有轨电车基于工况识别的强化学习能量管理策略

储能式混合动力有轨电车以储能系统作为唯一动力源,对能量管理策略进行优化设计,可以提高有轨电车的运行性能及经济效益.将有轨电车的需求功率看做马尔科夫过程,且为避免驾驶工况变化较大时对能量管理策略的影响,提出基于工况识别的强化学习能量管理策略.首先,通过历史行驶数据构建有轨电车驾驶工况并得到不同工况下的马尔科夫功率状态转移矩阵;然后,以混合储能系统能耗最小为目标,通过强化学习算法得到不同工况下的功率分配策略;最后,以改进的学习向量化(LVQ)神经网络对当前的驾驶工况进行实时识别,控制系统通过当前识别的工况以及列车状态做出实时决策.以实车数据进行仿真验证,优化后的策略可以降低储能系统损耗,并且可应用于不同的驾驶工况中.以90kW混合储能平台进行实验验证,验证了该策略在实际工程应用中的可行性.     

功能菌群DDMZ1共代谢脱色降解不同结构染料差异效应

为探究功能菌群DDMZ1在相同共基质条件下脱色降解五类不同结构染料的效能差异情况及微观生物学机制,本文首先测定了功能菌群DDMZ1在酵母提取物(yeast extract, YE)共基质条件下对五类不同结构共12种染料的脱色率,其次通过液相色谱-飞行时间串联质谱联用仪(LC-TOF-MS)进一步鉴定了其中5种典型的不同结构染料在YE共基质体系中的降解产物,推导了各自的降解途径,最后采用Illumina Miseq高通量测序评估了YE共基质条件下由5种典型的不同结构染料引起的微生物群落结构差异以及优势功能菌属的富集情况,进而揭示了YE共基质条件下染料结构、群落结构、优势菌属与染料脱色性能之间的相互作用关系。脱色结果表明:添加YE共基质能够显著促进菌群脱色性能,对浓度为100mg/L的12种不同结构的染料作用72h后,偶氮类染料脱色率均可达到80%以上,三苯甲烷类染料尤其是孔雀石绿由几乎为0的脱色率提升到了98.3%,蒽醌类染料的脱色率也均提升了20%左右。LC-TOF-MS分析产物表明5种典型的不同结构染料在YE共基质作用下均被生物降解成分子量小且结构简单的代谢产物。高通量测序结果表明,...