Smallworld平台上GE配电网设备的数据建模

介绍了基于Smallworld的GE园区设备资产空间管理系统配电网电力设备的GIS设备对象的建模方法,结合面向对象思想与可视化建模工具(Case Tool),描述了GE园区设备资产空间管理系统配电网电力设备GIS数据建模的具体过程,实现了网络拓扑追踪.     

响应面法优化灯心草多糖的超声提取工艺

以灯心草为研究对象,用多糖提取率作为衡量提取工艺的指标,在单因素实验基础上,根据星点设计原理,选取超声时间、浸提温度、浸提时间、料液比四因素五水平进行响应面分析,建立灯心草多糖提取率的二次回归方程,得到最佳提取工艺.结果表明浸提时间对灯芯草多糖的提取率影响最为显著.当工艺条件为超声时间25.9 min、浸提温度78.1℃、浸提时间2.05 h、液料比86.6 1 mL/g时,灯心草多糖理论提取率为0.607 4%,验证值为0.613 2%.     

煤泥水中微细粒在季铵盐作用下的疏水聚团特性

结合高泥化煤泥水特性,通过聚团形态观测、Zeta电位测试、吸附量测试及红外光谱测试,研究了季铵盐作用下微细煤泥颗粒的疏水聚团特性.结果表明:季铵盐能降低煤泥颗粒表面电负性,促进煤泥颗粒形成疏水聚团;随着季铵盐烷基链长度及药剂用量的增加,季铵盐对煤泥颗粒的聚团效果增强,且在煤泥颗粒表面的吸附量增大,当药剂用量达到约7 000g/t时,吸附量趋于平衡;弱碱性条件有利于季铵盐在煤泥颗粒表面的吸附;"吸附电中和"及疏水作用是煤泥颗粒在季铵盐作用下形成疏水聚团的主要原因.当煤泥水浓度为30g/L,pH=8.7,季铵盐(1831)用量为4 000g/t时,煤泥疏水聚团效果较好,聚团尺寸较大,直径约1.5mm.     

五种基流分割方法在长江螺山站的应用对比研究

基流是枯水期河川径流的主要来源,稳定可靠的基流分割方法对基流研究具有重要作用。基于螺山站1965-2012年逐日流量资料,采用基流指数法、HYSEP法(固定步长法、滑动步长法、局部最小值法)和数字滤波法3类(5种)基流分割方法进行基流分割。研究结果表明:5种方法所得年基流指数相差不大,但年内基流过程差别显著。BFI法和局部最小值法计算结果较为合理,对不同年份BFI值年际变化有较好的辨识度,是长江中游干流区较为适宜的基流分割手段。     

基于双层次分析的智能变电站数据分类方法

针对智能变电站中数据体量大、种类多、速度快的特点,对智能变电站中的数据分类方法进行了研究,提出了基于安全指标和遗传模拟退火支持向量机的两级分类方法。首先,构建了智能变电站安全指标分类规则库,使用其对变电站数据进行初次粗糙分类,缩小数据规模;其次,依据智能变电站故障隐患数据样本,使用支持向量机训练出二类分类器,并采用遗传算法和模拟退火算法对其性能进行优化,完成智能变电站数据的二次分类,得到的正类数据为正常数据,负类数据即为需要重点进行下一步分析的异常数据。实验表明,该方法在智能变电站数据分类上取得了良好的效果,并且能够有效地控制数据的规模。     

基于层次分析和模糊评价的电力信息系统风险评估方法

针对当前电力信息系统风险评估中专家主观因素所占比重较高的状况,采用层次分析法和模糊综合评级法对专家评估权值进行重新计算．运用该方法对电力信息系统中的Web组件进行评估,结果表明该方法可以降低主观判断因素．     

正交试验法优化千斤拔总黄酮微波提取工艺

以总黄酮的提取率为评价指标,采用正交试验设计优选微波法提取千斤拔总黄酮的工艺条件.优化得最佳提取工艺条件:乙醇浓度60%、微波功率500 W、微波时间60 min、料液比1:15(g/mL)、微波温度65℃.在此工艺条件下,千斤拔总黄酮提取率为1.146%.     

弹载BDS/SINS深组合自适应CKF滤波方法研究

针对弹道导弹高动态、非线性的特点,引入了基于三阶球面-径向容积准则的非线性容积卡尔曼滤波(CKF)算法。此外,针对其特点,研究了发射惯性系下BDS/SINS深组合导航下的自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)算法。该算法根据Sage滤波开窗法的思想和渐消的思想,通过引入多重次优渐消因子到CKF滤波器中,自适应地在线调整CKF滤波器的观测误差协方差阵,在提高滤波精度的同时实现对快速变化的状态进行强有力的跟踪。实验结果表明:多重次优渐消因子的引入使得CKF滤波器可以更多地利用系统的先验信息,ACKF滤波器对快速变化的状态具有更强的跟踪,系统误差在较短的时间内收敛,提高了组合导航系统的动态性能。     

基于跟踪质量熵的分布式组网雷达航迹融合算法

针对分布式多传感器融合系统中,传统的航迹融合算法未充分考虑不同传感器探测跟踪性能不同带来的航迹质量的不确定度差异,导致融合后的航迹质量下降的问题,提出了一种基于跟踪质量熵的航迹融合算法。首先,构建融合中心所有局部航迹的跟踪质量熵模型,根据熵大小排序并划分不确定度等级;然后,选择质量熵排序队列的航迹作为参考数列,利用灰度理论对不同局部节点的来自同一目标源的航迹进行聚类;最后,将聚类后的航迹,根据不确定等级进行分群融合,并把不确定等级较低的航迹融合后的状态反馈至各局部节点进行局部融合。该方法提高了局部节点的跟踪质量,增强了航迹融合的正确性,仿真验证了该方法的可行性和有效性。     

基于BP神经网络锅炉炉膛火焰可视化监测方法研究

为了可视化监测炉膛火焰燃烧状况,提出一种基于级联前向BP神经网络模型的锅炉炉膛火焰可视化监测方法。通过比较选取级联前向BP神经网络作为炉膛温度预测模型,利用图像处理技术得到炉膛火焰辐射能图像对应二维温度场,并采用正则化方法重建炉膛火焰三维温度场。仿真结果表明,根据二维温度场可得火焰等温线走向和分布,根据三维温度场易得火焰中心分布及全炉最高温度点信息,实现锅炉运行控制和异常温度报警,满足燃烧诊断要求并实现炉膛火焰可视化监测。