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基于可重构电池网络的储能系统荷电状态估计及能效提升

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基于可重构电池网络的储能系统荷电状态估计及能效提升

作者：张旭西安理工大学

学位级别：硕士

在“双碳”目标的指引下,锂离子电池储能作为新型电力系统中不可或缺的组成部分已进入规模化发展新阶段。然而,传统电池储能系统因固定串、并联的连接拓扑而产生的“短板效应”会导致系统有效容量和循环寿命大幅降低,同时引发局部过热... 详细信息

在“双碳”目标的指引下,锂离子电池储能作为新型电力系统中不可或缺的组成部分已进入规模化发展新阶段。然而,传统电池储能系统因固定串、并联的连接拓扑而产生的“短板效应”会导致系统有效容量和循环寿命大幅降低,同时引发局部过热等安全问题。可重构电池系统凭借其能量信息耦合的优势成为解决储能问题的重要手段。但是,可重构电池系统的引入对电池状态估计精确度和电池组管控策略提出更高要求。因此,本文开展基于可重构电池网络的储能系统状态估计及重构电池网络能效提升控制策略的研究,研究内容分为三点。(1)针对复杂温度环境下储能电池内部参数变化影响电池模型精度的问题,本文分析了电池运行内部机理及传统模型利弊,搭建了宽温域、多状态下电池等效电路改进模型。同时,结合不同温度下电池实验数据利用遗忘递推最小二乘法实现了电池模型内部参数在线辨识,并在脉冲电流工况以及在三种不同的实际动态工况下对模型精度进行验证,为后续重构电池网络的构建和状态估计提供模型基础。(2)为实现可重构电池系统中电池荷电状态(Stateof Charge,SOC)在线精准估计,提出了基于OCV-SOC-T的动态可重构网络在线估计方法。通过实验获取不同温度下电池的OCV-SOC基准曲线,选取开路电压(Open Circuit Voltage,OCV)为特征量,应用粒子群优化的反向传播神经网络回归算法获取不同温度下电池OCV-SOC映射关系。搭建了电池组热模型,分析并量化实际电池拓扑温度的分布具体情况,基于开路电压法构建温度修正目标函数及电池组约束条件实现快速、精确和在线的重构电池组荷电状态估计,减小可重构电池拓扑中温度诱发的误差,修正后SOC估计精度提高0.5%-7.2%。(3)针对可重构电池网络中能效提升及热安全管控的问题,基于图计算构建了以电池为顶点集,开关为边集,电池荷电状态和温度为加权集的可重构电池网络图模型。同时,提出了重构电池网络配置优化与动态策略制定方法,结合实际储能需求利用基于记忆化搜索的图深度优先遍历获取最优通断模式以及对应开关动态信息。搭建了可重构电池网络实验平台进一步验证策略的可行性,结果表明重构电池网络可以实现整体运行过程中对电池温度进行管控和异常失控模组隔离,拓扑整体温度下降3℃,同时整体放电时间延长32%,可用容量提升23%,提高了电池储能系统的安全性和一致性。

关键词：电池储能可重构电池网络荷电状态估计图计算能效提升

医养结合养老服务中的政府职能研究 ——以J市为例

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医养结合养老服务中的政府职能研究 ——以J市为例

作者：张旭中共山东省委党校

学位级别：硕士

随着经济的发展和生活条件的改善,中国人均预期寿命逐年递增,人口老龄化、高龄化和失能半失能化趋势持续加剧。老年人对社会化养老的迫切需求为养老、医疗和护理等多个养老服务领域带来了巨大的挑战和压力,也对我国政府提出了更高的期... 详细信息

随着经济的发展和生活条件的改善,中国人均预期寿命逐年递增,人口老龄化、高龄化和失能半失能化趋势持续加剧。老年人对社会化养老的迫切需求为养老、医疗和护理等多个养老服务领域带来了巨大的挑战和压力,也对我国政府提出了更高的期望和要求。在此情况下,将养老服务与医疗服务进行深度融合的医养结合养老服务模式应运而生。推动医养结合高质量发展,既是有效应对老龄化问题的关键措施,也成为政府职能的重要内容。然而,由于起步较晚,我国医养结合实践缺乏完善的理论框架和可供复制推广的典型经验,导致政府在推动医养结合养老服务发展时存在诸多问题,这些问题制约了医养结合的高效发展,成为各地政府应对人口老龄化的难点与痛点。本文以医养结合养老服务中的政府职能为研究对象,采用文献研究法、调查研究法和案例分析法,坚持动态性、时代性、互动性、系统性的研究视角,聚焦于人口老龄化背景下J市政府推动医养结合养老服务发展的职能履行情况,以解决突出问题、优化政府履职为目标导向,遵循理论解析—现状分析—问题剖析—案例探析—对策选择的研究路径进行系统阐述和深入论析。本文的创新之处在于从公共管理学视角出发,依据政府职能理论、服务型政府理论和整体性治理理论,对J市政府在推进医养结合养老服务发展中的职能履行问题进行了实证研究,通过梳理国内外典型的医养结合养老服务模式及政府履职做法,提取了经验启示,为完善J市医养结合养老服务的政府职能提出了具有针对性和可操作性的创新对策,同时为其他地区提供了借鉴。研究结果表明,当前J市老年人对医养结合养老服务的需求较大,但政府在履行医养结合养老服务职能方面存在不足。包括医养结合宣传力度不够,医养结合资源供给不足,管理体制问题整改不力,监管职能履行不充分,护理人才供应短缺等问题。究其原因,主要是政府对服务理念认识不到位,政府职能定位不准确,职能交叉问题未解决以及人才培养管理不到位。针对上述问题,本文提出了完善J市政府引导职能、支持职能和监督保障职能的创新对策。具体包括:加大对医养结合的宣传力度,完善治理机制与法规政策;加大对医养结合养老服务的资金支持,推动各方共同构建医养服务新生态;加强医养结合专业人才队伍建设,推行“以老助老”照护计划,完善评估监管体系。

关键词：医养结合养老服务人口老龄化政府职能

面向短时过载及长期轻载的农村配变侧储能配置与调度双层优化方法

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面向短时过载及长期轻载的农村配变侧储能配置与调度双层优化方法

作者：张旭南昌大学

学位级别：硕士

农村地区电网负荷具有峰谷差大、季节性强、平均负荷率低等显著特点,因此部分农村地区的配电变压器(Distribution Transformer,DT,简称配变)会同时出现短时过载和长期轻载的现象。同时,随着“双碳”目标下清洁能源渗透率与日俱增,风电... 详细信息

农村地区电网负荷具有峰谷差大、季节性强、平均负荷率低等显著特点,因此部分农村地区的配电变压器(Distribution Transformer,DT,简称配变)会同时出现短时过载和长期轻载的现象。同时,随着“双碳”目标下清洁能源渗透率与日俱增,风电出力的间歇性、波动性和反调峰性会给配变安全稳定运行造成影响。针对上述问题与挑战,本文提出一种在农村配变低压侧配置电池储能系统(Battery Energy Storage System,BESS)的配变负载管理方案,并在确保配变安全稳定运行的情况下,对如何提升储能的经济效益和大规模风电资源的消纳能力展开研究。针对我国农村配电变压器短时过载、长期轻载运行的问题,提出一种基于经济效益分析的配变侧储能配置和调度双层优化方法。上层模型以系统经济效益最优为目标,决策储能系统的额定功率和额定容量,采用莱维飞行粒子群算法求解;下层模型嵌入储能寿命消耗的简化计算模型,以配变低压侧有功波动最小,储能寿命削减最小以及调度经济效益最优为目标,决策储能系统调度策略,采用商业求解器Gurobi求解。计及电池寿命消耗以及配变动态负载率对经济效益的影响,搭建了基于等效全循环次数折算的磷酸铁锂储能系统投资成本模型以及考虑动态负载率对故障发生概率影响的配变故障风险收益模型。算例结果表明,所提方法在确保配电网安全运行下能够提高配变侧接入储能系统的经济性。为了提高风电出力消纳以及配变运行的经济性和稳定性,提出一种考虑风电接入的配变侧混合储能配置和调度双层优化方法。上层模型以系统经济效益最优为目标,决策混合储能系统的额定功率和额定容量;下层模型以配变侧混合储能调度经济效益最优以及BESS寿命削减最小为目标,决策混合储能系统调度策略。针对混合储能系统协调调度优化问题,基于经验模态分解法(Empirical Mode Decomposition,EMD)提出一种考虑了风电出力的季节性差异以及风电场有功波动考核要求的风电功率分配策略;结合功率型储能和容量型储能的优势,提出一种包含BESS和压缩空气储能(Compressed Air Energy Storage,CAES)的配变侧混合储能调度策略方法。算例结果表明,所提方法在确保配变安全运行下能够有效降低风电出力的波动性并提高配变侧混合储能系统的经济性;在考虑风电出力不确定性和负荷不确定性的情况下,所提模型仍可以保证经济性和可靠性。

关键词：储能农村配电变压器经济效益分析风电出力波动双层优化

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端燃装药发动机绝热材料动态烧蚀特性研究

兵器装备工程学报 2024年第09期 17-22页

作者：张旭武志文北京理工大学宇航学院

为了更准确预估端燃装药发动机工作中绝热材料的烧蚀变化，根据真实发动机燃面退移和包覆层破坏过程控制燃烧室流场边界移动，对流场和绝热材料烧蚀进行了耦合仿真计算。获取了流场边界移动下绝热材料的动态烧蚀特性，分析了燃速对绝热... 详细信息

为了更准确预估端燃装药发动机工作中绝热材料的烧蚀变化，根据真实发动机燃面退移和包覆层破坏过程控制燃烧室流场边界移动，对流场和绝热材料烧蚀进行了耦合仿真计算。获取了流场边界移动下绝热材料的动态烧蚀特性，分析了燃速对绝热材料动态烧蚀的影响。结果表明：流场边界移动下计算得到的绝热材料炭化层厚度比固定流场边界下计算的厚度高出约0.48 mm,体现了真实发动机中由包覆层破坏导致的绝热材料烧蚀加剧现象。与高燃速条件相比，低燃速下高速气流能够冲刷破坏更大范围包覆层，引发的绝热材料烧蚀加剧现象更加明显，在绝热材料设计中需要重点关注该现象。

关键词：端燃装药流场边界绝热层包覆层动态烧蚀

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基于时空表示学习的交通流量预测研究

基于时空表示学习的交通流量预测研究

作者：张旭齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着科技发展,智慧交通系统对于现代城市发展的重要性也逐步提升。而在智慧交通系统中,城市流量预测扮演着至关重要的角色。准确的城市流量预测可以优化居民出行、提升物流和出行服务公司的效率,从而进一步提升城市的整体运行效能。因此... 详细信息

随着科技发展,智慧交通系统对于现代城市发展的重要性也逐步提升。而在智慧交通系统中,城市流量预测扮演着至关重要的角色。准确的城市流量预测可以优化居民出行、提升物流和出行服务公司的效率,从而进一步提升城市的整体运行效能。因此,深入研究城市流量预测技术对于建立更高效的城市交通系统有重要的意义。虽然在城市流量预测方面的研究已经取得了一定的成果。但是,大多数城市流量预测方法主要关注相邻时刻和区域间的流量相关性,很少有研究同时从多种维度考虑长时间间隔、长距离区域间时空相关性,并且大部分深度学习模型在数据资源较少的情况下表现不佳。此外,目前对于城市流量的时空异质性研究也比较有限。为解决以上问题,本文主要提出了两种基于时空表示学习的城市流量预测方法:(1)为了从城市流量数据中同时挖掘不同维度的时空依赖性,本文提出了一种基于对比学习和时空特征融合的城市流量预测方法。具体来说,此方法基于对比学习分别构建了时空维度的特征提取模块。通过时间维度特征提取模块,可以获得城市全局流量的多周期变化规律和突发性变化。通过空间维度特征提取模块,可以获得所有相似功能区之间隐含的交互关系。同时,为了适应不同数据量,本文还为时间对比学习设计了两种前置任务。时空特征提取模块分别利用三种周期数据进行预训练之后,可以获得丰富的、不同角度的流量变化特征。最后,本文还设计了多视图特征融合和预测模块,充分融合影响城市流量的各种因素,以准确预测下一时刻的城市流量。本文进行了丰富的实验评估,证明了该方法先进的预测性能以及在数据资源较少时的有效性。(2)为了有效挖掘城市流量的时空异质性,本文提出了基于时空随机遮掩和时空对比学习的城市流量预测方法。通过设计时空随机遮掩的预训练任务,使得模型能够捕获足够丰富的跨时空维度的区域间相关性,然后基于注意力权重设计了实时获取邻接矩阵的图处理模块,结合图卷积神经网络进一步增强区域间的依赖性特征。为了进一步提升模型对时空异质性特征的感知能力,本文提出了全局-局部交叉注意模块,并设计了基于时序的对比学习预训练任务。两个经过训练的编码器具有强大的捕获潜在时空表示的能力,通过最终的时空特征融合,实现对下一时刻城市流量的预测。本文进行了详实的实验和丰富的可视化研究,证明了所提出的方法具有先进的预测能力,同时体现了各个模块的有效性。

关键词：城市流量预测时空表示学习时空对比学习时空异质性

脑小血管病患者血压昼夜节律与影像学总负荷及与平衡步态功能障碍的相关性研究

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脑小血管病患者血压昼夜节律与影像学总负荷及与平衡步态功能障碍...

作者：张旭承德医学院

学位级别：硕士

目的:1.探讨脑小血管病(cerebral small vessel disease,CSVD)患者血压昼夜节律与影像学总负荷的关系。2.探讨CSVD患者血压昼夜节律与平衡步态功能的关系。方法:1.选取2022年11月至2023年11月期间,在承德医学院附属医院神经内科住院的12... 详细信息

目的:1.探讨脑小血管病(cerebral small vessel disease,CSVD)患者血压昼夜节律与影像学总负荷的关系。2.探讨CSVD患者血压昼夜节律与平衡步态功能的关系。方法:1.选取2022年11月至2023年11月期间,在承德医学院附属医院神经内科住院的125例CSVD患者,且完成头颅核磁共振成像(magnetic resonan ce imaging,MRI)及24小时动态血压监测。依据血压昼夜节律分为杓型血压节律组28例,非杓型血压节律组50例,反杓型血压节律组47例。收集纳入患者的人口统计学、一般临床资料以及影像学总负荷评分进行比较,以探讨CSVD患者血压昼夜节律与影像学总负荷的关系。2.选取2022年11月至2023年11月承德医学院附属医院神经内科住院的CSVD患者52例(于第一部分中选取),且完成头颅MRI、24小时动态血压监测及Tinetti平衡与步态量表。依据Tinetti平衡与步态量表评分分为平衡步态功能正常组22例,平衡步态功能障碍组30例。收集纳入患者的人口统计学、一般临床资料、血压昼夜节律及影像学总负荷进行比较,以探讨CSVD患者血压昼夜节律与平衡步态功能的关系。结果:1.与杓型血压节律组比较,非杓型、反杓型血压节律组高血压病病史、冠心病病史占比较高,差异有统计学意义(P<0.05);影像学总负荷评分较高,差异有统计学意义(P<0.05);脑白质高信号(脑室旁、深部WMHs Fazekas分级)、CMBs计数(脑叶、深部、幕下)、LIs计数、EPVS计数均较高,差异有统计学意义(P<0.05)。***相关性分析显示:影像学总负荷评分与夜间收缩压下降率(r=-0.193,P<0.05)呈负相关,与年龄(r=0.700,P<0.001)呈正相关。***回归结果显示:异常血压昼夜节律(OR:4.098,95%CI:1.592～10.548,P<0.05)、年龄(OR:1.256,95%CI:1.161～1.359,P<0.001)为CS VD患者影像学总负荷增加的危险因素。4.与平衡步态功能正常组比较,平衡步态功能障碍组患者的年龄较大,异常血压昼夜节律占比较高,影像学总负荷评分较高,差异有统计学意义(P<0.05)。***相关性分析显示:平衡步态功能评分与夜间收缩压下降率呈正相关(r=0.635,P<0.001);与影像学总负荷评分(r=-0.428,P<0.05)呈负相关。***回归结果显示:异常血压昼夜节律(OR:5.000,95%CI:1.400～17.857,P<0.05)、影像学总负荷评分(OR:6.002,95%CI:1.253～7.611,P<0.05)为CSVD患者平衡步态功能障碍的危险因素。结论:1.异常血压昼夜节律是CSVD患者影像学总负荷增加的危险因素;CSVD患者夜间收缩压下降率越小,影像学总负荷越严重。2.异常血压昼夜节律、影像学总负荷是CSVD患者平衡步态功能障碍的危险因素;CSVD患者夜间收缩压下降率越大,平衡步态功能越严重;影像学总负荷评分越大,平衡步态功能越严重。

关键词：脑小血管病影像学总负荷血压昼夜节律平衡步态功能跌倒风险脑白质高信号脑微出血

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自动驾驶汽车路径跟踪学习预测控制器设计

自动驾驶汽车路径跟踪学习预测控制器设计

作者：张旭吉林大学

学位级别：硕士

作为自动驾驶的重要环节,车辆路径跟踪控制对整个行车过程的安全性、舒适性等起着决定性的作用。车辆是一个强耦合、多自由度的非线性系统,模型预测控制作为一种可以处理非线性、多约束和多变量优化问题的控制方法,已经成为了车辆路径... 详细信息

作为自动驾驶的重要环节,车辆路径跟踪控制对整个行车过程的安全性、舒适性等起着决定性的作用。车辆是一个强耦合、多自由度的非线性系统,模型预测控制作为一种可以处理非线性、多约束和多变量优化问题的控制方法,已经成为了车辆路径跟踪控制领域热门的研究方法之一。然而,模型预测控制对车辆模型精度具有较高要求,一般的简化机理车辆模型只适用于常规工况,而高速大转角等极限工况下的车辆模型难以精确可知。同时,目前大部分的路径跟踪方法采用固定参数的控制器,在复杂场景下的适应能力较弱。针对上述问题,本文以非线性模型预测控制器为基础,分别从数据机理混合车辆模型建立、路径跟踪学习预测控制器设计和控制器参数优化三个方面展开具体研究。1.为了提升车辆模型的精确度,实现对系统未来动态的准确预测,本文设计了基于神经网络的数据机理混合模型,并进行了模型验证。首先,根据车辆横向、纵向和横摆三个自由度的动力学模型,大地坐标系下车辆横纵向位移和横摆角的运动学模型以及基于轮胎魔术公式线性化后的轮胎模型建立三自由度车辆机理模型。其次,采用对非线性关系具有较强拟合能力的径向基神经网络对车辆模型误差进行建模,建立基于数据的车辆补偿模型。最终,将车辆机理模型与数据补偿模型相结合,得到数据机理混合高精度模型,并通过Simulink-Car Sim联合仿真平台验证了模型的精确性。2.为了提升高速大转角工况下的路径跟踪控制精度,本文在数据机理混合模型的基础上,设计了路径跟踪学习预测控制器,并进行了仿真实验验证。首先建立在线学习数据集,基于时间触发机制进行神经网络模型参数的在线更新,进而实现数据机理混合模型的在线更新。其次,构建路径跟踪控制优化问题,首先综合考虑车辆路径跟踪控制的精确性和舒适性需求,以跟踪期望纵向速度、横向位移和横摆角速度作为目标函数,同时考虑控制动作增量变化和执行器饱和约束,给出非线性优化问题描述形式,并针对该优化问题实现快速求解。为了验证控制器的有效性,选取湿滑路面的高速弯道工况、拼接路面的蛇形穿杆工况和变摩擦系数的高速弯道工况进行仿真实验验证。实验结果表明,本文设计的学习预测控制器有效提升了高速、大转角工况下的路径跟踪控制精度。3.考虑到控制器在不同工况下的适应能力,本文提出了基于贝叶斯优化的控制器参数优化方法。首先,采用高斯过程将路径跟踪系统描述为一个黑盒函数,并以期望提升函数作为采集函数实现控制器目标权值的迭代优化。其次,根据道路的曲率、车速和路面摩擦系数三种特征,将常见的中高速弯道场景划分为36种工况,并通过贝叶斯优化得到各工况的最优权值。然后构建不同工况及其对应最优权值的map表,从而实现路径跟踪控制器参数的自适应更新。为了验证提出方法的有效性,在不同工况下对设计的控制器进行了仿真实验验证。实验结果表明,采用贝叶斯优化权值的策略能够有效提升路径跟踪控制器的工况适应性。

关键词：路径跟踪控制非线性模型预测控制数据机理混合模型径向基神经网络贝叶斯优化