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在社会经济高速增长的时代下,越来越多的人选择汽车作为代步工具,与此同时也造成了环境污染以及能源短缺等问题。为了缓解这些问题,以电池为驱动能源的电动汽车应运而生。电池是电动汽车的核心设备,因此开发一个更加精确的电池荷电状态(State Of Charge,SOC)的预测模型就变得非常关键。SOC的高预测精度不仅能够提升电池使用寿命,还能够优化驾驶员的驾车体验,这一研究对于推动电动汽车技术的发展具有积极的意义。由于锂离子电池的比能量高和耐低温性的优势,已经被广泛应用于电动汽车上,因此本文将锂离子电池作为研究对象,分析影响电池SOC估算的因素,研究提升SOC预测精度的方法。具体工作如下:首先介绍目前电池SOC的估算方法及研究现状,分析各方法的优缺点,选定使用神经网络算法进行SOC估算。然后对锂离子电池的工作原理及特性进行了分析,搭建锂离子电池测试平台,采用控制单一变量的实验,研究温度以及充放电倍率对电池容量造成的影响。从而确定将温度,电压和电流作为预测模型的输入,SOC作为模型的输出。本文采用门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)作为SOC的预测模型的基础,设计使用卷积层(Convolutionlayer,Convol)和多头注意力机制(Multi-Head Attention,MHA)优化GRU预测模型。模拟了车辆在不同温度(0℃,25℃,45℃)运行条件下的电池状态,通过对比预测模型Convol GRU,GRU-MHA,Convol GRU-Attention(注意力机制)以及其他方法的预测模型,实验结果表明,优化过后模型的平均绝对误差(Root Mean Square Error,RMSE)、均方根误差(Mean Absolute Error,MAE)分别为0.67%和0.53%,证明该模型能够精确地预测锂离子电池SOC。

关键词：卷积神经网络多头注意机制循环神经网络锂离子电池 SOC估算

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镨钡锰基对称电极的开发与电解CO2性能研究

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作者：赵居正南京信息工程大学

学位级别：硕士

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基于提示学习的小样本文本分类方法研究

基于提示学习的小样本文本分类方法研究

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作者：居正雨齐鲁工业大学

学位级别：硕士

文本作为数据存储、处理和分析的重要载体,在学术界和工业界都扮演着举足轻重的角色。因此,文本处理成为计算机领域一个至关重要的研究内容,文本分类一直是最重要的文本处理方式之一。小样本文本分类问题一直是文本分类的一个重要研究内... 详细信息

文本作为数据存储、处理和分析的重要载体,在学术界和工业界都扮演着举足轻重的角色。因此,文本处理成为计算机领域一个至关重要的研究内容,文本分类一直是最重要的文本处理方式之一。小样本文本分类问题一直是文本分类的一个重要研究内容,如何充分利用少量有监督样本进行高效模型调优,使得大量待预测数据能够得到精准预测,对现阶段的文本处理具有重要意义。本文主要研究通过提示学习来实现更加精准的小样本文本分类预测,具体研究内容如下:(一)使用虚拟类表示的答案工程设计方法“预训练+微调”一般是利用[CLS]特殊字符的语义向量引入随机初始化线性层实现预测,在小样本的情况下会丢失大量的[CLS]位置的语义信息。现有人工设计标签词集作为提示学习中的答案工程也会由于标签词集设计不完备导致语义丢失。针对语义丢失的问题本文首先提出一种虚拟类表示方法,用于提示学习的答案工程设计。该方法会为每一类生成一个富含类语义信息的类表示向量。另一方面,使用人工提示模板获取[MASK]位置的类预测语义向量。在分类预测过程中,使用类预测语义向量与类表示向量的相似度作为分类依据。相对于传统的使用线性层进行最终的答案映射的方式与使用自定义的类表示词集进行分类预测的方法相比,该方法缓解了在答案映射过程中产生的语义丢失问题。除此之外,该算法也能解决没有数据集的类表示词如何构建答案工程的问题。该方法在数据集AG’s News,DBPedia中取得较好分类效果。(二)使用差异化提示的提示工程设计方法上述算法使用人工构造提示工程,由于使用人工构造提示工程方法会出现对模板设计者的依赖性太强,对模型知识挖掘不充分问题,故本文还提出了基于差异化提示的提示工程设计算法。本算法主要解决数据集类别集合具有层级特征的小样本文本分类任务。该算法首先设计了一个多层次分类提示模板框架,然后对各层次类别的综合特征进行抽取作为差异化提示,用于分别刺激预训练语言模型,获取其与相应层次类别预测相关知识,实现更充分地预训练语言模型在预训练阶段获取知识的挖掘。除此之外,本文为数据集类集合设计了一种共享的线性层选择机制来取代传统算数平均用于获取类表示聚合向量和每一类被预测的聚合概率,减少由于类别的token ids的权重分配产生的语义丢失。该方法在数据集WOS和“研究方向与学科匹配/对应”取得很好效果,并且这种差异化提示工程的设计方法被应用于“中原城市群综合科技服务平台研发与应用示范”项目中。

关键词：提示学习提示工程答案工程小样本文本分类

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基于残差U-Net和自注意力Transformer编码器的磁场预测方法

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电工技术学报 2024年第10期39卷 2937-2952页

作者：金亮尹振豪刘璐宋居恒刘元凯省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学) 天津300401 河北省电磁场与可靠性重点实验室(河北工业大学) 天津300401

利用有限元方法对几何结构复杂的电机和变压器进行磁场分析,存在仿真时间长且无法复用的问题。因此,该文提出一种基于残差U-Net和自注意力Transformer编码器的磁场预测方法。首先建立永磁同步电机(PMSM)和非晶合金变压器(AMT)有限元模型... 详细信息

利用有限元方法对几何结构复杂的电机和变压器进行磁场分析,存在仿真时间长且无法复用的问题。因此,该文提出一种基于残差U-Net和自注意力Transformer编码器的磁场预测方法。首先建立永磁同步电机(PMSM)和非晶合金变压器(AMT)有限元模型,得到深度学习训练所需的数据集;然后将Transformer模块与U-Net模型结合,并引入短残差机制建立ResUnet-Transformer模型,通过预测图像的像素实现磁场预测;最后通过Targeted Dropout算法和动态学习率调整策略对模型进行优化,解决拟合问题并提高预测精度。计算实例证明,ResUnet-Transformer模型在PMSM和AMT数据集上测试集的平均绝对百分比误差(MAPE)均小于1%,且仅需500组样本。该文提出的磁场预测方法能减少实际工况和多工况下精细模拟和拓扑优化的时间和资源消耗,亦是虚拟传感器乃至数字孪生的关键实现方法之一。

关键词：有限元方法电磁场深度学习 U-Net Transformer

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多分区异步互联电力系统频率稳定分析与控制研究综述

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电网技术 2024年

作者：李智轩陈亦平雪映郑外生黄济宇王科许士锦中国南方电网电力调度控制中心华南理工大学电力学院南方电网科学研究院有限责任公司

随着可再生能源装机的快速增长，以及电网由大同步电网向多分区异步互联电网的架构转变，使得分区电网逐步呈现“低惯量+调频资源匮乏”的特性，频率安全问题日益凸显。利用高压直流输电系统（High Voltage Direct Current， HVDC）的... 详细信息

随着可再生能源装机的快速增长，以及电网由大同步电网向多分区异步互联电网的架构转变，使得分区电网逐步呈现“低惯量+调频资源匮乏”的特性，频率安全问题日益凸显。利用高压直流输电系统（High Voltage Direct Current， HVDC）的快速功率控制能力可实现对异步互联分区电网之间调频资源的共享，抑制大频率扰动后的频率变化率及频率极值点，提升异步互联电网的频率稳定性。本文综述了国内外基于直流系统的调频控制方法，以及直流参与调频后异步互联系统频率稳定分析的研究现状。详细综述了基于电网换相换流器（Line Commutated Converter， LCC）和基于电压源型换流器（Voltage Source Converter， VSC）两种类型HVDC频率控制方法的基本原理以及HVDC参与频率支撑后异步互联系统的频率稳定分析方法。最后，对多分区异步互联系统频率稳定分析和直流调频控制目前存在的问题以及未来发展方向进行了总结和归纳。

关键词：高压直流输电异步互联系统直流频率控制频率稳定分析

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创新驱动政策、政府环保注意力与绿色高质量发展——来自国家自主创新示范区的证据

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软科学 2024年第4期38卷 38-43,60页

作者：韩先锋郑酌基尹玉平肖远飞昆明理工大学管理与经济学院昆明650000

基于我国2005一2020年280个地级市面板数据,应用多期双重差分(DID)与三重差分(DDD)模型,实证检验了国家自主创新示范区对绿色高质量发展的影响机理。结果发现:国家自主创新示范区有效驱动了绿色高质量发展,该结论通过倾向得分匹配(PSM)... 详细信息

基于我国2005一2020年280个地级市面板数据,应用多期双重差分(DID)与三重差分(DDD)模型,实证检验了国家自主创新示范区对绿色高质量发展的影响机理。结果发现:国家自主创新示范区有效驱动了绿色高质量发展,该结论通过倾向得分匹配(PSM)等多项稳健性检验依然成立。三重差分检验结果表明:环境保护政策与创新驱动政策存在协同作用,政府环保注意力越高,国家自主创新示范区对绿色高质量发展的驱动效用越强。异质性分析结果显示:在中部地区与绿色发展水平较低的区域,政策对绿色高质量发展的促进作用更为明显。

关键词：国家自主创新示范区绿色高质量发展三重差分模型政府环保注意力

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