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基于最大Lyapunov指数-校正的风电功率实时预测研究

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太阳能学报 2016年第11期37卷 2778-2784页

作者：杨茂季本明东北电力大学电气工程学院吉林132012

依据混沌相空间重构理论,提出基于最大Lyapunov指数-校正的风电功率实时预测模型,该预测模型将Lyapunov指数预测模型的一步预测值作为真实值加入到原序列中,对新构成的时间序列进行相空间重构和预测,从而实现了多步预测,并依据风电功率... 详细信息

依据混沌相空间重构理论,提出基于最大Lyapunov指数-校正的风电功率实时预测模型,该预测模型将Lyapunov指数预测模型的一步预测值作为真实值加入到原序列中,对新构成的时间序列进行相空间重构和预测,从而实现了多步预测,并依据风电功率的物理实际约束对Lyapunov指数的预测值进行校正。以东北某风电场的实测数据为例,对风电功率进行实时预测,预测结果验证了模型的有效性。

关键词：风电功率预测相空间重构 Lyapunov指数

考虑可再生能源出力不确定的孤岛型微电网优化调度

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中国电机工程学报 2021年第3期41卷 973-984页

作者：杨茂王金鑫现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学) 吉林省吉林市132012

风电与光伏并网显著增加了电力系统运行调度的不确定性,在某一时隙其所能发出的最大功率往往在某一确定值附近按一定的概率分布随机波动,而经过预测所得到的功率与实际功率之间存在预测误差。当风机与光伏实际所能发出的最大功率小于调... 详细信息

风电与光伏并网显著增加了电力系统运行调度的不确定性,在某一时隙其所能发出的最大功率往往在某一确定值附近按一定的概率分布随机波动,而经过预测所得到的功率与实际功率之间存在预测误差。当风机与光伏实际所能发出的最大功率小于调度方案中安排的功率时,会影响所制定的调度策略,甚至可能会造成运行成本的大幅上升。为了研究可再生能源出力不确定性对微电网调度的影响,该文将微源按照调频特性分成基础负荷功率电源和调频电源两类,提出基于电源分类的两步式优化调度方法,采用蒙特卡洛法,对考虑可再生能源不确定性的成本函数值的期望和方差进行估计,并通过采样得到一定数量的样本,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)找到使得样本成本均值最小的调频电源装机计划以及基础负荷功率电源调度计划。最后利用BP神经网络构建调频电源的调频策略。在大量抽样样本背景下,通过算例分析验证所提的两步式调度方法的合理性和有效性。

关键词：孤岛型微电网不确定性粒子群优化算法需求响应 BP神经网络

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D→PV衰变及末态相互作用(英文)

高能物理与核物理 2003年第8期27卷 665-672页

作者：李竞武杨茂志杜东生中国科学院高能物理研究所北京100039

运用单粒子交换方法研究D→PV衰变中的D→,κρ*,πρ过程.考虑了强相位及非因子化贡献,能得到与实验数据很吻合的结果.结果表明:非因子化贡献一般不是很大,但是在一些衰变道非因子化贡献是不可忽略的;强相位具有近似的SU(3)对称性.

关键词：末态相互作用单粒子交换方法强相位非因子化衰变对称性粒子物理学

基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测

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电力系统自动化 2021年第1期45卷 177-183页

作者：杨茂白玉莹现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学) 吉林省吉林市132012

数值天气预报(NWP)对风电功率超短期预测模型精度有着重要影响。为充分利用NWP信息,考虑多个风电场的空间相关性,提出一种基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测模型。首先,通过随机森林分析多位置NWP信息对风电场发电功率... 详细信息

数值天气预报(NWP)对风电功率超短期预测模型精度有着重要影响。为充分利用NWP信息,考虑多个风电场的空间相关性,提出一种基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测模型。首先,通过随机森林分析多位置NWP信息对风电场发电功率的重要程度,利用累积贡献率提取NWP中的有效信息,将加权的NWP信息与历史功率数据作为预测模型的输入变量。然后,选取改进的灰狼寻优算法对门控循环单元的参数进行优化,建立多变量时间序列预测模型,进行风电场发电功率的超短期预测。最后,选取中国某风电场的实测数据进行算例分析,验证了所提方法的有效性和可行性。

关键词：多位置数值天气预报随机森林风电功率预测灰狼寻优算法门控循环单元

基于CEEMD-DBN模型的光伏出力日前区间预测

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高电压技术 2021年第4期47卷 1156-1164页

作者：杨茂王凯旋东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室吉林132012

光伏输出功率具有随机性和不确定性,这些特点使得建立准确的预测方法变得比较困难,而与传统的确定性点预测方法相比,光伏出力区间预测对电力系统的安全稳定运行及经济调度更为重要。为此,提出了一种基于互补集合经验模态分解(omplementa... 详细信息

光伏输出功率具有随机性和不确定性,这些特点使得建立准确的预测方法变得比较困难,而与传统的确定性点预测方法相比,光伏出力区间预测对电力系统的安全稳定运行及经济调度更为重要。为此,提出了一种基于互补集合经验模态分解(omplementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和模拟退火(simulated annealing,SA)算法优化后的深度信念网络(deep belief network,DBN)的光伏发电出力日前区间预测模型。首先,通过综合因素相似系数筛选出晴天和多云天气的相似日样本集。在此基础上,利用CEEMD将光伏出力序列分解为多个特征不同的分量。然后,使用SA-DBN和核密度估计(kernel density estimation,KDE)对光伏输出功率进行日前区间预测。最后,通过算例数据验证了所提方法的有效性。多座光伏电站的历史数据分析结果表明,所提出的模型可以较为精确地给出基于误差分布的置信区间上下限,且不受光伏电站所处地理位置的影响。

关键词：光伏发电区间预测相似日互补集合经验模态分解优化深度信念网络数据噪声处理

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一种新的不精确推理模型——信念网络

计算机工程与应用 1992年第2期28卷 32-38页

作者：杨茂

本文讨论的不精确推理模型——信念网络,属于概率推理,网中各点间关系用条件概率表示。文章讨论了表示方法和量间条件独立的性质,当有外来的讯息进入网中时,此时网中各量取值的概率就定义为信念。还讨论了网络为树结构的特殊情况下信念... 详细信息

本文讨论的不精确推理模型——信念网络,属于概率推理,网中各点间关系用条件概率表示。文章讨论了表示方法和量间条件独立的性质,当有外来的讯息进入网中时,此时网中各量取值的概率就定义为信念。还讨论了网络为树结构的特殊情况下信念的计算公式,以及信念在树中传播的方案。

关键词：不精确推理信念络网专家系统

基于超高效液相色谱-质谱法脂质组学分析油莎草3个生长时期及组织脂类物质组成

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食品科学 2025年第3期 146-161页

作者：杨雅萱卞苗苗刘艳庆刘军邢军涂亦娴新疆大学生命科学与技术学院新疆大学生命科学与技术学院新疆生物资源基因工程重点实验室

为了深入探究油莎草不同生长时间不同组织的脂质组成、脂质动态变化，本研究基于超高效液相色谱-质谱法非靶向脂质组学对油莎草3个不同生长时期（70、93、120 d）地上茎、块茎、根中的脂类代谢物进行相对定量分析。结果显示，从油莎草... 详细信息

为了深入探究油莎草不同生长时间不同组织的脂质组成、脂质动态变化，本研究基于超高效液相色谱-质谱法非靶向脂质组学对油莎草3个不同生长时期（70、93、120 d）地上茎、块茎、根中的脂类代谢物进行相对定量分析。结果显示，从油莎草上述组织中共鉴定出16 904种脂类代谢物，筛选出720个脂类差异代谢物，其中油莎草块茎差异脂类物质含量显著高于地上茎和根，油莎草在生长过程中积累的脂质主要为甘油脂且大部分以甘油三酯的形式存在，油莎草3种组织的脂肪酸（fatty acid,FA）中不饱和脂肪酸的相对含量较高，均超过57.3%，块茎中不饱和脂肪酸FA(18:1)和FA(18:2)的含量较高。本研究从脂质代谢层面分析了油莎草不同生长时期不同组织的脂质差异代谢物、脂质组成及变化，可为其在食品加工和产品开发等领域的应用提供基础数据和科学依据。

关键词：油莎草脂质组学块茎超高效液相色谱-质谱脂肪酸

成年小鼠触液神经元体外分离培养及自我更新能力的鉴定

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中国组织工程研究 2025年第13期29卷 2728-2735页

作者：上官泽宇陈婵娟李琦哲谭伟颜海健王春庆豆晓伟李青贵州医科大学附属医院创伤骨科贵州省贵阳市550004 贵州医科大学临床医学院贵州省贵阳市550025 贵州医科大学附属医院临床研究中心贵州省贵阳市550004

背景:课题组前期成功在体外分离培养乳鼠触液神经元,尚无研究报道有效分离培养高纯度成年小鼠触液神经元的方法,且触液神经元的自我更新能力是否随着年龄发生变化尚无研究。目的:建立一种高纯度成年小鼠触液神经元体外分离培养的方法,... 详细信息

背景:课题组前期成功在体外分离培养乳鼠触液神经元,尚无研究报道有效分离培养高纯度成年小鼠触液神经元的方法,且触液神经元的自我更新能力是否随着年龄发生变化尚无研究。目的:建立一种高纯度成年小鼠触液神经元体外分离培养的方法,并鉴定成年小鼠触液神经元与乳鼠触液神经元在体外的自我更新能力。方法:从成年3月龄小鼠颈髓分离含有触液神经元的原代细胞贴壁培养并利用融合多模态成像基因的慢病毒转染细胞,通过嘌呤霉素筛选得到高纯度成年小鼠触液神经元细胞,在完全培养基中悬浮培养。通过免疫荧光检测成年小鼠触液神经元表达神经干细胞标记物巢蛋白(Nestin)及SOX2情况,观察成年小鼠触液神经元体外成球与传代能力;将同等数量(5×10^(3))的第3代成年小鼠及乳鼠触液神经元在同等条件下分为2组,分别接种在含有完全培养基的超低黏附培养板中,在体积分数5%CO_(2),37℃恒温箱悬浮培养,通过体外成球、CCK8实验、qPCR和Western blot鉴定成年小鼠及乳鼠触液神经元的自我更新能力。结果与结论:①实验成功在成年小鼠体内分离出高纯度触液神经元,在体外表达Nestin及SOX2,能形成神经球并连续传代。②成年小鼠触液神经元体外自我更新能力较乳鼠相比明显减弱,细胞培养到第4天时乳鼠触液神经元已经形成直径约为150μm的神经球,而成年小鼠触液神经元所形成的神经球直径仅为40μm(P<0.0001)。③CCK8增殖实验结果表明,成年小鼠触液神经元的增殖活性在培养后各时间点显著弱于乳鼠(P<0.0001)。④qPCR和Western blot检测发现成年小鼠触液神经元Nestin及SOX2的mRNA(P<0.0001)和蛋白表达量(P<0.01)较乳鼠显著下降。⑤上述结果证实,成年小鼠触液神经元的体外自我更新能力显著弱于乳鼠。

关键词：脊髓损伤成年小鼠触液神经元内源性神经干细胞自我更新能力体外培养细胞提纯融合多模态成像基因的慢病毒干细胞潜能鉴定

基于因果正则化极限学习机的风电功率短期预测方法

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电力系统保护与控制 2024年第11期52卷 127-136页

作者：杨茂张书天王勃现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学) 吉林吉林132012 新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司) 北京100192

随着风电并网比例的逐年提高,电力系统对风电功率预测的准确性和稳定性提出了更高要求。对于同一风电场而言,为了避免不同特征选择方法所选择的风电场特征子集不同,从因果关系的角度出发,提出了一种基于因果正则化极限学习机(causal reg... 详细信息

随着风电并网比例的逐年提高,电力系统对风电功率预测的准确性和稳定性提出了更高要求。对于同一风电场而言,为了避免不同特征选择方法所选择的风电场特征子集不同,从因果关系的角度出发,提出了一种基于因果正则化极限学习机(causal regularized extreme learning machine, CRELM)的风电功率短期预测方法。首先将极限学习机(extreme learning machine, ELM)建模为结构因果模型(structural causal model, SCM),在此基础上计算隐藏层神经元与输出层神经元之间的平均因果效应向量。然后将该平均因果效应向量与输出层权重相结合构成因果正则化项,在最小化训练误差的同时最大化网络的因果关系,以进一步提升模型的预测准确性和预测稳定性。最后,以国内蒙西某风电场数据为例,与采用特征选择或不采用特征选择的预测模型相对比,验证了所提方法的有效性和适用性。

关键词：特征选择因果正则化结构因果模型平均因果效应向量极限学习机

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