太阳能光热发电技术成熟度预测模型

研判光热发电(concentrating solar power, CSP)技术发展进程,可为全球能源互联网规划和建设提供重要参考依据。建立基于S型曲线的光热发电技术成熟度(global energy interconnection, GEI)预测模型,通过整理分析光热发电技术专利信息,对模型参数进行回归分析,进而预测未来典型年份光热发电的技术成熟度,并分析政策驱动和资金投入对光热发电技术发展进程的影响。研究表明,当前光热发电技术成熟度较低,仍处于技术发展期的初级阶段,预计在2032年左右,全球光热发电技术高度成熟,将进入大规模商业化应用阶段,在北非、南美洲东西海岸、我国西部等地区推进大型光热电站建设,支撑全球能源互联网构建。     

蛋白质-RNA对接中打分函数设计及RNA结合位点识别研究进展

分子对接是目前研究蛋白质-RNA相互作用与识别的有效方法之一.其中,打分函数的合理设计与分子结合位点的准确识别对成功预测蛋白质-RNA复合物结构至关重要.结合小组的工作,对用分子对接方法预测蛋白质-RNA复合物结构中所涉及2个关键性问题(即分子对接打分函数的设计和RNA结合位点的预测)及研究进展进行了回顾,并对几种常用的方法进行了比较.最后分析了这两方面研究目前所存在的主要问题,并对未来的发展方向进行了展望.     

CAPRI第32～37轮竞赛中蛋白质复合物结构的预测和评估

为了探究蛋白质复合物的结构与相互作用,建立了蛋白质的分子对接方法,从2014年起参加蛋白质复合物结构预测竞赛的预测和打分竞赛.该方法首先采用结构模建方法预测单体蛋白质分子的结构,通过快速傅里叶变换进行全空间构象搜索.然后,优化蛋白质复合物构象,并采用全原子统计势函数进行评价.总结第32~37轮CAPRI竞赛结果发现,该方法在T104、T105、T111和T118比赛中挑选出了L_(RMSD)小于2.0×10~(-10)m的近天然结构.通过对比其他国际优秀课题组的方法,分析预测和打分比赛中取得的成绩和不足之处,并为后续的研究提出了改进方案与建议.     

基于SCAD-ESN的时间序列预测模型

回声状态网络（ESN）是一种重要的时间序列预测方法,但在训练数据存在噪声或野点情况下,ESN将会出现过拟合问题。针对该问题,提出基于平滑消边绝对偏离罚函数的回声状态网络（SCAD-ESN）模型。不同于在模型中加入岭回归、L₁范数罚函数及小波降噪等常规方法,该模型利用SCAD罚函数对变量进行选择,将小变量置为零以满足变量稀疏性,将大变量直接置为常数,从而能够很好地解决ESN过拟合问题并满足近似无偏估计。对于SCAD罚函数的非凸函数优化问题,提出基于局部二次近似（LQA）的求解方法,将最小角回归（LQR）方法用于SCAD罚函数求解,避免了计算量巨大的问题。使用基于粒子群优化（PSO）的超参数选取方法快速确定平滑消边绝对偏离-回声状态网络模型的超参数,克服利用经验选取超参数时存在的盲目性较大且难以确定整体最优的超参数问题。混沌系统数值仿真和网络流量仿真结果表明,相对于常规模型,该模型能有效地降低测试误差,从而克服过拟合问题。     

基于线性多尺度模型的计算机网络数据流量预测

为了解决网络安全监控问题,提出了一种用于预测网络流量的算法.通过多个不同尺度的线性模型进行网络数据的组合预测,每个尺度的线性模型由经过滤波器滤波后的部分原始数据估计得到,最终的预测流量数据由多个尺度线性模型的平均预测值得到.选择的线性模型为自回归滑动平均模型,且尺度较小的线性模型对应自回归滑动平均模型的阶数较高.结果表明,本算法的预测精度高,整体预测误差的均值在10-3量级.     

基于DRFM的雷达超前干扰技术

针对雷达接收机采用脉冲前沿抗干扰技术侦察目标的问题,提出了一种基于数字射频存储器(DRFM)的雷达超前干扰方法.利用高速ADC对雷达信号进行采样并转换为数字比特流,通过FPGA设计重频跟踪器,实现对雷达射频信号的跟踪预测,并完成对雷达信号的无失真存储和延时叠加处理,最终调制出与雷达信号具有相干性的超前干扰信号.结果表明,干扰信号超前于目标回波信号,并且具有欺骗与压制两种干扰效果,试验结果达到了预期效果.     

基于模型预测方法的电网故障预测

电网诊断通常都是故障发生后,根据故障后产生的信息来推断故障。为了能在故障发生前进行预防,提出模型预测(ModelPrediction,MP)和溯因推理网络(AbductiveReasoningNetwork,ARN)方法预测电网故障。模型预测利用电力系统中历史数据来预测电网无故障运行时的数据,与电网实际运行时的数据作对比,计算差值,差值作为诊断系统的输入;溯因推理网络能够处理预测数据和相应的候选故障之间的复杂关系,被用来构建故障诊断系统。模型预测和溯因推理网络方法相结合,能在保护装置和断路器动作前进行故障定位,具有故障预警功能。仿真结果表明,溯因推理方法构成的预测系统比神经网络方法构成的预测系统诊断结果更快、更准确。     

高性能混凝土板式构件的早期收缩特性及预测模型

以桥面板等高性能混凝土板式构件为研究对象,通过实验测试了板式构件不同截面厚度位置处早期收缩分布情况,探讨混凝土早期收缩变形与温度、湿度发展过程。结果表明,混凝土板式构件的内部厚度方向不同位置处的相对湿度随龄期都呈现逐渐减小趋势,并呈现两阶段特征,同时,混凝土板式构件早期收缩变形厚度方向不同步,导致板式构件表面产生拉应力,当拉应力大于当时混凝土的抗拉强度时,混凝土表面就会出现浅层裂缝,这与实际工程中发现的板式构件表面开裂情况相吻合。混凝土板式构件早期收缩变形与相同配合比混凝土的早期自由收缩变形进行比较,引入相对约束度并建立了混凝土板式构件早期收缩变形的预测模型,并验证了该模型的准确性,其特点是能预测高性能混凝土板式构件不同截面厚度位置的早期收缩变形,对控制混凝土桥梁板式结构的早期收缩裂缝具有实际意义。     

有机物混合液导热系数的预测

文章根据液体物质的导热系数与密度的关系,导出了估算有机物混合液导热系数的计算模型。利用该模型计算了53个体系369个数据点的二元有机物混合液导热系数,计算值与实验值的总平均相对偏差为1.434%,计算值与实验数据吻合较好,计算准确性优于文献方法;文章方法简单方便,只需要混合液各组分的临界温度、临界体积和导热系数数据,就可以直接预测各种温度和组成的有机物混合液的导热系数。     

SRK方程结合超额Gibbs自由能规则预测汽液平衡

SRK方程结合范德华混合规则应用于极性体系会产生较大误差,而结合超额Gibbs自由能(GE)型混合规则能得较好的结果。Wong-Sandler(WS型)混合规则是基于无穷大压力的GE型混合规则,文中对提出一种基于常压的改进型WS(MWS型)混合规则,利用SRK方程分别结合WS型和MWS型混合规则对多个二元极性体系汽液平衡进行预测。比较结果表明,采用SRK方程结合MWS型混合规则预测汽液平衡结果一般优于WS型混合规则。