交直流配电网系统中准Z源网络的小信号模型分析与验证

配电网中Z源网络的引入可以灵活控制电压的输出,实现高效率的电能变换。为了详细分析准Z源网络拓扑的模型特征,利用状态空间法和小信号建模方法提出、分析并验证了一种应用于配电网中准Z源网络的小信号模型特征。首先,利用状态空间法推导了准Z源网络的数学模型;然后,利用小信号模型对准Z源网络进行暂态分析,并得出电感电流和电容电压传递函数。另外,详细分析了两种传递函数的零、极点分布情况,并得出了系统稳定性变化的特征。最后,利用MATLAB/Simulink软件仿真的结果和物理样机试验验证了所提方法的有效性。     

基于晶闸管的直流可控避雷器关键技术

电网换相换流器(LCC)与模块化多电平换流器(MMC)级联系统具备诸多独特优势,但其低压端模块化多电平换流器(MMC)由多个电压源换流器(VSC)换流器并联组成,当发生交流侧故障时会引起低压端直流母线过电压。为抑制MMC过电压问题,提出在直流母线侧安装直流可控避雷器。对交流侧故障时MMC过电压机理进行了理论分析,提出了直流可控避雷器拓扑结构。在深入分析直流可控避雷器不同运行方式的基础上,给出了直流可控避雷器的直流混合可控开关所需的极限电流耐受能力。为实现开关触发的快速性,提出在直流混合可控开关中采用串联晶闸管阀组方案。通过晶闸管Cauer计算模型仿真研究了极限电流下晶闸管阀组瞬态结温,验证了设计方案的合理性。基于某规划直流工程进行直流可控避雷器设计,并给出了主设备布置方案。基于PSCAD/EMTDC平台搭建了系统的仿真模型,验证了所提出的直流可控避雷器拓扑抑制系统MMC过电压的有效性。     

Pb(Zn1/3Nb2/3)0.2(Hf1-xTix)0.8O3陶瓷压电能量收集特性研究

采用铌铁矿前驱体两步法制备了Pb(Zn_1/3Nb_2/3)_0.2(Hf_1-xTi_x)_0.8O₃(PZNH_1-xT_x)钙钛矿压电陶瓷,研究了铪钛比对陶瓷相结构、电学性能和能量收集特性的影响。结果表明,当x=0.52时,陶瓷样品位于准同型相界,具有最优综合压电性能：居里温度T_C=287 ℃,品质因数FOM≈14 753×10^-15 m²/N,压电电荷常数d₃₃=492 pC/N。由该组成材料构建的悬臂梁型压电能量收集器输出功率密度高达4.16 μW/mm³,所转化的电能可成功点亮138盏并联的LED灯。结果表明,PZNHT陶瓷在压电能量收集领域具有良好的应用潜力。     

不同形变配准对头颈部CT图像的剂量评估研究

形变图像配准(deformable image registration, DIR)是自适应放射治疗(adaptive radiotherapy, ART)中轮廓推衍和剂量累积的关键过 程。 本研究比较3种不同形变配准算法在自适应放疗过程中轮廓推衍和剂量累积的变化。选择头 颈部癌症患者的放疗影像数据图像进行这项研究,刚性配准后采用B样条弹性配准和LCC- Demons配准算法,其中B样条弹性算法研究了两种优化指标:归一化互相关、归一化互相 关结合弯曲能量惩罚(bending energy penalty, BEP) 正则化。剂量评估采用剂量参数D₉₅、Dmin、D_mean、Dmax和均 匀性指数(homogeneity index, HI)来评价累积剂量与初始剂量的差异。几何评估使用Dice 相似性系数(Dice similarity coefficient, DSC)和 Hausdorff距离(Hausdorff distance, HD)来评价体积之间的重叠度。经过实验,几何评估所得的PTV(planning target volume)靶区、左腮腺、 右腮腺Dice系数在B样条弹性配准的两种优化算法和LCC-Demons算法中分别为:0. 82、 0.83、0.86,其中在LCC-Demons算法下得到的Dice系数达到了最大值0.91, 所得的Hausdorff距离均在1—3 mm之间,DSC重叠度结果与表明偏差 距离均在临床可接受的 范围内。对于剂量评估,相应的HI值分别为:1.089、1.082、1.081,LCC-Demons同样达到 了最小值1.081,本实验中LCC-Demons在轮廓推衍和剂量映射中均取 得了较好的效果,同 时也为临床环境下对配准质量的评估提供了一定的借鉴。     

基于协同强化学习的微电网分布式两级电压优化控制

由于微电网中分布式电源组成复杂,运行模式多样,孤岛微电网的电压恢复控制面临着不确定性干扰的影响。为此,针对不确定性干扰下微电网的二级电压恢复控制问题,提出了一种基于协同强化学习的微电网分布式两级电压优化控制方法,实现孤岛模式下微电网的电压调节控制。首先构建孤岛微电网分布式一致性协同电压控制算法,并建立李雅普诺夫函数稳定性判定方法。其次根据控制器性能与控制器增益参数的关系,求解孤岛微电网电压控制器增益上界,并根据控制器增益参数上界限制强化学习智能体动作集。随后,采用强化学习算法优化二级控制器增益参数,给出相应的强化学习智能体状态集、协同全局奖励函数。最后在Matlab/Simulink上通过仿真实验验证了所提出的控制方法的有效性和适应性。     

基于联合卡尔曼滤波的配电网多源异构数据融合

由于传统方法没有对配电网多源异构数据采集的时间进行配准,导致配电网多源异构数据融合时误差大、效率低。针对该问题,提出了基于联合卡尔曼滤波的配电网多源异构数据融合方法。构建了数据纠偏机制,采用最小二乘法对数据采集的时间配准,并采用拉格朗日插值方法对时序数据填充,计算数据关联性。在此基础上,采用联合卡尔曼滤波算法将相同数据融合到同一个类中,以此实现配电网多源异构数据融合。实验结果表明,所研究的数据融合方法不仅能够根据需求一直追踪需求的融合误差,还能够降低节点电压与功率估计的相对误差、提高配电网多源异构数据融合的效率。实验结果不仅证明了所研究融合方法的有效性,还证明了联合卡尔曼滤波算法在数据融合中的适用性。     

基于随机森林的网表级时序预测模型

在超大规模集成电路设计中,时序分析的准确性对指导时序优化,保证芯片时序收敛和运行性能至关重要.目前,时序分析绝大多数都是采用商用签核(Sign-off)工具时序报告,作为主要依据.在逻辑综合阶段,由于缺少物理布局布线之后的模块位置和布线结果等信息,因此很难得到准确的电容电阻等寄生参数,用于预测其对应的Sign-off时序.为提高逻辑综合阶段时序预测的准确性,在给定工艺库的情况下,以电路网表作为输入,采用线负载模型对网表的电容电阻等进行估算,并在此基础上利用Elmore Delay模型计算时延作为时序特征.在时序模型训练阶段,提取训练集电路网表的时序特征,以训练模型对应的Sign-off时序结果为标准,采用机器学习中的随机森林算法进行模型训练,包括构建三个模型:互连线时延(Wire delay)、互连线信号转换时延(Wire slew),以及输出负载(Output load).在测试阶段,本文以同工艺库下,新的电路网表作为测试集,输入给训练后的时序模型进行预测.我们的方法与商用工具PrimeTime相比,在Wire delay和Wire slew的Sign-off结果预测上,平均一致性(Correlation)分别提高了49%、37%.此外,我们的方法所预测的Output load与Sign-off结果的一致性在0.99以上.     

轨道角动量光束非线性转换研究进展北大核心CSCD

轨道角动量(OAM)是光的一个重要的自由度。由于携带OAM的光束具有特殊的强度相位分布以及力学效应,使得此类光束在高速光通信、测量、成像、光镊和量子信息中具有广泛的应用。关于OAM光束在准相位匹配晶体(QPM)中的频率变换研究,一方面可以研究OAM光束参与非线性相互作用时与高斯光束不同的物理机制;另一方面,非线性过程提供了多种有效的光场调控手段,可以实现携带OAM光场不同自由度的精细调控,为满足不同的光学应用奠定基础。综述了近十年来OAM光束在QPM晶体中的非线性转换研究主要进展,具体包括:非线性过程中OAM光束的守恒、传输、演化和干涉行为研究,高效率的OAM激光和单光子态频率转换研究,OAM频率转换效率模式非依赖性研究,矢量光束的频率转换研究,以及无后向选择的高维OAM纠缠态的制备研究。最后讨论和展望了OAM在QPM晶体中频率转换方面的未来研究趋势。