斜盘连杆式海(淡)水柱塞泵的流量脉动分析

为降低柱塞泵的压力脉动,必须对其流量脉动有所了解.为此,在分析斜盘连杆式柱塞泵的柱塞运动特性的基础上,对具有不同柱寒数的柱塞泵的流虽脉动进行分析,并从理论和试验上阐述其与其他斜盘式柱塞泵在脉动率及脉动频率上的区别.分析结果为以后压力脉动的衰减提供了理论基础.     

植物源杀螨剂研究与应用前景

对近年来国内外植物性杀螨剂在杀螨植物、杀螨作用方式和作用机理方面的研究进行了综述。目前杀螨植物主要有楝科、菊科、瑞香科、茄科、豆科、藜科、唇形花科、伞形花科等共计约100余种。并展望了植物源杀螨剂在未来农业发展中的应用前景。     

电梯起重机械钢丝绳的检测及维护

在社会经济快速发展之下,建筑行业的发展也极为迅速,高层建筑已成为当今城市人民生活、工作、生产的主流建筑,相应的电梯设备也逐渐得到广泛的应用,电梯运行的安全性直接与使用者的人身安全有着直接的联系,而钢丝绳则是确保电梯起重机安全运行的关键,因此,要积极做好电梯起重机械钢丝绳的检测与维护工作。     

塔里木河流域适时水权管理践行综述

在阐述了塔里木河流域水资源概况和适时水权管理实施背景的基础上，提出了适时水权的概念。对塔里木河源流、干流实施适时水权管理情况进行了介绍，认为塔里木河流域适时水权管理的意义是：保证下游下泄的水量，实现水资源的优化配置，化解水事矛盾、减少水事纠纷，为干旱区内陆河流域水权管理积累经验。     

时间序列模型在径流长期预报中的应用研究

自回归积分移动平均法(ARIMA法)通过对噪声概率分布的研究,可知道预测在各种概率下可能出现的偏差大小,能很好地处理随机干扰问题.随着计算机技术的发展,该方法的计算工作量大的缺点,也迎刃而解.介绍了ARIMA预测模型的建模原理和建模方法,并将该方法应用到塔里木河上游源流卡群水文站的年径流量预报中,以误差在±20%以内为全合格标准,合格率达到90%以上.     

基于区间梯形二型犹豫模糊数的多准则决策方法

针对准则权重不完全的犹豫模糊多准则决策问题,提出基于区间梯形二型犹豫模糊数的决策方法.首先,给出区间梯形二型犹豫模糊数,根据几何面积法定义区间梯形二型犹豫模糊数的可能度和差异度;然后,利用差异度和离差最大化模型得到各准则权重,基于TOPSIS思想得到各方案的综合贴近度,并对方案进行排序;最后,通过算例分析和对比分析验证了所提出方法的可行性和有效性.     

草本植物提取物在果蔬贮藏中的研究进展

我国果蔬保鲜长期依赖化学保鲜剂,但随着使用次数的增加,抗药性及对人类健康危害的问题日益突出.草本植物的提取物绿色、环保,成为近些年保鲜剂开发的热点.论述了保鲜剂开发中的植物资源、提取方法、杀菌原理及其应用进展,指出了开发过程中将面临的问题及其发展前景.     

基于变分模态分解和复合变量选取的短期负荷预测

精准的短期负荷预测是实现电网精益化运行和管理重要保障,但存在短期负荷波动性强、负荷预测关键影响因素选取困难等精准预测难题。本文利用变分模态分解将原始电力负荷数据分解为多个子序列,挖掘短期负荷波动特征的同时避免模态混叠问题,提出复合变量选取算法分析筛选影响负荷波动的关键因素,有效去除预测干扰信息并进一步简化预测模型的复杂度,通过兼顾数据短期依赖和长期依赖的长短时记忆神经网络对各子序列进行预测,并将各子序列预测结果进行叠加实现最终的短期负荷预测,据此建立基于变分模态分解和复合变量选取的短期负荷预测方法。选取2019整年长沙市实际数据验证结果表明,本文提出算法在复杂外部影响因素下,能准确筛选负荷预测的关键影响因素,相比传统预测模型,提出模型结构更简单、预测精度更高。     

基于改进K-means聚类和皮尔逊相关系数户变关系异常诊断

用电信息采集系统易出现台区户变关系错误问题,传统诊断技术主要针对少用户台区出现异常用户情况,但对于多达数百用户台区,存在多相邻台区异常用户特征提取难题。本文首先通过主成分分析对GIS系统获取台区总表和用户电表电压数据实现降维,建立改进K-means聚类提取电压数据特征,提出改进皮尔逊相关系数算法分析待检测用户,据此建立基于改进K-means聚类和改进皮尔逊相关系数的户变关系异常诊断方法,实现多异常用户所属正确台区诊断。实际算例分析结果表明,本文提出算法在识别同一台区一个及多个异常用户、不同台区多个异常用户情况下均能有效实现异常用户的准确检测与分析,相比传统检测方法,实现简单且准确性更高。     

基于智能电能表大数据的非侵入式短期多节点负载预测

文中结合智能电能表计量大数据,对一定区域内的负载进行非侵入式多节点短期预测的方法进行了研究.同时研究了集聚效应对负载建模和预测的影响,说明了多节点预测的优势与必要性;评估了影响电能需求的变量,并对数据集进行特征选择.使用多元线性回归模型对自顶向下与自底向上两类预测方法进行了比较,在真实数据上的测试表明,以智能电能表计量...