混合动力汽车燃油经济性模型预测控制策略

为了实现对混合动力汽车实时的燃油经济性控制,提出了改进的马尔可夫模型预测控制方法。建立了混合动力汽车关键部件模型,从克服阻力和速度跟踪两个方面建立了车辆需求转矩模型,从而建立了混合动力汽车仿真模型;使用多步马尔可夫模型预测车辆状态;在模型预测控制目标函数中引入电量参考值,当电量大于参考值时使用模型预测最优控制策略,当电量低于参考值时,在目标函数中引入电量惩罚项,使用改进的模型预测控制策略。经仿真验证,在新欧洲行驶工况下,马尔可夫模型预测控制比恒值预测控制的油耗减少了4.27%,比规则能量管理策略减少了4.99%;在中国城市工况下,马尔科夫模型预测控制比恒值预测控制的油耗减少了8.32%,比规则能量管理策略减少了13.16%。     

PV/T组件动态传热建模及温度预测

为进一步提高光伏光热一体化(PV/T)组件温度预测精度,基于集总参数法对PV/T组件传热机理进行动态建模。选取典型晴天及多云天气条件日进行实验,验证了该动态模型的准确性。实验结果显示,晴天及多云天气条件下数学模型预测值的最大相对误差分别为7.8%,7.6%;平均相对误差分别为4.31%,4.37%;绝对误差平均值为2.04℃,1.94℃。相比于已有的神经网络预测方法,数学模型的预测精度更高,预测周期更短。该模型可用于PV/T系统根据温度变化情况提前制定精确的控制策略,以优化系统运行期间的节能,也可用于建立PV/T系统整体的能量传递模型,实现热能、电能的协调控制及太阳能的梯级利用。     

辉县部分景区地质灾害危险性评估及防治措施研究

为了给辉县景区减灾防灾提供地质依据,根据实际工程概况,研究了辉县部分景区地质灾害危险性预测评估及防治措施,预测评估了工程建设中、建设后可能引发或加剧地质灾害危险性,建设工程自身可能遭受已存在地质灾害危险性;评估了地质灾害危险性综合分区以及根据地质灾害危险性、防治难度和防治效益,对评估区适宜性作出评价,提出了防治地质灾害的措施和建议。     

防护服是否可以兼顾安全与舒适

一次性防护服因穿着时间短、利用率低,在生产制造时并未考虑兼顾舒适性的问题新冠肺炎疫情期间,一线医护人员被防护服浸湿的头发、衣裤,被口罩勒破的脸颊频频出现在公众视野中。不少医护人员表示,每天最放松、舒服的时候,便是脱掉防护服的时刻。那么,是否有办法解决他们的困扰?防护服的防护效果和舒适性能否兼得?设计的初衷是短期使用东华大学研究院研究员王华平认为,一次性防护服因穿着时间短、利用率低,在生产制造时并未考虑兼顾舒适性的问题。     

小型特种精细化工过程自动化和信息化研究发展趋势探讨

针对采取小批量间歇性批次生产方式、工艺介质腐蚀性强、危险性大的小型特种精细化工生产工艺研究试验过程自动化、信息化程度不高，导致工艺研究试验中获取数据较少、过程机理研究不够透彻、人工操作多、安全风险高、研究试验消耗大及效率不高等问题，综述了期待通过智能控制、在线分析、模拟仿真和虚拟制造、工况监测及预测性维护以及信息管理和生产调度等关键技术的研究和应用，提高小型特种精细化工生产工艺过程的自动化和信息化程度，实现小型特种精细化工生产工艺过程的数字化、虚拟化和智能化，降低生产安全风险和试验消耗，提高小型特种精细化工生产工艺研究试验的成功率和效率，达到小型特种精细化工生产工艺过程的数字化设计和精准生产的目标。     

基于双应力加速寿命试验的关节轴承寿命预测与可靠性分析

自润滑关节轴承寿命主要是由衬垫的磨损性能决定的,但衬垫的磨损一般是非线性的,使得寿命难以预测。采用同时改变载荷和摆频2种应力的方法进行加速寿命试验,建立以pv值、磨损量退化数据为输入参数,寿命值为输出参数的灰色神经网络预测模型。经验证该预测模型对关节轴承寿命预测的最大误差仅为7.33%,平均误差仅为3.892%。对不同加速应力下自润滑关节轴承可靠性进行评估,结果表明,关节轴承的可靠性在L_(10)(可靠度为90%时的寿命)之前下降趋势缓慢,然后迅速下降,pv值越大可靠性下降越迅速;随着pv值的增大,关节轴承寿命近似呈指数下降,经验证可用逆幂率加速模型反映二者关系。     

基于负荷预测的0.4 kV配网低电压风险评估方法

我国现阶段的配电网网架结构依然十分薄弱,智能化水平低,缺乏先进的检测技术和高效的运维模式。在现阶段低压电气信息不开源的情况下,为解决0.4 kV配网无差别运维效率低的问题,文章分析了适用于低压配网状态评估的评价维度,并基于负荷预测结果提出了低压台区低电压风险评估方法,引入了微增容量所引起的压降比,实现对低电压风险的定期管控。该文对于优化低压配电网运维资源配置、指导低压配网差异化运维模式的建立,以及提高低压配电网运维整治效率具有一定的参考价值。     

陕西电网夏季降温负荷与温度相关性研究

以2011—2017年陕西电网8760负荷数据及气象数据为基础，结合陕西电网年、日用电负荷特性，科学合理选取春（秋）工作日、休息日作为基准计算负荷，利用线性和非线性回归分析方法对夏季降温负荷与气温之间的关系进行定性定量分析研究，在此基础上进一步划分温度区间，并对降温负荷展开分析，得出陕西电网夏季降温负荷与气温变化之间的幅值增减函数关系，对于后续基于空调负荷开展用电需求分析预测的研究具有重要意义。