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储能锂电池模组温度场数值计算与散热系统优化设计

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储能科学与技术 2024年第4期13卷 1159-1166页

作者：肖威吴晓文孙静玲陈炜湖南科技大学信息与电气工程学院湖南湘潭411201

储能电池热失控是引发储能电站事故的主要因素之一,储能电池的热管理对电池使用效率、寿命以及运行安全具有重要意义。本文设计了以60系列大圆柱电池单体为基本单元、额定电量为11.52 kWh的储能电池模组,基于有限元方法建立了电池模组... 详细信息

储能电池热失控是引发储能电站事故的主要因素之一,储能电池的热管理对电池使用效率、寿命以及运行安全具有重要意义。本文设计了以60系列大圆柱电池单体为基本单元、额定电量为11.52 kWh的储能电池模组,基于有限元方法建立了电池模组热流耦合数值计算模型,分析电池模组内部风道空气流速以及电池组温度场分布规律,并开展储能电池模组原型充放电温升试验,验证数值计算结果的准确性。进一步优化储能电池模组的温度场分布,通过调整散热孔排布方式对电池模组进行了优化设计,提出一种侧面U形开孔结构,储能电池模组的温度一致性和电芯最大温度得到了显著改善。优化后,模组电芯最大温差降低2.6℃,温度标准偏差降低1.18,研究结论可为储能电池模组温升计算与散热设计提供参考。

关键词：锂电池温度场计算有限元方法散热系统优化

虚拟电厂协同调度及市场交易的研究现状及展望

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南方电网技术 2024年

作者：陶伟健艾芊李晓露上海交通大学电子信息与电气工程学院上海电力大学电气工程学院

随着可再生能源的不断发展，其分散性、间歇性和波动性的问题也逐渐凸显。针对这些问题，提出了虚拟电厂这一种新的解决方案。本文将介绍虚拟电厂的基本概念，并从协调控制技术、优化调度和市场交易三个角度分析虚拟电厂的研究现状。此... 详细信息

随着可再生能源的不断发展，其分散性、间歇性和波动性的问题也逐渐凸显。针对这些问题，提出了虚拟电厂这一种新的解决方案。本文将介绍虚拟电厂的基本概念，并从协调控制技术、优化调度和市场交易三个角度分析虚拟电厂的研究现状。此外，本文还分析了不同优化调度模型以及求解算法的优缺点，区块链技术在分布式交易方面的优势，并探讨了区块链技术应用于虚拟电厂交易的可行性。最后，本文总结和展望了虚拟电厂未来的研究方向。

关键词：虚拟电厂分布式控制优化调度博弈论区块链技术

基于Critic权重法与反熵权法组合的风电功率概率预报

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南方电网技术 2024年

作者：屈伯阳李宏伟付立思沈阳工业大学电气工程学院沈阳农业大学信息与电气工程学院

为了提升风电功率概率区间预报性能，提出一种基于Critic权重法与反熵权法(anti-entropy weight method)的变带宽混合滑动Gaussian核密度估计(variable bandwidth hybrid sliding Gaussian kernel density estimation,VHSKDE(Gaussian))与正态滑动指数迭代估计(normal sliding exponential iteration, NSEI)组合的风电功率区间概率预报方法。该组合方法简称为VHSKDE(Gaussian)-NSEI。首先，通过基于变分模态分解与长短期记忆神经网络(variational mode decomposition-long short-term memory, VMD-LSTM)点预报得到偏差。然后，分别利用VHSKDE(Gaussian)和NSEI估计预报偏差的概率分布，得出对应的置信概率下的预报区间。最后，利用4种客观权重赋值法分别对VHSKDE(Gaussian)环节及VHSKDE(Gaussian)-NSEI组合环节进行两次加权组合生成最终的风电功率预报区间。研究结果表明，VHSKDE(Gaussian)-NSEI预报模型在不同置信度情况下，能够兼顾PCIP与PIAW的优良性能，与NSEI和VHSKDE(Gaussian)相比具有更高的可靠性和准确性，为风电功率概率预报提供了重要参考。

关键词：风电功率概率预报 Critic 反熵权法均方积分偏差核密度估计

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掩码语言增强表示的对比学习微调和应用

计算机工程与应用 2024年第17期60卷 129-138页

作者：张德驰万卫兵上海工程技术大学电子电气工程学院上海200000

在基于Transformer的语言模型中自注意力网络扮演了重要的角色,其中的全连接结构能够以并行方式捕捉序列中非连续的依赖关系。但是,全连接的自注意力网络很容易过拟合到虚假关联信息上,比如词与词、词与预测目标之间的虚假关联。这种过... 详细信息

在基于Transformer的语言模型中自注意力网络扮演了重要的角色,其中的全连接结构能够以并行方式捕捉序列中非连续的依赖关系。但是,全连接的自注意力网络很容易过拟合到虚假关联信息上,比如词与词、词与预测目标之间的虚假关联。这种过拟合问题限制了语言模型对领域外或分布外数据的泛化能力。为了提高Transformer语言模型对虚假关联的鲁棒性以及泛化能力,提出掩码语言增强表示的对比学习微调框架(fine-tuning framework via mask language model enhanced representations based contrastive learning,MCL-FT)。具体而言,文本序列和其随机掩码后的序列送入到一个孪生网络,结合对比学习目标和下游任务目标对模型进行参数学习。其中,每一个孪生网络由预训练语言模型和任务分类器组成。所以,该微调框架更加符合掩码语言模型预训练学习方式,能够在下游任务中保持预训练知识的泛化能力。在MNLI、FEVER和QQP数据集以及它们的挑战数据集上与最新的基线模型进行了对比,包括大语言模型ChatGPT、GPT4、LLaMA,实验结果验证了提出模型在保证分布内性能的同时有效提高了分布外的性能。在ATIS和Snips数据集上的实验结果证明,该模型在常见自然语言处理任务中也有显著的效果。

关键词： Transformer 掩码语言模型对比学习微调虚假关联泛化能力

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融合图像信息的多嵌入表示实体对齐方法

计算机工程与应用 2024年第15期60卷 111-121页

作者：刘春梅高永彬余文俊上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

实体对齐是知识图谱融合技术的关键环节,然而现有方法在处理跨语言图谱时未能充分利用图谱数据,在此提出一种方法融合图像信息的多嵌入表示实体对齐方法。该方法从不同角度获取文本嵌入,并利用图像数据丰富文本嵌入,实现多模态信息融合... 详细信息

实体对齐是知识图谱融合技术的关键环节,然而现有方法在处理跨语言图谱时未能充分利用图谱数据,在此提出一种方法融合图像信息的多嵌入表示实体对齐方法。该方法从不同角度获取文本嵌入,并利用图像数据丰富文本嵌入,实现多模态信息融合以完成跨语言图谱的实体对齐任务。通过图像生成模型解决实体图像覆盖不完全问题,结合迭代策略获得高质量实体图像信息以扩充跨语言知识图谱中种子序列对。为了更好适用现实世界真实知识图谱融合过程,该方法将对齐阶段转换为二分图匹配问题。提出的方法在公开数据集上进行了实验分析,实验结果表明了方法的良好性能,还通过消融实验验证各模块的有效性,并针对不同情况提供了参数的可选择性。

关键词：实体对齐知识图谱知识融合跨语言

基于投票机制的暖通空调空气处理单元传感器故障诊断

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 258-266页

作者：严颖蔡骏吴奇张欣杨溢南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 中国民用航空飞行学院广汉618307 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240 浙江大学电气工程学院杭州310027

现有暖通空调(HVAC)空气处理单元(AHU)的故障诊断研究往往是集中式的。少量的分布式方法大多需要求解大量耗时的优化问题,使得无法及时完成故障诊断。针对以上挑战,该文提出一种基于投票机制的分布式故障诊断方法。在该方法中,建立一个... 详细信息

现有暖通空调(HVAC)空气处理单元(AHU)的故障诊断研究往往是集中式的。少量的分布式方法大多需要求解大量耗时的优化问题,使得无法及时完成故障诊断。针对以上挑战,该文提出一种基于投票机制的分布式故障诊断方法。在该方法中,建立一个玻尔兹曼机来描述传感器网络,通过传感器之间的相互投票来确定玻尔兹曼机的边权值,基于边权值对玻尔兹曼机的状态也就是传感器的状态进行迭代,从而定位传感器的故障。设计了一种基于欧氏距离的投票策略确定投票值。开发了一种方法,通过在玻尔兹曼机中增加一个额外的节点来重置其权值矩阵,在将玻尔兹曼机对称化的同时,保持原来各传感器之间的投票关系,以保证玻尔兹曼机状态的迭代收敛。该方法不需要求解大量的优化问题,相较于当前的分布式方法计算量小。使用ASHRAE Project RP-1312提供的实际数据对所提方法进行验证。实验结果表明所提方法可以精确且高效地诊断出空气处理单元传感器的偏差故障和漂移故障。

关键词：故障诊断投票机制分布式传感器玻尔兹曼机

E-TUP:融合E-CP与TUP的联合知识图谱学习推荐方法

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计算机工程与应用 2024年第8期60卷 99-109页

作者：赵博王宇嘉倪骥上海工程技术大学电子电气工程学院上海201600

目前,大部分将知识图谱引入推荐系统的方法只是将已知的表层知识图谱实体进行引入,没有对图谱的内在关系进行预测和挖掘,因此无法利用知识图谱中的隐藏关系。针对上述问题,提出联合学习推荐模型E-TUP(enhance towards understanding of ... 详细信息

目前,大部分将知识图谱引入推荐系统的方法只是将已知的表层知识图谱实体进行引入,没有对图谱的内在关系进行预测和挖掘,因此无法利用知识图谱中的隐藏关系。针对上述问题,提出联合学习推荐模型E-TUP(enhance towards understanding of user preference),使用E-CP(enhance canonical polyadic)进行知识图谱补全并将完整信息进行传递。利用储存空间负采样方法,将优质负例三元组进行存储,并随训练过程进行更新,以提高知识图谱补全中负例三元组的质量。链接预测实验结果显示,储存空间方法使E-TUP模型链接预测准确率对比现有模型最高提升10.3%。在MovieLens-1m和DBbook2014数据集上进行推荐实验,在多个评价指标上取得最佳结果,对比现有模型实现最高5.5%的提升,表明E-TUP可以有效利用知识图谱中的隐藏关系提高模型推荐准确率。基于汽车维修数据进行推荐实验,结果表明E-TUP可以有效推荐相关知识。

关键词：知识图谱推荐系统链接预测联合学习知识图谱补全

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基于OBE理念的“高电压技术”课程改革

教育进展 2024年第7期14卷 1145-1150页

作者：李兵崔春艳苗敬利河北工程大学信息与电气工程学院自动化与电气工程系河北邯郸

“高电压技术”是电气工程及其自动化专业开设的一门专业必修核心课,考虑到“高电压技术”课程理论性强、实践操作要求高等特点,以OBE理念为导向,进行传统课程教学的改革,可以显著提高学生培养质量,推动工程教育的发展。

关键词： OBE理念高电压技术教学改革

利用低场核磁共振技术探究机械损伤对蓝莓果实内部水分状态的影响

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食品科学 2024年

作者：罗子旋姜凤利吴沛净宋平丁柯柯沈阳农业大学信息与电气工程学院

机械损伤是造成蓝莓采后损耗的主要原因之一。为及时鉴别受损蓝莓，研究采摘和采后处理过程中损伤的产生对蓝莓内部水分变化的影响至关重要。采用自制损伤装置制作不同损伤等级样本，利用低场核磁共振技术，在4 和25 ℃ 两种储存温度下... 详细信息

机械损伤是造成蓝莓采后损耗的主要原因之一。为及时鉴别受损蓝莓，研究采摘和采后处理过程中损伤的产生对蓝莓内部水分变化的影响至关重要。采用自制损伤装置制作不同损伤等级样本，利用低场核磁共振技术，在4 和25 ℃ 两种储存温度下，采集蓝莓损伤发生0、6和24 h的波谱信息和质子密度图像信息。试验结果表明，损伤显著改变了蓝莓内部水分状态与分布。随着时间的延长，受损蓝莓细胞壁水含量A21减少，而细胞质水含量A22在损伤发生后先减少后逐渐上升，特别是在损伤程度高的DⅡ组，损伤发生24 h后的A22含量增至0 h的1.45倍以上，而液泡水含量A23和总水分含量A2大幅度下降，反映了蓝莓损伤后水分的重新分配和向外界环境的迅速转移。随着损伤程度上升，液泡水主峰整体呈现显著下降和右移的趋势，同时温度的升高进一步加剧了该变化。在25 ℃条件下，损伤发生6 h和24 h时，出现了4个弛豫峰，弛豫峰的增加标志着蓝莓品质的显著劣变。相比于室温25 ℃，4 ℃低温储存有利于保持果实的完整性，并减缓受损蓝莓水分流失速率。试验结果为实现蓝莓机械损伤的快速检测和损伤机理研究提供理论基础和数据参考。

关键词：蓝莓机械损伤温度低场核磁共振水分分布