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湖南有色金属 1985年第1期 47-49页

作者：王积祥肖清益长沙矿冶研究院株洲东风冶炼厂

方法选用 N-苯甲酰苯胲作萃取剂,乳化剂 OP 作表面活性剂,使络合物的 pH 范围变宽,稳定时间可达48小时,并提高了选择性。

关键词：络合物乳化剂变宽配位化合物农药助剂 OP 比尔定律分析试剂萃取剂试剂空白 CAS 苯乙醇酸苦杏仁酸

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基于竞价空间预测的虚拟电厂日前竞价策略

电网技术 2024年

作者：张国基贾燕冰韩肖清张泽煤电清洁控制教育部重点实验室(太原理工大学)

“双碳”背景下，虚拟电厂作为聚合管理电动汽车、新能源、储能的有效途径，将是电力现货市场的重要主体，而虚拟电厂内部聚合资源的运行特性决定其竞价空间，是其报价策略的重要影响因素。针对电动汽车、光、储构成的虚拟电厂，提出了... 详细信息

“双碳”背景下，虚拟电厂作为聚合管理电动汽车、新能源、储能的有效途径，将是电力现货市场的重要主体，而虚拟电厂内部聚合资源的运行特性决定其竞价空间，是其报价策略的重要影响因素。针对电动汽车、光、储构成的虚拟电厂，提出了基于高斯过程回归的竞价空间预测方法，将虚拟电厂竞价空间的时间序列拓宽形成相空间以挖掘历史数据中的隐含信息，并运用高斯过程回归预测虚拟电厂的竞价空间；然后将竞价空间作为虚拟电厂竞价时的电量及功率约束，基于节点边际电价机制提出了基于竞价空间的虚拟电厂日前竞价方法及市场优化出清方法。最后通过RBTS 38节点配电系统进行仿真验证，结果表明基于相空间重构的高斯过程能够提升竞价空间预测准确性，减少竞价电量与出清电量的偏差，从而提升虚拟电厂收益。

关键词：虚拟电厂竞价空间高斯过程竞价策略

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基于效能评估的混合储能电站调频功率优化

高电压技术 2024年第6期50卷 2467-2477页

作者：刘佳婕贾燕冰韩肖清陈俊先葛怀宇太原理工大学电力系统运行与控制山西省重点实验室太原030024

混合储能电站由含不同类型及不同性能的储能单元组成,为有效利用各独立储能单元的调频性能,亟需完善混合储能电站参与电网调频功率优化策略。为此,提出了考虑储能参与系统调频效能的混合储能电站功率控制策略,建立了包含储能参与调频成... 详细信息

混合储能电站由含不同类型及不同性能的储能单元组成,为有效利用各独立储能单元的调频性能,亟需完善混合储能电站参与电网调频功率优化策略。为此,提出了考虑储能参与系统调频效能的混合储能电站功率控制策略,建立了包含储能参与调频成本、效益和性能3类6大指标的效能评估体系,采用基于层次分析法和熵权法的主客观综合权重TOPSIS评价法对各储能单元调频综合效能进行评估;并考虑各储能参与调频的效能,以其技术特征为约束实现调频需求在各储能单元之间的优化分配。经含6个不同技术特征储能单元的混合储能电站验证表明,所提策略可以兼顾各储能的调频性能及成本效益,充分发挥不同类型储能的调频潜力,提升系统频率性能,提升储能电站总体效益,激励储能提供更好的调频服务。

关键词：混合储能效能评估功率优化分配频率调节综合权重成本

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基于多头注意力动态图卷积网络的交通流预测

太原理工大学学报 2024年第1期55卷 172-183页

作者：邓涵优陈红梅肖清方圆云南大学信息学院昆明650500 云南大学云南省智能系统与计算重点实验室昆明650500 云南大学西南天文研究所昆明650500

【目的】交通流预测对于城市交通系统的有效管理和运行至关重要。交通网络中不同路段或路口的流量随时间动态变化,空间邻近路段或路口的流量也会相互影响。为了更好地从交通流序列中学习不同路段或路口流量的时空相关性,提升交通流短时... 详细信息

【目的】交通流预测对于城市交通系统的有效管理和运行至关重要。交通网络中不同路段或路口的流量随时间动态变化,空间邻近路段或路口的流量也会相互影响。为了更好地从交通流序列中学习不同路段或路口流量的时空相关性,提升交通流短时预测性能,提出基于多头注意力动态图卷积网络(dynamic graph convolution network with multi-head attention,DGCNMA)的交通流预测方法。【方法】DGCNMA模型在Transformer框架中首先引入图卷积网络学习交通流序列的空间嵌入并融入交通流序列,进而采用多头注意力机制从多个角度同时捕捉交通流序列的时间相关性和空间相关性;其次引入交互动态图卷积网络,通过卷积网络和动态图卷积网络交互学习以及交通流奇偶子序列特征交互融合,同时学习交通流序列的局部时空相关性和全局时空相关性。【结果】通过在高速公路交通流数据集(PEMS03、PEMS04、PEMS08)和地铁人群流量数据集(HZME inflow and HZME outflow)上的大量实验,验证了所提出的DGCNMA模型的交通流预测性能优于基线模型。

关键词：交通流预测多头注意力交互动态图卷积

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基于可能性理论的低压配电网分布式光伏承载能力评估方法

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高电压技术 2024年第6期50卷 2682-2692页

作者：姚宏民秦文萍景祥王科朱志龙韩肖清太原理工大学电气与动力工程学院太原030024

分布式可再生能源高比例渗透是未来新型配电系统的核心特征。大规模分布式光伏接入低压配电网,给配电网运行带来严重过电压问题的同时,系统的不确定性与日俱增,亟需开展不确定环境下低压配电网分布式光伏承载能力的研究。为此,提出一种... 详细信息

分布式可再生能源高比例渗透是未来新型配电系统的核心特征。大规模分布式光伏接入低压配电网,给配电网运行带来严重过电压问题的同时,系统的不确定性与日俱增,亟需开展不确定环境下低压配电网分布式光伏承载能力的研究。为此,提出一种基于可能性理论的低压配电网光伏承载能力评估方法。针对源-荷不确定性的差异,分别建立光伏出力区间模型和负荷模糊模型;定义可能性违规风险以量化配电网在运行中由不确定性带来的过电压风险;在此基础上,提出考虑可能性违规风险的分布式光伏承载能力评估方法。采用IEEE 34节点标准算例,通过对比所述方法与传统确定性光伏承载能力评估方法,验证所述方法的优越性与有效性。此外,分析仿真参数对评估结果的敏感度,并进一步探索配电网中有载调压变压器抽头位置与静止无功补偿器参数对网络光伏承载能力的影响。最后,在IEEE 123节点配电网中验证所述方法在更广泛系统上的应用。结果表明,该方法在评估中能够有效考虑源-荷的不确定性以及由此导致的电压违规风险,运营商可以根据配电网状况在可承受的风险内最大化网络光伏承载能力。

关键词：低压配电网分布式光伏承载能力过电压不确定性

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基于IF-AD-ELM的特高压直流输电系统故障辨识

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电力系统保护与控制 2024年第8期52卷 1-9页

作者：杨新宇赵庆生韩肖清梁定康王旭平太原理工大学电力系统运行与控制山西省重点实验室山西太原030024

针对现有的特高压直流(ultra high voltage direct current,UHVDC)输电系统故障检测方法灵敏度低、难以识别高阻接地故障的问题,提出了一种基于整数因子(integer factor,IF)-近似导数(approximate derivative,AD)和极限学习机(extreme learning machine,ELM)的特高压直流输电系统故障辨识方法。其中整数因子用于分析不同采样频率下的信号,近似导数法用于获得信号不同程度的细节系数。首先,基于不同的整数因子对信号进行下采样,并利用近似导数法对所得信号求一阶、二阶和三阶近似导数。其次,分别计算各个子信号的熵特征。然后,用基于交叉验证的递归特征消除(recursive feature elimination with cross validation,RFECV)算法对得到的一系列特征进行特征筛选,并结合ELM对特高压直流输电系统进行故障辨识。最后,在Matlab/Simulink环境中搭建了±800 kV的UHVDC系统模型,模拟不同故障类型。实验结果表明,所提方法在识别特高压直流输电系统不同类型故障时有更高的准确率,且耐受过渡电阻能力强。

关键词：特高压直流下采样特征选择极限学习机故障辨识

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绿色蔬菜种植技术及病虫害防治措施研究

农家科技 2024年第23期 73-75页

作者：肖清重庆市长寿区八颗街道办事处

随着社会各界对食品安全的关注日益增加,绿色蔬菜种植技术及其病虫害防治措施的研究显得尤为重要。本文基于此探讨适应性强、抗病虫害能力高的蔬菜品种选择,以及科学的播种、土壤管理和施肥技术,综合运用生物防治、物理防治和化学防治... 详细信息

随着社会各界对食品安全的关注日益增加,绿色蔬菜种植技术及其病虫害防治措施的研究显得尤为重要。本文基于此探讨适应性强、抗病虫害能力高的蔬菜品种选择,以及科学的播种、土壤管理和施肥技术,综合运用生物防治、物理防治和化学防治策略有效减少化学农药的使用,提高蔬菜产量和品质。

关键词：绿色蔬菜蔬菜种植种植技术病虫害防治

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基于数据增强的异质图注意力网络

计算机科学 2024年

作者：杨应修陈红梅周丽华肖清云南大学信息学院云南大学云南省智能系统与计算重点实验室

异质图是由不同类型节点及边构成的图，可建模现实世界中各种类型对象及其关系。异质图嵌入旨在捕捉图中丰富的属性、结构和语义等信息，学习节点嵌入向量，用于节点分类、链接预测等任务，进而实现用户识别、商品推荐等应用。在异质图... 详细信息

异质图是由不同类型节点及边构成的图，可建模现实世界中各种类型对象及其关系。异质图嵌入旨在捕捉图中丰富的属性、结构和语义等信息，学习节点嵌入向量，用于节点分类、链接预测等任务，进而实现用户识别、商品推荐等应用。在异质图嵌入方法中，元路径通常用来获取节点间的高阶结构和语义信息，然而现有方法忽略了元路径实例中不同类型节点或异质图中不同类型邻居节点的差异，导致信息丢失，进而影响节点嵌入质量。针对上述问题，本文提出基于数据增强的异质图注意力网络 HANDA(Heterogeneous graph Attention Network based on Data Augmentation)，以更好地学习节点嵌入向量。首先，提出基于元路径邻居的边增强。该方法基于元路径获取节点的元路径邻居，用节点及其元路径邻居形成的语义边增强异质图，这些增强边不仅蕴含了节点间的高阶结构和语义，还缓解了异质图的稀疏性。其次，提出融入节点类型注意力的节点嵌入。该方法采用多头注意力从多个角度学习不同直接边邻居及增强边邻居的重要性并在注意力中融入节点的类型信息，进而通过消息传递、直接边邻居及增强边邻居同时获取节点的属性、高阶结构和语义信息，提升了节点嵌入质量。通过在真实数据集上的实验，验证了HANDA模型在节点分类、链接预测任务上的效果优于基准模型。

关键词：异质图嵌入元路径数据增强图神经网络

融合多注意力深度神经网络的可解释光伏功率区间预测

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电网技术 2024年第7期48卷 2928-2939,I0080-I0086页

作者：武宇翔韩肖清牛哲文闫博阳赵津蔓杨晶电力系统运行与控制山西省重点实验室(太原理工大学) 山西省太原市030024

现有光伏出力预测研究对复杂时空相关性的影响考虑不足,且深度学习自身的黑箱性质使其预测结果的可解释性差。为提高多时空尺度下光伏功率预测精度并增强模型可解释能力,提出融合时空注意力深度神经网络的光伏出力预测模型及其可解释性... 详细信息

现有光伏出力预测研究对复杂时空相关性的影响考虑不足,且深度学习自身的黑箱性质使其预测结果的可解释性差。为提高多时空尺度下光伏功率预测精度并增强模型可解释能力,提出融合时空注意力深度神经网络的光伏出力预测模型及其可解释性分析方法。首先,建立了时间-空间-特征的多维注意力机制,结合深度神经网络和分位数回归模型构建光伏区间预测模型,并以注意因子为导向指导模型优化。然后,提出了面向深度学习模型预测过程和预测结果的可解释性体系,基于神经元电导梯度法从模型结构上解释其预测机制,进一步结合注意力权重挖掘影响模型功率预测的核心时空特征。为验证解释结果的可靠性,通过沙普利加性原理量化考虑时间差异性的特征全局边际贡献,并结合实例样本溯因模型的预测依据。最后,在中国某省分布式光伏电站数据中进行验证,结果表明,所提模型相比传统预测模型具有更高的预测精度,可以挖掘光伏出力的时空规律性并合理解释模型预测机制。

关键词：光伏功率区间预测多时空维度注意力深度神经网络可解释性

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基于改进p-有效点法的多风电场共享储能联合参与一次调频的容量优化

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太阳能学报 2024年第8期45卷 503-512页

作者：石俊逸贾燕冰韩肖清刘佳婕郭强孙亮太原理工大学煤电清洁控制教育部重点实验室太原030024 太原理工大学电力系统运行与控制山西省重点实验室太原030024 国网山西省综合能源服务有限公司太原030001

以大规模多风电场接入电力系统的一次调频备用容量为研究对象,首先通过引入风电出力预测误差的概率分布描述系统的不确定性因素,考虑风储一次调频备用总成本最小为目标;然后建立基于机会约束规划的多风电场联合共享储能参与一次调频的... 详细信息

以大规模多风电场接入电力系统的一次调频备用容量为研究对象,首先通过引入风电出力预测误差的概率分布描述系统的不确定性因素,考虑风储一次调频备用总成本最小为目标;然后建立基于机会约束规划的多风电场联合共享储能参与一次调频的容量优化模型;最后提出基于快速傅里叶变换快速求解联合变量概率分布的改进p-有效点法通过数学解析将机会约束规划从形式上转化为确定性规划,再通过Yalmip调用Cplex实现模型的快速求解。算例结果表明,所提模型和方法可有效提高风储调频效果和收益,且具有更高的求解效率。

关键词：风电场调频储能机会约束规划快速傅里叶变换 p-有效点法

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