基于IFOA-GRNN的电力系统短期负荷预测

考虑到电网负荷与诸多因素有关，设计了一种带有温度、气象、日期类型的广义回归神经网络（GRNN）负荷预测模型。为了提高该模型的预测精度，提出了一种改进果蝇优化算法优化广义回归神经网络（IFOA-GRNN）的方法，即在利用果蝇优化算法（FOA）进入迭代寻优时，通过改进搜索距离优化该算法的性能和稳定性。利用改进的FOA优化GRNN的光滑参数，然后利用训练好的预测模型对甘肃省某地区进行了短期负荷预测，并与FOA-GRNN和误差反向传播神经网络(BPNN)模型结果进行了误差比较。结果表明， IFOA-GRNN具有较高的预测精度，能够满足电力系统短期负荷预测的要求。     

特种车辆舱室送风系统布局仿真优化

特种车辆由于其功能特殊性和封闭性，无法像民用车辆一样利用窗户的开闭来控制舱室通风，长时间驾驶特种车辆，驾驶舱面临空间小、冷源少、热负荷大、缺乏新鲜空气等问题，且外部环境条件复杂。这就要求特种车辆舱室送风系统精细设计，满足人员和多个装置的热舒适和热控需求，因此有必要基于特殊车辆的驾驶舱特点，合理布局并优化通风系统，保证整舱热要求。为了让座舱送风与舱内热源热交换尽量完全，带出更多的热量，首先针对某型特种车辆，建立了典型舱室和乘员的三维物理模型和仿真模型。针对10种送风模式进行了详细的气流组织仿真优化分析，获得了特种车辆舱室多物理场。气流组织优化是从风口形式和送风口位置两方面进行，风口形式优化中提出多种风口组合形式，分别进行仿真。以设备温控、人员热舒适和空气龄等为目标，利用评价函数对仿真结果进行评价，对10种类型的送风工况进行了仿真。从仿真结果中，以上述多优化目标为依据，进一步开展了针对初步优选的送风形式的风口位置优化。在风口形式优化结果的基础上，采用遗传算法，将位置参数设为优化参数，选取两个评估函数作为优化的目标函数，并将头足温差等约束条件设置到优化模型中，对仿真结果进行筛选和逆优化研究，最终得到最优风口位置，完成气流组织优化。研究对于全密封特种车辆的有限空间热舒适性和空气质量研究具有一定意义。     

城市大型给水工程系统迁建设计

在环保督察背景下,城市饮用水水源保护问题凸显。以铜陵为例,介绍城市大型取水口、对应水厂系统迁建设计案例。铜陵市三水厂横港取水口水源保护区内存在多座码头,结合铜陵市长江岸线规划、现状供水布局及存在问题,将横港取水口、三水厂整体迁建至下游新民取水口附近,设计规模为30万m^3/d,同步建设配套给水管道,将原三水厂改造为加压泵站,工程建成后逐步关停现状一、二水厂,形成更加科学合理的供水系统。     

不同工质回路热管负载功率变化下的质量流量特性

为了进一步提高回路热管仿真精度并丰富回路热管实验研究方法，本文对回路热管瞬态传质进行实验研究。使用高精度质量流量计分别对以丙酮、乙醇、丙烯为工质的回路热管进行不同负载功率下的质量流量测量研究。结果表明：启动阶段，热负载10W时，丙烯回路比丙酮回路热管启动快，且两者的温度稳定均滞后于质量流量；稳定阶段，随着热负载功率增大，不同工质的回路热管的平均质量流量均线性增长，而瞬态质量流量则持续波动，其质量流量波动幅度均呈现先减小后增大的趋势。质量流量波动幅度会受到气体工质的可压缩性与作用在毛细芯内部上的热量的共同影响。通过频谱分析发现，液相质量流量波动还会受到冷凝器两相区的影响。高热负载下，作用在毛细芯内部上的热量占主导地位，质量流量波动加剧，同时出现周期性大幅波动，且其波动频率随着热负载增大而增大。     

一种轻小型四极杆质谱仪射频电源的研制

四极杆结构是四极杆质谱仪的核心结构，由射频电源分别施加两组高压高频信号进行驱动，利用电场的变化和输入离子的质荷比差异对离子进行筛选。针对四极杆质谱仪小型化的研制需求，以信号调制模块、放大模块、反馈电路和直流模块为基本构型，设计了一种应用于轻小型四极杆质谱仪的射频驱动电源。经实际测试，该电源可以在谐振频率1.33 MHz、扫描频率10 Hz的输入条件下，输出峰 峰值电压最高可达3.33 kV的调幅射频高压信号并驱动四极杆结构，扫描切换时间不高于1 ms。射频电源输出信号稳定、波动小、交直比的波动为0.1%。该射频电源相较于常规的四极杆射频电源具有更高的扫描范围，体积小巧，功耗仅30 W，接口简单，有较高的实用价值。     

基于Copula-POME的负荷与气象因素相关性度量研究

负荷与气象因素的关系是非线性且模糊的，针对传统的线性相关系数不能准确刻画负荷与其气象成因的相依结构。在分析负荷对气象因素响应的基础上，提出了结合Copula函数与最大熵原理（POME）的负荷与气象因素相关性度量方法，该方法基于POME建立了负荷与气象因素的边缘分布，利用Copula函数拟合了负荷与气象多变量系统中的非线性相依结构，并推导了度量相关性的Kendall秩相关系数、Spearman秩相关系数和Copula熵。在实际的负荷和气象系统中的应用表明，Copula-POME方法在分析负荷与其气象成因关系时无先验分布假定，具有灵活的函数形式，能准确表达多变量系统的相依结构；秩相关系数和Copula熵弥补了线性相关系数在度量尾部相关中的不足，能准确度量负荷与气象因素的相关性。     

能源互联网智能感知技术框架与应用布局

智能感知技术是数字化的关键技术之一,是能源互联网的基础技术。在当前数字化进程深入推动能源革命的背景下,智能感知技术已成为能源互联网建设与发展的数字引擎。文章总结了能源互联网框架下智能感知技术的战略背景、业务需求及重要意义,通过分析当前存在的问题,详细阐述了智能感知技术理论及发展趋势,梳理智能感知核心技术框架,提出系统性技术标准体系,并给出了能源互联网“源-网-荷-储”智能感知应用布局,最后结合我国能源互联网发展现状,对智能感知建设路径与发展方向进行了探讨与展望。     

The role of smart packaging system in food supply chain

Food supply chain is a rapidly growing integrated sector and covers all the aspects from farm to fork, including manufacturing, packaging, distribution, storing, as well as further processing or cooking for consumption. Along this chain, smart packaging could impact the quality, safety, and sustainability of food. Packaging systems have evolved to be smarter with integration of emerging electronics and wireless communication and cloud data solutions. Although there are many factors causing the loss and waste issues for foods throughout the whole supply chain of food and there have been several articles showing the recent advances and breakthroughs in developing smart packaging systems, this review integrates these conceptual frameworks and technological applications and focuses on how innovative smart packaging solutions are beneficial to the overall quality and safety of food supply by enhancing product traceability and reducing the amount of food loss and waste. We start by introducing the concept of the management for the integrated food supply chain, which is critical in tactical and operational components that can enhance product traceability within the entire chain. Then we highlight the impact of smart packaging in reducing food loss and waste. We summarize the basic information of the common printing techniques for smart packaging system (sensor and indicator). Then, we discuss the potential challenges in the manufacturing and deployment of smart packaging systems, as well as their cost-related drawbacks and further steps in food supply chain.     

碳酸镉转化制备氢氧化镉及产物光催化降解性

用碳酸钠溶液直接混合硫酸镉溶液制备了沉淀碳酸镉,再以沉淀碳酸镉为基体,氢氧化钠溶液为转化剂,通过阴离子交换制备出氢氧化镉纳米材料。采用X射线衍射仪（XRD）和场发射扫描电子显微镜（FESEM）对沉淀碳酸镉和转化产物的结构和形貌进行了表征。结果表明,沉淀碳酸镉的结构遭到破坏,转化完全所得到的氢氧化镉的形貌完全不同于沉淀碳酸镉,为片状组装的不规则球体。紫外光照射下光催化降解罗丹明B染料测试表明,转化产物比沉淀碳酸镉具有更好的光催化降解性能,转化时间不同的产物表现出不同的降解效率。当20 mg的转化产物分散到50 mL 8 mg/L的罗丹明B染料中,在黑暗环境中磁力搅拌吸附120 min达吸附平衡,开启300 W紫外汞灯后,效率最高的转化产物可在180 min内将染料完全降解。     

基于SARIMA-GRNN-SVM的短期商业电力负荷组合预测方法

针对短期商业电力负荷预测准确性与周期难以满足现有电力现货市场的问题,提出了一种基于SARIMAGRNN-SVM(seasonal autoregressive integrated moving average-generalized regression neural network-support vector machine)的商业电力负荷组合预测模型。首先,对商业电力负荷变化的周期规律与随机因素的复杂影响进行了分析;然后,结合以上分析,选用SARIMA和GRNN为单一预测模型对商业电力负荷进行预测,并利用SVM进行组合,实现日前商业电力负荷预测;最后,通过某商业综合体的电力负荷数据进行验证。所提组合预测模型较单一预测模型拥有更优的预测精度与鲁棒性,可以为短期商业电力负荷预测提供借鉴。