水风光互补适应性调度的集合卡尔曼滤波方法北大核心CSCD

水风光互补是实现能源转型、助力碳中和的重要途径。传统的水风光互补中长期调度模型,忽略了气候变化和人类活动引起的水风光资源变异,得到的静态调度规则难以适应变化环境。为此,本研究采用集合卡尔曼滤波技术开展适应性调度研究。首先进行确定性优化调度,得到最优运行轨迹;其次识别调度函数的决策变量与自变量,构建线性调度函数;最后采用集合卡尔曼滤波动态更新调度函数的参数,形成适应性调度规则。以锦屏一级水电站及周边风、光电站为实例,研究表明适应性调度规则较常规调度和静态调度,在检验期年均发电量分别提高6.45亿k W·h和0.53亿k W·h,说明论文所提方法可有效追踪最优轨迹的变化来适应变化环境。     

基于模拟退火算法的粒子群优化算法在容器调度中的应用

随着互联网产业的发展,虚拟机创建速度慢、不易扩展、灵活性不足等缺点越来越凸显,容器技术的出现为这些问题提出了一种新的解决思路;而现有的调度算法仅考虑容器云集群中工作节点的内存、CPU等物理资源,没有考虑对容器云调度后的镜像分发过程有明显影响的网络负载率,导致容器调度任务等待时间过长,造成数据中心的资源浪费;鉴于粒子群优化算法在局部开采能力和全局探测方面有较强的优势,提出了一种基于模拟退火算法的粒子群优化算法(SA-PSO,simulated annealing particle swarm optimization algorithm)的容器调度算法,通过使用模拟退火优化粒子群算法使其在算法初期跳出局部最优情况,提升算法性能;在Kubernetes平台实验过程中,SA-PSO调度算法相比Kubernetes的BalancedQosPriority算法,提升了整体节点资源利用率,显著减少任务最少等待时间;同时与标准PSO算法以及动态惯性权重PSO算法进行对比,不仅收敛能力有显著提升,并且相较标准PSO算法全局最优节点命中率提升近60％.     

基于安卓平台的血压检测系统

设计了一种基于安卓系统的血压检测系统。该系统采用C/S和B/S的混合架构模型,融合安卓系统的USBHost、AChartEngine技术于一体,其中客户端运行在智能移动终端上。该系统可实现医患之间的远程医疗,且使用方便,界面简洁大方,具有很强的实用性,为未来家庭医疗检测系统的发展奠定了一定基础。     

负载纳米CeO2的多孔银的制备、表征及SERS研究

采用NaOH溶液腐蚀Ag/CeO2/ZnO前驱体,制备出含有纳米CeO2微粒的多孔银复合材料。随着ZnO组元被溶解,CeO2微粒均匀分散到纳米多孔银的内表面。形貌表征表明,通过调节前驱体中ZnO的含量可细化纳米多孔AgCeO2复合材料的微观结构,当ZnO加入摩尔分数为70%时,CeO2微粒尺寸为6 nm。表面拉曼增强效应(SERS)测试表明,CeO2纳米微粒的形成和分散显著增强了多孔银的SERS性能;该复合材料在可见光条件下能够降解罗丹明(R6G)并有较好的自清洁性。