非对称电子受体的末端工程及性能研究

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由于人类社会的快速发展,人们对于能源的需求也在逐年增长,目前的化石燃料早已不能满足人类的能源需求,且由其造成的全球气候变暖等温室效应问题都在迫使人们转向新型绿色能源。太阳能分布广泛而且清洁环保,太阳还能继续发生核聚变近50亿年,这对人类来说是永久能源,因此对太阳能的高效利用是人类孜孜不倦追求的目标。历经三代太阳能光伏技术的发展,有机太阳能电池(OSCs)因其清洁无毒、成本低、重量轻、柔韧性好、可溶液加工、适合大规模生产等特点,被认为是光伏技术中最有前景的候选者之一。目前有机光伏材料领域的关键问题是其
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随着特高压交直流互联大电网的全面建设,光伏、风电等新能源以及电动汽车、储能系统等新设备的广泛接入,电力市场化改革等,使得智能电网的复杂性越来越高。海量的电力数据与复杂的电网环境使得传统建模与优化方法面临诸多挑战,进而促使深度学习和智能优化等人工智能技术在智能电网中的发展与应用。本文研究了智能电网中的负荷预测与分配问题,主要工作如下:第一章介绍了智能电网的背景知识,并对目前该领域国内外研究现状进行了
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