广东省新材料领域发展布局现状及对策研究

调查全球新材料领域发展现状,明晰国外发达国家与我国在战略规划、竞争格局、市场规模等方面的差距,进一步解读国内外新材料技术创新发展趋势与特点。梳理并对比广东四市在新材料领域政策规划、技术创新、产业布局等方面的发展现状与趋势,揭示广东省在新材料产业发展与创新的优势及不足。最后,针对广东省新材料领域研发创新发展面临的挑战和短板,提出推动新材料产业高质量跨越发展的对策建议：做好顶层制度设计与规划,抢占新材料产业发展战略高点;强化政策引导扶持,营造一流产业发展环境;重视新材料学科发展,激发基础研究与原始创新;优化产业链布局,推进集群化发展;夯实基础资源支撑,加快基础设施建设;建立高水平新材料公共服务平台,促进信息资源高效共享。     

PdnY(n=1-5)团簇的密度泛函研究

在相对论有效原子实势近似下,用密度泛函方法(B3L YP/ANL2DZ)计算了二元合金团簇PdnY(n=1-5)可能的几何构型和对应的电子态,得到一系列稳定异构体的结构参数、电子态、能量和谐振频率.用最高占据轨道(HOMO)与最低空轨道(LUMO)之间的能级间隙描述团簇的稳定性,Pd2Y团簇的能级间隙最大,PdY团簇的能级间隙最小.Pd-Y相互作用改变了纯钯团簇的几何构形和稳定性.计算结果有助于系统研究Pd-Y体系的物理化学性质.     

面向大规模电动汽车集群的建模与控制方法

可再生能源的广泛接入对系统源荷平衡产生了深刻的影响,大规模接入电网的电动汽车(EV)集群具有快速可观的可调节潜力,能够为系统源荷平衡提供功率调节支撑.已有的大规模EV集群建模和控制方法需要模拟各独立EV的响应特性以及开发独立的控制信号,模型复杂度高且计算量大;同时大量的控制信号会加大实时通信压力,对通信设施要求高.为了...     

考虑多风电场相关性的场景概率潮流计算及无功优化

针对结合K-means聚类和Copula函数建立场景概率模型时,K-means聚类不能根据风电出力数据分布特点自发确定最佳聚类数这一不足,提出通过基于密度的聚类有效性指标确定最佳聚类数。并以此建立最优场景概率模型,采用改进型回溯搜索算法(BSA)进行无功优化。以澳大利亚的两个相邻风电场实测出力为例,在含多风电场的IEEE30节点系统中对所提方法进行验证,算例结果表明采用所提方法确定的最优场景概率模型能准确描述多风电场输出功率之间的相关性。     

基于WAMS受扰电压轨迹簇特征的电力系统暂态稳定性预测

为了能够实现快速实时的暂态稳定性预测,提出了一种基于故障后发电机端电压受扰轨迹簇特征的电力系统暂态稳定性预测方法。首先通过WAMS系统获取故障后发电机端电压受扰轨迹簇信息,利用电压轨迹簇的几何属性定义了29个特征指标,然后利用Relief算法从中筛选出与系统暂态稳定性密切相关的广域故障特征指标子集,并利用支持向量机(SVM)构造电力系统暂态稳定性预测器。以新英格兰10机39节点系统为例,对所提出的暂稳预测器的性能进行了大量测试。结果表明,相较于已有研究应用故障后发电机电压数据进行的暂态稳定性预测,所提出的基于广域故障特征的暂稳预测器能有效提高电力系统暂态稳定性预测的准确性(预测准确率由94%提高到96%以上)。另外,特别是对于不完全WAMS信息的暂稳预测、对未知运行方式和未知拓扑结构的电力系统暂稳预测具有独特的优势,显著提高了暂稳预测系统的鲁棒性(预测准确率均能达到94%以上)。     

面向同步相量轨迹簇规则的电力系统暂态稳定实时评估

设计同步相量测量条件下,面向发电机节点电压同步相量复平面轨迹规则的暂稳实时评估算法.利用K均值和模糊C均值组合算法在线识别扰动后若干周波内轨迹簇同调与聚类偏移特征,采用分类与回归树抽取所定义特征量规则,以实时轨迹簇的相对位置组合特征值规则而非轨迹状态(如幅值大小)本身来评估未来暂稳状态.实践表明,算法能在8～20周波内不依赖模型地高精度预估未来4s系统是否稳定及临界机、受扰程度等重要信息,且不依赖于既定扰动模式,侧重于系统对大扰动的泛化响应模式挖掘,回避了主导失稳模式判别,且避免了针对不同故障的多套规则存储.新英格兰10机39节点系统算例验证了方法的有效性.     

Multinational Enterprises and the Geographical Clustering of Innovation

Research on the geographic clustering of economic activity dates back to the early twentieth century. It is recognized that in spite of advances in transportation and communications, clustering remains most critical, and is consequently prevalent, in knowledge-intensive fields. Multinational enterprises (MNEs) that increasingly base their value creation and competitive advantage on knowledge-intensive activities are key participants in clusters, affecting both the nature and intertemporal evolution of local innovative activities. However, the role of MNEs in clusters remains under-researched. This paper traces the origins of research on geographic clusters, identifies the seminal contributions focusing on the role of MNEs, discusses potential problems inherent to this area of inquiry and develops an organizing framework for new research.