摘要：

摘要：
为促进微电网群新能源消纳和低碳经济运行,在共享经济背景下,提出了一种基于合作博弈的含共享氢储能(SHES)的微电网群低碳协同优化运行方法,以兼顾SHES和微电网群的利益。首先,提出SHES和微电网群的能量交互运行框架;其次,分别以SHES运营效益最大和各微电网运营成本最小为目标,建立了基于合作博弈的电氢能源协同运行模型;然后,考虑各主体隐私性,采用交替方向乘子法(ADMM)算法对模型进行分布式求解;最后,进行算例仿真。结果表明,通过SHES与各微电网的协同运行,有效改善了各主体的运行情况,促进新能源就地消纳,降低了碳排放。

摘要：
为了分析分布式新能源和需求侧灵活响应资源的不确定性对综合能源系统(IES)的影响:首先,建立了IES灵活性供需模型;其次,构建了基于场景概率驱动的IES两阶段分布鲁棒优化模型;最后,采用列与约束生成算法进行迭代求解,通过仿真验证了该模型和求解算法的有效性。相较于传统的IES优化调度,其所提模型减少了系统的总运行成本,提升了系统的灵活性。

摘要：
采用虚拟同步发电机(VSG)控制策略的并网逆变器可为分布式能源提供必要的惯性阻尼特性,以支撑电网频率。VSG的惯量和阻尼特性均受储能荷电状态(SOC)约束,因此有必要维持储能SOC水平,避免储能VSG失去惯量阻尼特性。设计了基于SOC的储能充放电系数,结合径向基函数(RBF)神经网络控制,提出了一种储能VSG参数自适应控制策略,并通过MATLAB/Simulink仿真,验证了所提策略的有效性和优越性。

摘要：
针对电力市场环境下风光储参与日前电力市场方式的问题,结合风光储互补特性和风光出力不确定特征,对风光储独立和联合参与现货市场交易优化进行了比较研究。首先,结合日前现货市场机制构建了风光储独立和联合参与市场的交易模式和基本框架。其次,通过拉丁超立方采样和同步回代将风光出力随机变化过程转化为多个确定性概率场景。然后,分别以预期收益最大为目标,考虑合作的参与和激励约束,建立了风光储独立和联合参与现货市场交易的优化模型,并在此基础上进一步构建了考虑条件风险价值的联合交易优化模型。最后,通过算例验证发现:储能在独立和联合模式下均有平抑风光偏差的作用,且后者效果更好;同时,联合模式下收益与风险水平呈现非严格的正相关关系,实际应用中应设置适当的置信水平以获得更大利润。

摘要：
针对电动汽车快充负荷和充电资源错配的问题,运用蒙特卡洛法预测充电站配置变化下的负荷分布,以社会总成本最小化为目标,充分考虑充电站、用户、电网和交通等多方利益,构建了一种新的充电站优化模型,并使用改进的多染色体遗传算法进行求解,得到了适用于区域充电站的规划方案。以上海市浦东新区为例进行算例仿真研究,验证了所提方法的有效性,为解决电动汽车快充负荷与充电资源错配问题提供了有力的决策支持。

摘要：
大型海洋浮标投入使用后,其搭载的观测设备和智能传感器的数量更多、种类更加多样化,负荷的增加对浮标供电系统的发电量及运行稳定性提出了更高的要求。针对大型海洋浮标耗能高等特点,在MATLAB/Simulink平台上搭建了一套风光储柴综合供电系统模型。同时,结合海洋环境下浮标震荡和舱内高温现象,设计了一种供电系统的能量协调控制策略。对复杂工况下系统的运行状态进行了仿真实验,实验结果验证了模型的正确性和控制策略的可行性。

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新疆高碱煤中含有大量的碱金属使其在燃烧过程中产生严重的结渣与沾污现象。综述了新疆高碱煤在燃烧过程中结渣、沾污的原理及相应的解决措施,即燃烧前水洗浸出技术的优势与缺点;燃烧参数在燃烧过程中的影响与优化;无机添加剂、其他煤与新疆高碱煤混合燃烧技术。针对新疆高碱煤在电站锅炉中的高效利用,提出了后续可行的研究方向。

摘要：
针对燃煤电厂中煤粉细度难以测量的问题,提出了一种基于遗传算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)超参数的煤粉细度软测量方法。通过制粉系统特性试验,综合分析出影响磨煤机煤粉细度参数的主要因素。采用遗传算法优化支持向量机超参数方法构建煤粉细度软测量模型。将该方法用于特性试验,发现检验样本的均方根误差为1.7%,证明煤粉细度软测量方法有效,满足煤粉细度模型精确预测的需求。

摘要：
研究了一类生产库存系统的最优控制问题。综合考虑了产品需求和腐坏对库存的影响,并在目标函数中引入了产品征税,由此建立起一类易腐品生产库存系统的最优控制模型。最后,基于古典最优控制理论,得到了最优控制策略,并通过具体算例验证了所得结果的有效性。

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针对微电网物理层和信息层交互过程中存在虚假数据注入(FDI)攻击的情况,提出了基于卡尔曼滤波的直流微电网抵御FDI攻击的二次控制策略。考虑常数FDI攻击和时变FDI攻击,利用卡尔曼滤波器滤除二次控制中引入的攻击信号,将经过滤波后的二次控制信号输入一次控制中,实现恢复电压和精确分配功率的目的。通过2个仿真案例验证了所提方法的有效性。

摘要：
为了提高不同工况下的轴承故障诊断准确率,提出了一种基于特征筛选和集成学习的轴承故障诊断方法。考虑到特征向量复杂冗余的问题,结合特征有效性和最大均值差异提出了新的特征评分函数,并在此基础上进一步考虑特征关联度和特征维度,筛选出有利于变工况故障诊断的特征子集。针对单一机器学习模型故障诊断准确率不高的问题,将AdaBoost和Stacking算法相结合构造集成学习故障诊断模型。实验结果表明:筛选出的特征子集在相同分类器下拥有更高的故障诊断准确率;集成学习模型相较于单一模型有更高的故障诊断准确率和鲁棒性。

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针对目前社区门禁系统中存在的一些安全问题,提出了一种基于LoRa扩频调制技术的智能门禁管理系统。该系统以LoRa技术为支撑,在服务器端、云端以及用户端建立星型网络拓扑结构。在服务器端,部署DCTT数据监测软件对每个用户终端的数据进行监测及管理;在终端部分,采用搭载STM32L051C8T6 CPU的LoRa模块与用户终端通过RS232协议进行通信。该方法有效降低了模块的运行功耗,在保证整个门禁系统稳定运行的基础上,实现了门禁系统的云管理及信息透明化,保障了门禁系统运行的安全性。

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基于多智能体的一致性原理,提出了一种微电网经济与环境综合最优的分布式调度方法。该调度方法不再借助于领导跟随的一致性算法模式,而是基于机器人系统的工作模式,各节点通过存储最新的功率缺额,得到局部功率缺额,并用其替代全局功率缺额,解决了分布式多目标经济调度获取全局信息困难的问题。同时,该算法能够适应微电网系统负荷变动的特性,可实现多种情景下的微电网综合最优调度。算例仿真结果验证了所提方法的有效性。

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采用一维漂移-扩散流体模型,对活性粒子在甲酰胺溶液中的传质进行了数值模拟。分析了等离子体处理甲酰胺溶液中5种主要活性氧粒子(OH、OH₂、O₃、O₂^- 、H₂O₂)的浓度和渗透深度。结果表明:在甲酰胺溶液中,O₃和OH的渗透深度可以达到13~14 μm,高于水中的7~9 μm;O₂^-渗透深度为580 μm,约为其在水溶液中的50%;甲酰胺浓度在10^-5~10^-3 mol/L内,对活性氧粒子传质过程的影响较明显;溶液中O₂对活性氧离子多样性有积极作用。这些现象表明,可以通过控制实际环境改变活性氧粒子的渗透深度。

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为促进微电网群新能源消纳和低碳经济运行,在共享经济背景下,提出了一种基于合作博弈的含共享氢储能(SHES)的微电网群低碳协同优化运行方法,以兼顾SHES和微电网群的利益。首先,提出SHES和微电网群的能量交互运行框架;其次,分别以SHES运营效益最大和各微电网运营成本最小为目标,建立了基于合作博弈的电氢能源协同运行模型;然后,考虑各主体隐私性,采用交替方向乘子法(ADMM)算法对模型进行分布式求解;最后,进行算例仿真。结果表明,通过SHES与各微电网的协同运行,有效改善了各主体的运行情况,促进新能源就地消纳,降低了碳排放。

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为了分析分布式新能源和需求侧灵活响应资源的不确定性对综合能源系统(IES)的影响:首先,建立了IES灵活性供需模型;其次,构建了基于场景概率驱动的IES两阶段分布鲁棒优化模型;最后,采用列与约束生成算法进行迭代求解,通过仿真验证了该模型和求解算法的有效性。相较于传统的IES优化调度,其所提模型减少了系统的总运行成本,提升了系统的灵活性。

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采用虚拟同步发电机(VSG)控制策略的并网逆变器可为分布式能源提供必要的惯性阻尼特性,以支撑电网频率。VSG的惯量和阻尼特性均受储能荷电状态(SOC)约束,因此有必要维持储能SOC水平,避免储能VSG失去惯量阻尼特性。设计了基于SOC的储能充放电系数,结合径向基函数(RBF)神经网络控制,提出了一种储能VSG参数自适应控制策略,并通过MATLAB/Simulink仿真,验证了所提策略的有效性和优越性。

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针对电力市场环境下风光储参与日前电力市场方式的问题,结合风光储互补特性和风光出力不确定特征,对风光储独立和联合参与现货市场交易优化进行了比较研究。首先,结合日前现货市场机制构建了风光储独立和联合参与市场的交易模式和基本框架。其次,通过拉丁超立方采样和同步回代将风光出力随机变化过程转化为多个确定性概率场景。然后,分别以预期收益最大为目标,考虑合作的参与和激励约束,建立了风光储独立和联合参与现货市场交易的优化模型,并在此基础上进一步构建了考虑条件风险价值的联合交易优化模型。最后,通过算例验证发现:储能在独立和联合模式下均有平抑风光偏差的作用,且后者效果更好;同时,联合模式下收益与风险水平呈现非严格的正相关关系,实际应用中应设置适当的置信水平以获得更大利润。

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针对电动汽车快充负荷和充电资源错配的问题,运用蒙特卡洛法预测充电站配置变化下的负荷分布,以社会总成本最小化为目标,充分考虑充电站、用户、电网和交通等多方利益,构建了一种新的充电站优化模型,并使用改进的多染色体遗传算法进行求解,得到了适用于区域充电站的规划方案。以上海市浦东新区为例进行算例仿真研究,验证了所提方法的有效性,为解决电动汽车快充负荷与充电资源错配问题提供了有力的决策支持。

摘要：
大型海洋浮标投入使用后,其搭载的观测设备和智能传感器的数量更多、种类更加多样化,负荷的增加对浮标供电系统的发电量及运行稳定性提出了更高的要求。针对大型海洋浮标耗能高等特点,在MATLAB/Simulink平台上搭建了一套风光储柴综合供电系统模型。同时,结合海洋环境下浮标震荡和舱内高温现象,设计了一种供电系统的能量协调控制策略。对复杂工况下系统的运行状态进行了仿真实验,实验结果验证了模型的正确性和控制策略的可行性。

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新疆高碱煤中含有大量的碱金属使其在燃烧过程中产生严重的结渣与沾污现象。综述了新疆高碱煤在燃烧过程中结渣、沾污的原理及相应的解决措施,即燃烧前水洗浸出技术的优势与缺点;燃烧参数在燃烧过程中的影响与优化;无机添加剂、其他煤与新疆高碱煤混合燃烧技术。针对新疆高碱煤在电站锅炉中的高效利用,提出了后续可行的研究方向。

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针对燃煤电厂中煤粉细度难以测量的问题,提出了一种基于遗传算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)超参数的煤粉细度软测量方法。通过制粉系统特性试验,综合分析出影响磨煤机煤粉细度参数的主要因素。采用遗传算法优化支持向量机超参数方法构建煤粉细度软测量模型。将该方法用于特性试验,发现检验样本的均方根误差为1.7%,证明煤粉细度软测量方法有效,满足煤粉细度模型精确预测的需求。

摘要：
研究了一类生产库存系统的最优控制问题。综合考虑了产品需求和腐坏对库存的影响,并在目标函数中引入了产品征税,由此建立起一类易腐品生产库存系统的最优控制模型。最后,基于古典最优控制理论,得到了最优控制策略,并通过具体算例验证了所得结果的有效性。

摘要：
针对微电网物理层和信息层交互过程中存在虚假数据注入(FDI)攻击的情况,提出了基于卡尔曼滤波的直流微电网抵御FDI攻击的二次控制策略。考虑常数FDI攻击和时变FDI攻击,利用卡尔曼滤波器滤除二次控制中引入的攻击信号,将经过滤波后的二次控制信号输入一次控制中,实现恢复电压和精确分配功率的目的。通过2个仿真案例验证了所提方法的有效性。

摘要：
为了提高不同工况下的轴承故障诊断准确率,提出了一种基于特征筛选和集成学习的轴承故障诊断方法。考虑到特征向量复杂冗余的问题,结合特征有效性和最大均值差异提出了新的特征评分函数,并在此基础上进一步考虑特征关联度和特征维度,筛选出有利于变工况故障诊断的特征子集。针对单一机器学习模型故障诊断准确率不高的问题,将AdaBoost和Stacking算法相结合构造集成学习故障诊断模型。实验结果表明:筛选出的特征子集在相同分类器下拥有更高的故障诊断准确率;集成学习模型相较于单一模型有更高的故障诊断准确率和鲁棒性。

摘要：
针对目前社区门禁系统中存在的一些安全问题,提出了一种基于LoRa扩频调制技术的智能门禁管理系统。该系统以LoRa技术为支撑,在服务器端、云端以及用户端建立星型网络拓扑结构。在服务器端,部署DCTT数据监测软件对每个用户终端的数据进行监测及管理;在终端部分,采用搭载STM32L051C8T6 CPU的LoRa模块与用户终端通过RS232协议进行通信。该方法有效降低了模块的运行功耗,在保证整个门禁系统稳定运行的基础上,实现了门禁系统的云管理及信息透明化,保障了门禁系统运行的安全性。

摘要：
基于多智能体的一致性原理,提出了一种微电网经济与环境综合最优的分布式调度方法。该调度方法不再借助于领导跟随的一致性算法模式,而是基于机器人系统的工作模式,各节点通过存储最新的功率缺额,得到局部功率缺额,并用其替代全局功率缺额,解决了分布式多目标经济调度获取全局信息困难的问题。同时,该算法能够适应微电网系统负荷变动的特性,可实现多种情景下的微电网综合最优调度。算例仿真结果验证了所提方法的有效性。

摘要：
采用一维漂移-扩散流体模型,对活性粒子在甲酰胺溶液中的传质进行了数值模拟。分析了等离子体处理甲酰胺溶液中5种主要活性氧粒子(OH、OH₂、O₃、O₂^- 、H₂O₂)的浓度和渗透深度。结果表明:在甲酰胺溶液中,O₃和OH的渗透深度可以达到13~14 μm,高于水中的7~9 μm;O₂^-渗透深度为580 μm,约为其在水溶液中的50%;甲酰胺浓度在10^-5~10^-3 mol/L内,对活性氧粒子传质过程的影响较明显;溶液中O₂对活性氧离子多样性有积极作用。这些现象表明,可以通过控制实际环境改变活性氧粒子的渗透深度。

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为促进微电网群新能源消纳和低碳经济运行,在共享经济背景下,提出了一种基于合作博弈的含共享氢储能(SHES)的微电网群低碳协同优化运行方法,以兼顾SHES和微电网群的利益。首先,提出SHES和微电网群的能量交互运行框架;其次,分别以SHES运营效益最大和各微电网运营成本最小为目标,建立了基于合作博弈的电氢能源协同运行模型;然后,考虑各主体隐私性,采用交替方向乘子法(ADMM)算法对模型进行分布式求解;最后,进行算例仿真。结果表明,通过SHES与各微电网的协同运行,有效改善了各主体的运行情况,促进新能源就地消纳,降低了碳排放。

摘要：
为了分析分布式新能源和需求侧灵活响应资源的不确定性对综合能源系统(IES)的影响:首先,建立了IES灵活性供需模型;其次,构建了基于场景概率驱动的IES两阶段分布鲁棒优化模型;最后,采用列与约束生成算法进行迭代求解,通过仿真验证了该模型和求解算法的有效性。相较于传统的IES优化调度,其所提模型减少了系统的总运行成本,提升了系统的灵活性。

摘要：
采用虚拟同步发电机(VSG)控制策略的并网逆变器可为分布式能源提供必要的惯性阻尼特性,以支撑电网频率。VSG的惯量和阻尼特性均受储能荷电状态(SOC)约束,因此有必要维持储能SOC水平,避免储能VSG失去惯量阻尼特性。设计了基于SOC的储能充放电系数,结合径向基函数(RBF)神经网络控制,提出了一种储能VSG参数自适应控制策略,并通过MATLAB/Simulink仿真,验证了所提策略的有效性和优越性。

摘要：
针对电力市场环境下风光储参与日前电力市场方式的问题,结合风光储互补特性和风光出力不确定特征,对风光储独立和联合参与现货市场交易优化进行了比较研究。首先,结合日前现货市场机制构建了风光储独立和联合参与市场的交易模式和基本框架。其次,通过拉丁超立方采样和同步回代将风光出力随机变化过程转化为多个确定性概率场景。然后,分别以预期收益最大为目标,考虑合作的参与和激励约束,建立了风光储独立和联合参与现货市场交易的优化模型,并在此基础上进一步构建了考虑条件风险价值的联合交易优化模型。最后,通过算例验证发现:储能在独立和联合模式下均有平抑风光偏差的作用,且后者效果更好;同时,联合模式下收益与风险水平呈现非严格的正相关关系,实际应用中应设置适当的置信水平以获得更大利润。

摘要：
针对电动汽车快充负荷和充电资源错配的问题,运用蒙特卡洛法预测充电站配置变化下的负荷分布,以社会总成本最小化为目标,充分考虑充电站、用户、电网和交通等多方利益,构建了一种新的充电站优化模型,并使用改进的多染色体遗传算法进行求解,得到了适用于区域充电站的规划方案。以上海市浦东新区为例进行算例仿真研究,验证了所提方法的有效性,为解决电动汽车快充负荷与充电资源错配问题提供了有力的决策支持。

摘要：
大型海洋浮标投入使用后,其搭载的观测设备和智能传感器的数量更多、种类更加多样化,负荷的增加对浮标供电系统的发电量及运行稳定性提出了更高的要求。针对大型海洋浮标耗能高等特点,在MATLAB/Simulink平台上搭建了一套风光储柴综合供电系统模型。同时,结合海洋环境下浮标震荡和舱内高温现象,设计了一种供电系统的能量协调控制策略。对复杂工况下系统的运行状态进行了仿真实验,实验结果验证了模型的正确性和控制策略的可行性。

摘要：
新疆高碱煤中含有大量的碱金属使其在燃烧过程中产生严重的结渣与沾污现象。综述了新疆高碱煤在燃烧过程中结渣、沾污的原理及相应的解决措施,即燃烧前水洗浸出技术的优势与缺点;燃烧参数在燃烧过程中的影响与优化;无机添加剂、其他煤与新疆高碱煤混合燃烧技术。针对新疆高碱煤在电站锅炉中的高效利用,提出了后续可行的研究方向。

摘要：
针对燃煤电厂中煤粉细度难以测量的问题,提出了一种基于遗传算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)超参数的煤粉细度软测量方法。通过制粉系统特性试验,综合分析出影响磨煤机煤粉细度参数的主要因素。采用遗传算法优化支持向量机超参数方法构建煤粉细度软测量模型。将该方法用于特性试验,发现检验样本的均方根误差为1.7%,证明煤粉细度软测量方法有效,满足煤粉细度模型精确预测的需求。

摘要：
研究了一类生产库存系统的最优控制问题。综合考虑了产品需求和腐坏对库存的影响,并在目标函数中引入了产品征税,由此建立起一类易腐品生产库存系统的最优控制模型。最后,基于古典最优控制理论,得到了最优控制策略,并通过具体算例验证了所得结果的有效性。

摘要：
针对微电网物理层和信息层交互过程中存在虚假数据注入(FDI)攻击的情况,提出了基于卡尔曼滤波的直流微电网抵御FDI攻击的二次控制策略。考虑常数FDI攻击和时变FDI攻击,利用卡尔曼滤波器滤除二次控制中引入的攻击信号,将经过滤波后的二次控制信号输入一次控制中,实现恢复电压和精确分配功率的目的。通过2个仿真案例验证了所提方法的有效性。

摘要：
为了提高不同工况下的轴承故障诊断准确率,提出了一种基于特征筛选和集成学习的轴承故障诊断方法。考虑到特征向量复杂冗余的问题,结合特征有效性和最大均值差异提出了新的特征评分函数,并在此基础上进一步考虑特征关联度和特征维度,筛选出有利于变工况故障诊断的特征子集。针对单一机器学习模型故障诊断准确率不高的问题,将AdaBoost和Stacking算法相结合构造集成学习故障诊断模型。实验结果表明:筛选出的特征子集在相同分类器下拥有更高的故障诊断准确率;集成学习模型相较于单一模型有更高的故障诊断准确率和鲁棒性。

摘要：
针对目前社区门禁系统中存在的一些安全问题,提出了一种基于LoRa扩频调制技术的智能门禁管理系统。该系统以LoRa技术为支撑,在服务器端、云端以及用户端建立星型网络拓扑结构。在服务器端,部署DCTT数据监测软件对每个用户终端的数据进行监测及管理;在终端部分,采用搭载STM32L051C8T6 CPU的LoRa模块与用户终端通过RS232协议进行通信。该方法有效降低了模块的运行功耗,在保证整个门禁系统稳定运行的基础上,实现了门禁系统的云管理及信息透明化,保障了门禁系统运行的安全性。

摘要：
基于多智能体的一致性原理,提出了一种微电网经济与环境综合最优的分布式调度方法。该调度方法不再借助于领导跟随的一致性算法模式,而是基于机器人系统的工作模式,各节点通过存储最新的功率缺额,得到局部功率缺额,并用其替代全局功率缺额,解决了分布式多目标经济调度获取全局信息困难的问题。同时,该算法能够适应微电网系统负荷变动的特性,可实现多种情景下的微电网综合最优调度。算例仿真结果验证了所提方法的有效性。

摘要：
采用一维漂移-扩散流体模型,对活性粒子在甲酰胺溶液中的传质进行了数值模拟。分析了等离子体处理甲酰胺溶液中5种主要活性氧粒子(OH、OH₂、O₃、O₂^- 、H₂O₂)的浓度和渗透深度。结果表明:在甲酰胺溶液中,O₃和OH的渗透深度可以达到13~14 μm,高于水中的7~9 μm;O₂^-渗透深度为580 μm,约为其在水溶液中的50%;甲酰胺浓度在10^-5~10^-3 mol/L内,对活性氧粒子传质过程的影响较明显;溶液中O₂对活性氧离子多样性有积极作用。这些现象表明,可以通过控制实际环境改变活性氧粒子的渗透深度。