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计及功率指令和积分周期优化的风电机组转子动能功率平滑控制

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电工技术学报 2024年

作者：朱瑛李斌孔旻昊卫志农河海大学电气与动力工程学院

对风电功率进行平滑处理能够有效降低风电波动对电网造成的负面影响。相较于其它方法，通过转子动能平滑风电功率具有成本低、响应快的优势。本文提出了一种计及功率指令和积分周期优化的新型风电机组转子动能功率平滑方法。首先，从风... 详细信息

对风电功率进行平滑处理能够有效降低风电波动对电网造成的负面影响。相较于其它方法，通过转子动能平滑风电功率具有成本低、响应快的优势。本文提出了一种计及功率指令和积分周期优化的新型风电机组转子动能功率平滑方法。首先，从风电机组的传递函数出发，推导出新型平滑参考功率，通过改变参数，能够实现对该功率指令平滑程度和波动均值大小的解耦调节；随后，通过转速闭环控制实现对功率指令的间接精准跟踪，分析了其中的关键参数积分周期Δt对功率跟踪效果产生影响的数学机理，并提出了Δt的优化整定方法。最后，以永磁直驱风电机组为研究对象，通过建立仿真模型及搭建实验平台，验证了所提新型功率平滑控制策略的可行性及有效性。

关键词：风电机组功率平滑转子动能积分周期小扰动线性化

大数据视域下公众网络“吃瓜”的行为逻辑与引导

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陕西行政学院学报 2024年第2期38卷 53-58页

作者：朱瑛福建农业职业技术学院福州350303 福建农林大学食品科学学院福州350002

在当前缺乏有效管理及事故屡治不绝情况下,充分利用大数据技术手段来推动公众积极参与公共事件,并高效融入到相关公共事务治理的做法已逐渐成为一致共识。对“鼠头鸭脖”等典型食品安全事件展开情境化探索,分析网络“吃瓜”生成机理,归... 详细信息

在当前缺乏有效管理及事故屡治不绝情况下,充分利用大数据技术手段来推动公众积极参与公共事件,并高效融入到相关公共事务治理的做法已逐渐成为一致共识。对“鼠头鸭脖”等典型食品安全事件展开情境化探索,分析网络“吃瓜”生成机理,归纳公众网络“吃瓜”中存在的行为偏离、话语权失衡、数字行动权的制度缺失等行为缺憾情况,系统梳理大数据网络环境中公众参与的行为特征,据此探讨“倍增”效应和“盲区”效应等对大数据环境下公众参与行为引导的困境,可为开创全社会参与公共事务治理的良性互动新格局进行有益的探索。

关键词：大数据吃瓜公共事件公共事务行为引导

习近平出席第三届“一带一路”国际合作高峰论坛开幕式并发表主旨演讲

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新华月报 2023年第22期 5-8页

作者：王海林张武军朱瑛琪人民日报

今年是我提出共建“一带一路”倡议10周年。提出这一倡议的初心,是借鉴古丝绸之路,以互联互通为主线,同各国加强政策沟通、设施联通、贸易畅通、资金融通、民心相通,为世界经济增长注入新动能,为全球发展开辟新空间,为国际经济合作打造... 详细信息

今年是我提出共建“一带一路”倡议10周年。提出这一倡议的初心,是借鉴古丝绸之路,以互联互通为主线,同各国加强政策沟通、设施联通、贸易畅通、资金融通、民心相通,为世界经济增长注入新动能,为全球发展开辟新空间,为国际经济合作打造新平台。

关键词：国际经济合作主旨演讲古丝绸之路设施联通贸易畅通资金融通新动能一带一路

小样本学习技术在新型电力系统中的应用与挑战

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电力系统自动化 2024年第6期48卷 74-82页

作者：贺兴潘美琪艾芊电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学) 上海市200240 上海交通大学国家电投智慧能源创新学院上海市200240

数据驱动已成为新型电力系统建设及其数字化转型的核心范式,相关算法在负荷预测、状态检修、多主体调控等多项业务中展现出优越的工程效果与应用潜力。然而,实际工程数据往往面临着样本不足、样本不平衡等问题,制约了数据驱动算法的最... 详细信息

数据驱动已成为新型电力系统建设及其数字化转型的核心范式,相关算法在负荷预测、状态检修、多主体调控等多项业务中展现出优越的工程效果与应用潜力。然而,实际工程数据往往面临着样本不足、样本不平衡等问题,制约了数据驱动算法的最终效果。因此,需要借助小样本学习来应对这一挑战。文中从数据、特征、模型3个层面探究了小样本学习技术,综述并分析了相关技术在场景生成、故障诊断、电力系统暂态稳定评估等业务的应用现状,并进一步指出小样本学习技术在新型电力系统中所面临的不足与挑战。

关键词：小样本学习数据驱动生成模型迁移学习

基于知识图谱推理的热轧带钢产品质量缺陷追溯

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计算机集成制造系统 2024年第3期30卷 1105-1114页

作者：张佳琪凌卫青同济大学电子与信息工程学院CIMS研究中心上海201804

热轧带钢生产面临多工况、机理复杂、工艺参数繁多等问题,造成专家很难及时有效给出生产中导致质量缺陷的原因。由此提出一种基于知识图谱推理的质量缺陷追溯方法。首先通过可解释方法SHAP实现对随机森林模型预测结果的解释,并通过知识... 详细信息

热轧带钢生产面临多工况、机理复杂、工艺参数繁多等问题,造成专家很难及时有效给出生产中导致质量缺陷的原因。由此提出一种基于知识图谱推理的质量缺陷追溯方法。首先通过可解释方法SHAP实现对随机森林模型预测结果的解释,并通过知识图谱将数据挖掘结果与工艺机理、专家经验等知识进行融合,进一步将图谱中表示工艺参数与质量参数依赖关系的子图映射到贝叶斯网络,推断不同工艺参数导致产品质量缺陷的后验概率。实际生产数据验证表明,针对不同生产工况,该方法能有效识别各个批次中导致质量缺陷的工艺参数,表现出良好识别率。

关键词：热轧带钢质量缺陷知识图谱可解释人工智能贝叶斯网络

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心脏淀粉样变性病理学技术研究进展

中华病理学杂志 2024年第1期53卷 101-106页

作者：王家琪陈东董方首都医科大学附属北京安贞医院病理科北京100029

心脏淀粉样变性是一种罕见的致死性疾病,由错误折叠的淀粉样蛋白沉积在心肌间质引起限制性心肌病。传统病理学诊断主要依靠刚果红特殊染色,近年来,随着免疫病理诊断技术及激光显微切割质谱联用技术在诊断心脏淀粉样变性中的推广应用,本... 详细信息

心脏淀粉样变性是一种罕见的致死性疾病,由错误折叠的淀粉样蛋白沉积在心肌间质引起限制性心肌病。传统病理学诊断主要依靠刚果红特殊染色,近年来,随着免疫病理诊断技术及激光显微切割质谱联用技术在诊断心脏淀粉样变性中的推广应用,本病诊断和分型的准确性提高,为临床治疗提供了重要依据。本文就传统染色技术、免疫病理技术和激光显微切割质谱联用技术等在心脏淀粉样变性诊断中的研究进展及应用价值作一综述。

关键词：激光显微切割致死性疾病心脏淀粉样变性特殊染色心肌间质限制性心肌病质谱联用技术免疫病理

低血糖生成指数饮食在2型糖尿病营养管理中的研究进展及应用现状

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食品科学 2024年第11期45卷 343-350页

作者：李蔼琪夏惠孙桂菊东南大学公共卫生学院环境医学工程教育部重点实验室江苏南京210009

血糖生成指数(glycemic index,GI)小于等于55的食品被称为低GI食品。低GI饮食是指一种饮食模式,该膳食模式中主要选择低GI食物,并注意调整烹调方式以控制膳食中整体的GI值。在糖尿病营养管理中应用低GI饮食干预有助于稳定糖尿病患者的... 详细信息

血糖生成指数(glycemic index,GI)小于等于55的食品被称为低GI食品。低GI饮食是指一种饮食模式,该膳食模式中主要选择低GI食物,并注意调整烹调方式以控制膳食中整体的GI值。在糖尿病营养管理中应用低GI饮食干预有助于稳定糖尿病患者的餐后血糖,提高饱腹感并减少血糖波动。本文系统综述了低GI饮食模式在糖尿病营养管理中的应用情况,阐述了影响膳食中GI值的因素,探讨了低GI食品的种类及其开发现况,进一步展望了构建低GI饮食模式中食品的未来发展趋势,并分析和提出了低GI食品未来的研究方向和潜在的挑战。

关键词：低血糖生成指数食物血糖生成指数 2型糖尿病营养管理血糖管理

偶氮苯基小分子光控聚N-异丙基丙烯酰胺在离子液体中的自组装

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高分子材料科学与工程 2024年第2期40卷 32-38页

作者：李佩琪王彩虹西部金属材料股份有限公司联合技术中心陕西西安710200 四川大学化学工程学院四川成都610065

偶氮苯基材料因其具有可逆的光致顺反异构特性,可调控聚合物的自组装行为而受到广泛关注。采用不同结构且广泛商业化的偶氮苯基小分子(偶氮苯(AZO)、对羟基偶氮苯(AZO-OH)、对氨基偶氮苯(AZO-NH2)、二甲基黄[AZO-N(CH_(3))_(2)])作为光... 详细信息

偶氮苯基材料因其具有可逆的光致顺反异构特性,可调控聚合物的自组装行为而受到广泛关注。采用不同结构且广泛商业化的偶氮苯基小分子(偶氮苯(AZO)、对羟基偶氮苯(AZO-OH)、对氨基偶氮苯(AZO-NH2)、二甲基黄[AZO-N(CH_(3))_(2)])作为光分子开关,控制聚N-异丙基丙烯酰胺(PNIPAm)在1-乙基-3-甲基咪唑双(三氟甲基磺酰基)亚胺([C2mim][NTf_(2)])离子液体中的自组装行为,探讨不同偶氮苯基末端基元对于PNIPAm自组装相行为的影响。结果表明,偶氮苯基小分子均能有效调控PNIPAm在[C2mim][NTf_(2)]离子液体中的相变响应行为,但不同的末端基元对于PNIPAm的相变温度及相变区间影响甚微。结合原位变温红外谱图分析可知,紫外光照强化了PNIPAm与离子液体之间的相互作用,从而抑制了PNIPAm侧链间的相互聚集,这将促进紫外光照条件下“溶剂化”效应的发生,可获得更低的相变温度。

关键词：偶氮苯聚N-异丙基丙烯酰胺离子液体自组装分子开关相变响应行为

基于CARS和1D-CNN联合的XRF土壤重金属超标分析方法研究

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光谱学与光谱分析 2024年第3期44卷 670-674页

作者：杨婉琪李智琪李福生吕树彬樊佳婧电子科技大学自动化工程学院四川成都611731 电子科技大学长三角研究院(湖州) 浙江湖州313001 清华大学深圳国际研究生院先进制造学部广东深圳518055

随着社会现代化进程的迈进,愈加频繁的人类活动加剧了土壤重金属污染。当土壤中重金属元素含量超过风险筛选值时,会经过食物链摄入人体,过量的重金属累积对人体健康造成损害。筛选出具有重金属污染风险的土壤是治理土壤污染的重要环节... 详细信息

随着社会现代化进程的迈进,愈加频繁的人类活动加剧了土壤重金属污染。当土壤中重金属元素含量超过风险筛选值时,会经过食物链摄入人体,过量的重金属累积对人体健康造成损害。筛选出具有重金属污染风险的土壤是治理土壤污染的重要环节。采用X射线荧光(XRF)光谱仪获取了59份国家标准土壤样品的光谱数据,然后对其进行小波阈值去噪和迭代离散小波变换本底扣除等预处理;运用基于竞争性自适应重加权采样(CARS)算法对土壤中的重金属元素进行谱线筛选;将筛选后的结果作为模型的输入,通过建立1D-CNN模型预测土壤样本是否具有重金属污染的风险。实验结果显示,通过CARS算法采样后的特征通道数大幅度减少,Ni、Cu、As、Pb元素从原来的2048个特征点分别减少为37、53、37、45个,为原来通道数的1.81%~2.59%。相较于不筛选和连续投影(SPA)筛选方法,结合CARS算法的1D-CNN模型在判断土壤样品是否有Ni、Cu、As、Pb元素污染风险时的准确率分别可以达到96.67%,93.22%,91.67%,88.33%。经CARS筛选,1D-CNN比偏最小二乘回归(PLSR)方法在预测准确性方面有明显优势。提出的CARS-1D-CNN算法在提高模型预测准确率的同时减少了模型的计算量,对于XRF光谱土壤重金属元素污染风险筛选具有较好的理论指导和应用价值。

关键词： X射线荧光光谱重金属竞争性自适应重加权采样一维卷积神经网络