发电商不正当竞标行为分析及综合评判

分析了电力市场环境下发电商不正当竞标报价现象,考虑了影响不正当竞标的竞争者数量、市场份额、负荷弹性等多种因素,并对发电商的报价和容量进行了分析,设计了发电商报高价的不正当合谋竞标行为识别的综合评判算法.分析过程中运用了关联性分析、市场集中度和量价指数等多种方法,并加入隶属度函数衡量各影响因子代表的发电商合谋报价可能性的程度,最后应用模糊加权平均模型进行了发电商合谋判定.通过算例求解证实了该算法的可行性.     

响应面法优化桃金娘色素的提取工艺

为得到桃金娘果实色素的最佳提取工艺条件,采用全波长扫描得出桃金娘色素的最大吸收波长和最佳提取剂及其最佳pH,在此基础上,以提取时间(A)、提取剂体积分数(B)、液料比例(C)、提取温度(D)为单因素考察因子,以最大吸收波长处的吸光值为响应值,运用响应面对其提取工艺参数进行了优化.结果表明,pH为1.0的酸化乙醇为桃金娘色素的最佳提取溶剂,且最大吸收峰)λmax为520nm,响应面分析得到四个因素的最佳组合为:提取时间3.56h,乙醇浓度54.55%,液料比22.36mL/g,温度64.78℃,在该条件下色素理论最大提取值为0.6070,实际验证值为0.6177,两者误差较小,表明该条件组合较好.     

桃金娘色素稳定性及初步分离研究

研究了桃金娘色素的稳定性和理化性质,并对其进行了初步分离纯化,为桃金娘色素的推广应用提供理论基础。研究结果表明,桃金娘色素易溶于酸性水溶液、酸性醇溶剂,不溶或难溶于非极性溶剂;在溶液pH小于4.0时桃金娘色素对光、热有较好的稳定性,其最大吸收波长为516nm;耐强氧化剂和还原剂较差;Zn2+、K+、Al3+、Na+、Ca2+离子对桃金娘色素有不同程度的保护和增色作用,但Mg2+、Fe3+离子降低色素的稳定性。经过葡聚糖凝胶LH-20柱层析和高效液相色谱分离纯化,表明桃金娘色素主要由4种色素组成。     

基于Agent和STAT的入侵检测系统在电力信息系统的研究

首先，分析了电力系统信息网络入侵检测的必要性，然后在状态转移分析STAT（State Transition Analysis Tool）入侵检测工具的基础上，引入了Agent技术，提出了一种基于Agent和STAT的入侵检测系统。该系统通过Agent技术实现了规则更新，并且利用STAT技术使该系统可以实时感知入侵状态和进行入侵分析。实验结果表明，基于Agent和STAT的入侵检测系统能够有效地提高检测率。针对电力系统的特点分析了该系统在其中的应用。     

基于工作流思想的办公自动化系统的开发

针对目前电力企业办公介绍了办公自动化、Lotus Domino/Notes及工作流的特点,分析了某电力局办公自动化系统的用户需求,重点阐述了该系统基于工作流的开发思想,并对基于工作流的发文管理模块的开发过程进行了详细的介绍.     

铝水静置炉温度控制系统

针对铝水炉常现控制中存在的问题，设计一种应用于铝水炉控制系统中的自动修正因子Fuzzy控制器。     

基于Spark和IPPSO_LSSVM的短期分布式电力负荷预测算法

为了提高电力负荷预测的精度,应对单机运算资源不足的挑战,提出一种改进并行化粒子群算法优化的最小二乘支持向量机短期负荷预测模型。通过引入Spark on YARN内存计算平台,将改进并行粒子群优化(IPPSO)算法部署在平台上,对最小二乘支持向量机(LSSVM)的不确定参数进行算法优化,利用优化后的参数进行负荷预测。通过引入并行化和分布式的思想,提高算法预测准确率和处理海量高维数据的能力。采用EUNITE提供的真实负荷数据,在8节点的云计算集群上进行实验和分析,结果表明所提分布式电力负荷预测算法精度优于传统的泛化神经网络算法,在执行效率上优于基于Map Reduce的分布式在线序列优化学习机算法,且提出的算法具有较好的并行能力。     

行表寻址方式在终端机设计中的实现

小型计算机和多用户微机的处理速度越来越快，从而对配接的中英文终端机的工作速度特别是显示速度提出了越来越高的要求，采用何种型号的CRT控制器及其工作方式成了关键。本文介绍了SCN2674CRT控制器的行表寻址方式及其在中英文终端机上的设计与实现，对其机理和特点进行了系统的阐述。     

融合多种特征点信息的最小生成树医学图像配准

针对医学图像配准鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,提出了一种基于融合多种特征点信息的最小生成树医学图像配准算法.该算法首先提取3种特征点,Harris-Laplace,Laplacian of Gaussian 和网格点;然后使用遗传算法去除特征点集的冗余,并通过对位映射构建无向完全图顶点集合;进而使用改进的Krusk...     

基于粗糙集图像分层算法的研究

提出了一种基于粗糙集的图像分层新算法,首先从数字图像中提取色彩信息和空间信息构造条件属性集,分析经典的图层信息构造决策属性集,然后运用粗糙集理论进行数据挖掘,从而得到从条件属性集到决策属性集的强规则,运用这些规则对数字图像进行智能分层。最后,用实例证明了该算法的正确性。