废弃井地热能开发工艺与数值模拟研究进展

利用废弃井开发地热能是当前国际研究热点之一，但目前中国对相关研究少有论及。针对这一问题，通过系统调研国内外废弃井地热能开发工艺与数值模拟研究现状，将现有开发工艺归为开环（EGS、“灌-采”取热）和闭环（换热器、“U型井”取热）取热两类并对其进行阐述。目前废弃井取热数值模拟主要研究对象为闭环取热工艺，同轴换热器和U型井取热均已有较完整的数学模型可供参考，但各模型相关结论还需结合更多现场试验进一步验证。分析现有研究成果与问题，认为数值模拟和试验结合、生产工艺开发与优化、配套装备与设施研发、人工智能筛选目标废弃井等将是以后的重要发展方向。     

针对柔性高压直流输电系统的交互式教-学优化算法

提出一种针对柔性高压直流输电系统(VSC-HVDC)的交互式教-学优化算法(ITLO)以获取最优PI控制增益.首先在原始教-学优化算法中引入多个班级来扩大搜索范围;然后在不同班级的教师或学生之间建立小世界网络(SWN),通过深度交互学习实现精确搜索.交互式教-学优化算法能够合理权衡搜索范围和搜索精度,从而有效避免算法陷入局部最优.通过3个算例对所提出算法的有效性进行测试,即有功功率和无功功率追踪、电网短路故障和风电并网,仿真结果验证了其相较于现有启发式优化算法的优越性.     

基于改进的LDA模型的产品服务需求识别

在线评论作为客户购后主要的信息分享方式，潜藏着大量的客户需求，LDA模型常被用来挖掘评论主题，以此导出客户需求。但客户对于产品服务的在线评论往往会与有关产品自身性能的评论混杂在一起，直接应用LDA模型会存在主题指代不明、关键词混乱的问题。本文提出了一种改进的LDA模型，该模型将根据客户-产品服务画像得来的先验知识整合进LDA模型中，以此来引导模型学习与产品服务相关的特定主题，进而使导出的产品服务需求更贴合实际需要且更具预测性。