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关键词： 光伏功率预测   皮尔逊相关系数   爱情进化算法   长短期记忆网络  

摘要： 光伏发电功率易受气象和环境因素的影响,出现较大的随机性和不确定性,给电力部门的调度和电网的安全带来一定影响。因此,光伏发电功率的精确预测对于电力系统的稳定运行至关重要。文章利用爱情进化算法(love evolution algorithm,LEA)较强的全局搜索能力,优化长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)以更准确地进行光伏发电功率的短期预测。首先,使用皮尔逊相关系数计算各气象因素与光伏发电功率之间的相关性程度,确定模型的输入特征;其次,采用LEA算法对LSTM网络的初始超参数进行优化,获得最优的参数组合,建立LEA-LSTM模型;最后,为验证文章方法的普适性和优越性,采用不同天气条件下的数据集进行了实验,与LSTM、PSO-LSTM和WOA-LSTM 3种模型进行对比,并计算了4种模型的平均绝对误差、均方误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和决定系数5种误差评价指标。实验结果表明,与LSTM、PSO-LSTM和WOA-LSTM相比,文章所提出的LEA-LSTM模型具有较高的预测精度和较小的预测误差。

关键词： 脉冲功率技术   磁开关   固态化   磁开关动态特性  

摘要： 磁开关具有高功率、高重频、高稳定、长寿命等特点,在脉冲功率领域得到了重要应用。首先,介绍了磁开关技术的发展现状。然后,建立了一种磁开关场路协同仿真模型,分析了不同脉冲宽度下磁开关的磁场扩散及饱和动态特性、层间绝缘特性和损耗特性等;研究了磁芯几何结构对磁开关动态特性的影响。最后,阐述了磁开关技术在固态化高功率脉冲驱动源的应用,以及两路脉冲源合成时磁开关的同步技术。

关键词： 奇异谱分析   神经网络   风险评估   负荷预测  

摘要： 针对设备出现重载和长期超负荷运行容易导致故障甚至设备烧损的问题,提出了基于主变负载状况的变压器负荷预测和风险评估模型。分析了影响主变负载的因素,为研究不同因素对主变负载的影响程度,计算各因素间的相关系数矩阵和梯度提升树,以便相关人员对主变负载预测和风险评估的结果进行分析,找出过载原因,及时处理。采用奇异谱分析和BP神经网络对变压器负载进行预测,利用预测的负荷建立主变负荷风险评估模型,综合考虑负载相关因子和后果严重度。最后,算例分析证明了所提模型的可行性。

关键词： 科技工作者   期刊分级   中国科协   科研成果   科技期刊   国内外期刊   同等水平   成果评价  

摘要： 为探索认定发布供我国科技工作者使用、供学术文献成果评价参考的高质量科技期刊分级目录,推动同等水平的国内外期刊等效使用,体现应用实践类科研成果的应有价值,引导国内科技工作者将更多优秀成果在我国高质量科技期刊首发,推动建设适应世界科技强国需求的科技期刊体系,助推世界一流科技期刊建设,中国科协经过统一部署,2018年起,开展了高质量科技期刊分级目录发布工作。

关键词： 城市轨道交通   多混合储能系统   电池SOC一致性   功率分配   RBF-PID控制   电池寿命保护  

摘要： 在城市轨道交通中,通常采用多混合储能系统(MHESS)来解决列车在牵引和制动过程中所引起的牵引网络电压波动问题。该系统由超级电容器和锂电池组成,旨在平滑功率波动,实现“削峰填谷”。考虑到MHESS多个混合储能系统之间可能存在初始状态不一致的情况,提出一种考虑电池SOC一致性的RBF-PID控制策略,用于兼顾直流稳压特性以及电池储能系统寿命保护最优。由列车运行速度需求得到牵引功率需求,采用滑动平均滤波(MAF)算法将高频功率指令分配给超级电容,低频功率指令分配给电池与牵引网。进一步地,考虑到混合储能系统间初始状态不一致情况下的电池寿命保护问题,通过合理设计功率分配切换规则,在初始SOC较低电池的传统电压外环控制中引入基于电池SOC一致性的RBF-PID控制,合理控制电池的充放电电流,防止过冲、过放现象,从而延长电池寿命。为验证所提控制策略的有效性,使用Matlab/Simulink仿真软件进行仿真验证。实验结果表明,所提方法能够降低初始SOC较低电池的放电深度,有效保护储能元件。

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： 持续质量改进规范护理   多元化健康教育   静脉留置针  

摘要： 分析讨论持续质量改进规范护理联合多元化健康教育在行静脉留置针输液病人中的效果及一次性穿刺成功率。方法 选择2023年5月至2024年1月于我院接受静脉留置针的120例输液病人,根据数字法进行平均分组,对照组患者需要接受常规的留置针护理,观察组患者在治疗期间接受持续质量改进规范护理联合多元化健康教育。结果 观察组的护理质量和护理满意度评分均高于对照组,且并发症发生率低于对照组,P<0.05,存在统计学意义。结论 在行静脉留置针输液时,二者联合具有重要作用,不仅能够提高一次性穿刺成功率,还能够让患者对于健康知识拥有更加全面的了解,并且对于提高护理工作满意度,减少并发症发生率都具有重要意义,具有临床推广应用的实际价值。

关键词： 滤波器   自注意力机制   基于Transformer的双向编码器表示   引文推荐   预训练语言模型  

摘要： 推荐算法是一种用于解决信息过载问题的方法,引文推荐通过引文上下文能够自动匹配候选论文列表。现有基于神经引文网络模型在引文上下文数据预处理的过程中,存在文本噪声和上下文学习不充分的问题。为此,提出一种基于层间融合滤波器和社交神经引文网络的推荐算法FS-Rec。首先,利用具有层间融合滤波器的BERT模型预处理引文上下文,在频域内从所有频率中提取有意义的特征,缓解引文上下文数据的噪声,同时在频域中对多层信息进行融合,增强上下文表示学习的能力;然后,在引文作者嵌入中引入社交关系,与其他引文信息嵌入通过编码器获得表示,将这些表示与经过BERT预训练的引文上下文表示进行融合,得到最终表示;最后,根据最终表示生成引文文本预测。实验结果表明,相较于现有的上下文引文推荐模型,FS-Rec在2个基准数据集arXivCS和PubMed取得了更高的召回率和平均倒数排名(MMR),证明了模型的有效性。

关键词： 主发电机组   熔断器   配电板   常规设备   直流配电   匹配问题   变压器   核心设备  

摘要： 某船综合电力推进系统由主发电机组、直流主配电板、主推电机、侧推电机、日用变压器、日用配电板及相关控制系统组成(如图1所示)。以上设备中,主发电机组、直流主配电板、主推电机、侧推电机、日用变压器属于核心设备,直接影响综合电力推进系统性能,日用配电板为常规设备。

关键词： POA treatment   GaN   p-channel   E-Mode   barrier height   surface states  

摘要： Pre-ohmic-annealing(POA)treatment of P-GaN/AlN/AlGaN epitaxy under N_(2)atmosphere was demonstrated to effectively achieve good p-type ohmic contact as well as decreased epitaxy sheet *** contact resistance(Rc)extracted by transfer length method reduced from 38 to 23Ω·mm with alleviated contact barrier height from 0.55 to 0.51 eV after POA treatment.X-ray photoelectron spectroscopy and Hall measurement confirmed that POA treatment was able to reduce surface state density and improve the hole concentration of *** to the decreased Rc and improved two-dimensional hole gas(2DHG)density,an outstanding-performance GaN E-mode p-channel MOSFET was successfully realized.