直投改性剂在NovaChip超薄磨耗层中的应用

为了进一步提升Nova Chip超薄磨耗层的路用性能，将直投式环保改性剂应用于其中，分析了不同掺量的直投改性剂对混合料高温性能、水稳定性及低温抗裂性能的影响。结果表明，与SBS改性沥青相比，直投改性剂掺量为矿料质量的0.8%时，混合料高温稳定性提高118%，冻融劈裂强度比提高14.3%，但低温抗裂性未满足规范要求，因此其最佳掺量应为矿料质量的0.6%。通过试验段铺筑验证，直投改性沥青混合料施工更方便，路用性能更优异，其各项性能均满足现行规范要求。     

基于图时空神经网络的多充电站负荷协同预测方法

针对传统充电站负荷预测方法只能实现对单一站点预测的问题，提出一种基于图时空神经网络 （Graph Spatiotemporal Neural Network， GSTNN） 模型的多充电站负荷协同预测方法。定义时空信息图，描述充电站负荷之间的时空关系；构建时空特征提取网络，分别利用图卷积神经网络和门控序列卷积网络提取信息图的空间和时间维度信息，并使用长短期记忆网络 （Long Short Term Memory Networks，LSTM） 挖掘影响负荷预测的外部特征信息；融合提取的所有特征，进行负荷预测。算例结果表明，基于 GSTNN模型的方法能充分考虑时空特征和外部特征的影响，协同多个充电站的负荷数据进行预测，并同时输出各充电站的预测结果，有效提高预测准确度，有助于电网稳定运行。