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螺旋桨飞机风洞试验动力参数实时监测系统
1
作者 顾艺 霍国 +2 位作者 叶健 宋晋 薛伟 《兵工自动化》 北大核心 2026年第2期20-26,共7页
针对螺旋桨带动力试验系统地面调试问题,设计一种螺旋桨动力参数实时监测系统。利用NI便携式数采系统测量螺旋桨天平信号,通过创建虚拟仪器数据采集任务和表格化天平公式,实时获得螺旋桨的拉力和扭矩等动力参数;在地面调试时,通过获取... 针对螺旋桨带动力试验系统地面调试问题,设计一种螺旋桨动力参数实时监测系统。利用NI便携式数采系统测量螺旋桨天平信号,通过创建虚拟仪器数据采集任务和表格化天平公式,实时获得螺旋桨的拉力和扭矩等动力参数;在地面调试时,通过获取实测螺旋桨动力参数,可实时掌握当前螺旋桨在不同桨叶角、转速工况下的负载特性,结合对驱动器参数的监测获取电机出力性能。结果表明:在风洞试验时,该系统作为备份的快捷测试手段,可帮助快速排除或定位数据测试方面的问题。 展开更多
关键词 螺旋桨飞机 风洞试验 动力参数 实时监测
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基于因果驱动与时空图卷积网络的电网山火预测
2
作者 冯子姣 朱陈政翰 +3 位作者 高嘉辰 潘凯泽 梁一洲 孙英云 《电网技术》 北大核心 2026年第3期966-976,I0019,共12页
随着全球气候变化加剧,山火事件频发将严重威胁电力系统安全运行。针对电网山火风险预测中数据耦合复杂、因果关系难以刻画等问题,提出了一种基于因果驱动与时空图卷积网络的电网山火预测方法。首先,设计动、静态特征编码器提取气象时... 随着全球气候变化加剧,山火事件频发将严重威胁电力系统安全运行。针对电网山火风险预测中数据耦合复杂、因果关系难以刻画等问题,提出了一种基于因果驱动与时空图卷积网络的电网山火预测方法。首先,设计动、静态特征编码器提取气象时序信息、地理空间环境与输电线路分布等多源异构数据的高维时空特征;其次,采用因果发现算法辨识动态变量间的因果驱动关系,构建动态演化的因果强度与因果时滞图结构;然后,将因果强度矩阵解耦为正、负邻接矩阵,结合时滞信息构建因果约束的图卷积模块以聚合并传播高阶信息;最后,融合各模块输出的特征变量并将其映射至目标输出空间,生成电网山火风险预测结果。选择美国加州作为研究区域进行算例分析,结果表明所提方法能进一步挖掘电网山火的时空演化规律,提升电网山火风险预测的准确性与可解释性,为电力系统灾害预防提供支撑。 展开更多
关键词 电网山火预测 因果驱动 时空图卷积网络 可解释性 深度学习
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城市建筑外爆威力场与毁伤效应数智仿真模型及应用
3
作者 彭江舟 潘刘娟 +5 位作者 高光发 王祉乔 胡杰 吴威涛 王明洋 何勇 《爆炸与冲击》 北大核心 2026年第2期81-96,共16页
为准确预测建筑外爆威力场,并解决传统经验公式中未能充分考虑环境因素的复杂性而导致的精度受限、数值仿真在处理大规模城市场景时效率低下的难题,构建了一种基于图神经网络(graph neural network, GNN)的爆炸威力场预测模型,直接利用... 为准确预测建筑外爆威力场,并解决传统经验公式中未能充分考虑环境因素的复杂性而导致的精度受限、数值仿真在处理大规模城市场景时效率低下的难题,构建了一种基于图神经网络(graph neural network, GNN)的爆炸威力场预测模型,直接利用建筑的几何特征,对其表面的爆炸峰值超压、峰值冲量及冲击波到达时间等三维物理场的进行预测。与数值仿真结果的对比验证表明,本文模型展现出了卓越的预测性能:对不同几何结构的单体建筑表面超压参数的预测均方误差为0.97%;对复杂几何建筑、建筑群落建筑表面超压参数的平均预测误差为3.17%;当应用于实际城市区域时,平均预测误差为1.29%;物理场单次预测耗时不超过0.6 s,与数值仿真相比速度提升3~4个数量级。基于模型的高精度预测,不仅可以重构建筑表面任意位置的超压时程曲线,还能准确评估结构的毁伤程度。 展开更多
关键词 爆炸威力场 毁伤评估 爆炸冲击 数智仿真 图神经网络
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分布式光伏自动发电控制精准化实时建模及调峰策略研究
4
作者 张潼 张刘冬 +3 位作者 黄煜 彭志强 罗飞 陈艳 《南京航空航天大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期210-222,共13页
作为新能源电力主体之一的光伏(Photovoltaic,PV)发电,呈现着从集中式为主转向集中式与分布式并举式的多电压等级并网发展态势,分布式光伏参与电网调峰的需求日益紧迫。为解决分布式光伏自动发电控制(Automatic generation control,AGC... 作为新能源电力主体之一的光伏(Photovoltaic,PV)发电,呈现着从集中式为主转向集中式与分布式并举式的多电压等级并网发展态势,分布式光伏参与电网调峰的需求日益紧迫。为解决分布式光伏自动发电控制(Automatic generation control,AGC)难以准确感知建模的问题,本文提出一种基于基准光伏电站直采数据并融合气象信息的低压分布式光伏实时功率数据驱动感知方法,采用基于密度带噪声空间聚类算法(Density‑based spatial clustering algorithm with noise,DBSCAN)和梯度提升决策树(eXtreme gradient boosting,XGBoost)的方法建立集群功率实时估算模型;其次,基于可行域投影理论,采用闵可夫斯基求和聚合和顶点搜索优化方法确定其可调节功率域边界。在不额外增加采集装置的情况下可提高主站观测频度,实现分布式光伏有功功率分钟级实时感知,提供满足电网运行约束的可调节功率域模型。本文还开展了兼顾安全性(调节速率)与公平性(弃电率、负荷率、装机容量比率)的多维度权重调峰分配策略研究,结合某省级实际电网调度控制主站的应用案例对本文所建模型的有效性和实用性进行了适度验证,在保障电网安全的前提下,兼顾新能源最大化消纳及调节公平。 展开更多
关键词 高渗透可再生能源电力 分布式光伏 有功功率控制 数据驱动实时建模 调峰策略
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数据驱动的综合能源系统运行优化研究
5
作者 徐聪 徐静静 +2 位作者 江婷 薛东 闫立辰 《综合智慧能源》 2026年第1期34-42,共9页
近年来,物联网、大数据和人工智能等数字化技术的快速发展给综合能源系统(IES)运行优化带来了新方法。提出了基于数据驱动的IES运行优化方法,针对北方某自备能源站的产业园区,采用深度学习长短期记忆神经网络模型进行多元负荷联合预测... 近年来,物联网、大数据和人工智能等数字化技术的快速发展给综合能源系统(IES)运行优化带来了新方法。提出了基于数据驱动的IES运行优化方法,针对北方某自备能源站的产业园区,采用深度学习长短期记忆神经网络模型进行多元负荷联合预测和光伏发电功率预测,为能源站运行优化提供精准依据;通过数据驱动的机器学习算法对主要供能设备进行全工况建模;分别以能效、经济和综合效益指标为优化目标,利用粒子群优化算法求解,得到典型日运行优化结果。能效指标最优情况下,系统综合能源利用率达83.0%,运行成本为64 802元;经济指标最优情况下,系统运行成本低至64 590元,综合能源利用率为79.3%;综合效益最优情况下,与能源站实际运行情况相比,综合能源利用率提升了7.5%,运行成本节约了6 444元。结果表明,本运行优化方法对指导IES运行优化具有实际应用意义。 展开更多
关键词 综合能源系统 多元负荷联合预测 光伏发电功率预测 数据驱动建模 运行优化
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基于数据驱动的风电场发电功率迁移预测方法研究
6
作者 闫润珍 苏蕊 延亮 《太阳能学报》 北大核心 2026年第1期567-574,共8页
针对现阶段中国部分风电场历史运行数据较为稀缺的情况,基于数据驱动方式提出一种卷积神经网络(CNN)-门控循环单元(GRU)的风电场发电功率迁移预测模型。首先,基于CNN与GRU模型优势,构建CNN-GRU组合模型,以消除过拟合问题并减少训练周期... 针对现阶段中国部分风电场历史运行数据较为稀缺的情况,基于数据驱动方式提出一种卷积神经网络(CNN)-门控循环单元(GRU)的风电场发电功率迁移预测模型。首先,基于CNN与GRU模型优势,构建CNN-GRU组合模型,以消除过拟合问题并减少训练周期。其次,利用K-均值特征聚类算法对风电场历史运行数据进行聚类,以少数典型场景反映大规模场景中特征,减少计算复杂度的同时提升训练精度。再次,进一步明确各迁移预测场景中的迁移条件,既能避免迁移过程中过拟合问题又可为源域与目标域间参数迁移提供决策依据。最后,对比不同迁移预测模型的性能,选择最佳迁移预测方式。一系列训练结果表明:经过修正后的CNN-GRU模型迁移预测结果精确度明显高于传统LSTM模型以及未修正的CNN-GRU模型预测结果;通过K-均值特征聚类算法可对参考风电场进行优化识别,并进一步提升CNN-GRU组合模型迁移预测结果精度。 展开更多
关键词 数据驱动 风电场 发电功率 卷积神经网络 门控循环单元 迁移学习
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模型-数据可信集成的低惯量电力系统频率预测及主动减载方法
7
作者 王翔宇 张庚午 +2 位作者 陈武晖 郭小龙 刘德福 《电工技术学报》 北大核心 2026年第2期541-557,共17页
低惯量电力系统面临大量有功冲击时,虽备用容量充裕,但调节存在滞后性,而现有低频减载方案缺乏“预见性”,导致减载时刻较晚,存在过切负荷问题。该文提出一种模型-数据可信集成的低惯量电力系统暂态频率预测及主动减载方法。首先,构建... 低惯量电力系统面临大量有功冲击时,虽备用容量充裕,但调节存在滞后性,而现有低频减载方案缺乏“预见性”,导致减载时刻较晚,存在过切负荷问题。该文提出一种模型-数据可信集成的低惯量电力系统暂态频率预测及主动减载方法。首先,构建集成系统频率响应模型和双注意力一维卷积神经网络(1DCNN-DA)的暂态频率可信预测框架,通过可信度评估输出现场运行人员可以信赖的最低点频率预测结果。然后,基于暂态频率预测结果,构建主动减载控制策略,通过提前减载降低减载成本,使用预先训练好的最优减载预测器在线预测满足频率安全约束的最小减载量。最后,在IEEE 10机39母线系统和某省大电网上验证了所提模型-数据可信集成的暂态频率预测和主动减载策略的性能。 展开更多
关键词 低频减载 频率预测 可信度评估 模型-数据驱动 低惯量电力系统
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基于数据驱动的燃烧优化控制方法在火电厂集控运行中的应用
8
作者 龚艺 罗鑫 +3 位作者 滕杰 严羽 曹皓钦 赵宝文 《自动化应用》 2026年第3期57-60,共4页
针对燃煤电厂在高能耗与严苛排放约束下的集控运行需求,提出了一种专为分散控制系统(DCS)集成的、基于数据驱动的燃烧优化控制策略。该策略的核心在于采用了一种改进粒子群优化(IPSO)算法:通过引入自适应惯性权重、基于高斯扰动的多样... 针对燃煤电厂在高能耗与严苛排放约束下的集控运行需求,提出了一种专为分散控制系统(DCS)集成的、基于数据驱动的燃烧优化控制策略。该策略的核心在于采用了一种改进粒子群优化(IPSO)算法:通过引入自适应惯性权重、基于高斯扰动的多样性保持机制,以及针对关键运行指标的反馈权重动态调整机制,显著增强了算法的全局搜索能力和对不同工况的自适应能力。此外,该策略还结合罚函数法,对运行安全边界和设备约束条件进行了明确建模,确保控制指令在集控系统中的的可行性和可逆性。仿真实验结果表明,该策略能显著改善炉膛温度场的均匀性,将NOx排放平均浓度降低约50%、CO排放平均浓度降低约62.5%,并有效减少排放波动,为火电机组在集控运行场景下实现经济、高效、低排放的目标提供了可行路径与工程化思路。 展开更多
关键词 燃煤电厂 燃烧优化 数据驱动 粒子群优化 自适应控制
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人工智能驱动的新型电力系统复合型人才培养模式创新研究
9
作者 周凯锋 林万通 +3 位作者 缪雄宇 黄子瑞 范磊 毛肖 《高教学刊》 2026年第6期5-9,16,共6页
在我国新型电力系统建设与人工智能技术不断革新的背景下,针对当前电气工程及其自动化专业人才培养体系存在的缺陷,以新型电力系统对人才的质量需求为导向,从行业需求、专业特色、人才培养目标、课程体系与内容、教学模式等多个方面进... 在我国新型电力系统建设与人工智能技术不断革新的背景下,针对当前电气工程及其自动化专业人才培养体系存在的缺陷,以新型电力系统对人才的质量需求为导向,从行业需求、专业特色、人才培养目标、课程体系与内容、教学模式等多个方面进行AI时代下的改革创新;通过构建立足云南、面向全国、产教深度融合的专业特色与人才培养体系,为我国能源电力人才培养提供支撑,助力我国能源转型。 展开更多
关键词 人工智能驱动 新型电力系统 复合型人才 培养体系 电气工程及其自动化
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数据驱动下燃煤电厂环保化学过程精益管控体系的构建与应用研究
10
作者 张维晓 《当代化工研究》 2026年第1期149-152,共4页
针对燃煤电厂烟气脱硫、脱硝等环保化学过程存在的物料消耗高、控制粗放、经济性差等问题,构建数据驱动的精益管控体系。该体系融合化学工程原理、过程控制技术与现代信息技术,以华电山东公司为例,基于化学反应机理与物料衡算,建立涵盖... 针对燃煤电厂烟气脱硫、脱硝等环保化学过程存在的物料消耗高、控制粗放、经济性差等问题,构建数据驱动的精益管控体系。该体系融合化学工程原理、过程控制技术与现代信息技术,以华电山东公司为例,基于化学反应机理与物料衡算,建立涵盖脱硫钙硫比、脱硝氨氮比等核心指标的递进式管控体系;开发基于云架构的环保化学品数字化管理平台,实现多源异构数据融合与“零代码”业务流程定制;集成智能建模技术优化关键子过程运行;实施“双报告—双闭环”管理机制推动持续改进。工程应用显示,体系实施后脱硫钙硫比下降8.04%,脱硝尿素利用比提升16.15%,四年累计节约环保化学品成本3078万元,降低综合能耗折合节电成本2880万元,实现从经验操作向数据精准调控转型,为同类电厂环保过程精益管理提供可复制的理论框架与工程范式。 展开更多
关键词 燃煤电厂 环保化学过程 数据驱动 过程优化
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国内电动压裂技术现状及发展建议
11
作者 周红维 左罗 +4 位作者 刘海亮 王波 刘小波 张倩钰 胡小波 《石油机械》 北大核心 2026年第2期135-143,共9页
随着非常规油气资源开发需求增长,传统柴驱压裂技术因功率低、能耗高、污染大等问题难以满足绿色、低碳、环保、智能化开发的要求。为理清电动压裂技术发展脉络,推动其进一步应用,系统分析了国内外电动压裂技术现状,总结技术瓶颈并提出... 随着非常规油气资源开发需求增长,传统柴驱压裂技术因功率低、能耗高、污染大等问题难以满足绿色、低碳、环保、智能化开发的要求。为理清电动压裂技术发展脉络,推动其进一步应用,系统分析了国内外电动压裂技术现状,总结技术瓶颈并提出发展建议。通过文献调研、企业案例对比及现场应用数据分析,梳理国内外电动压裂技术发展历程、装备特点及市场应用现状,结合国内典型工区的实际需求,评估技术优势与不足。研究结果表明,国内电动压裂技术快速发展,形成1875~6000 kW装备体系,设备稳定性与信息化水平全球领先,参与工作量占比超40%。东方宏华、石化四机等企业主导研发,实现了“源-网-荷-储”供电方案及智能一键压裂功能,电动压裂泵单机功率高(等效2~2.5台柴驱压裂车)、占地减少27%、能耗降低31%、碳排放趋零(电网供电),能适应复杂工况,但存在电网带载能力不足、橇装设备移运性差等问题,制约规模化应用。建议通过电网增容改造、多电源组合提升供电能力;优化设备轻量化设计,推广车载式装备;发展智能集控与故障预警技术,实现24 h连续作业。未来需聚焦自动化、智能化方向,完善“源-网-荷-储”生态,推动电动压裂技术向海上及分散井位扩展。研究结果可为我国电动压裂技术长足发展提供支撑。 展开更多
关键词 非常规 柴驱压裂 电动压裂 智能压裂 页岩 单机功率 电网增容
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基于线损监测的光伏功率预测系统设计
12
作者 郭瑞康 魏渊博 《计算机应用文摘》 2026年第1期101-103,共3页
围绕光伏发电系统中功率预测的关键问题,提出了一种基于线损监测的光伏功率预测系统设计方案。该方案通过实时监测输电线路的线损变化,结合光伏组件运行特性和环境因素,实现对光伏功率的高精度预测。通过引入数据驱动模型和物理机理模... 围绕光伏发电系统中功率预测的关键问题,提出了一种基于线损监测的光伏功率预测系统设计方案。该方案通过实时监测输电线路的线损变化,结合光伏组件运行特性和环境因素,实现对光伏功率的高精度预测。通过引入数据驱动模型和物理机理模型的融合方法,系统能够有效提升预测的准确性与鲁棒性。实验结果表明,该方案在短期光伏功率预测方面具有显著优势。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 线损监测 数据驱动模型 机理模型
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新能源场站远程监管平台的建设与应用
13
作者 李泽晋 尹诗 +1 位作者 朱耀春 王波 《能源科技》 2026年第1期5-8,13,共5页
针对新能源场站点多面广、通勤困难及安全监管覆盖不足的问题,本研究设计并开发了融合多源数据的运维作业远程监管平台。通过系统集成与业务流程再造,整合运维工单、人员资质、外包资质、作业工具和视频监控等多维度数据,以工单为核心,... 针对新能源场站点多面广、通勤困难及安全监管覆盖不足的问题,本研究设计并开发了融合多源数据的运维作业远程监管平台。通过系统集成与业务流程再造,整合运维工单、人员资质、外包资质、作业工具和视频监控等多维度数据,以工单为核心,建立任务驱动机制,实现任务与视频的实时联动。平台创新性嵌入一键式违章填报与闭环管理功能,极大地提升了监管效率。实际应用表明,平台实现了对作业人员、工具和过程的全过程可视化,显著提高了分散式场站的集中远程监管能力,推动了监管方式由“事后查验”向“过程监管”转变。平台应用后,有效解决了新能源场站现场监管不足的难题。这一研究成果为相关企业乃至整个行业构建可复制、可推广的数字化安全监管体系提供了重要的实践参考与借鉴。 展开更多
关键词 新能源场站 远程监管 多源数据融合 数据驱动模型
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660 MW火电机组全工况下凝结水节流动态模型的研究
14
作者 卫龙飞 陈伟威 +1 位作者 郭志鹏 韩晓明 《现代电子技术》 北大核心 2026年第2期87-94,共8页
为解决火电机组中凝结水节流模型难以兼顾准确性、快速性和泛化性的问题,提出一种结合机理建模和数据驱动建模的混合建模方法,深入分析了凝结水节流对除氧器内部压力的动态影响,并引入参数辨识技术。首先,根据凝结水节流系统的动态特性... 为解决火电机组中凝结水节流模型难以兼顾准确性、快速性和泛化性的问题,提出一种结合机理建模和数据驱动建模的混合建模方法,深入分析了凝结水节流对除氧器内部压力的动态影响,并引入参数辨识技术。首先,根据凝结水节流系统的动态特性和静态特性,建立准确性高的复杂机理模型;其次,在保证模型精准度的前提下,借助数据驱动方法找到复杂模块中某些复杂变量之间的关系,降低模型的复杂度并提高模型的快速性;最终,采用粒子群优化(PSO)算法,根据所提出的关于负荷、除氧器容积和压力偏差的适应度函数,对不同工况下模型中未知参数进行辨识,提高模型的泛化性。仿真结果表明,在260 MW和450 MW工况下,所提模型的均方根误差(RMSE)、Pearson相关系数等评价指标均有较好表现。证明该模型具有较高的准确性、快速性和泛化性。 展开更多
关键词 火电机组 凝结水节流系统 动态模型 机理建模 数据驱动建模 粒子群优化算法 适应度函数
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数字化电力计量智慧实验室构建与关键技术探讨 被引量：6
15
作者 仝霞 程鹏申 +3 位作者 李雪城 解进军 靳阳 李冀 《电测与仪表》 北大核心 2025年第1期89-100,共12页
随着数字经济的蓬勃发展和新型电力系统的快速建设,将先进的数字化技术与电力计量技术进行深度融合,建设数字化电力计量智慧实验室,是加快构建现代先进测量体系,推动电力计量数字化转型的重要途经。围绕现阶段电力计量体系构建过程中的... 随着数字经济的蓬勃发展和新型电力系统的快速建设,将先进的数字化技术与电力计量技术进行深度融合,建设数字化电力计量智慧实验室,是加快构建现代先进测量体系,推动电力计量数字化转型的重要途经。围绕现阶段电力计量体系构建过程中的不足及面临的挑战性难题,详细描述了电力计量智慧实验室的总体架构与技术体系,在此基础上,对实验室建设过程中的计量数据全景感知、边缘计算与协同调控、平台交互与数据处理、跨域融合与增值服务、安全防护等关键问题进行深入探讨,并对数字化电力计量智慧实验室的功能与价值实现进行展望,希望能为电力计量技术的发展提供一定的借鉴。 展开更多
关键词 数字化技术 新型电力系统 电力计量 智慧实验室 数据驱动
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基于电压-功率灵敏度的有源配电网数据驱动电压协调控制策略 被引量：2
16
作者 张波 文晓君 吴璇 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第1期35-42,共8页
随着分布式光伏渗透率的不断提高,实现配电网电压的快速精确调控变得愈加重要。首先,建立多输入-多输出的电压-功率灵敏度BP神经网络回归预测模型,得到功率参数、节点电压与电压-功率灵敏度间的非线性映射关系;其次,构建高比例光伏有源... 随着分布式光伏渗透率的不断提高,实现配电网电压的快速精确调控变得愈加重要。首先,建立多输入-多输出的电压-功率灵敏度BP神经网络回归预测模型,得到功率参数、节点电压与电压-功率灵敏度间的非线性映射关系;其次,构建高比例光伏有源配电网电压协调控制策略,基于电压-功率灵敏度降序调控原则,通过无功补偿和有功削减结合的两阶段电压调控模式实现配电网节点电压的快速调控;最后,利用IEEE 33和IEEE 141节点典型配电系统的仿真,计算分析验证所提方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 BP神经网络 数据驱动 电压-功率灵敏度 电压协调控制 有源配电网
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基于研究生创新能力提升的问题驱动化教学改革与实践 被引量：1
17
作者 王宜举 王成飞 《教育教学论坛》 2025年第8期145-148,共4页
在知识经济时代,研究生作为知识创新的主力军,在国家和社会发展中发挥着越来越重要的作用。随着研究生招生规模的不断扩大,我国研究生教育取得了长足发展,但与发达国家相比仍有一定差距。其中,研究生创新能力不足是制约研究生教育发展... 在知识经济时代,研究生作为知识创新的主力军,在国家和社会发展中发挥着越来越重要的作用。随着研究生招生规模的不断扩大,我国研究生教育取得了长足发展,但与发达国家相比仍有一定差距。其中,研究生创新能力不足是制约研究生教育发展的主要瓶颈。探讨了基于研究生创新能力提升的问题驱动化教学改革与实践。通过构建以问题驱动为核心的教学体系、应用多种教学方法和现代教育技术、优化实验室与实践基地建设、整合校内外资源,提升研究生的创新能力。通过系统的教学改革,希望可以为研究生教育提供新思路和实践路径,培养具有创新能力和实践能力的高层次人才,为社会和经济发展贡献力量。 展开更多
关键词 教学模式 问题驱动 创新能力
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某电驱重载车辆动力单元冷却系统设计改进 被引量：1
18
作者 刘宇航 李洪彪 +1 位作者 梁爽 孙志红 《汽车实用技术》 2025年第5期54-57,63,共5页
随着车辆电动化的发展,重载车辆的研发也在向高机动、电驱方向发展。文章针对某电驱重载车辆在使用过程中出现的动力单元过温报警问题,首先针对车辆全部跑车数据进行分析,研究了动力单元常用工况和各散热器的设计裕度情况。其次对发动... 随着车辆电动化的发展,重载车辆的研发也在向高机动、电驱方向发展。文章针对某电驱重载车辆在使用过程中出现的动力单元过温报警问题,首先针对车辆全部跑车数据进行分析,研究了动力单元常用工况和各散热器的设计裕度情况。其次对发动机水散和电机及控制器水散分别提出了增加10%和降低10%散热功率的修正设计目标。最后通过试验与仿真相结合的方法,对发动机水散和电机及控制器水散的高度进行了重新设计。重新设计后的发动机水散高度增加至原尺寸的1.12倍,电机及控制器水散高度减小至原尺寸的0.94倍,改进后的散热器满足设计要求并使用良好。 展开更多
关键词 电驱重载 动力单元 冷却系统 设计改进
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基于多智能体深度强化学习的随机事件驱动故障恢复策略 被引量：6
19
作者 王冲 石大夯 +3 位作者 万灿 陈霞 吴峰 鞠平 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第3期186-193,共8页
为了减少配电网故障引起的失负荷,提升配电网弹性,提出一种基于多智能体深度强化学习的随机事件驱动故障恢复策略:提出了在电力交通耦合网故障恢复中的随机事件驱动问题,将该问题描述为半马尔可夫随机决策过程问题;综合考虑系统故障恢... 为了减少配电网故障引起的失负荷,提升配电网弹性,提出一种基于多智能体深度强化学习的随机事件驱动故障恢复策略:提出了在电力交通耦合网故障恢复中的随机事件驱动问题,将该问题描述为半马尔可夫随机决策过程问题;综合考虑系统故障恢复优化目标,构建基于半马尔可夫的随机事件驱动故障恢复模型;利用多智能体深度强化学习算法对所构建的随机事件驱动模型进行求解。在IEEE 33节点配电网与Sioux Falls市交通网形成的电力交通耦合系统中进行算例验证,结果表明所提模型和方法在电力交通耦合网故障恢复中有着较好的应用效果,可实时调控由随机事件(故障维修和交通行驶)导致的故障恢复变化。 展开更多
关键词 随机事件驱动 故障恢复 深度强化学习 电力交通耦合网 多智能体
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AI4City:人工智能赋能城市的理论框架 被引量：2
20
作者 吴志强 《国际大都市发展研究(中英文)》 2025年第2期5-19,共15页
系统阐述AI4City(人工智能赋能城市)的理论框架,探讨其作为新一代城市发展形态的定义、发展历程、核心要素、技术架构、推进模式及未来展望。AI4City依托新一代人工智能技术,通过数据驱动的学习能力、规律发现、未来推演和智能自组织等... 系统阐述AI4City(人工智能赋能城市)的理论框架,探讨其作为新一代城市发展形态的定义、发展历程、核心要素、技术架构、推进模式及未来展望。AI4City依托新一代人工智能技术,通过数据驱动的学习能力、规律发现、未来推演和智能自组织等核心要素,全面赋能城市生产、生活和生态,推动城市向自组织、可学习、可迭代的高度智能化方向发展。与传统智慧城市及人工智能城市相比,AI4City强调技术伦理与社会责任,确保人工智能的发展符合人类价值观,为城市可持续发展提供新思路。 展开更多
关键词 AI4City 人工智能城市 智慧城市 需求驱动创新 智能治理
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