基于STC89C52单片机的正三棱柱翻转黑板控制系统

针对传统黑板只有单面和不能擦拭的问题,提出了一种实现黑板翻转和字迹清除功能的正三棱柱翻转黑板控制系统.以STC89C52型单片机为核心,采用了C语言编程.采用双闭环直流调速系统控制直流电动机的转速实现了黑板的翻转转速的稳定,通过采用光电编码控制了正三棱柱黑板准确翻转120°;采用滚珠丝杠传动机构实现了黑板字迹清除.研究结果表明,所采用的调速系统和定位系统提高了系统的控制精度.     

考虑分布式可再生能源的通证激励机制设计与分散式电力市场研究

可再生能源的大力发展对于优化我国的能源结构,促进能源的可持续发展有重大意义。为促进可再生能源的并网消纳,使可再生能源参与电力市场是一种有效途径。然而,可再生能源的发展依赖于有效的激励机制,现有可再生能源激励政策需要政府的管控,在市场化改革逐渐深入的情况下不能长久适用。针对上述问题,构建了适合可再生能源的分散式电力市场架构,提出了一种完全市场化的可再生能源激励机制,并分析了发电商的出力决策行为。仿真结果表明,所提市场架构和激励机制能有效促进可再生能源参与市场出清。     

人工智能大模型在电力系统运行控制中的应用综述及展望

随着“碳达峰”“碳中和”目标的提出与全国能源市场建设的大力推进,风电、光伏等新能源迎来蓬勃发展,但也给电力系统带来需要在多个运行调度与优化控制环节考虑不确定性的问题。同时,人工智能大模型技术已在电力领域展现出广阔前景。因此,综述了人工智能（artificial intelligence,AI）大模型技术及其在电力系统运行调控中的未来应用。首先归纳了新型电力系统对人工智能技术的需求,以及AI大模型技术和AI大模型对新型电力系统运行调控的影响。然后,以GPT-4为例,解析了其技术基础,包括网络架构、训练方法、数据配置等。最后,从“源-输-配-用-设备”5维展望了AI大模型在电力运行调控中的应用,为基于大模型的电网运行调控理论提供理论技术支持。     

基于功能缺陷文本的电力系统二次设备智能诊断与辅助决策

利用电力系统二次设备功能缺陷文本数据,建立了基于双向长短时记忆网络与条件随机场(BiLSTM-CRF)模型的文本信息抽取模型.在此基础上,为了进一步将数据中蕴含的知识价值应用到电力系统生产、管理过程中,构建了电力系统二次设备功能缺陷知识图谱,将各类数据间所含语义信息融入各类实体间的关系约束,建立了基于BiLSTM-CRF模型与知识图谱的二次设备功能缺陷智能诊断与辅助决策平台.该平台可依据缺陷设备类型与缺陷现象快速诊断设备的缺陷部位及原因,并推荐合理的解决措施.算例分析结果表明,相较于传统的命名实体识别算法、BiLSTM-softmax以及Seq2Seq-Attention模型,所采用BiLSTM-CRF模型的精确率、召回率、F1值这3项评估指标均有较大提升,所建平台能很好地挖掘、应用电力文本数据知识与价值,为电力系统二次设备功能缺陷处理提供有益参考.