交直流混合微电网双向接口变换器模型预测控制

针对双向接口变换器在交流侧三相不平衡状态下出现的直流侧电压振荡型波动、正序电压相位检测困难、有功功率和无功功率计算不准确的问题,提出了一种直接功率模型预测控制方法。首先,利用瞬时电压、电流向量建立系统瞬时功率向量预测模型,以省略功率计算的锁相环节,避免电压相位检测不准确对控制性能的影响;其次,为功率向量的实部和虚部分别设计参考量,抑制实部中负序分量引起的二倍频功率波动,以避免直流侧电压振荡型波动;最后,以功率向量的实部和虚部作为控制单元,分别设计目标函数,消除两者间的相互影响,同时,在目标函数中设计开关频率约束项,使得被控器件开关频率可调。仿真和实验结果表明,所提控制方法可实现无功功率参考变化时,有功功率不受影响,相比于传统PWM方法,有功功率超调量下降了约74%,且该方法可保证系统全功率因数运行,系统直流侧无振荡型波动。     

太原市老年体育人口体质评价与分析

对2014年全国第四次国民体质监测太原监测点老年人体质的测试,运用文献资料、数理统计、测量法等方法,得出结论:老年体协人群中优秀率和良好率分别高于非老年体协人群,不合格率低于非老年体协人群;与非老年体协人群相比在身体形态上无显著差异;老年体协的健身活动对提高老年女性人群的身体柔韧性(坐位体前屈)效果明显,对提高老年人肺活量、神经系统反应能力(选择反应时)和握力均有显著效果,对平衡能力和控制力(闭眼单脚站立)的提高效果不明显。     

完全市场中的Yaari对偶效用最大化问题

效用最大化问题是经济学和金融学中的最重要和最基本的问题之一.经典的von NeumannMorgenstern期望效用模型在实践中都受到诸多挑战.Yaari对偶效用理论是重要的非期望效用模型之一.本文研究完全金融市场中的Yaari对偶效用最大化问题.前人在某种单调性条件下得到了该问题最优解的显式刻画.而在本文中,无需任何单调性条件,我们得到了最优解的显式刻画.     

水溶性硅包CdTe量子点的合成方法研究

本研究成功地合成了水溶性CdTe量子点(QDs).考察温度对回流时间、荧光强度及粒径大小等因素的影响,实验优化合成条件之后确定最佳反应温度为105 ℃.接着,本研究运用改进后的Stober法更为简易地合成了硅包CdTe量子点复合微球,该微球的粒径可通过改变正硅酸乙酯及水的含量控制在160~260 nm之间,同时根据复合微粒的电镜拍摄图初步探讨了SiO₂在CdTe表面的生长模式.为了将来能运用到生物检测中,此实验加入3-氨基丙基三乙氧基硅烷（APTS）,引入氨基团,并优化了 APTS 加入时间,得到的粒子表面氨基含量最高.这种复合微粒具有与原来量子点相当的量子产率,同时具有良好的水溶性、胶体稳定性、化学反应性,为量子点作为荧光标记物的应用打下了基础.     

嵌入式固态存储系统ECC算法的研究与实现

为提高差错检测和修正(ECC)校验编码的简洁性,从信息编码理论的角度,研究了一种基于Hamming编码方式的ECC方法. 通过在数据空间中构造多字节数据的信息矩阵,利用ECC编码方法,设计生成了ECC校验算法的系数矩阵,利用线性空间变换理论计算生成了纠错校验码,提出了一种简洁的、具有较强可计算性的基于ECC校验码的误码校验和定位算法,并给出在嵌入式固态存储器中进行纠错编码、校验和纠错的详细过程. 最后运用硬件编程语言VHDL 在Xilinx ISE的实验环境下成功实现了该检错纠错算法. 结果表明该算法可以检测出1 bit以及2 bit的读写错误,且可对1 bit错误进行修正.      

验光镜片箱中心位移的检定

验光镜片箱是医院眼科、眼镜商店等用来检查人眼的屈光状态和斜视、弱视及眼其他功能的一种眼科计量器具。验光镜片箱主要由正、负球镜验光镜片,正、负柱镜验光镜片。棱镜验光镜片,辅助镜片等组成。验光镜片箱中心位移的检定,主要要解决镜片的光学中心如何置于镜片支座几何中心的问题。首先用两条直径相交的方法确定眼光镜片的几何中心;再用几何中心与光学中心重合的镜片标定焦度计镜片台的位置。通过这样的方法解决了被检镜片的放置问题,再按检定规程的要求完成验光镜片箱的检定。     

基于卷积图神经网络的多粒度表示学习框架

卷积图神经网络（Convolutional Graph Neural Network,ConvGNN）以其强大的表达能力被广泛应用于社交网络、生物网络等领域的网络表示学习中，多粒度网络表示学习已被证明能够改善已有网络嵌入方法的性能，但目前尚缺乏以改善ConvGNN性能为目标的框架.针对此问题，提出一种基于ConvGNN的多粒度网络表示学习框架M-NRL，分为四个模块：粒化模块、训练模块、推理模块和融合模块.粒化模块构造从细到粗的多粒度网络并保留不同粒度节点的属性和标签信息，训练模块在最粗粒度的网络上以端到端的方法训练任意一种ConvGNN并优化其模型参数，推理模块使用优化后的ConvGNN推理出不同粒度网络的节点表示，融合模块采用注意力权重聚合不同粒度的节点表示以产生最终的节点表示.在四个公开引文网络数据集上进行的半监督节点分类任务验证了M-NRL的有效性，实验结果表明，MNRL不仅能加速现有ConvGNN的训练，还可以增强其最终的表示质量.     

基于土地利用变化的湖北省生态弹性力动态协调分析

生态弹性力的变化在一定程度上表现了生态系统稳定性状况.以湖北省为研究区域，选取2000年、2005年、2010年、2015年和2020年等5期土地利用现状数据，运用生态弹性度模型定量分析湖北省生态弹性力的变化，并借助耦合协调度模型研究生态系统与土地利用程度之间的耦合关系.结果表明，湖北省生态弹性度指数由2000年的81.64%增加到2020年的84.16%,生态系统对外界干扰的缓冲有所提高.在空间格局上，各区域间生态弹性度差异明显，表现为以东南、西北地区为高值区，以中、西部地区为低值区，且呈团块状分布.湖北省生态弹性度和土地利用程度综合指数耦合协调度值呈平稳上升趋势，截至2020年上升到0.775,处在中级协调阶段.本研究从土地利用类型转换的视角探究湖北省生态弹性力变化特征及其与土地利用综合程度之间的相互关系，揭示土地利用变化与生态系统之间的内在联系.     

变电站设备目视化管理

通过对变电站设备目视化管理相关思路和内涵的了解，分析了500kV逢宜变电站设备运行管理现状，并总结了存在的问题。在此基础上阐述了目视化管理在500kV逢宜站的具体做法和取得效果，该管理方法体现了“以人为本”的管理意识，增强员工的主动安全意识，提高值班人员的工作效率和风险防范能力，在电力企业具有一定的推广价值。