摘要：微能源网集成园区/社区的分布式能量系统、多元荷载及控制装置,能够实现多能源联产联供功能,有利于提升各类能源网络运行灵活性和经济性。为有效应对微能源网内部负荷和新能源出力的不确定性,首先建立多面体不确定集刻画负荷和光伏出力波动情况,构建描述微能源网网络拓扑和能流耦合关系的能源集线器(energy hub,EH)耦合矩阵。然后,以最小化系统运行成本为目标建立微能源网在并网和孤岛运行模式下的两阶段鲁棒优化经济调度模型,并运用线性决策规则(linear decision rule,LDR)和对偶理论制定模型求解策略。最后,基于IEEE 33节点配电网改进设计的微能源网进行算例验证分析。结果表明,LDR能够在一定精度范围内通过线性仿射函数有效近似刻画决策变量和不确定变量间的关系,降低两阶段鲁棒优化经济调度模型的求解难度。

摘要：通过构建太阳能驱动电絮凝+重力驱动陶瓷膜滤+紫外消毒的一体化雨水处理设备,对模拟屋面雨水进行处理。结果显示,太阳能光伏发电系统的产电量可完全满足该系统的运行需求。在长期运行中,该系统对浊度、总磷、UV254、氨氮、CODMn等具有良好的去除效果,其中,浊度、总磷、氨氮去除率接近100%。在电絮凝预处理的作用下,重力驱动陶瓷膜滤面生物净水层孔隙率增加,产水效能提高,且在系统暂停运行90 d后,陶瓷膜面生物净水层的微生物仍保持良好的生存状态,重启后能够在维持高效率去除氨氮的同时保持稳定的膜通量,这一优异性能匹配了雨水的间歇性降水和水量不稳定性的特征。通过紫外消毒系统可有效杀灭膜滤出水残留细菌,进一步提高出水的微生物安全性。此外,该装置全程结合太阳能和屋面距离地面的重力势能作为驱动力净化雨水,节约能耗,可为分散式屋面雨水收集利用提供技术支撑。

摘要：针对多层单元流水式车间,考虑其具有随机性因素的特点,研究了该车间的布局优化方法。首先,以最小化总运输成本为目标函数,建立具有产出率和生产周期等约束的优化模型;其次,根据系统性能指标没有封闭数学表达式的问题特点,提出一种基于分解协调的优化算法,同时嵌入排队网模型进行迭代求解;最后,设计了一系列算例实验验证所提方法的有效性和优越性,并将其代入实际生产车间进行案例分析,为该类生产车间的布局规划问题提供重要的决策依据。

摘要：随着城市更新逐步进入高质量有机发展阶段,工业遗产如何通过差异化的更新手段实现未来可持续发展成为一个重要研究课题。通过引入空间句法的理论技术,结合POI数据、建筑功能及空间布局的分析等,从城市、片区、遗产本身的尺度对两处改造背景相似的工业遗产更新项目的空间特征进行对比研究,并根据分析结果总结该类工业遗产差异化更新的一般路径。研究发现,遵循空间发展规律、制定适应空间特征更新策略的珠江琶醍,其遗产更新成效显著。因此,建议在进行工业遗产更新改造之前,应从多尺度探析所处区域的空间特征,研判区域可达性、区位价值等影响因素,宏观上确认园区发展方向,中观上判断准入业态类型及配置,微观上提升功能与空间的适应性,提高工业遗产更新的效率以及实施结果的可持续性。

摘要：针对现有的研究大多将短序列时间序列预测和长序列时间序列预测分开研究而导致模型在较短的长序列时序预测时精度较低的问题,提出一种较短的长序列时间序列预测模型(SLTSFM)。首先,利用卷积神经网络(CNN)和PBUSM(Probsparse Based on Uniform Selection Mechanism)自注意力机制搭建一个序列到序列(Seq2Seq)结构,用于提取长序列输入的特征;其次,设计“远轻近重”策略将多个短序列输入特征提取能力较强的长短时记忆(LSTM)模块提取的各时段数据特征进行重分配;最后,用重分配的特征增强提取的长序列输入特征,提高预测精度并实现时序预测。利用4个公开的时间序列数据集验证模型的有效性。实验结果表明,与综合表现次优的对比模型循环门单元(GRU)相比,SLTSFM的平均绝对误差(MAE)指标在4个数据集上的单变量时序预测分别减小了61.54%、13.48%、0.92%和19.58%,多变量时序预测分别减小了17.01%、18.13%、3.24%和6.73%。由此可见SLTSFM在提升较短的长序列时序预测精度方面的有效性。

摘要：在分析输配电线路频率相关参数时,将频率固定为额定值的时域仿真法是电力系统暂态频率稳定分析的常用方法。然而,随着新能源比例不断提升,电网各节点频率时空分布差异更为显著,已有传统数值微分频率分析方法难以保证分析精度。因此,文中提出一种基于分频器理论的新型电力系统暂态频率分析方法。与传统频率分析方法相比,该方法所得节点频率可随节点间电气距离变化而改变,在暂态过程中可更准确地刻画瞬态条件,实现各节点实时频率准确获取。通过建立简单含风电的三端系统,分析了基于分频器理论的实现方式,通过仿真验证了所提方法的正确性和优越性,可为新型电力系统频率稳定分析和控制设计提供新的思路和参考方案。

摘要：投资组合问题是量化交易领域中的热点问题。针对现有基于深度强化学习的投资组合模型无法实现自适应的交易策略和有效利用有监督信息的缺陷,提出一种集成的深度强化学习投资组合模型(IDRLPM)。首先,采用多智能体方法构造多个基智能体并设计不同交易风格的奖励函数,以表示不同的交易策略;其次,利用集成学习方法对基智能体的策略网络进行特征融合,得到自适应市场环境的集成智能体;然后,在集成智能体中嵌入基于卷积块注意力模块(CBAM)的趋势预测网络,趋势预测网络输出引导集成策略网络自适应选择交易比重;最后,在有监督深度学习和强化学习交替迭代训练下,IDRLPM有效利用训练数据中的监督信息以增强模型盈利能力。在上证50的成分股和中证500的成分股数据集中,IDRLPM的夏普比率(SR)达到了1.87和1.88,累计收益(CR)达到了2.02和1.34;相较于集合式的深度强化学习(EDRL)交易模型,SR提高了105%和55%,CR提高了124%和79%。实验结果表明,IDRLPM能够有效解决投资组合问题。

摘要：本文系统综述了磁驱动胶囊机器人的设计、控制机制和多样化应用,旨在通过系统文献检索和分析,为从事胶囊机器人开发和利用的研究人员、工程师和从业者提供有价值的见解。本文从尺寸形状、材料和运动机制方面总结了磁驱动胶囊机器人的设计原则,分析了精确控制方法和定位导航策略,探讨了磁驱动胶囊机器人在胃肠道疾病检查、靶向药物输送和微创手术方面的多样化应用。根据系统综述的范围和目标,概括了该领域存在的技术挑战和潜在的研究方向。通过对定位精度、控制策略、材料性能等问题的不断研究和创新,磁驱动胶囊机器人系统将为医学治疗和生物学研究领域带来重大突破和进步。

摘要：新时期城市更新规划亟需加强对多元行动主体交往导向的公众利益认知。基于对不同尺度“公众”内涵的辨析,本文认为公众利益是“共同体”集体交往的结果,以广州恩宁路二期改造项目和佛山顺德碧江社区微更新项目为例,深入论证基于“冲突—共识”视角的异质化公众利益实现路径、规划模式和社区行动。研究发现,恩宁路案例表现出“冲突化解”导向下的协商型规划模式,采取“化整为零”的方式,在冲突释放的过程中“自上而下”地建构公众利益。碧江案例表现出“共识建构”导向下的协作型规划模式,采取“提零为整”的方式,在寻求共识的过程中“自下而上”地建构公众利益。最后,提出提升规划策略灵活性、强化政府主体制度化作用、规范社区规划师体系等政策建议,为我国推进社区参与下的微更新规划实践提供实证参考。

摘要：针对果园障碍物识别和重构存在实时性差的问题,该研究以番石榴果园为例,提出了融合语义分割和三维点云分析的果园障碍物实时重构方法。首先,以DeepLabV3+为基础,使用MobileNetV3-large作为骨干网络以实时提取特征图,结合上下文Transformer注意力丰富特征图细节和语义信息,进一步提出基于Sobel算子的边缘辅助损失函数以提升障碍物分割精度;在此基础上,运用体素化法将枝干三维点云重构为大量立方体,构建基于欧式聚类的果实三维重构方法,设计一种融合逆投影变换和交并比的重构评价指标。试验结果表明:该方法对障碍物语义分割的平均交并比为77.2%,比Xception-DeepLabV3+提高7.0个百分点;平均帧速为78.8帧/s;该方法对枝干和果实的重构交并比分别为56.6%和65.7%,平均重构时间分别为0.84 s和0.34 s。该研究实时性和精度较高,满足水果采摘机器人实时避障作业需求。