溶液共混法制备高强度淀粉基完全生物降解塑料薄膜

利用一步溶液共混法，将预糊化的淀粉糊与PvA溶液共混，用乙二醛进行交联，制备淀粉／聚乙烯醇（PVA）完全生物降解塑料薄膜。研究不同乙二醛和甘油的用量对薄膜性能的影响。薄膜的力学性能、热性能和微观形态表征表明，淀粉／PvA体系具有较好的相容性和较高的力学性能，薄膜的拉伸强度和断裂伸长率分别可达到28．52MPa和307．5％。     

消费者投诉：绿源电动车电机烧毁，配件迟迟不到货

近期,陕西省宝鸡市消费者高进向本刊记者反映：2008年7月6日,他在宝鸡万盛车行购买了一辆绿源HLA－617BVT电动车,价格为3100元,买时卖家承诺绝对能上陡坡。2009年5月初,高先生开车到附近的山上,途中电动车发生故障,他打电话给当地（宝鸡）服务商反映情况,工作人员约20分钟后到达故障地点,检测后说保险烧了,但更换保险后未能解决问题,     

重视施工企业在投标报价中的策略和技巧

投标竞争获胜的关键因素是报价。一个准确的报价，不仅要求对投标单位有足够的吸引力，而且使建筑施工企业获得一定的甚至是较多的利润。为此，施工企业投标时，就需要针对一定的工程对象确定具体的报价指导思想，并据此确定投标策略。     

SAN存储技术

目前,存储应用的体系结构主要有DAS、NAS和SAN 3种模式。3种模式从体系架构的逻辑上看,有明显的区别。SAN是通过专用高速网将一个或多个网络存储设备和服务器连接起来的专用存储系统。可采用光纤通道、IP/Ethernet、InfiniBand互联技术分别组建FC-SAN、iSCSI-SAN和InfiniBand-SAN。     

轻松五步走玩转战歌之城

战歌之城——现实世界与五灵幻界的唯一接口,拥有神秘莫测的圣灵之气。面对这片崭新而神奇的土地,很多人都敬畏三分。一个与完美大陆有些不同的世界,这里的玄机让人更加难以琢磨。因此,每一次的挑战都需要十足的勇气。不过“战歌之城”其实没有大家想象的那么恐怖,大家跟随着我的脚步,只要完成下面五步就能轻松闯关,下面,我们就一起出发吧!     

任务新玩法 公共任务共进退

置身于《完美前传-人鱼传说》的奇幻世界中,有趣的事物时刻都可能闯入玩家的视线,让你眼前一亮!任务是玩家在游戏中的重要乐趣,各色任务能从趣味、经验、物品、金币等不同方面给玩家带来意想不到的收获!在《完美前传-人鱼传说》中,全新出炉的“公共任务”会给玩家怎样的惊喜？     

计及安全约束的综合能源系统深度强化学习优化调度策略研究

在“双碳”背景下,综合能源系统多能耦合与梯级利用已成为助力“双碳”目标实现的重要手段。综合能源系统优化运行是一个涉及非线性、非凸的复杂问题,传统求解方法在获得全局优化调度策略上存在一定困难。同时,随着光伏、风电等可再生能源渗透率不断提高以及网络拓扑日趋复杂进一步加剧了该问题的求解难度。强化学习为解决上述问题提供了有效途径,然而目前大部分关于强化学习优化调度的研究较少考虑系统整体安全约束,因此,该文基于深度强化学习构建了考虑安全约束的综合能源系统优化调度模型。首先,将电网与热网潮流约束融入到传统综合能源系统优化调度模型中,实现了对调度策略的安全校验。其次,基于深度强化学习理论将物理调度问题转化为强化学习序贯决策问题,改进了智能体的状态空间、动作空间及奖励函数的设计方法。最后,在离线与在线环境中实现了优化调度决策的求解与应用,并通过算例对比与分析验证了所提方法的有效性与合理性。     

基于半桥MMC特征信号注入的柔性直流线路频变参数辨识

柔性直流电网故障电流上升速度快与电力电子器件过流能力弱形成突出矛盾,线路保护需要在数毫秒级完成故障判别,输电线路精确参数的获取对于提升继电保护的性能至关重要。然而直流系统中缺乏稳定基频,导致输电线路相关参数难以获取、保护实现较为困难。针对柔性直流线路频变参数难以获取的问题,提出基于半桥模块化多电平换流器(half bridge modular multilevel converter, HB-MMC)特征信号注入的柔性直流线路频变参数辨识方法。首先通过换流器控制在线路中注入特定频率信号,然后利用快速傅里叶分解提取不同频率的信号并计算指定频率下的线路参数,最后依据不同线路参数的频变特性拟合出对应的幅频特性曲线。仿真表明,所提参数辨识方法可以准确拟合保护所需直流线路频变参数,参数辨识频段内相对误差小于1.5%。     

基于模型校核的柔性直流输电线路自适应重合闸方案

为解决柔性直流输电线路常规自动重合闸盲目合闸的问题,有必要研究断路器合闸前识别故障性质及熄弧时刻的自适应重合闸方案。首先,考虑线路分布式参数及参数的频变特性,在分析Marti模型的基础上,得到线路两端电压电流与行波间的时域表达;其次,基于模型校核思想,将无故障模型作为计算模型,当故障消失时实际模型与计算模型相匹配,而故障未消失时实际模型与计算模型不匹配;最后,利用Pearson相关性对上述差异进行提取,提出一种适用于柔性直流输电线路的自适应重合闸方案。PSCAD/EMTDC仿真结果验证了所提方案的有效性,以及相较于自动重合闸方案和现有自适应重合闸方案的优越性。     

不确定性环境下基于深度强化学习的综合能源系统动态调度

随着综合能源系统中间歇性能源和负荷不确定性的逐步增强,传统的调度方法局限于固定物理模型及参数设定,难以较好地动态响应源荷的随机波动。针对这一问题,提出了一种基于深度强化学习的综合能源系统动态调度方法。首先,以数据驱动方式构建面向综合能源系统的深度强化学习模型,通过智能体与综合能源系统的持续交互,自适应学习调度策略,降低对物理模型的依赖程度。其次,通过添加随机扰动的方式表征源荷不确定性变化特征,针对不确定性变化特征改进深度强化学习模型的状态空间、动作空间、奖励机制以及训练流程等关键环节,并经由近端策略优化算法优化求解,实现了综合能源系统的动态调度决策。最后,通过算例仿真验证了所提方法在不同时间尺度以及不确定性环境下的可行性和有效性。