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关键词： 贝叶斯深度学习   新型电力系统   爬坡需求   预测  

摘要： 新型电力系统爬坡需求预测方法可能仅考虑电力系统中的一种或几种影响因素,如天气变化、电网结构、负荷特性等,这些因素的交互作用增加了预测的难度和不确定性,导致预测偏差较大,因此聚焦基于贝叶斯深度学习的新型电力系统爬坡需求预测方法。对新型电力系统爬坡数据集进行标注,以构建适用于预测的基础数据集;通过计算爬坡容量,量化风电等新能源在短时间内的功率变化幅度;接着利用贝叶斯深度学习技术提取爬坡特征量,这些特征量能有效表征爬坡事件的特性;基于提取的特征量进行爬坡需求量的预测,以提高电力系统的调度效率和稳定性。仿真结果表明,基于贝叶斯深度学习的新型电力系统爬坡需求预测方法的预测偏差小且稳定(最大20 MW内),能有效指导电力系统调度与管理,具有显著的应用潜力和价值。

关键词： 大食物观   多元化   食物多样性   供给体系  

摘要： 构建多元食物供给体系对于拓宽食物供给渠道、提高食物供给安全保障水平、优化食物供给需求结构具有重要意义。因此在大食物观的视角下,对湖南省的食物供需现状进行分析,从中发现湖南省在建设多元食物体系的过程中存在食物供给总体形势不容乐观、土地资源约束加剧、仓储物流基础设施薄弱、食物供需企业经营状况堪忧、食物储备结构性短缺等问题。湖南省多元食物体系可从加强食物开发基础研究、推进全产业链建设、提升食物加工流通产业水平、推进食物产业集聚发展、提升食物质量安全水平五个方面进行建设。

关键词： 博弈论   智能电网   需求响应   电力市场   分布式能源   虚拟电厂   大数据   人工智能   区块链   多能耦合  

摘要： 随着智能电网的快速发展与电力体制改革的深化,需求侧用户作为购电与售电双重身份的主体,如何在开放式电力市场中有效参与并实现多方共赢,成为当前研究的热点与难点。从博弈论视角出发,综合梳理并分析了智能电网需求响应(DR)的主要理论方法与实践应用。总结了电力需求侧的典型博弈模型及其分类,包括静态博弈、动态博弈、演化博弈与合作博弈等;探讨了在分布式能源管理、虚拟电厂与微电网环境下,博弈论用于DR优化、收益分配以及用户行为建模等方面的实现路径;针对不同模型在处理多主体决策、复杂网络结构与信息不对称等问题时的适用性和不足进行了深入剖析。综述表明,博弈论在多主体决策场景下具备出色的灵活性与适应性,尤其在应对用户负荷转移、可再生能源波动和价格激励设计等方面具有显著优势。随着电力市场与智能电网规模的不断扩大,动态博弈模型的计算成本、多代理系统中的协同机制设计以及信息不对称导致的策略不确定性问题依然突出。通过引入大数据与人工智能技术,可望进一步提升博弈模型在高维度、不完全信息及实时响应环境中的可行性与效率。总体而言,博弈论为解决智能电网需求侧响应中的多主体交互优化问题提供了重要理论支撑和技术手段。今后的研究可进一步拓展混合博弈模型,结合区块链等新兴技术完善用户数据共享与结算机制,推进多能耦合与跨学科协同调度,为电网安全、经济与低碳运行提供更加全面而高效的解决方案。

关键词： 地铁站   动力照明系统   节能设计   LED光源   智能控制  

摘要： 针对地铁站动力照明系统能耗高的问题,文章分析了地铁站动力照明系统现存问题和节能潜力,基于现有节能需求进行节能创新设计。将普通光源替换为高光效、低功耗的LED光源,并利用物联网技术设计智能照明控制系统,实现了照明的动态调节和精细化控制。此外,系统整合光导纤维照明和能源管理系统进一步降低能耗。

关键词： 人工智能   新质生产力   生产关系   生产要素  

摘要： 人工智能如何推动新质生产力的形成已成为我国经济社会发展面临的重大理论和现实问题。基于马克思主义生产力理论进行的机制分析发现,人工智能推动生产力要素发生一般性新质化,生成了新质劳动资料和新质劳动力,这两者的结合通过智能化生产和销售降低了劳动力投入和销售成本,提高了生产和销售效率,从而推动了新质生产力发展;生产关系对人工智能效应的发挥具有重要的调节作用。以2010—2022年3931家A股上市公司的数据为样本,采用双向固定效应模型的实证分析结果初步验证了人工智能对新质生产力的促进作用,内生性和稳健性检验确保了结论的有效性。机制检验结果显示,劳动力投入和销售成本在上述关系中均发挥了部分中介效应,直接效应和间接效应均显著;生产关系中的知识产权保护和地方公共数据开放度均能显著增强人工智能对新质生产力的促进作用。异质性检验结果表明,人工智能对不同地区和行业的新质生产力均具有显著的促进作用,对西部地区和服务业的推动作用更强。据此,加快新质生产力的形成应重视生成新质生产要素、调适生产关系以及加大财政金融支持。

关键词： 汶川地震   变化检测   震后重建   空间分析   北川羌族自治县  

摘要： 2008年的汶川地震是迄今为止中国最具破坏性和影响范围最广的地震之一。尽管自地震已经过去15年,北川羌族自治县因其异地重建计划仍受到许多学者的关注。目前,对于异地重建还缺乏定量研究方法。相对于传统的变化检测方法,基于深度学习的方法提供了更高的准确性和客观性。本研究的主要目标是使用搬迁后的北川羌族自治县作为研究区,构建一个多时相的北川县变化检测数据集,并创新性地提出一个基于动态变化的建筑检测框架。首先,在北川县的建筑数据集上评估不同模型的性能,以验证BIT模型的高准确性。然后,预测2008年至2016年期间北川县的重建情况,并可视化预测结果。最后,对2008年至2020年期间北川县的恢复和发展过程进行可视化和定量分析。结果显示,BIT模型在北川县的建筑数据集上实现了最高的准确性,平均交并比(MIoU)为83.40%。此外,统计结果显示2008-2016年灾后重建的建筑物面积为8.44 km^(2)。到达2020年灾后重建的建筑物面积为10.59 km^(2)。研究提出的用于震后城市重建的快速多时相提取方法,可为当地政府进行城市规划提供科学依据。

关键词： 国家战略   翻译研究   中译外研究   人工智能   “中国特色”翻译理论   翻译行业  

摘要： 服务国家战略需求,彰显社会公共利益,是新时代中国翻译研究的核心定位与指导原则。在访谈中,张威教授系统阐述了翻译研究在新时代积极服务国家战略发展的重要性,探讨了新时代中国翻译研究的原则与发展方向、国家战略视角下翻译研究的重点方向、“中国特色”翻译理论的争议与发展、中译外研究的核心议题、中国特色话语的对外传播、翻译研究的社会价值、翻译教材建设、人工智能对翻译行业的影响与挑战等重要议题。这有助于从整体上把握新时代中国翻译研究的发展战略和关键议题,推动中国翻译研究的可持续发展。

关键词： 认知行为干预   甲状腺切除术   疼痛   心理弹性   服药依从性  

摘要： 目的 探讨认知行为干预对甲状腺切除患者术后恢复、疼痛、心理弹性等的影响。方法 将80例行甲状腺切除术的患者随机分为常规组和观察组,各40例。常规组患者给予常规干预,观察组患者在常规组基础上给予认知行为干预。比较两组患者术后恢复情况(引流管留置时间、首次下床时间、住院时间)、疼痛程度[术后4 h、12 h、24 h视觉模拟评分法(VAS)评分]、并发症发生率及服药依从性;比较手术前后两组患者心理弹性[心理弹性量表(CD-RISC)评分]、自护能力[自护能力测定量表(ESCA)评分]。结果 观察组患者引流管留置时间、住院时间短于常规组,首次下床时间早于常规组,术后12 h和24 h的VAS评分低于常规组(P<0.05或0.01)。术后第7 d,观察组患者CD-RISC、ESCA各维度评分高于常规组(P<0.05或0.01)。观察组患者服药依从性优于常规组(P<0.05)。两组患者并发症发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论 认知行为干预能有效促进甲状腺切除患者术后恢复,有助于调节疼痛、心理弹性,增强自护能力,提高服药依从性。

关键词： 商业航天   供给能力   可持续发展   展望  

摘要： 经历10年发展,中国商业航天在卫星制造、火箭制造、航天发射等领域能力持续提升,全产业链供给能力基本形成。未来5年,卫星制造将从规模扩张转向质量升级,并通过液体火箭量产、天基测控部署和新兴航天应用拓展等方式实现供给能力迅猛增长。针对中国商业航天的可持续发展,提出了强化国家需求对接、平衡规模与质量,提前布局“星网”后时代新兴领域等建议。

关键词： 禁毒社工   职业现状   毕业后培训需求  

摘要： 目的:了解我国禁毒社工的职业现状和毕业专业对其的影响,并调查禁毒社工对于毕业后专业培训的需求。方法:通过在相关工作微信群和朋友圈发放“问卷星”电子问卷收集信息,分析一般人口学特征、职业现状、毕业后职业培训情况和培训需求。结果:禁毒社工总体存在职业倦怠的占63.92%,对工作不满意的占50.00%,心理弹性的平均得分为(67.15±17.09)分(略高于常模),毕业于非相关专业组的禁毒社工在职业倦怠方面低于相关专业组(P<0.05),在心理弹性方面高于相关专业组(P<0.05),两组满意度间无差异(P>0.05);其更倾向于线上培训(87.39%)、每节课45分钟(66.09%)、每月2~3次(45.65%),更多的希望学习心理学相关课程(88.26%)。结论:禁毒社工学历水平较前提升,但职业倦怠水平较高而工作满意度较低,是否毕业于社工相关专业是改善职业现状需要考虑的重要因素;现有的毕业后专业培训与禁毒社工的期待之间存在一定差距,后续的培训方案制定应以需求为向导。