城市绿地在城市环境质量的改善中发挥着重要的作用。文中通过分层随机抽样调查,应用地统计学和GIS空间分析功能,对麦积区NO_x分布进行了预测和分类研究,根据城市植被群落生态功能结构和时间结构,筛选出吸收NO_x并对NO_x有抗性的植被进行城市绿地配置,在改善城市环境质量的同时,为城市绿化带建设提供新方法、新思路。

光伏MPPT仿真研究：Buck与Boost变换器的最大功率点追踪控制模型及闭环控制仿真方法,光伏MPPT仿真研究：Buck与Boost变换器的最大功率点追踪控制模型及闭环控制仿真策略，包括扰动观察法与电导增量法的应用，MATLAB Simulink与PLECS模型解析。,光伏mppt仿真，Buck变器 Boost变器最大功率点追踪控制模型 闭环控制仿真 扰动观察法和电导增量法都有 plecs模型 matlab simulink模型 ~ ,关键词：光伏MPPT仿真; Buck变换器; Boost变换器; 最大功率点追踪控制模型; 闭环控制仿真; 扰动观察法; 电导增量法; PLECS模型; MATLAB Simulink模型。,光伏系统MPPT仿真研究：Buck-Boost变换器与最大功率点追踪控制模型

微电网作为现代电力系统的一个重要组成部分，其核心功能是实现分布式电源、储能装置和负荷的高效集成与优化调度。随着全球范围内清洁能源需求的快速增长，微电网在减少能源成本、提高能源利用率、促进可再生能源发展方面发挥着越来越重要的作用。微电网能够将风能、太阳能发电和储能系统集成，以适应电力需求和供给的波动性，提升供电的可靠性和稳定性。 风力发电作为微电网中的重要组成部分，其输出功率与风速紧密相关，且具有非线性特性。风力发电机在风速低于切入风速时不会发电，而在高于额定风速时，为保护设备，通过变桨距等方式限制功率输出。风力发电的随机性和间歇性也使得其输出功率难以准确预测，这为微电网的调度优化带来了挑战。 光伏发电在微电网中的应用也越来越广泛，其输出功率受到光照强度和温度的影响，尤其是在中午时分达到峰值。然而，阴雨天或多云天气会导致光伏发电功率大幅波动，这也对微电网的调度优化提出了要求。 储能系统在微电网中扮演着关键角色，它能够在电力过剩时储存能量，在电力短缺时释放能量，有效地平滑了功率波动，起到了削峰填谷的作用。目前，常见的储能技术包括锂电池和铅酸电池等，它们在充放电过程中受到多种因素的影响，如充放电功率限制、充放电效率和荷电状态（SOC）等。 微电网的优化调度研究集中在构建合理的调度模型上，目标函数的构建尤为关键，涉及经济成本最小化和环境效益最大化两大目标。经济成本最小化考虑了风、光发电的成本、储能系统的充放电成本以及与主电网交互的购电成本等因素。环境效益最大化则以减少碳排放为目标，将清洁能源发电减少的碳排放量纳入目标函数。 文章中提及的优化算法，如改进粒子群算法和群智能算法，已被应用于微电网能量优化调度的研究与实现中。这些算法通过不断的迭代和优化过程，以达到调度的最优解。同时，文中还提到了作者在Matlab仿真开发方面的专业技能，包括数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取以及论文复现等。 在Matlab仿真和科研工作室中，作者致力于提供专业的咨询服务，包括完整Matlab代码的提供与仿真咨询，以帮助更多的科研人员和专业人士解决微电网优化调度中的问题。此外，作者还列举了团队擅长辅导的科研领域，这些领域包括但不限于生产调度、经济调度、充电优化、车辆调度等。在机器学习和深度学习方面，团队也具有丰富的经验，涵盖了时序、回归、分类、聚类以及降维等多个方面。 文章的作者还提到团队在Matlab仿真开发方面的专长，这些专长不仅局限于微电网的优化调度，还涉及到各类智能优化算法的改进及应用，以及机器学习和深度学习在时序预测、回归、分类、聚类和降维等任务中的运用。团队致力于为科研人员提供定制化的仿真开发服务，以推动科学研究的进步和创新。

为了科学合理地评价工作面顶板水疏放程度,分析了工作面涌水量预测值和疏放水观测值等要素,构建了顶板水疏放程度评价指标体系,划分了相应的评价等级标准,并利用AHP法确定了各评价指标的权重,建立了顶板水疏放程度的物元可拓模型。利用AHP-物元可拓模型对宁东煤田水文地质条件较为复杂的5个工作面顶板水疏放程度进行了评价,评价结果均为顶板水疏放程度好,并且各工作面已经实现了安全回采,实际情况与评价结果一致。AHP-物元可拓模型可以用于评价顶板水疏放程度,并且可以作为工作面采前水文地质条件评价的参考依据。

以海上风电场风速平稳和尾流效应影响距离远为背景,提出基于尾流效应的海上风电场有功出力优化方案,使风电场各机组有功出力之和大于传统单机最大风能捕获方案。挖掘风电机组有功出力和尾流效应的关系,给出基于有功控制的尾流定量调控方法,并建立了风电场有功出力优化模型;重点研究了基于现有计算资源实现控制策略的方法:根据尾流传播路径,对风电场进行分组,有效降低控制对象数;根据风电机组运行与有功控制特性,降低优化方程求解的搜索空间,抑制计算规模;通过数据拟合,降低优化变量数,将离散域优化问题转化为连续域优化问题,便于使用具有广泛公信力的优化算法。仿真结果表明,提出的方案能有效提升风电场功率,在不增加风电硬件设备投资的前提下,提高风电场效益。 ### 基于尾流效应的海上风电场有功出力优化 #### 一、引言 随着全球能源危机及环境污染问题的日益严重，风力发电作为一种清洁且可持续的能源形式，得到了广泛关注和发展。中国的风电发展目标表明，在2020年，风电并网装机容量将达到200GW。然而，随着陆地上风能资源的逐渐减少以及海上风电场的兴起，如何高效利用这些资源成为了一个亟待解决的问题。海上风电场的特点包括更大的风电机组容量、更高的安装和维护成本以及更加恶劣的工作环境。因此，提高风电场的有功出力效率，即增加发电量，成为了降低投资风险的关键途径。 #### 二、尾流效应及其影响 在风电场中，尾流效应是指上游风电机组在捕获风能后产生的气流扰动，这些扰动会降低下游风电机组的风速，进而影响其发电效率。传统上，为了最大化风能捕获，通常采用单机最大风能捕获方案，即调节风电机组的桨距角和转速以达到最佳风能利用系数。但是，这种方案忽略了尾流效应对整个风电场的影响，导致整体发电效率低下。 #### 三、基于尾流效应的有功出力优化方案 为了解决这一问题，研究人员提出了基于尾流效应的海上风电场有功出力优化方案。该方案旨在通过调整各风电机组的有功出力来优化尾流效应，从而提高整个风电场的发电效率。 1. **挖掘风电机组有功出力和尾流效应之间的关系**：通过对风电机组的运行特性和尾流效应的研究，建立两者之间的数学模型，以便更精确地预测和调控尾流效应。 2. **尾流定量调控方法**：基于有功控制，制定一套量化调控尾流效应的方法，确保在不影响单机性能的前提下，实现整个风电场的最大化发电。 3. **风电场有功出力优化模型**：以风电场各机组有功出力之和最大化为目标，同时考虑尾流效应和机组出力能力等因素作为约束条件，建立优化模型。 #### 四、优化计算策略 为了在现有计算资源条件下实现上述优化模型，研究团队还重点探讨了几种计算策略： 1. **风电场分组**：根据尾流传播路径对风电场进行分组，减少控制对象数量，简化计算过程。 2. **缩小优化方程的搜索空间**：通过分析风电机组的运行特性和有功控制特性，减少优化过程中不必要的计算，从而降低计算规模。 3. **数据拟合**：通过对已有数据进行拟合处理，减少优化变量的数量，并将离散域优化问题转换为连续域优化问题，使得可以应用更为成熟的优化算法。 #### 五、仿真验证 通过仿真测试，证明了该优化方案能够有效地提升风电场的整体发电功率。更重要的是，这种方法可以在不增加额外硬件设备投资的情况下实现，为风电场带来了显著的经济效益。 #### 六、结论 基于尾流效应的海上风电场有功出力优化方案不仅考虑了单机的最大风能捕获，还综合考虑了尾流效应对整个风电场的影响，通过合理的调控机制实现了风电场发电效率的最大化。这种方法不仅提高了发电量，还在一定程度上降低了运维成本，为海上风电场的发展提供了一条可行的技术路径。

Comsol相场模拟：水气两相流模型的构建与应用,《Comsol相场技术：水气两相流模型的研究与应用》,Comsol相场，水气两相流模型 ,关键词：Comsol；相场；水气两相流模型；模拟分析；多相流动力学；数值计算；物理模型；仿真研究。,相场模型在多相流分析中的应用——Comsol水气两相流研究 Comsol软件在工程与科研领域扮演着重要角色，特别是在多相流的模拟分析中。相场方法作为一种强大的数值模拟工具，广泛应用于水气两相流模型的构建与研究。相场模型通过引入相场变量来描述不同相之间的界面变化，从而能够模拟复杂的多相流体系，如液滴的生成与移动、气泡的聚散等。本文详细介绍了Comsol相场技术在水气两相流模型研究中的应用，探讨了其在流体动力学、数值计算和物理建模方面的理论与实践。 在构建水气两相流模型时，首先需要定义好相关的物理参数，如流体的密度、粘度、表面张力等。这些参数的准确设置对于模型的精确度至关重要。之后，需要运用适当的数值方法来求解控制方程，包括Navier-Stokes方程等，以及相场方程。通过数值求解，可以模拟出流体在不同条件下的流动与传质行为，进而分析其动力学特性。 在应用方面，相场方法在多相流动力学中的应用范围广泛。例如，在化工领域，可以模拟和优化反应器内的传质过程；在环境科学领域，可以研究污染物在水体中的扩散行为；在材料科学领域，可以探索材料内部的微观结构演变。相场方法的优势在于它不需要追踪自由界面，而是通过连续变化的相场变量来隐式地捕捉界面形态，从而克服了传统网格依赖性问题，提高了模拟的精度与效率。 值得注意的是，虽然相场模型能够提供丰富的流体动力学信息，但其数值计算量巨大。因此，模型的设置、参数的选择与优化，以及计算资源的有效管理，对于整个模拟过程至关重要。此外，模型验证也是不可忽视的环节，需要通过实验数据与仿真结果的对比，来验证模型的准确性与可靠性。 文章还探讨了相场与水气两相流模型技术分析的新视角，提出了一些前沿的研究方向，如多尺度模拟、模型简化与加速、以及与其他数值方法的耦合等。这些新方向不仅能够推动水气两相流模型在理论上的深入，还能够为实际工程问题的解决提供新的思路与工具。 Comsol相场技术在水气两相流模型的研究与应用中具有重要的学术价值与实际意义。它不仅能够帮助科研人员深入理解多相流的物理本质，还能够为工程师提供有力的工具，用于解决实际工程中的流体动力学问题。随着计算技术的不断发展与优化，相场模型在多相流研究领域的应用前景将更加广阔。

为了适应带式输送机的高速化发展,进一步提高输送效率和稳定性,在ANSYS/Workbench平台上创建了主动滚筒的参数化模型,计算出了固有频率和振型。以主动滚筒结构尺寸为设计参数,利用DOE优化技术对其进行实验设计,获得了不同参数组合下的优化结果,对比可知第5组优化数据最佳,使前两阶固有频率显著提高,有效改进了主动滚筒的动力学特性,为其结构设计和动力学优化提供了重要依据。 在带式输送机高速化的发展趋势中，主动滚筒作为输送机关键部件的性能优化显得尤为重要。主动滚筒的动力学特性直接影响到整个输送系统的效率与稳定性。为适应这一需求，研究人员在ANSYS/Workbench这一强大的仿真软件平台上展开了对主动滚筒的参数化建模及其动力学特性的优化设计研究，目的在于通过科学的设计方法，提升主动滚筒的动态性能，进而提高整个输送系统的性能。 研究人员利用ANSYS/Workbench的参数化功能，构建了一个包含筒壳、辐板和滚轴的三维模型。模型的精细程度和真实性至关重要，因此，选择合适的材料对于模拟的准确性具有决定性影响。在此研究中，滚轴的材料选用为45Cr钢，这是因为45Cr钢不仅机械性能优良，而且成本效益较高，易于推广使用。 完成模型构建后，研究人员进行了有限元分析，计算得到主动滚筒的固有频率和振动模式。固有频率和振型的计算是理解滚筒动态行为的关键，这些数据能够帮助揭示在运行过程中可能发生的共振现象。共振现象的出现极有可能导致滚筒在高速运转中的失稳，甚至造成输送过程中物料散落及设备损坏。因此，通过这些分析数据，可以在设计阶段对潜在问题进行预测并加以规避。 在完成基础分析之后，研究进一步应用了DOE（Design of Experiments）优化技术。基于主动滚筒的结构尺寸，研究者进行了多组实验设计，每一组参数的改变都旨在探索最佳的动力学性能。通过对比不同参数组合下的优化结果，研究人员发现第5组数据表现出色，成功地显著提高了滚筒的前两阶固有频率，有效抑制了振动，从而提高了滚筒及整个输送系统的稳定性。 这一优化设计的结果，为改进滚筒结构设计和提升抗振性提供了科学依据。同时，这项研究也展示了ANSYS/Workbench在机械设计优化中的应用潜力，尤其是在进行动力学分析方面。基于参数化建模和DOE优化方法，设计师能够找到最佳设计方案，有效提升输送机的性能。 此外，文章也提到了磁垫式带式输送机，这是一种新型的输送机，它利用磁浮力实现非接触式悬浮支撑，相较于传统滚筒式输送机具有节能和环保的优点。然而，由于磁性材料的使用，其设计过程更为复杂，需要通过实验和实际运行的反复验证，以确保相关部件设计的准确性。 总结来说，该研究不仅通过参数化建模和DOE优化技术提升了主动滚筒的动力学特性，也展示了ANSYS/Workbench在机械设计领域应用的先进性。通过该研究工作，不但可以为带式输送机的技术进步提供支持，还可以为煤矿机械及其他相关行业提供应用参考，有助于实现节能减排和设备使用寿命的延长，进而推动整个输送机技术领域的创新发展。

本文研究了具有稀疏递归最小二乘（Sparse Recursive Least Squares，简称SRLS）算法的在线顺序回波状态网络（Online Sequential Echo State Network，简称OSESN），旨在提高时间序列预测的准确性和网络紧凑性。 文章对回波状态网络（Echo State Networks，ESNs）进行了介绍。ESNs是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的特殊类型，广泛应用于时间序列预测领域。ESNs的关键特点在于存在一个大型且稀疏的储备池（reservoir），该储备池包含大量的神经元，其连接是随机生成的。通过学习储备池中神经元的状态，ESNs可以生成动态行为，并将这些行为映射到输出。相比于传统的RNN，ESNs的训练过程主要涉及输出权重的调整，而非储备池内部权重的训练，这大大降低了训练的难度。 为了解决实际应用中对网络大小的需求并避免过拟合问题，文章提出了具有SRLS算法的在线顺序ESN（OSESN-SRLS）。该网络利用输出权重的ℓ0和ℓ1范数稀疏惩罚约束来控制网络的大小。ℓ0范数稀疏约束意味着网络尽可能多地将权重设置为零，从而实现网络的稀疏化。而ℓ1范数稀疏惩罚则可以在稀疏化的前提下保留更多的权重信息。文章指出，在很多实际应用中，网络过大会导致过拟合，降低预测性能，而通过引入稀疏化，网络不仅能降低计算复杂度，还能提高模型的泛化能力。 文章中还提到了如何结合SRLS算法和次梯度技术来估计输出权重矩阵。SRLS是一种在最小化成本函数的过程中逐个数据点更新权重的在线学习方法。它能够在线处理数据流，非常适合于数据逐步到达的情况，这对于时间序列数据尤为重要。次梯度技术则用于处理优化过程中可能出现的非光滑性问题。 文章进一步提出了一个自适应选择机制，用于选择ℓ0或ℓ1范数的正则化参数。正则化参数的选择对于提升估计性能至关重要，合适的正则化参数可以有效避免模型的过拟合，并提升预测的准确性。作者通过理论分析和实验验证了所提出算法的有效性，并与传统的正则化最小二乘算法进行了比较。研究结果表明，在相同的条件下，所提出的SRLS算法具有与常规RLS算法相当甚至更好的性能。 文章的理论分析部分保证了OSESN-SRLS算法的收敛性。这是通过数学证明来确保算法在特定条件下能够稳定运行，并达到良好的预测效果。文章通过理论和仿真实验，证明了所提出的OSESN-SRLS在网络的估计精度和紧凑性方面始终优于其他现有的ESN网络。 文章的关键词包括回波状态网络（Echo State Networks），在线顺序学习（Onlinesequentiallearning），稀疏递归最小二乘算法（Sparserecursiveleastsquaresalgorithm），正则化方法（Regularizationmethod）和时间序列预测（Timeseriesprediction）。 具有稀疏RLS算法的在线顺序回波状态网络是一种创新的时间序列预测方法，它通过引入稀疏性来提高网络的性能和效率，并通过在线学习机制适应性地更新网络参数，以应对不断变化的数据流。这种方法不仅提升了网络的预测精度，还有效控制了网络的复杂度，使其更适合于处理大规模的实际应用问题。

由于受抽采条件、地质条件影响,多数煤矿穿层钻孔瓦斯抽放效果不理想。潞安集团司马煤业公司1213工作面采用穿层钻孔瓦斯抽放施工时,研究提出了提高穿层钻孔瓦斯抽放效果技术措施,实践证明瓦斯抽放效果显著,进一步提高了瓦斯抽放效率。

在江陵凹陷荆州背斜带的油气藏勘探过程中,由于地震资料品质有限,局部小构造落实难,构造活动复杂,构造样式多样,油气运聚规律缺乏系统研究,钻探成功率不高。基于构造几何学和构造应力学理论,分析江陵凹陷构造总体特征,对凹陷内的构造样式进行分区;基于三维地震资料,运用构造解析分析各个分区内构造样式的构造特征,提出其成因模式,并挑选了2种典型构造(盐构造和火山构造)进行精细解析,进一步验证构造特征与成因模式。综合利用各典型构造的研究成果以及典型构造与油气运聚在时间和空间上的配置关系,推导出荆州背斜带的构造成因、构造模式和构造样式与油气运聚的关系,得到盐构造和火山构造对油气聚集的影响取决于构造与原生油气藏在空间上的配置关系以及构造活动与油气运移的时间配置关系。因此,分析荆州背斜带内油气藏成藏时间和空间与盐构造、火山构造的组合关系是下一步勘探的重点方向。