基于多源数据图表示学习的风电出力预测方法

高精度的风电出力预测技术是实现碳中和的关键技术之一,随着智能电网的逐步建设,风电出力预测系统逐步从分散模式趋向于集中模式,其表现为一个系统集成多个风电场站的数据和模型。传统预测方法无法较好地处理这种大数据融合场景,也无法较好表征多个风电场站之间的关系,因此,提出了基于多源数据图表示学习的风电出力预测方法。通过基于Stacking集成学习框架思想和图理论对多个风电场站形成的特征数据构建图数据,其中,图数据的节点为历史风电出力数据、基础方法预测值数据以及气象、位置等多源数据,边为多个风电场站之间的相关性,从而实现对多个场站数据的融合表征。最后搭建残差图卷积神经网络对所构建的图数据进行学习训练,并通过公开数据集验证了所提算法具有更好的结果。     

数据与知识联合驱动的人工智能方法在电力调度中的应用综述

数据与知识联合驱动的人工智能方法是利用数据驱动和知识驱动各自优势、取长补短形成的一种更优的联合方法。文中对联合驱动方法的特点和现状进行了分析,并对其电力调度重点应用场景进行了分类统计。总结了各类场景中联合方法的创新性、相较于单一方法的提升以及应用优势。归纳出了电力调度数据与知识联合驱动方法的3种联合建模方式：数据驱动优化知识驱动、知识驱动辅助数据驱动、数据驱动与知识驱动混合模式。最后,从准确性和高效性的平衡、有效性、可靠性等5个维度讨论了联合建模时存在的挑战性问题,对联合驱动方法在电力调度中的适用场景进行了总结及展望。     

非接触IC卡基站BPSK解调电路的锁相设计实现

文章提出了一种基于数字锁相技术的BPSK数字解调电路的设计方案，详细描述了典型模块的设计思路。该电路可应用于符合ISO／IEC 14443 B类的非接触IC卡系统基站，采用0．8μm CMOS工艺实现，设计工作频率为13．56MHz，数据流率为106kbps。文中给出了利用Cadence LDV前后仿真以及Hspice模拟的波形，以及CPLD验证和实际流片后的测试结果。     

重组戊型肝炎病毒抗原工程菌的发酵及表达产物的纯化

目的建立重组戊型肝炎病毒抗原工程菌的发酵和目的蛋白纯化工艺。方法在三角烧瓶中,探讨不同的诱导剂浓度和培养基对菌体密度和目的蛋白表达量的影响;在10L发酵罐中,探讨诱导时间、补料方式、溶氧量对菌体密度和目的蛋白表达量的影响。根据目的蛋白的理化特性建立纯化工艺。结果重组HEV抗原工程菌在10L发酵罐分批补料培养中,采用0·1mmol/L的IPTG诱导4h,目的蛋白表达量约为25%,目的蛋白产率约为2·88g/L,且以包涵体形式存在。经过对包涵体粗纯、复性、纯化,SDS-PAGE分析,纯度可达95%以上。结论建立了周期短、产率高且稳定可靠的发酵及纯化工艺,为重组HEV抗原的大规模生产奠定了基础。     

重组大肠杆菌不耐热肠毒素B亚单位表达条件的优化及其佐剂作用

目的优化重组大肠杆菌不耐热肠毒素B亚单位(LTB)的表达条件,并检测其黏膜佐剂作用。方法通过向LB培养基中添加葡萄糖(终浓度为0.5%)、低温培养诱导等方法诱导LTB的表达;采用阳离子交换法对目的蛋白进行纯化;以LTB作为佐剂进行免疫试验。结果可溶性重组大肠杆菌不耐热肠毒素(LTB)的表达量明显提高,纯化后蛋白含量达95%以上,经纯化的LTB作为三价流感裂解疫苗或gD抗原的佐剂免疫BALB/c小鼠,可提高小鼠血清及黏膜的抗体水平,且其效果与铝化剂及福氏佐剂相当或更高。结论优化了LTB的表达条件,且表达的LTB具有较强的黏膜免疫佐剂作用。     

EDTA在重组Fc融合蛋白纯化工艺中的作用

为了研究EDTA在FGF21-L-Fc融合蛋白纯化工艺中的作用,将样品以是否添加EDTA及其添加方式分为3组,选用阴离子交换介质Q Sepharose Fast Flow和分子筛介质Superdex 200层析技术纯化了3组蛋白,使用非还原非变性SDS-PAGE、SEC-HPLC以及RP-HPLC分析和检测三组蛋白的纯度。研究发现,含EDTA缓冲液组、添加EDTA干粉组和无EDTA组的非还原非变性SDS-PAGE的纯度分别为99.61%、99.02%和98.90%;SEC-HPLC纯度分别为99.39%、99.00%和98.53%;RP-HPLC纯度分别为99.01%、98.83%和97.51%。结果表明,在FGF21-L-Fc融合蛋白纯化过程中添加EDTA在保持蛋白质稳定性的基础上能提高其纯度。