Sr2CeO4的微波合成及其发光性能研究

采用微波辐射法合成了Sr2CeO4粉末,研究了微波辐射功率和加热时间对Sr2CeO4合成的影响,确定了微波法合成Sr2CeO4的最佳反应条件,并用X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)、荧光光谱等测试手段对Sr2CeO4的性能进行了测试。结果表明,Sr2CeO4属正交晶系,产品颗粒形状比较规则,分散性较好,粒径在0.6μm~1.2μm之间。荧光光谱测试表明,用eλx=270nm激发样品,其发射光谱为一宽带,最大峰位于468nm。以=λ468nm激发样品,得到的Sr2CeO4激发光谱也为一宽带,最大峰位于283nm,这个宽带来源于C e4 -O2-的电荷迁移。Sr2CeO4的荧光强度随辐射功率和时间不同发生变化,其中以功率560W、反应时间60m in时荧光强度最强。     

小范围无线控制网络的研究

随着微电子技术、计算机网络技术和通信技术的发展,无线控制网络日益成为互联网领域研究的热点之一.无线控制网络具有"无处不在"和节点数量庞大等特点,适用于军事、智能家居、环境监测和预报、医疗护理、建筑物状态监控、工业控制等领域.提出一种基于MSP430单片机和CC1100射频收发器组成的无线控制网络节点以及由这种节点构成的小范围无线控制网络.该无线控制网络功耗低、节点体积小、通信可靠、安装布置方便,可以广泛应用于无线数据采集和控制系统.     

一种新颖的模拟信号光电隔离方法

文中介绍了一种新颖的光电耦合器电路，能用普通的光电耦合器和简单的电路结构实现精度较高的模拟信号的光电隔离。传统的模拟信号光电隔离电路虽然能实现较高精度，但必须使用特殊的光电耦合器产品和多组互相隔离的电源。新方法克服了这些缺陷，有用普通光耦产品，只需要一组电源，同样能实现较高精度的模拟信号光电隔离，从而降低新设计的成本。新电路已成功地应用于便携式X射线机产品的电流采样电路中。     

电网碳排放因子研究方向与应用需求的演变进程

电网碳排放因子是温室气体核算体系中非常重要的一部分,对于减缓气候变化和实现碳中和具有至关重要的作用。当前,针对电网碳排放因子核算的研究已经向着更为准确、区域更为细化、且更具有时效性的方向发展。该文总结了温室气体核算体系关于电网碳排放因子的需求演变以及国内外企业常用的标准和选择方法,介绍了欧美政府现阶段采取的电网碳排放因子计算方法及需求演变,探讨了关于电网碳排放因子的研究进展和应用情况。针对美国和欧洲地区,分别介绍了斯坦福大学、加州大学戴维斯分校、美国国家可再生能源实验室等知名研究机构的典型科研进展。此外,还探讨了欧美公司在电网碳排放因子计算方法及应用场景方面的创新,包括宾夕法尼亚-新泽西-马里兰电力市场公司(Pennsylvania-New Jersey-Maryland Interconnection,PJM)、新英格兰独立系统运营商(Independent System Operator-New England,ISO-NE)、Watt Time等公司已经推出的电网碳排放相关应用与产品。最后,该文指出了我国开展分时分区电网碳排放因子研究与应用的必要性,并提出了相应建议,为我国电网碳...     

多核处理器环境下功耗感知的任务调度算法研究

采用big.LITTLE技术的ARM架构已经成为高效能处理器领域的热点研究对象,文章基于遗传基因算法设计了一种功耗感知的实时任务调度算法.算法基于动态电压频率调整技术(Dynamic Voltage and Frequency Scaling,DVFS)动态调整处理器电压以控制处理器动态功耗,在已知任务执行开销和通信开...     

云数据中心基于冷启动的调度方法研究

针对云数据中心冷启动带来的高延迟问题,文章分别提出了面向节能的虚拟机调度策略和面向服务质量的虚拟机调度策略.实验数据表明,和传统的调度方法相比,该调度策略极大地降低了由于冷启动带来的系统延迟,提高了系统的响应速度.另外,该调度策略在降低云数据中心能耗的同时,还有效地保证了系统的服务质量.     

壳聚糖季铵盐/水性环氧树脂体系的制备及性能研究

将壳聚糖季铵盐(QCS)水溶液与水性环氧树脂(WEP)共混,得到均一的QCS/水性环氧树脂体系。采用静置实验考察了QCS对水性环氧树脂体系稳定性的影响。以聚醚胺(PEA)固化WEP-QCS,通过示差扫描量热仪(DSC)分析了WEP-QCS-PEA体系的固化反应动力学,研究了QCS对水性环氧树脂固化反应的影响,确定了最优固化工艺为80℃/4 h+120℃/2 h。采用冲击实验分析了最优条件下固化样品的力学性能。结果表明,QCS/水性环氧树脂体系具有较好的稳定性,QCS的加入使体系反应活化能降低,当QCS质量分数为3%时,WEP-QCS-PEA体系的冲击强度为77.1 kJ/m²,较纯环氧树脂体系WEP-PEA固化物的冲击强度58.4 kJ/m²提高了32%。     

人工智能赋能源网荷储协同互动的应用及展望

构建新型电力系统是能源电力行业推动国家碳达峰、碳中和战略目标的关键举措。新型电力系统的主要特征之一是源网荷储高效协同,人工智能是实现源网荷储高效协同的重要赋能技术。该文对人工智能赋能源网荷储协同的应用需求与理论进行深入分析,并对源网荷储协同关键环节涉及的人工智能技术的应用现状、技术瓶颈及发展趋势,进行分析、总结和展望。提出以数字孪生为主要支撑框架的源网荷储协同应用体系,深入总结了功能要素、协同策略及人工智能赋能作用,并展望了人工智能赋能源网荷储协同的应用前景。期望该文对我国新型电力系统构建过程中人工智能的深度融合应用提供参考及启示。     

基于网格技术的电力企业信息资源整合方案

提出一种基于网格技术的电力企业信息中心资源整合方案。该方案首先针对电力企业信息中心的数据资源建立统一的数据模型,并定义了面向统一数据模型的数据服务,然后通过网格封装技术实现面向业务的服务开发,从而保证了服务模块的灵活组合,可以快速适应业务的变化,具有较强的灵活性和可扩展性。     

基于边缘智能的输电线路异常目标高效检测方法研究

输电线路异常目标所导致的故障已经成为造成输电线路停运的主要原因,对社会造成极大的经济损失。然而由于输电线路边缘侧设备算力、供电、通信资源受限,仍需将图像定时(如间隔30min)发送至数据中心进行处理,导致数据中心负荷重,检测漏报率高,应急处理能力严重不足。为此,文章构建了基于边缘智能的输电线路异常目标检测架构,并提出一种针对输电线路场景复杂背景复杂形状的异常目标检测模型,该模型基于改进型MobileNetv3网络精细化提取异常目标特征信息,然后利用多尺度目标检测网络YOLOv3融合高低维特征信息提升识别精度。进一步地,针对资源受限的边缘终端,基于贡献度感知通道剪枝策略,实现模型轻量化压缩,得到轻量化输电线路异常目标检测模型。最后,为了验证文章所提模型性能,与系列典型边缘侧模型进行对比实验,实验结果表明文章模型识别精度、推理速度均取得优异表现,并具备良好的泛化性和鲁棒性,实现了输电线路异常目标边缘侧高效检测。