【摘 要】
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随着经济社会的发展,以风力发电为主的新能源得到了日益发展和重视,考虑到风能的间歇性和随机性,风电场风速预测对风电发展具有重要意义。目前,大多数的国内外学者关注于基于深度学习的风速预测方法。深度学习较传统方法预测准确度有较大的提高,但该方法仍然存在一定缺陷。1)单一预测模型学习能力受随机性限制,导致泛化能力不佳。2)深度学习是黑箱模型,空间信息、气象信息很难融合到模型里,进而无法对区域性风能资源进行
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随着经济社会的发展,以风力发电为主的新能源得到了日益发展和重视,考虑到风能的间歇性和随机性,风电场风速预测对风电发展具有重要意义。目前,大多数的国内外学者关注于基于深度学习的风速预测方法。深度学习较传统方法预测准确度有较大的提高,但该方法仍然存在一定缺陷。1)单一预测模型学习能力受随机性限制,导致泛化能力不佳。2)深度学习是黑箱模型,空间信息、气象信息很难融合到模型里,进而无法对区域性风能资源进行动态描述,且对并网后风电场的实际发电量无太大的参考价值。结合不同尺度的风电场特性,本文提出三种尺度型的风
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二硫烯金属配合物由于体系内丰富的π共轭体系离域效应能够产生较窄的HOMO-LUMO能隙,使得其可以作为良好的选择性近红外吸收材料。四硫富瓦烯(TTF)及其衍生物具有可逆的氧化还原电化学活性,已经广泛应用于分子导体和超导体以及构筑多功能超分子化合物等研究领域。在本论文中,我们选择不同的配位基团与含共轭多硫基元,包括二硫烯和TTF衍生物等相连,设计并合成了一系列基于共轭二硫烯和四硫富瓦烯的功能性配合物
单分子磁体在磁学上是一种真正意义的纳米尺寸分子磁性材料,其磁性来源于单个分子的磁矩,具有磁性双稳态(±m_s),在阻塞温度以下,没有外加磁场时仍然能够保留磁化和维持磁有序,在交流磁场中呈现慢弛豫现象。由于其具有易加工、密度小和化学可溶性等特点,并且在超高密度信息存储、量子计算机和自旋电子学等领域具有潜在的应用价值而备受关注。在各类单分子磁体中,过渡金属Co(Ⅱ)和稀土金属Dy(Ⅲ)构筑的单分子磁体
对于具有新颖化学/电子结构的自由基的稳定化,是自由基化学研究领域的一项重要议题。一系列的相关研究表明,有利的电子效应和合适的位阻保护是实现这一目标的主要策略,具体而言,长程或广域的π-共轭型分子骨架的支持是稳定自由基物种的电子自旋的常用方法之一。从基于同族或等电子元素的稳定自由基的构筑思路的分析入手,以三联苯基、(茚并)芴基和芘基作主体骨架,笔者设计合成了分别包含N、As、B三种元素的稳定自由基物
改革开放以来,中国各具特色的产业集聚区不断涌现,工业经济整体保持快速增长态势,产业集聚已经成为推动国民经济发展的重要引擎。然而在产业集聚规模不断扩大、经济总量连续跃上新台阶的同时,我国环境污染问题频繁发生,尤其是席卷全国的“雾霾”天气对我国广大人民群众的健康生活和经济可持续发展造成了极大地影响。中国面临着区域环境存在较大差异的问题,引起影响区域环境差异的因素是多方面的,本文试图从产业集聚视角来揭示
高光谱成像与检测技术是集新型探测技术、精密光学器件、高速信号处理技术于一体的综合性技术，在地质、海洋、农业、大气和环境探测领域已经得到了广泛应用。在食品、医药、医学等工业检测领域，高光谱视觉检测技术具有极大的发展潜力，亟需突破成像设备小型化、高速化，以满足工业生产中的高速高精视觉检测需求。现有的大型高光谱成像设备体积庞大，价格昂贵，成像速度慢，限制了其大规模推广，而市面上的便携式高光谱相机均需要空