柔性纤维结构超级电容器研究进展

为了提高电源器件与人体高曲率表面的适配性，电源器件突破平板结构的限制，衍生出了柔性纤维结构。柔性纤维超级电容器具有高功率密度、超长循环寿命和柔性舒适等特点有望成为最具前景的柔性可穿戴电源之一。因此，本文主要介绍了碳材料、过渡金属氧化物以及复合材料三种功能材料对柔性纤维超级电容器结构和性能的影响。每种材料凭借自身独特的性质在柔性纤维超级电容器器件中发挥着重要作用，并助力可穿戴电源器件的发展。     

面向异步网络的安全分布式随机数通用构造

随机数在密码学和区块链领域扮演着极其重要的角色，如密码学中的安全参数生成、共识机制中的委员会重配置以及电子投票的智能合约应用等.近年来针对不依赖可信第三方的分布式随机数生成技术的研究受到了越来越多的关注，其中基于秘密共享的方案数量最多，但普遍通信复杂度较高，而通信复杂度较低的一些方案通常牺牲了随机数的抗偏置性和不可预测性.另外，现有大多数方案基于同步网络模型，网络假设较强，与现实网络环境不符.本文主要研究基于秘密共享的分布式随机数生成技术，抽象出不同方案的共性并兼容特殊性，以及弱化网络假设和优化通信开销.具体贡献如下：(1)提出了交互的分布式随机数生成通用构造.满足伪随机性、唯一性和鲁棒性安全目标，并使用该通用构造对一个分布式随机数生成方案进行了分析，从而更加证明其通用性；(2)设计了面向异步网络的安全分布式随机数生成方案.将现有方案O(n³)和O(f²n²)的通信复杂度降为O(fn²)，将O(fn²)计算复杂度降为O(n²);(3)实现了分布式随机数仿真...     

基于Hadoop大数据平台的人力资源决策技术研究

针对传统人力资源决策技术对海量人力资源数据辨别能力不高,导致决策效果不佳,研究基于Hadoop大数据平台的人力资源决策技术。该技术对海量的企业人力资源数据进行分布式处理,将神经网络下的员工信息按照输入层、隐含层、输出层进行组别划分;根据影响每一数据组数据变化的影响因素建立初选数据集合;通过计算人力资源的熵值离散度设立决策指标,以员工的姓名、部门、历史业绩、往期工作效率等要素作为选择条件;采用决策树分类算法构建决策树,生成人力资源决策分析报表,以此实现人力资源决策技术。实验结果表明:所研究的人力资源决策技术面对海量的人力资源数据,其辨识能力更强,决策结果的完整度达到了98.35%,比传统决策技术高出了21.55%。由此可见,所研究的决策技术性能更优越、更能满足企业当前的发展需求。     

DCS分布式冷却系统在通信基站的应用研究

针对基站柜式空调耗电量大的问题,创造性地使用基站分布式冷却的方式,达到精确送风,节能高效的目的.在应用实践中检验了分布式冷却系统实际节能量和应用效果,总结出分布式冷却系统应用场景和范围,为更大范围推广应用DCS分布式冷却系统提供实践依据.     

高渗透率光伏配电网中电池储能系统综合运行控制策略

为解决配电网中高渗透率光伏及用电高峰负荷过重带来的电压越限问题,并在分时电价政策下通过低储高发获取经济收益以降低储能作为电压控制手段的成本,提出一种电池储能系统综合运行控制策略。该策略包括电压控制和套利运作两部分,其中电压控制部分以防止电压越限为目标,建立包括电池剩余寿命(TOU)、荷电状态(SOC)、电压灵敏度特性、电池动作费用等在内的评价矩阵,选择综合评价指标最大者进行控制,以提高电压控制效率;套利运作部分以保证电压安全为前提,结合用电峰谷电价,尽量减少电池动作对节点电压的影响,选择电压灵敏度因数及动作费用最小、电池状态最优者进行控制。该方法在实现削峰填谷,改善配网电压安全,提高储能安装用户收益的同时,兼顾电池储能系统的状态变化,实现了功率在各储能单元间的合理分配,提高了动作效率,均衡了各储能单元的使用率,延长了整个储能系统的使用寿命。最后通过算例分析验证了该控制方法的有效性。