不同光强对铜绿微囊藻生长及叶绿素荧光动力学的影响

利用连续激发式荧光仪,通过测定铜绿微囊藻PSⅡ的最大光能转化效率(Fv/Fm)、QA被还原的最大速率(Mo)、照光2 ms时有活性的反应中心的关闭程度(VJ),研究不同光强对铜绿微囊藻生长及叶绿素荧光动力学变化的影响.结果表明:铜绿微囊藻生长和进行光合作用的最适光照为40μE·m-2·s-1.强光胁迫使铜绿微囊藻的荧光参数Fv/Fm显著降低,而Mo与VJ则明显升高,细胞分裂速度也显著降低.     

基于EEMD-SVD与时域分析的马田系统轴承故障诊断

针对轴承初始故障发生的时间点以及退化趋势,提出了基于总体平均经验模式分解和奇异值分解方法(EEMD-SVD)与时域分析的马田系统故障诊断方法.该方法通过提取振动信号时域和时频特征,构建不同特征参数下的基准空间并利用正交表对特征参数进行降维和优化,最终融合成单一特征参数马氏距离.分别用马氏距离监测轴承运行状态,判断初始故障发生的时刻以及演化趋势,并依据马氏距离对轴承故障发展的过程进行了划分.该方法有效地提取了振动信号时频特征并优化了马田系统基准空间,更加准确地识别了轴承初始故障发生的时间点以及更加合理地划分了轴承的退化过程.通过两组滚动轴承加速寿命试验,验证了该方法的有效性和合理性.     

神经网络二次集成预测算法研究

针对常用预测算法不同程度地存在泛化能力不足的缺陷，提出了基于神经网络二次集成的优化算法(NNE2-QQ).该算法在第一次集成时采用量子粒子群算法进行个体网络的选择优化，在第二次集成时采用量子免疫算法进行集成结论生成优化，并通过多次迭代自适应寻求个体和权值的最佳组合，实现神经网络二次集成模型的性能最优，最后实验验证了NNE2-QQ算法的有效性和实用性. NNE2-QQ可从海量数据中发现各种因素之间的联系及其规律，为预测判断提供支持.     

考虑需求响应资源和储能容量价值的新型电力系统电源规划方法

高比例可再生能源的接入对电力系统容量充裕性带来了新的挑战，系统必须具备充足的置信容量应对可再生能源的出力波动性和随机性.由于储能置信容量与电源规划结果的非线性关系，传统电源规划方法难以准确计算储能置信容量并建立系统置信容量充裕度约束.通过综合考虑火电、可再生能源、储能以及需求侧响应建立了电源规划模型，内嵌全年8 760时段生产运行模拟以确保系统具有充足灵活性，同时改进容量充裕性约束以考虑需求响应资源和储能的容量价值.针对储能置信容量的非线性问题，设计了迭代算法进行求解，并用某区域电力系统验证了模型的有效性.结果表明，高比例可再生能源系统中，影响系统成本的主要因素是灵活性约束，引入少量需求侧响应资源可大幅降低系统成本，为未来高比例可再生资源电力系统规划问题提供了新的思路.