基于需量管理的工业园区混合储能配置及运行优化研究

在工业能源结构改革中,配置混合储能系统(Hybrid Energy Storage System,HESS)能够有效促进工业园区用户侧清洁能源的消纳.提出一种基于工业需量管理HESS配置与运行的两阶段优化模型.采用经验模态分解法对用户净负荷功率分频,分别将高频、低频分量输入HESS的不同模块.以工业用户总成本为目标,充分考虑并网负荷的波动性,建立月度和日前两阶段优化模型,使用改进的混沌粒子群算法(CPSO)求解.仿真结果表明,采用HESS替代单一储能,并通过改进的CPSO算法优化模型,使得工业用户用电总成本大大降低,对工业净负荷的削峰效果明显,降低了负荷并网的波动性.     

改进麻雀搜索算法求解作业车间调度问题

针对最小化完工时间的作业车间调度问题(JSP),提出改进麻雀搜索算法(ISSA).首先设计有效的编码转换方式,形成JSP离散决策空间与麻雀搜索算法(SSA)连续搜索空间的对应关系.然后,针对SSA在求解后期易陷入局部最优,利用量子计算、正余弦搜索和警戒者数量递减策略对SSA进行改进,同时引入多邻域搜索和高斯扰动策略以弥补SSA在求解离散问题时深度发掘能力不足的弊端.最后,进行FT、LA系列10个测试问题、6种算法和2个应用实例的对比实验.结果表明,ISSA在求解JSP时,能获得更好的最小值、平均值和寻优成功率,验证了ISSA求解JSP的有效性.     

基于半经典量子傅里叶变换的◢t◣-比特半经典相位估计算法实现

半经典量子傅里叶变换(quantum Fourier transform,QFT)是通过测量计算线路中特定的比特,依据测量结果经过经典信息处理控制下一个比特的变换.利用半经典量子傅里叶变换思想,提出了t-比特半经典量子相位估计算法,并在IBMQ Experience量子云平台、IBMqiskit量子模拟器和国内本源悟源云平台量子模拟器上开展了不同规模的半经典相位估计实验.实验表明,该方法提高了估计精度的同时减少了算法对线路规模和两比特受控门的依赖.     

基于粗糙集理论的不完备数据分析方法的混合信息系统填补算法

为了提高基于粗糙集理论的不完备数据分析方法（ROUSTIDA）在实际应用中对包含离散型（如整型、字符串型、枚举型）、连续型（如浮点数表达）、缺失型属性的混合信息系统（HIS）数据的填补能力,提出了一种基于粗糙集理论的混合信息系统缺失值填补方法（RSHISMIA）。首先,根据决策属性等价类划分思想并按照决策属性对混合信息系统HIS进行划分,解决了填补后可能出现的决策规则冲突问题;其次,定义混合距离矩阵来合理量化对象间的相似性,从而筛选出具有填补能力的样本并克服ROUSTIDA无法处理连续性属性的缺点;然后,结合近邻思想解决了ROUSTIDA在无差别对象属性值发生冲突情况下无法对相同属性缺失数据进行填补的问题。最后,使用10个UCI标准数据集进行实验,将所提出的方法与ROUSTIDA、K近邻填补（KNNI）算法、随机森林填补（RFI）算法和矩阵分解（MF）等几种经典算法进行了比较。实验结果表明,与ROUSTIDA相比,所提方法在查全率上平均高出81%,在查准率上提升了5%~53%,且其归一化均方根误差（NRMSE）最多减小了0.12。此外,所提方法的分类准确率与ROUSTIDA相比平均提升了7%,且优于KNNI、RFI及MF等填补算法。     

求解0-1背包问题的混合贪婪遗传算法

求解0-1背包问题（KP）的最优解的时候,传统遗传算法（GA）的局部求精能力不足而简单局部搜索算法的全局探索能力有限,针对上述问题,将这两个算法整合并提出了混合贪婪遗传算法（HGGA）。在GA全局搜索框架下增加局部搜索模块,并改进传统仅基于物品价值密度的修复算子,增加基于物品价值的贪婪混合选项,从而加速寻优过程。HGGA一方面引导种群在进化的优质解空间中展开精细搜索,另一方面依靠GA的经典操作算子开拓全局搜索空间,从而达到算法求精能力和开拓能力的良好平衡。HGGA分别在三组数据上做了测试,结果表明在第一组15个测试用例中的12个上,HGGA能够百分百找到最优解,成功率达到80%;在第二组小规模数据集上,HGGA的性能明显好于其他同类GA和其他元启发算法;在第三组大规模数据集上,HGGA较其他元启发式算法具有更好的稳定性和高效性。     

一种高精度LSTM-FC大气污染物浓度预测模型

大气污染已经严重影响到人们的生活和健康,大气治理势在必行,探究大气污染物浓度变化的规律,实现污染物浓度预测,对指导大气治理工作具有重要意义.文中构建了一种基于长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和全连接神经网络(Full Connected,FC)的混合神经网络模型,并提出了数据桶划分的训练方式来解决由于训练数据与预测数据存在较长时间间隔导致精度下降的问题,进而实现大气污染物浓度的预测.该模型具有较好的通用性和精度,充分结合了长短期记忆神经网络和全连接神经网络的优点,能够在多种污染物数据上实现精确预测.以天津市2013-2019年大气污染物数据实现模型的训练和预测,结果表明,混合神经网络模型在PM2.5,PM10,NO2,SO2,O3,CO 6种污染物浓度的预测上均可以达到R2>0.90,平均百分误差小于15％的效果,LSTM-FC模型在大气污染物预测中具有明显的优势,具有较高的实用价值.     

改进蚁群优化算法求解折扣{0-1}背包问题

折扣{0-1}背包问题（Discounted {0-1} Knapsack Problem,DKP）是一个NP-困难的组合优化问题,尽管已经存在一些求解DKP的智能优化算法,但目前尚没有用蚁群优化（Ant Colony Optimization,ACO）算法求解DKP的研究。提出了一个求解DKP的改进ACO（Modified ACO,MACO）算法。MACO算法使用整数编码以保证每组物品最多只有一个物品被选中,在MACO算法构造解的每一步,采用组内竞争选择来降低算法的时间复杂性,对计算选择概率的公式,放弃启发式信息以减少参数并简化算法参数设置,对蚂蚁构造出的解,经修复后使用基于价值密度和价值的混合贪婪优化算子来提高算法的寻优能力。在四类测试用例上对MACO算法进行了测试并与其他算法进行比较,实验结果表明MACO算法的性能明显优于其他算法。     

融合黄金正弦混合变异的自适应樽海鞘群算法

针对基本樽海鞘群算法收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的缺点,提出了一种融合黄金正弦混合变异的自适应樽海鞘群算法AGHSSA（Adaptive Salp Swarm Algorithm with Golden Sine Algorithm and Hybrid Mutation）。该算法引入了自适应变化的权重因子以加强精英个体的引导作用,提升收敛速度与精度。通过黄金正弦算法优化领导者位置更新方式,增强算法的全局搜索和局部开发能力。融合邻域重心反向学习与柯西变异对最优个体位置进行扰动,提升算法跳出局部最优的能力。通过对12个基准测试函数进行仿真实验来评估改进算法的寻优能力,实验结果表明,改进算法能显著提升寻优速度和精度,并且具备较强的跳出局部最优的能力。     

基于ZYNQ飞艇囊体应变在线监测系统设计

针对当前高空飞艇囊体的应变实时测量装置无法同时具备体积小和实时测量的工作属性,创新性地用光学器件和感光元件配合,对工作中飞艇囊体两个固定点的相对位移量进行测量,提出了一种能够在线监测飞艇囊体应变的测量装置,能够实现应变在线测量且测量精度高;采用TCD1500C电荷耦合器件作为数据来源;主芯片采用ZYNQ处理器,ZYNQ能够具备FPGA的并行处理能力和Cortex的数据调度能力,能够处理CCD高速数据;通过自定义IP核,使用PS端与PL端互联AXI协议,实现了高速、大量数据传输;为了得到应变信号,采用了将应变信号转化为位移信号进行采集的方法,之后将位移信号采集存储至SD卡中并周期性显示到上位机上,实现地面对飞艇囊体应变的实时监控;实现了飞艇囊体应变的实时测量并把测量精度提高至0.1％.     

"思维导图+"的在线混合教学模式在数据库应用课程教学实践中的应用

针对数据库应用课程的特点及教学现状,提出结合超星学习通平台与钉钉直播软件,将思维导图贯穿整个在线教学过程的"思维导图+"的线上混合教学模式,并以数据库技术与应用(Access)课程为例,从"课前学习—课堂直播—课后拓展提升"介绍基于思维导图线上混合教学模式的实践过程,阐述科学的课程考核评价体系,最后通过调查问卷说明教学效果.