计及源荷双侧不确定性的MES最优概率潮流研究

针对多能源系统（multi-energy systems,MES）源荷双侧不确定性问题,提出了一种改进的JAYA(modified JAYA,MJAYA)算法,计算多目标函数的最优概率潮流（probabilistic optimal power flow,POPF）。其次,研究了多能源系统各子系统的数学模型、约束条件和4个目标函数的POPF表达式,利用价格惩罚因子和加权参数将多目标函数转化为单目标函数。最后,在DIgSILENT/Power Factory仿真软件IEEE 39节点系统中,计算接入新能源前后的系统参数和目标函数值并与文献中其他方法进行了比较,验证所提方法的有效性。仿真结果表明,新能源接入后系统总目标函数最优解降幅为2.2%,且新能源渗透率40%时系统性能最佳,总目标函数值经济环境效益最优。     

推动装备数字化迈向发展新阶段

<正>装备数字化是推动制造业数字化转型、发展智能制造的重要基础,可直接反映出一个国家的制造业发展水平。赛迪研究院先进制造研究中心认为,我国装备数字化水平目前仍有很大的发展空间,未来应找准发力点,推动其进入规模化发展新阶段,筑牢制造业发展基石。国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》提出,我国要大力推动装备数字化。装备数字化是推动制造业数字化转型、发展智能制造的重要基础,可直接反映出一个国家的制造业发展水平。我国装备数字化发展现已具备一定的基础,     

呷村银多金属矿数字化建设的探讨

介绍了数字矿山的涵义,以及呷村银多金属矿数字化建设的技术背景、数字化建设的现状。论述了建设数字矿山的必要性。提出了呷村银多金属矿数字化建设的步骤和内容。     

基于多标签语义关联关系的微博用户兴趣建模方法

微博用户利用标签信息表征其兴趣及属性,通过分析微博用户标签特点以及现有微博推荐方法的局限性,提出一种改进的基于多标签语义关联关系的微博兴趣建模方法。为了解决现有加标方法忽略了语义关联及多标签间关联的问题,首先通过计算标签对在微博用户集合中的共现频率得到标签对语义内联关系;其次构建由标签对连接词组成的路径,通过共享熵进一步计算标签对语义外联关系;最后将两者结合得到标签对语义关联关系矩阵,由此来对用户 标签矩阵进行更新,得到基于多标签语义关联关系的微博用户兴趣模型。以新浪微博公开API抓取的大量微博信息作为实验数据,进行了一系列的实验和分析,结果表明本文构建的用户兴趣模型具有较好的性能。     

静态输出反馈控制的一种数值解法

在基于目标函数线性化的序列线性规划矩阵方法（SLPMM）的框架下,研究了线性时不变系统静态 输出反馈（SOF）H￥ 控制问题的数值解法,提出了一种改进的SLPMM 算法：通过求解一个LMI 特征值问题得到 SLPMM 算法的初始解,减少了运算的迭代次数,并同时给出了对H￥ 范数的一个初始估计．文中给出了基于该算法 的静态输出反馈H￥ 控制问题的详细求解步骤,最后用一个飞机纵向控制器的设计实例说明算法的有效性．     

β-淀粉样多肽自聚集抑制剂的电化学筛选方法研究

β-淀粉样多肽（Amyloidbeta,Aβ）的聚集物具有神经细胞毒性,可导致神经元凋亡,从而诱导阿尔茨海默症（Alzheimer’s disease,AD）的发生。能够抑制AB自聚集行为的化合物称为AB自聚集抑制剂。该抑制剂可抑制Aβ有毒聚集物的产生,从而降低Aβ所引起的神经细胞毒性,对AD病有一定的治疗效果。因此。筛选AB自聚集抑制剂对于AD的治疗有着重要的意义。在数以千万计的化合物中,要筛选出对Aβ自聚集有抑制效果的化合物需要借助众多的仪器和研究方法。该文总结了筛选AB自聚集抑制剂的几种方法．重点综述了几种低成本、快速、灵敏的电化学筛选方法。Aβ自聚集抑制剂的筛选对临床上AD病的治疗提供了理论基础,为治疗AD病这一复杂科学问题的研究起到了促进作用。     

基于机器学习的文本分类技术的研究

基于机器学习的文本分类是近年来信息检索领域的热门研究技术,并且取得了较大进展.本文对文本分类的定义、文本表示进行了详细的阐述,介绍了SVM等一系列机器学习的文本分类方法和文本分类效果评估手段,指出了进一步的研究方向.     

NS对称密钥认证协议安全性分析

安全协议的形式化验证与分析已成为国际研究的热点.本文应用BAN逻辑研究Needham-Schroeder对称密钥认证协议,指出该协议存在的安全缺陷,利用消息新鲜性对其进行相应改进,并在BAN逻辑下形式化证明改进的协议可以满足安全目标.     

基于组合特征的集装箱箱号识别法

为准确、高效地识别集装箱箱号,提出一种基于组合特征实现箱号识别的方法。对分割好的字符二值图像预处理后提取孔洞特征、凹凸特征、跳变特征、笔画特征等,利用树形分类器进行分类识别,并结合箱号自身的校验规则进行验证、识别。该方法不需要对字符图像做复杂的细化处理,提高了运算速度,避免了细化造成的字符畸变。实验结果表明,该方法平均箱号正确识别率可以达到93%,每箱号(11个字符)平均识别时间为0.065s。     

考虑数据时变性的主动配电网动态网络重构

目前的配电网网架重构主要考虑停电发生时刻单场景下的电网信息,但实际上贯穿于整个故障修复时期,仅考虑停电发生时刻的电网信息可能造成后续时段电网过载,因此本文提出计及数据时变性的动态网络重构方案。本文以分布式电源大规模接入下的主动配电网为研究对象,首先基于贪婪法思想提出单一场景下的网络重构方法,然后利用负荷及各类分布式电源的预测信息,以故障排除周期内能量损失最少为目标建立基于连续场景考虑数据时变性的动态网络重构模型。同时本文引入滚动优化的思想,对动态网络重构方案进行纠偏,以适应分布式电源的随机波动。最后,通过仿真分析,论证了分布式电源对优化系统恢复方案的作用,说明了所提模型和方法的有效性。