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1.
建立水产品中痕量水平六溴联苯(hexabromobiphenyls,HexaBBs)的气相色谱检测方法,并对HexaBBs在不同水产品中的蓄积差异性进行特征分析。对前处理方法的提取试剂、超声时间、固相萃取小柱以及毛细管色谱柱的类型进行优化。结果表明,乙酸乙酯为提取试剂、超声时间为10 min,采用硅胶柱净化,经配有DB-17MS色谱柱的气相色谱分析效果最佳。5 种HexaBBs在0.20~10.00 ng/mL质量浓度范围内线性关系良好,线性相关系数均大于0.998,方法检出限为0.50 μg/kg,定量限为1.00 μg/kg。在1.00、5.00 μg/kg水平下加标回收率在77.15%~118.14%之间,相对标准偏差在0.56%~13.32%之间。本方法可用于定量分析水产品中残留的痕量HexaBBs,并且发现HexaBBs在不同营养级的水产品间存在蓄积性差异。 相似文献
2.
电力电子变压器(PET)具有瞬时功率调节、谐波抑制等优点,输电线路经过PET向无源网络供电是柔性输电的一个重要应用领域。将模块化多电平变换器(MMC)技术与PET相结合,使得PET应用于高电压、大容量的输电和配电系统成为了可能。首先,本文针对MMC-PET输入级在电网故障时产生的正负序电流,推导出基于欧拉-拉格朗日(EL)模型的内环正负序电流的无源控制器(PBC);接着,将MMC技术应用于MMC-PET中间隔离级高压侧,提高其中间隔离级的供电可靠性,并采用移相调压的控制策略;再后,针对MMC-PET输出级,设计了基于EL模型的内环电流无源控制器。最后,在Matlab/Simulink中建立一个向无源网络供电的MMC-PET系统,在电网电压出现故障时,对向无源网络供电的MMC-PET系统进行了软件仿真实验验证,实验结果表明MMC-PET系统的控制策略具有良好的动态控制性能。 相似文献
3.
5.
针对传统多目标算法在应用中解决多目标优化问题时存在的Pareto前沿收敛不好、解集均匀性差等问题,文章通过实例对BBO算法进行研究和综合分析,将其与传统经典多目标算法相互结合来求解多目标优化的问题.首先,将其与NS-GA-Ⅱ算法相结合提出一种混合多目标BBO优化算法;然后,改进BBO的迁移算子应用于群体的进化,增强了种群的多样性;最后,提出一种改进的变异算子,防止种群陷入局部收敛.将提出的基于生物地理学的多目标优化算法(MOBBO),通过标准函数测试和经典的进化的多目标优化算法进行比较,结果表明该算法所得的Pareto最优解集能够逼近真正的Pareto前沿,具有一定的竞争性. 相似文献
6.
提出一种基于季节指数调整的神经网络风速预测方法。针对历史风速之间的非线性关系,运用神经网络非线性拟合能力并结合季节性指数调整对风速时间序列进行预测。通过时序图法和增广Dickey-Fullerd检验法判断时间序列的平稳性,结果表明该序列为非平稳序列。这种不稳定性说明时间序列中可能包含趋势、季节性、循环和不规则成分的一种或多种,为此采用时间序列分解模型对时间序列进行季节指数调整。最后采用LSTM 和GRU神经网络预测风速,得到了较好的预测结果,且与未调整的数据预测结果及加法模型季节指数调整后的预测结果相比,基于乘法模型季节指数调整的2种神经网络预测结果有更高的风速预测精度。 相似文献
7.
片上系统芯片对电源管理电路的要求日益提高,通过深入研究,采用Global Foundries 22 nm FDSOI先进工艺设计一款低压差线性稳压器,仿真结果显示,在温度为25℃,电源电压为1.8 V时,LDO电路稳定输出电压为800 mV,最大负载电流为30 mA;负载电流在1μA到30 mA工作时,负载调整率为0.04 mV/mA,线性调整率为0.2%,低频时电源电压抑制比(PSRR)为61.26 dB,并且在稳定性方面表现良好. 相似文献
8.
为了更加准确有效地对极地光伏发电功率做出预测,提出一种基于GA-GNNM的极地光伏发电功率预测方法。首先对采集到的气候因素数据以及光伏发电数据中缺失、异常部分进行清洗归一化处理;通过最大相关最小冗余算法(MRMR)选择最佳的气候特征组合,构建多维气候特征数据集;并将其输入到K均值聚类算法中完成不同季节天气类型聚类划分,然后引入相对距离量化寒暖季不同天气类型下与预测日相似度高的发电功率;构建灰色神经融合模型(GNNM),将灰色模型(GM)的微分方程映射入神经网络模型,并采用遗传优化算法(GA)对模型参数进行优化以避免局部最优,提高极地光伏预测算法的精度。最后,以南极恩克斯堡岛气候及光伏发电数据为例进行验证,算例分析的结果为极地第5个新站的建立奠定理论基础。 相似文献
10.
构建以电力为主体,融合热、气等不同形式能源,在生产、消费多个环节优势互补的多能源系统,是提升能源利用效率,促进能源清洁发展,构建能源互联网的关键.首先,依据风、光等分布式能源稳定模型,构建智慧城市多能互补系统架构;然后综合考虑投资商、电力公司、用电客户等能源主体利益,以系统潮流、接入互补能源的节点电压、装机容量等为条件,建立智慧城市多能互补系统规划模型;最后,引入改进的遗传进化算法,确定模型的寻优流程,对多能互补系统能源网络接入能源的节点位置与装机容量进行优化求解.结果表明,对多能互补系统合理规划,有助于智慧城市能源供应向清洁、可持续化方向发展. 相似文献