光伏阵列故障诊断的可解释性智能集成方法

针对现有光伏阵列故障检测和诊断智能方法存在的泛化性不强、可解释性差的问题,提出了一种可解释性智能集成方法。对采集的光伏阵列输出时序电压、电流波形进行特征挖掘,并将多个已成熟应用于光伏故障诊断的智能算法作为不同基学习器与元学习器,构建结合不同智能算法优势且更具泛化性的Stacking集成学习模型;以沙普利可加性特征解释方法为总框架,并结合局部近似可解释性方法,对模型训练过程与结果进行解释分析,通过获取各特征的贡献、分析该集成模型的决策机制,并了解其如何进行诊断,提高其可靠度和可信度。算例实验结果表明,所提可解释性智能集成方法在不同规模数据集的测试中均实现了高精度的故障诊断,模型的可解释性结果表明由该智能集成模型建立的故障特征和诊断结果的映射遵循物理见解,增强了智能方法的可信度和透明性。     

叠合楼板在学校项目中的施工应用

叠合楼板系统结合了预制楼板系统与现浇楼板系统的优势,并以其独特的结构优势而获得广泛应用。结合学校类项目叠合楼板施工案例,总结分析叠合楼板的建造关键技术及创新措施,可为今后同类型体系的施工提供借鉴。     

150t/h循环流化床锅炉冷态试验分析

针对某热电厂新建的150 t/h循环流化床锅炉,介绍了流化床锅炉冷态试验的内容及方法,通过测定布风板、料层及返料器阻力,确定了最小流化风量(风压)及返料风量(风压),同时对布风均匀性、分离器及返料器的工作状况进行了测试和分析,为锅炉的顺利点火及稳定运行提供了依据。     

基于核壳型量子点的生物传感器在真菌毒素检测中的应用进展

真菌毒素是真菌产生的有毒次生代谢物,其广泛存在于被污染的食物中,其中黄曲霉毒素已被认定为天然存在的剧毒致癌物。鉴于真菌毒素污染给人类健康与安全带来的风险与危害,发展低成本、快速、高效的检测方法以确保食品安全,具有重要的现实意义。已有大量研究者构建了基于单一量子点或其他荧光材料为荧光探针的生物传感器用于检测真菌毒素,并且从材料、检测方法和生物传感器等角度进行了详细的检测。然而,目前并没有系统地阐述核壳量子点构建的生物传感器在真菌毒素中的应用报道,因此,本文主要从基于核壳量子点构建的免疫电化学发光传感器、适配体免疫电化学发光传感器、免疫荧光传感器、适配体荧光传感器和试纸条传感器在真菌毒素中的应用进展进行阐述,首次系统地阐述了核壳型量子点生物传感器在真菌毒素分析检测中的研究进展,以期为同类研究提供一定的理论依据。     

考虑电-水需求响应的售电公司现货市场运营策略

需求响应是售电公司应对各种不确定性因素和提高收益的重要工具。考虑供水服务商(water supply service company,WSSC)与普通柔性负荷功率转移能力的互补优势,文章首先提出一种售电公司对WSSC和普通柔性负荷的调度方案和激励补偿策略;然后,利用条件风险价值作为风险度量工具,建立协调WSSC和普通柔性负荷参与需求响应的售电公司运营决策模型;最后通过具体算例验证所提策略和模型的有效性,售电公司现货市场购电费用平均下降6.59%,WSSC用电费用下降2.39%,柔性负荷用户用电成本平均下降3.47%。此外,考虑电-水需求响应使得售电公司利润波动减小,更利于售电公司的健康运营。     

基于虚拟储能聚合建模的需求侧资源随机动态优化方法

随着高比例分布式新能源的接入,配电网运行的随机性不断增大,充分挖掘需求侧资源的灵活可调特性,对于改善电网运行的安全性和经济性意义重大。文章首先提出一种基于虚拟储能模型的需求侧资源优化运行架构,将需求侧资源的随机动态优化问题建模成一个多时段随机序贯决策问题,进而提出一种随机动态规划方法进行求解。所提方法通过构造值函数避免进行期望值的计算,并采用数据驱动的方法对值函数进行训练,得到收敛的近似值函数,将其投入在线运行可得到需求侧资源的优化调度决策,从而避免了系统的多重不确定性因素。通过仿真算例验证该方法可避免电价、电动汽车等数据预测误差的影响,在计算效率、计算精度以及面对多重不确定性因素决策方面具有优越性。     

基于图数据分割的子图集成学习方法及在电价预测领域的应用

目前的日前电价预测模型往往在欧式空间下进行建模,而许多研究表明图神经网络技术在各领域都具有优良的性能,但存在难以叠加多层以及鲁棒性不强等问题,因此,为进一步提升电价预测精度及图神经网络算法性能,提出基于图数据分割的子图集成学习方法,算法首先通过对区域电价多源信息进行图数据建模,形成具有边信息和节点信息的电价图数据,然后借鉴集成学习的思想,通过将电价图数据进行分割,形成多个子图数据,利用图卷积对每个子图进行图学习,最后将每个子图学习结果进行聚合,形成一层多子图学习层,所提方法适用于不同的图卷积核以及不同的下游任务场景,最后为日前电价预测任务构建预测模型。利用美国电力市场的运营数据进行算例分析,通过与对照算法对比及不同的图卷积核对比,证明所提算法具有更好的预测精准度。     

基于十字形天线阵列的目标参数估计算法

阵列信号处理技术中的信源个数和信源参数估计是非常重要的研究方向,为降低二维ESPRIT算法的计算复杂度．以均匀十字阵列为研究模型．在多级维纳滤波器前向分解特性的基础上．提出了一种新的二维信源个数及信源参数的估计方法。该方法无需进行谱峰搜索,在对信源的方位角和俯仰角进行估计时．不需要计算相关函数,也不需要进行相关函数的特征值分解或奇异值分解。降低了运算复杂度,同时还能够对信源个数进行有效估计,仿真实验证明了该算法的有效性。     

低温甲醇洗系统酸性气提浓改造

我公司500 kt/a甲醇装置净化工序采用鲁奇低温甲醇洗工艺对变换气进行脱硫脱碳,设计变换气处理能力为215 600 m3/h。在实际生产中,低温甲醇洗系统存在送往硫回收的克劳斯气体量大、H2S含量低等问题。对此通过原因分析,     

达钢集团年产20万吨焦炉煤气制甲醇项目投产

四川省达州钢铁集团有限责任公司2010年9月正式兴建年产20万吨焦炉煤气制甲醇项目,2012年3月甲醇装置建成并进入开车阶段,4月4日产出粗甲醇,4月5日顺利产出精甲醇,产品经检验属国内优等品,且达到美国“AA”标准。