基于改进BP神经网络的分布式光伏系统短期出力预测方法

为减小分布式光伏系统短期出力预测值与实际值的偏差,提高出力预测精度,保证光伏系统稳定运行,设计基于改进反向传播（Back Propagation,BP）神经网络的分布式光伏系统短期出力预测方法。首先,建立分布式光伏系统发电模型,获取分布式光伏系统的短期光伏出力衰减性特征与理论出力情况。其次,计算样板站出力相关系数,选择具备预测估算条件且能够代表分布式光伏系统集群出力特征的预测样板站。最后,进行实验分析。实验结果表明,该方法的短期出力功率预测值与出力功率实际值更接近,偏差较小,能够更加精确地预测出分布式光伏系统的短期出力情况。     

高压脉冲介质阻挡放电降解土壤中芘的研究

针对我国土壤多环芳烃的污染问题,通过自研的介质阻挡脉冲反应器处理土壤中的芘,研究了放电电压、放电频率、土壤湿度、土壤厚度、空气流速和土壤pH等条件对降解效果的影响。结果表明,随着放电电压和放电频率增加,芘的降解率提高,空气流速和土壤湿度在适宜的范围内,有利于芘的降解,增加土壤厚度和降低pH会降低芘的降解率。最适降解条件为：放电电压12.6 kV、放电频率1.0 kHz、土壤湿度3.0%、土壤厚度1 mm、空气流速2 L/min、土壤pH≥7,芘的降解率为97.04%。通过HPLC-MS和FT-IR分析,间接证明放电产生的活性物质O₃、·OH、NO _x 等导致了芘的降解,提出了芘可能的降解途径。     

毫米波大规模MIMO系统中基于智能搜索的混合预编码算法

为解决传统全连接结构毫米波大规模MIMO系统高硬件成本和实现难度大的问题,本文提出了一种基于智能搜索的部分连接结构混合预编码算法。该算法在基站端采用经典的迫零数字预编码,在模拟预编码部分单独设计模拟预编码矩阵,避免了数字、模拟预编码矩阵联合设计的高复杂度,并利用模拟预编码矩阵的块对角化特性,将其设计问题转化为最优化问题,采用SBO（satin bowerbird optimization）优化算法解决此问题。针对原始SBO算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于动态突变概率的DSBO（satin bowerbird optimization based on dynamic mutation probability）算法。针对移相器分辨率有限的情况,改进了DSBO算法,使之能解决此离散优化问题。仿真结果表明,与其他现有算法相比,提出的算法具有更高的系统容量和更低的误码率,且能处理移相器分辨率有限的情况。      

高压脉冲介质阻挡放电降解土壤中芘的研究

针对我国土壤多环芳烃的污染问题,通过自研的介质阻挡脉冲反应器处理土壤中的芘,研究了放电电压、放电频率、土壤湿度、土壤厚度、空气流速和土壤pH等条件对降解效果的影响。结果表明,随着放电电压和放电频率增加,芘的降解率提高,空气流速和土壤湿度在适宜的范围内,有利于芘的降解,增加土壤厚度和降低pH会降低芘的降解率。最适降解条件为：放电电压12.6 kV、放电频率1.0 kHz、土壤湿度3.0%、土壤厚度1 mm、空气流速2 L/min、土壤pH≥7,芘的降解率为97.04%。通过HPLC-MS和FT-IR分析,间接证明放电产生的活性物质O₃、·OH、NO _x 等导致了芘的降解,提出了芘可能的降解途径。