基于数据驱动知识显式嵌入的配电网最优需求响应策略

充分挖掘多元需求侧资源的灵活性,对于提升分布式新能源广泛接入背景下的新型配电网运行可靠性和经济性具有重要意义。然而,目前关于需求响应策略的解析化方法大多基于较为理想的用户行为观测和参数假设,纯数据驱动方法难以兼顾电网侧运行的复杂约束,策略的可用性存疑。为此,文章提出基于数据驱动知识显式嵌入的需求响应策略,首先,考虑到需求侧资源灵活性的强时段耦合特性,提出需求侧资源动态模型,定量分析需求侧灵活性资源的响应特性;其次,提出数据驱动知识的显式解析方法,将需求侧灵活性描述为混合整数线性模型并嵌入至配电网优化运行模型中,实现灵活实用的新型配电网供需交互与协调运行。最后,通过仿真算例验证所提方法兼具解析模型和数据驱动方法的优势,为不完全信息观测条件下源网荷协调运行提供较为实用化的解决方案。     

微生物法测定食品中的肌醇含量

目的建立微生物法测定食品中肌醇含量的分析方法。方法在含有除肌醇以外的所有营养成分的培养基中,通过实验过程细节改良使葡萄汁酵母菌(ATCC 9080)的生长程度与肌醇浓度呈正相关,且在一定浓度范围内具有线性关系,采用标准曲线法根据透光率(或吸光度)测定食品中肌醇的含量。结果通过本文的微生物法测定天然食品和强化食品中肌醇含量的线性浓度范围为1~10μg/m L,方法的精密度、重复性和回收率良好,实际样品检测结果均远小于国家食品安全方法学标准。结论微生物法具有快速、简便、检出限低、灵敏度高等优点,是测定食品中肌醇含量的有敁可靠方法。