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关键词： 妇产科医生   试管婴儿   南京鼓楼医院   干细胞治疗   医学领域   生殖医学   孙海   贡献者  

摘要： 从偶然踏入医学领域,到成为妇产科医生,再到成为生殖医学领域的夜夜者,孙海翔教授醉心研究,立足临床,以解决患者病痛为初心,为提高国内试管婴儿的成功率作出了重要贡献。如今,他依然带领着团队,在这条路上钻研探索、开拓创新。

关键词： 微波加热   鲸鱼优化算法   温度均匀性   多源微波功率   群体智能优化   多物理场联合仿真  

摘要： 多微波源组合加热系统内电磁场、温度场的均匀性不仅影响物料的加热质量,而且影响物料加热的能源效率。本文研究了多源微波加热系统中各微波源的功率分配问题,应用鲸鱼优化算法,探索提升多微波源加热物料的温度均匀性的调控方法。将加热系统中的多微波源的功率组合构建成一个鲸鱼种群的优化个体。设定微波总功率为约束条件并将物料温度均匀性作为目标函数,实现多微波源功率分配达到温度均匀分布的充分条件。对鲸鱼优化算法进行改进以提高搜索精度和收敛速度,提出实现微波源跟踪到对应分配功率的一个种群初始化迭代算法,从而实现温度均匀的目标。通过Matlab和COMSOL软件对模型进行联合仿真,结合算法的寻优迭代过程和模拟加热温度求解过程,验证了改进鲸鱼优化算法相较于各对比算法对温度均匀性有更好的效果。

关键词： 变压器   生命周期   碳足迹   电力结构   敏感性分析   不确定性分析  

摘要： 全球温室气体排放已受到广泛关注,电力装备全生命周期碳排放不容忽视。文中以典型电力装备非晶油浸式配电变压器为研究对象,基于生命周期评价方法,建立包括原材料获取阶段、生产阶段、分销阶段、使用阶段和生命周期结束阶段的全生命周期碳足迹核算模型,分析电力结构、材料、能源、交通运输等对变压器碳足迹的贡献,并对各项清单数据开展敏感性分析和采用泰勒级数展开方法评估变压器碳足迹的不确定性。结果表明:单位功能非晶油浸变压器碳足迹为602 731 kgCO_(2)e,其中使用阶段占比高达99.45%,该阶段碳足迹占比过高是由变压器功率损耗与电力结构决定,随电力结构清洁化发展,预测使用阶段碳足迹可降低约65.39%;对除使用阶段碳足迹结果分析可知原材料减量化或者采用低碳材料、提高电能利用效率以及更换电动汽车运输是降低变压器碳足迹的重点;敏感性分析得出材料循环/替代是变压器低碳设计的优先考量;碳足迹结果的不确定性以95%置信水平的相对几何标准偏差表示,即GSD为1.064,碳足迹结果可信。不确定性主要源于数据库碳足迹因子,这为模型数据质量进一步优化指明了方向。

关键词： 纳米孔结构   大功率   锂离子   微型电池  

摘要： 目前锂离子电池的制造方法较多,但是质量轻的高功率微型电池的制造仍然是难点。本文采用空气直接热氧化法制备了多孔NiO电极,并对其进行结构表征,还制备了2个基于三维双连续纳米孔结构的大功率锂离子微型电池。试验结果表明,当放电速率为1.5 C时,微型电池A能量密度为15μWh/cm^(2),功率密度为23μW/cm^(2);当放电速率为870 C时,微型电池B的能量密度为0.6μWh/cm^(2),功率密度为7400μW/cm^(2),本文制备的微型电池的能量密度和功率密度相对较高,取得了功率和能量密度之间的平衡,产生了高性能电源,能够扩展到其他领域。

关键词： 人工神经网络   多层感知机   模拟退火   DGA   故障诊断  

摘要： 为诊断电力变压器内部的潜伏性故障,以溶解气体分析(DGA)数据为特征量,提出了一种基于多层感知机(MLP)的变压器故障诊断模型。以实际运行变压器的故障数据为学习样本,利用模拟退火法实现多层感知机内部节点之间的连接权重优化。以不同特征组合作为MLP的输入,对比、分析了MLP诊断故障类型的正确率;研究了MLP拓扑结构、参数正则化等对诊断模型泛化性能的影响。使用训练数据以外的变压器故障数据测试学习完成的诊断模型,获得较高的测试准确率。

关键词： 风电功率预测   SwinLSTM   气象预测   功率映射  

摘要： 针对传统风电功率预测模型精度不足、预测时间较短等问题,本文提出了一种基于人工智能及气象预测的风电功率预测方法。该方法首先利用SwinLSTM模型对大范围区域的气象演化进行预测,精确刻画出未来气象变化趋势;将预测得到的气象数据输入至功率映射模型,以转换为风电功率预测结果。测试分析表明,该方法提高了预测精度并有效延长了预测时间,具有一定的适用性和可靠性。

关键词： 形态学梯度   小波理论   电流互感器   饱和检测   建模  

摘要： 由于现有的检测方法无法准确判断饱和开始和停止的具体时刻,检测效果差,为此研究基于形态学梯度与小波理论的电流互感器饱和检测。运用数学形态在时域内获取信号波形,利用扁平结构元素提取原信号中的正负凸变特征,调整入侵变换和扩张变换的操作时序,提取出暂态信号中的突变特征。采用形态学梯度小波方法分解信号,通过小波进行提升变换对检测输出信号进行滤波和处理。选取合适的高阶分量与低阶分量的比值构成保护判据,完成对于电流互感器是否饱和的检测。实验结果表明,在添加15dB的白噪声后,实验组能够成功检测出首次开始饱和和饱和停止的时刻;在脉冲干扰下,10个小组饱和停止的时间均在0.97~0.98s之间,检测效果较为理想,灵敏度得到一定的提升。

关键词： SiC   TO-247   塑封料   温度循环   仿真分析  

摘要： 利用workbench对SiC基TO-247型功率器件进行变化范围为-65 ℃～150 ℃的温度循环可靠性试验的热应力仿真，用于塑封材料的选型。为此，挑选了市场上主流的6种塑封材料，对其包封的功率器件进行温度循环的仿真分析。结果表明，在高温保持阶段由热不匹配导致器件的变形较大，且器件的变形呈“笑脸”翘曲；对比采用不同塑封材料时芯片等效应力和铝层正应力的仿真结果，表明SiC基TO-247型功率器件采用CV8540A型的塑封材料时器件的可靠性最好。通过工程批次的考核数据和检测结果，可以有效地验证仿真分析的准确性和可靠性，在产品生产设计阶段采用仿真方法可以有效降低产品开发成本和提升效率。

关键词： 变压器   故障诊断   Fisher-Score核主成分分析   蛇优化算法   最小二乘支持向量机  

摘要： 针对变压器故障的特点,提出一种Fisher-Score核主成分分析(fisher-score kernel principle component analysis,FKPCA)与改进的蛇优化算法(improved snake optimization,ISO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的变压器故障诊断方法。该方法主要是将溶解气体分析技术与无编码比值相结合得到21维变压器的故障特征,将其作为LSSVM模型的输入,输出变压器故障诊断的类型。采用自适应因子和黄金莱维策略来对蛇优化(snake optimization,SO)算法进行改进,利用ISO算法对LSSVM模型的参数进行联合寻优,使变压器故障诊断精度最优;然后,利用FKPCA对21维变压器故障特征数据进行重新选择降维处理,加快了模型的收敛速度。结果表明该模型具有91.67%的诊断精确度,同SO-LSSVM、SSA-LSSVM、WOA-LSSVM、GWO-LSSVM故障诊断模型相比,分别提高了4.45%、6.11%、8.34%、11.67%。因此,该故障诊断方法可以提高变压器的故障诊断能力。

关键词： BP神经网络   PSO   电力系统   变压器   故障诊断  

摘要： 随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加,变压器的稳定运行对于保障整个系统的安全至关重要。文章研究一种基于粒子群优化的反向传播(BP)神经网络在变压器故障诊断中的应用,通过BP神经网络模型训练获取的变压器红外图像的温度特征信息,并使用量化共轭梯度算法的trainscg函数作为粒子群(PSO)优化神经网络的训练函数。结果表明,该诊断模型在变压器故障诊断中具有较高的准确率和稳定性,能够有效识别不同类型的故障。