建立基于RFID被服芯片的被服洗涤管理系统，形成采购、仓储、洗涤、熨烫、周转、报废的全生命周期、可视化管理基于RFID内置编码的唯一性，在每件被服上缝制一枚VRFID洗衣标签(被服芯片)，通过提供的RFID终端系统(RFID手持系统、RFID隧道系统、RFID智能工作台等)实现被服入库、投放、收发、洗涤、周转、报废等全生命周期管理。
针对卷积神经网络模型负荷识别性能差、识别时间长等问题，提出了基于遗传算法优化CNN-SENet网络的居民负荷识别方法。首先，在卷积神经网络通道加入SENet模块，提升模型对关键特征的重要表征能力。其次，采用加权像素化处理负荷的U-I轨迹图，得到WVI特征矩阵，将其作为特征参量构建CNN-SENet模型。最后，利用遗传算法优化CNN-SENet模型超参数，提升模型负荷识别性能。通过对比不同算法的负荷识别能力，验证了本文方法对卷积神经网络性能的提升以及在负荷识别方面更优的性能表现。同时，为进一步提升准确率，未来的方向将从改进优化算法出发，提升对超参数的寻优能力。
以风电、光伏为代表的新能源迅速发展，但新能源发电的高度不确定性和波动性会大幅影响电力系统运行的经济性以及稳定性。因此，如何准确量化其对电力系统运行灵活性需求的影响，充分挖掘系统灵活性调节能力，进而建立综合考虑灵活性需求的调度策略，对于应对光伏出力不确定性、提高系统对光伏电站功率的消纳能力具有重要意义。
XX科技大学新校园位于XXXXX,总用地面积586639.68㎡;包括:行政办公楼、院系及教师办公楼、教学楼、实验实训用房、图书馆、体育馆、学生活动中心、大礼堂、学生宿舍、教师公寓、食堂、后勤及附属用房、门卫、室外球场等可满足在校学生10000人办学规模,建成后将明显改善学校办学条件，为人才培养提供坚实基础，强化社会高等人才供给，优化社会教育资源配置，
《中国电力》审稿专家李泽宁，作了题为“基于共享储能服务的智能楼宇优化配置及调度策略研究”的专题报告。《中国电力》编辑部征得专家同意，特与您分享，欢迎品读！
综合能源系统的潮流计算是规划、运行和控制的基础。潮流计算本质是求解包含电网、热网和气网方程的强非线性方程组，求解难度较大。常规的求解方法，如牛顿-拉夫逊法，对于迭代初值非常敏感，数值稳定性较差，并且随着系统规模的扩大，计算复杂度急剧增加。这些问题显著加剧了求解的难度，甚至可能超越了求解算法的固有能力。因此，亟须开发新的求解算法，以便更有效地处理大规模综合能源系统的复杂模型。与此同时，由于分布式可再生能源的接入以及各类负荷之间不确定性的增加，综合能源系统中的不确定因素正在增多。因此，为了描述综合能源系统的耦合特性和潮流分布，须采用不确定性分析方法，例如区间潮流或概率潮流，以实现对综合能源系统的风险评估。
随着电网规模不断扩大，调控一体化特征凸显，电力系统运行不确定性显著上升，电网故障分析和处置面临前所未有的压力。通过识别电网信息，快速生成故障处置辅助决策，对提升故障处置响应能力具有重要意义。
当前社会加速发展，能源消耗需求越来越大，化石能源大量使用又引发了严重的环境污染问题。“十四五”规划纲要中指出，未来需要推进能源革命，加快发展风电、光伏等为代表的可再生能源。与传统的化石能源相比，可再生能源虽然较为环保，但是其在发电过程中受制于风力与温度等天气自然因素，预测更难，随机性更高，导致电力供应的波动更大，这无疑会给电力系统的稳定运行造成影响。储能技术能够有效做到对可再生能源供电的削峰填谷、提高能源利用率以及平衡能源需求，维护电网的稳定运行。《中国电力》2025年第7期刊发了周楷等撰写的《基于CCS-MPC的储能锂电池组均衡控制策略》一文。文章提出基于CCS-MPC的锂电池组均衡控制策略，以实现任意两个电池模组之间直接的电量传输。首先对均衡过程进行建模，构建状态方程，然后根据状态方程设计多步模型预测算法，以SOC预测值与参考值的误差以及变换器开关管当前输入和上一时刻输入的误差作为价值函数，并对价值函数进行二次规划，求解出最优归一化均衡电流，并将最优归一化均衡电流的第一个元素应用到均衡系统中，动态调整占空比来控制均衡电流大小，保证实现Boost变换器的稳定输出。最后在Simulink中选用4组锂电池组搭建出均衡系统，进行仿真实验。 摘要 针对长时间充放电后锂电池模组之间荷电状态（state of charge，SOC）不一致的问题，传统集中式均衡电路存在均衡速度过低的缺陷，以对称式开关阵列、Boost变换器与LC准谐振电路作为均衡主电路，提出了一种基于连续集模型预测控制（continuous control set model predictive control，CCS-MPC）的均衡控制策略。首先，对均衡系统进行建模，构建离散状态空间方程；然后，根据状态方程设计多步模型预测算法，并以SOC预测值和参考值、变换器开关管当前输入和上一时刻输入之间的误差作为价值函数；最后，对价值函数进行二次规划，在线求解出一组控制最优解，并应用于均衡系统，通过动态调整占空比以控制均衡电流的大小。相较于单步预测，多步预测需要考虑被控量在多个周期内保持最优，可以保证在每个均衡周期内均衡器都能输出最优的均衡电流，有效防止均衡器失稳。仿真结果表明，所提模型预测算法实现了各电池组SOC一致，保证了均衡电流的稳定输出，相比常规PI算法缩短了17%的均衡时间。 01 均衡电路拓扑结构与工作原理 1.1 ？均衡电路拓扑结构本文采用的均衡电路主要由锂电池模组、选择开关阵列和均衡变换器构成，均衡变换器主要包括Boost变换器和LC谐振变换器，如图1所示。因为均衡器会使用较多MOS管，来改变续流回路以实现隔离，因此开关损耗问题也不能忽视，这需要具有零电流开关（zero current switching，ZCS）和零电压间隙（zero voltage gap，ZVG）的均衡电路。选择开关阵列由2n对继电器组成，可以选择需要进行均衡动作的2个锂电池组，将SOC较高的电池组连接到Boost变换器的输入端，来进行放电操作；SOC较低的电池组接到LC准谐振电路的输出端，来进行充电操作。Boost变换器可以升高放电电池组的电压，来获得比受电电池组更高的压差，从而得到更大的均衡电流，提高均衡的速度，并且还能根据需要调节占空比来控制均衡电流的大小，有效防止了重复均衡。LC谐振变换器是整个均衡电路的核心，它由1个LC准谐振电路、4个MOS管和4个二极管构成。其中的MOS管被分成2组（即S1、S2和S3、S4），由一对互补的脉冲信号控制其通断，从而控制储能元件的续流回路，保证LC变换器在充电和放电状态之间交替工作。在获得ZCS降低开关损耗的同时，保证了电路隔离，高效实现电量传输。 图1 ？均衡电路拓扑 Fig.1 ？Balanced circuit topology 假设某一时刻锂电池组B1的电量过高，而B3电量过低，这时就需要均衡电路动作，将B1多余的电量转移给B3。这时便需要驱动Q1、K1和Q3、K3导通，分别将电池组B1和B3接在Boost变换器的输入端和LC谐振变换器的输出端。接通后Boost变换器与LC谐振变换器开始动作，其中LC谐振变换器由PWM+和PWM？这对互补信号驱动，在前半周期S1和S2导通，后半周期S3和S4导通，这就构成了如图2所示的2个工作状态。将开关管的频率设置为谐振频率，即可实现ZCS。在此期间，Q1、K1，Q3和K3一直保持导通状态，直到选择另外需要进行均衡的电池组。图3为该情况下2组电池间的均衡时序。图3中：VC为电容电压；i为谐振电流；iB1、iB3分别为电池组B1、B3电流。 图2 ？均衡电路的两种工作状态 Fig.2 ？Two operating states of the balanced circuit 图3 ？B1与
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