基于太阳能光热发电的热化学储能体系研究进展

太阳能光热发电对缓解化石能源的紧张和减少碳排放具有深远的意义,大规模高温储热是太阳能光热发电的关键,热化学储能由于储能密度高等优势在太阳能光热发电领域具有广阔的应用前景。本文综述了热化学储能的基本原理和特点,详细介绍了几种有前景的热化学储能体系及其研究现状,其中包括金属氢化物储能体系、碳酸盐储能体系、氢氧化物储能体系、金属氧化物储能体系等,并总结了各种储能体系现存的问题。最后,针对热化学储能存在的问题,指出了未来热化学储能的研究方向。     

基于大规模城市电能质量监测系统的可再生能源测量数据统计分析

以光伏电站和风电场为代表的可再生能源会带来大量电能质量问题,导致对电网的污染.为了分析这一污染情况,介绍了一套已经在近几年投入使用的大规模城市电能质量监测系统.通过运用这一新技术,介绍了上海大规模光伏电站和风电场电能质量状况的长期监测数据并对其进行了统计分析.     

一种改进的超临界二氧化碳燃煤发电系统及其(火用)分析

常规超临界二氧化碳燃煤发电系统缺乏快速精确的锅炉气温控制方法,锅炉热效率和?效率较低。对此,提出了1种改进的一次再热分流再压缩超临界二氧化碳燃煤发电系统。采用Aspen Plus建立了原系统和改进系统的稳态模型,对2种系统进行了详细的?分析对比研究。此外,还对新系统的锅炉喷气减温方法的调温特性进行了研究。结果表明:与原系统相比,新系统的锅炉?效率和系统?效率分别为53.41%和48.24%,分别增加了2.76百分点和2.32百分点,提高均很显著;新系统中一次气和二次气2级喷气减温点A1和A2、B1和B2的气温调节范围分别为0~16.96 ℃、0~19.44 ℃、0~19.43 ℃和0~21.03 ℃,能够满足锅炉工质温度快速精确调节的要求。     

基于CFD方法的柱形高速混床布水装置研究

为解决柱型高速混床布水装置偏流带来的周期制水量偏低问题,采用计算流体动力学（CFD）方法对布水装置的效果进行了数值模拟研究,提出了能够准确模拟树脂层流动的多孔介质模型参数,确定了以混床布水的速度均匀性指数作为混床性能评价的依据。针对现有多孔板拧水帽式布水装置的缺点,提出了加强型两级和双层多孔板2种新型布水装置,经过进一步优化参数后,提高了混床布水均匀性指数,周期制水量达到了设计值的1.25倍以上。     

改进量子交叉免疫克隆算法及其应用

根据不同交叉算子的互补特性,提出了改进量子交叉免疫克隆算法(improved quantum crossover immune cloanl algorithm, IQCICA)。交叉算子由具有深度挖掘和广度挖掘特征的两种算子组成,并通过适当的参数控制两种算子的选择。将该算法应用于著名的组合优化问题-旅行商问题(traveling salesman problems, TSP),并将计算结果与其它算法进行了对比分析。仿真结果表明,混合量子交叉免疫克隆选择算法能有效平衡全局和局部搜索能力,有着较好的收敛速度和稳定性。     

电泳沉积纳米粒子增强树脂基碳纤维复合材料界面性能的研究进展

介绍了电泳沉积的基本原理,纳米粒子悬浮液的分散机制,并详细讨论了电泳沉积碳纳米管、氧化石墨烯、二氧化硅、纳米纤维等纳米粒子在碳纤维增强树脂基复合材料界面改性方面的研究进展。     

民族地区英语教育中民族文化角色思考

随着英语教育在中国的普及,其负载的英语文化弱化了少数民族外语教育中的民族文化角色,使得跨文化对话严重失衡。从教师、教材及课程设置等方面来探索并诠释民族文化角色,对民族地区外语教育如何真正实现跨文化对话、构建和谐文化生态提出了建议。     

基于Light GBM与组合赋权的库存电表资产精益化管理

为提高电能表库存资产管理水平,以某公司各县级库房为例,分析库房管理风险和资产账实风险。使用Light GBM算法建立异常资产识别模型,能在电能表计量数据中准确识别出异常的电表资产,准确度达91%,查全率为72%。构建库房风险评价指标体系,使用组合赋权评价库房管理风险,评价结果与预期一致。该方法可支撑库房资产盘点和库房管理绩效考核,提升库存管理的智能化程度。     

面向最大使用效益的充电站网络优化方法

我国政府目前已建成一定规模的充电站网络.针对充电站网络利用率低,存在大量冗余站点和电动汽车充电难等问题,提出了一种数据驱动的充电站网络优化方法.首先,该方法模拟电动汽车充电行为,对不同时间戳内的充电站分别建立队列系统,进而估计充电站间的到达率情况.在此基础上,分析城市电动汽车的充电行为空间特征,用于挖掘城市电动汽车的充...     

最大流信任关系发现方法?

从互联网海量信息中快速准确地获取有效的信息变得非常重要。依据用户间信任关系给出推荐是一种非常有效的快速获取信息的方法,然而用户间信任关系通常非常的稀疏,很难为用户找到合适的信任关系,极大地影响了推荐效果。提出将扩展用户信任关系的过程转化成求解用户间信任最大流的问题,通过求解用户集合中的最大流得到用户信任关系。在Epinions数据集上的实验结果表明,基于最大流求解的信任关系给出的推荐比基于概率的矩阵分解、社会推荐、基于信任和不信任推荐方法有更好的效果。