四川美术学院图书馆的绿色照明设计

以川美图书馆照明工程为例,介绍照度标准和照明质量等参数以及智能照明在图书馆照明设计中的应用。     

图书馆照明的调光设计

合理地节约用电已经成为节约能耗的主要内容.在满足照明质量的前提下,合理地对图书馆内照明进行调光,可节省大量的电能.分析了图书馆照明调光的各个环节,给出了图书馆照明常用光源的特点和照明质量的基本要求,描述了调光原理、调光方式以及采用调光设计所带来的优越性.     

现代大型图书馆的电气设计

总结了现代大型图书馆的电气设计特点,分别对供配电系统、照明设计、电气消防与安防设计、通信网络综合布线系统及楼宇自控系统进行了分析和介绍,以期为设计人员提供参考。     

光，一种空间视觉意义的传达 中央美术学院图书馆室内及照明改造

中央美术学院图书馆建馆历史悠久,藏书以中外美术专业书刊为主,社科类图书为辅,尤以艺术类图书画册最为丰富。图书馆建筑面积约6000m2,阅览座位400余席,主要设有艺术图书阅览室、期刊社科图书阅览室、外文图书阅览室、电子阅览室以及艺术中心书库、线装书库、珍本书库等。中央美术学院于2002年迁入望京新校区。新校区的一期工程从校园规划、建筑设计到景观、室内做了“一步到位”的精心设计。然而,“一步到位”的设计思路在使用过程中往往会出现原来设计未顾及的问题,这种问题在中央美术学院新图书馆阅览室开放使用以来一直存在,尤其以照明问题最为突出。2009年,学校决定对图书馆阅览室的室内和照明进行改造设计。     

基于各电网子公司职能的智能电网三层空间架构探讨

提出了一种将智能电网分为三层空间架构的设想,充分考虑了当前电网建设完成情况及各电网子公司职能分工。第一层为智能控制中心,执行电网大区智能调度的职能;第二层为智能输电网控制层,执行智能输电职能;第三层为智能配电网和智能控制终端。将各电网子公司按空间分层能够缩小不同子公司间智能电网建设中不同步带来的不利影响,避免设备功能上的重复,能够降低各电网子公司采用不同厂家设备带来的不便,加快智能电网的建设进度,使当前电网向智能电网发展的过程中避免浪费资源。     

基于各电网子公司职能的智能电网三层空间架构探讨

提出了一种将智能电网分为三层空间架构的设想,充分考虑了当前电网建设完成情况及各电网子公司职能分工.第一层为智能控制中心,执行电网大区智能调度的职能;第二层为智能输电网控制层,执行智能输电职能;第三层为智能配电网和智能控制终端.将各电网子公司按空间分层能够缩小不同子公司间智能电网建设中不同步带来的不利影响,避免设备功能上的重复,能够降低各电网子公司采用不同厂家设备带来的不便,加快智能电网的建设进度,使当前电网向智能电网发展的过程中避免浪费资源.     

基于侧窗采光的办公空间昼间照明节能控制策略研究

文章基于天然采光的特性研究及基于天然采光的办公照明光环境研究,结合环境行为学、心理学等相关理论研究结合天然采光的人工照明控制曲线。研究天然采光和人工照明相协调的节能、高效舒适的控制策略,创造舒适、健康、高效、节能、绿色的办公空间昼间光环境。     

光的属性--以及办公空间所拥有的

作为照明设计师,我们都曾考虑过光对人类所产生的影响,以及对生物生理和心理带来的一系列改变。然而作为光的使用者,我们往往将光所带来的便利视为理所当然。众所周知,不良的光照环境,尤其是在工作场所的不良照明,往往会引发工作效率低下或者引起健康失调。     

基于单/多智能体简化强化学习的电力系统无功电压控制

为了快速平抑分布式能源接入系统产生的无功电压波动,以强化学习、模仿学习为代表的机器学习方法逐渐被应用于无功电压控制。虽然现有方法能实现在线极速求解,但仍然存在离线训练速度慢、普适性不够等阻碍其应用于实际的缺陷。该文首先提出一种适用于输电网集中式控制的单智能体简化强化学习方法,该方法基于“Actor-Critic”架构对强化学习进行简化与改进,保留了强化学习无需标签数据与强普适性的优点,同时消除了训练初期因智能体随机搜索造成的计算浪费,大幅提升了强化学习的训练速度;然后,提出一种适用于配电网分布式零通信控制的多智能体简化强化学习方法,该方法将简化强化学习思想推广形成多智能体版本,同时采用模仿学习进行初始化,将全局优化思想提前注入各智能体,提升各无功设备之间的就地协同控制效果;最后,基于改进IEEE 118节点算例的仿真结果验证了所提方法的正确性与快速性。     

基于矢量空间最小励磁电流的电机节能研究

文中提出一种基于矢量空间的最小励磁电流的变频调速系统节能控制方案；对异步电动机矢量控制系统取得定子电流最小值的原理进行了证明；针对异步电机轻载运行进行基于矢量空间的最小励磁电流法仿真实验。理论分析与仿真实验表明，该节能控制方案不增加系统硬件成本，根据电动机的负载状态对励磁电流进行调节，使定子电流达到最小值，从而达到节能的目的。当负载率为14%时，节能率可达9%。实验结果表明本文控制方案不仅能使中小功率异步电动机轻载运行时节能，还使其电磁转矩振荡减小。     

一类连续状态与动作空间下的加权Q学习

针对连续状态与动作空间下的控制问题,提出了一类连续状态与动作空间下的加权Q学习算法,应用改进的增长神经气算法动态构建径向基网络的隐合层,实现状态空间的自适应构建。在基于径向基网络实现的标准Q学习基础上,利用加权Q学习算法用以解决具有连续动作输出的控制问题。仿真实例验证了所提算法的有效性。     

基于CEQ(λ)强化学习算法的微电网智能发电控制

针对微电网孤岛运行模式下新能源发电强随机性导致的系统频率波动,提出了基于多智能体相关均衡强化学习(Correlated Equilibrium Q(λ),CEQ(λ))的微电网智能发电控制方法。在所搭建含有光伏发电、风力发电、小水电、微型燃气轮机和飞轮储能的微电网负荷频率控制(Load frequency Control,LFC)模型基础上,以频率偏差作为状态输入,提出了一种微电网孤岛运行模式下的CEQ(λ)智能发电控制器。仿真结果显示,与PI控制、单智能体R(λ)控制相比,CEQ(λ)控制器具有更好的在线学习能力,能显著增强孤岛微电网的鲁棒性和适应性,有效提高了频率的考核合格率。     

通过设计学习：持续专业教育——及其在了解照明设计职业方面的作用

信不信由你,很多世界各地的专业照明设计师不知道什么是CPD,更不用说认识到它作为一个让照明设计职业获得认可的关键条件的重要性。     

琼南地区学生英语学习的障碍因素及对策

通过以调查问卷、录音访谈和听课观摩等形式探讨琼南地区学生在英语学习中的诸多困难和障碍因素及成因。结果发现,由于当地方言交错、语言环境复杂、基础教育落后、学生缺乏恒心和毅力等等原因,造成当地学生英语基础薄弱、学习松懈懒散、上进心不足、竞争意识薄弱。针对这种情况提出了要培养适应时代和当地需求的英语复合型人才,必须切实提高基础教育水平,培养学生良好的英语学习心理,并采用先进的英语教学模式。     

基于深度Q学习的强鲁棒性智能发电控制器设计

在现代互联大电网背景下,研究了多区域强鲁棒性的智能发电控制策略。在Q学习的架构下,将深度神经网络的预测机制作为强化学习的动作选择机制,提出了一种具有强鲁棒性的深度Q学习算法,设计了基于该算法的智能发电控制器。针对智能电网下的智能发电控制问题,在多智能体系统的框架下采用所提深度Q学习算法进行控制,并与传统的PID、Q学习和Q(λ)算法进行对比。在IEEE标准2区域和以南方电网4区域为背景的仿真模型(采用了23 328种不同模型参数)中进行数值仿真,仿真结果验证了所提深度Q学习算法的可行性和有效性,也验证了所设计控制器的强鲁棒性。     

琼南地区学生英语学习的障碍因素及对策

通过以调查问卷、录音访谈和听课观摩等形式探讨琼南地区学生在英语学习中的诸多困难和障碍因素及成因。结果发现,由于当地方言交错、语言环境复杂、基础教育落后、学生缺乏恒心和毅力等等原因,造成当地学生英语基础薄弱、学习松懈懒散、上进心不足、竞争意识薄弱。针对这种情况提出了要培养适应时代和当地需求的英语复合型人才,必须切实提高基础教育水平,培养学生良好的英语学习心理,并采用先进的英语教学模式。     

基于类别空间约束的弱监督卷积神经网络特征学习算法

传统卷积神经网络虽然具有较好的应用准确度,但是其的主要缺陷是效率低,为解决这一问题,弱监督算法被提出,现有的弱监督学习算法标记训练样本较少,效率较理想,但是仍然存在误分类率较高等不足。为了同时满足高效率和高精度的要求,本研究结合了弱监督算法和卷积神经网络,提出一种基于类别空间约束的弱监督卷积神经网络特征学习算法。首先,建立弱监督卷积神经网络特征学习算法的网络模型;其次,通过对空间加以约束,使标记样本和未标记样本建立一定的联系,从而实现特征空间聚类;最后,利用模型训练样本数据,实现基于类别空间约束的弱监督卷积神经网络特征学习算法的设计。实验结果表明,所提方法误分类率达到5%,分类耗时不超过0.4 ms,能够更好地开展特征学习。     

基于综合效用函数和动态策略空间的发电商竞价模拟方法

已有的基于智能代理的发电商竞价模拟研究多集中于单一决策目标,缺少多重决策目标的分析建模,此外在代理学习过程中,策略空间一般是固定的,缺乏灵活性。为此,提出一种基于综合效用函数和动态策略空间的发电商竞价模拟方法,同时结合强化学习中的RE-learning算法,实现对其竞价行为的模拟。仿真结果表明,所提方法能探索到更优的均衡点,同时可模拟发电商对总体收益和机组相对利用率间的综合考虑行为。     

基于R(λ)学习的孤岛微电网智能发电控制

通过研究各种分布式电源的发电特性,搭建了含风电、光伏发电、飞轮储能、小水电、微型燃气轮机与负荷的微电网负荷频率控制(Load Frequency Control, LFC)模型,其中小水电和微型燃气轮机为调频机组。将大型互联电网中的集中式自动发电控制(Automatic Generation Control, AGC)原理引入微电网,并结合基于平均报酬模型的多步R(?)学习算法,提出了一种孤岛运行模式下基于强化学习的AGC控制器,以实现对微网的智能发电控制与频率调整。仿真试验分析表明,与PI控制、Q学习和Q(?)学习相比,所提出的R(?)控制器具有快速收敛特性和良好的动态性能以及较强的模型适应性。     

基于恒定开关频率空间矢量调制的永磁同步电机直接转矩控制

文中分析了永磁同步电机直接转矩控制中转矩、磁链快速动态响应与其稳态脉动之间矛盾的关键问题，提出并深入分析了一种采用空间电压矢量调制、实现简单的解决方式，即采用电压调制获得空间电压矢量的优化组合，实现转矩、磁链误差的精确补偿，进而达到高性能的直接转矩控制效果，同时保证功率器件开关频率恒定。仿真和实验结果证明，引入空间矢量调制概念后，在保持优异动态响应特性不变的条件下，可有效提高永磁同步电机直接转矩控制系统的稳态运行性能，同时系统开关频率近似恒定。