风-光-蓄-火联合发电系统的两阶段优化调度策略

针对风电、光伏出力的随机性、间歇性和波动性而导致其在大规模接入电网时对电网发电计划制定和调度产生的影响，提出一种风-光-蓄-火联合发电系统的两阶段优化调度策略。利用抽水蓄能的抽蓄特性，将风电和光伏出力进行时空平移，使风-光-蓄联合出力转变为稳定可调度电源，具备削峰填谷的功能，与火电机组共同参与电网调度。以风-光-蓄联合出力最大和广义负荷波动最小作为风-光-蓄联合削峰模型的优化目标，火电机组运行成本最小作为经济调度模型的优化目标，建立两阶段优化调度模型，分别采用混合整数规划方法和粒子群算法求解。改进IEEE-30节点算例系统仿真结果表明：所提调度策略可以提高风能和太阳能的利用率，缓解火电机组调峰压力，大幅降低风电的反调峰特性对电网的影响，从而保证电力系统安全、稳定、经济运行。     

机械臂关节空间轨迹的时间最优智能规划研究

针对机械臂关节空间轨迹的时间最优规划问题,提出了基于膜计算-粒子群算法的轨迹规划方法。建立了机械臂关节空间轨迹规划模型,使用3次样条曲线构造了轨迹基元函数。提出了膜计算-粒子群算法,通过设计处理器处理膜传递的信息,通过算法淘汰机制、吞并机制和信息交流机制实现膜间合作,膜内根据不同算法原理各自进行速度和位置更新,最终通过膜计算将多种粒子群算法优势进行融合。经测试函数测试,相比于其他粒子群算法,膜计算-粒子群算法具有最高的搜索精度和最快的收敛速度;同时使用多作用力粒子群算法和膜计算-粒子群算法进行轨迹规划,膜计算-粒子群算法规划的机械臂耗时比另一算法减少了23.99%,充分证明了膜计算-粒子群算法在轨迹规划中的优越性。     

楼宇型分布式能源系统设备容量和运行策略优化研究

设备容量优化和运行策略优化是分布式能源系统设计，运行的关键问题。为实现分布式能源系统的经济效益，能效水平和环境效益最大化，针对楼宇型分布式能源系统建立了相对普适化的物理模型和数学模型，以粒子群优化算法和线性规划相结合，采用两阶段优化方法计算系统的最优容量配置，并给出运行策略。以某写字楼的分布式能源系统为例，得到最优的系统设备容量和全年逐时运行策略，并采用遍历法验证计算结果的准确性。优化的分布式能源系统与传统供能系统相比，费用年值降低7.79%，年总能耗降低24.18%，污染物排放量减少了62.77 %。     

100 MeV质子回旋加速器二期辐照效应管道设计

针对中国原子能科学研究院100 MeV质子回旋加速器上的单粒子效应辐照装置进行了二期管道设计，采用八极磁铁校正法对束流进行了扩束及均匀化，最终在靶上得到了一个30 cm×30 cm、均匀性好于92%的均匀分布的束斑，满足了单粒子效应实验的需求。为降低靶站处的束流能散及中子本底，采用两级降能的方案，在偏转磁铁前放置1个降能片，将能量分为100 MeV和40 MeV两档，并分别针对这两个能量点进行方案设计，束流利用率均在42%以上。公差分析结果表明，四极磁铁对靶上束斑均匀性的影响大于八极磁铁，安装过程中应优先保证四极磁铁的安装公差。     

协同免疫量子粒子群算法求非合作博弈Nash均衡解

考虑n人非合作博弈Nash均衡求解问题。将混合策略意义下的Nash均衡转化为最优化问题;把免疫记忆、自我进化、信息共享机制加入量子粒子群算法,通过概率浓度选择公式来保持种群的多样性,提出协同免疫量子粒子群算法。4个经典的数值算例说明,该算法优于免疫粒子群算法,具有较强的寻优能力和收敛性能。     

轧机垂直系统动力学参数辨识

 针对轧机垂直系统动力学参数可信度不足等问题，提出一种基于实测数据的改进粒子群算法辨识轧机垂直系统动力学参数的方法。首先,将轧机垂直系统刚度和阻尼考虑成达芬振子和范德波尔振子，构建轧机垂直系统非线性动力学模型，并对粒子群算法进行改进；然后，通过数值仿真算例辨识得到系统在感染噪声和不含噪声时的动力学参数，验证了该算法的有效性；最后，以现场某轧机垂直系统为研究对象，基于现场实测数据，应用该算法进行辨识，得到了轧机垂直系统动力学参数估计，通过实测位移、速度和加速度信号分别与辨识后的位移、速度和加速度信号进行对比，证明该方法辨识轧机垂直系统动力学参数结果可靠，具有一定的工程应用价值。     

能力导向的应用型本科大数据专业课程群建设研究

针对大数据技术尚缺乏完善的课程体系的现状,分析应用型大数据人才的能力需求,提出一种针对应用型人才培养的课程群建设方案,详细阐述该方案的教学设计、评价方法等相关设置,构建合理有效的应用型大数据本科专业的人才培养模式和管理体制。