏并网发电量。利用IEEE 34节点系统进行仿真,结果验证了该控制策略的有效性。