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1.
2.
为了研究和比较重金属对双污泥系统的影响,在双污泥系统稳定运行的基础上,通过调节进水重金属(Cd^(2+)、Cu^(2+)、Zn^(2+))含量,分别考察了3种重金属短期冲击和长期冲击对双污泥系统碳、氮、磷去除效果的影响。结果显示,Cd2+、Cu2+、Zn2+对硝化菌的短期急毒性和抑制作用关系为Cd2+>Zn2+>Cu2+,对硝化菌的累积毒性和抑制作用关系为Cu2+>Cd2+>Zn2+。对反硝化聚磷菌的抑制作用关系为Cu2+>Cd2+>Zn2+,但Cu2+的抑制作用以长期累积毒性为主,Cd2+则以短期急毒性为主。CODCr去除率受3种重金属的影响比较小,其抑制作用关系为Cu2+>Cd2+>Zn2+。 相似文献
3.
针对传统负荷预测模型对高维非线性电力负荷的特征提取效果不理想的问题,为有效提高电力负荷短期预测精度,提出了基于模态分解-PSO-DNB深度学习的负荷预测模型。结合模态分解方法和PSO算法特征并充分融入到深度学习模型中,构造了量化深度学习模型训练效果的误差评价函数,由此建立短期负荷预测的系统模型。以某地区电网监测的电力负荷数据开展短期预测研究,通过算例效果表明,所提的预测方法可实现24 h内滚动式短期电力负荷预测,且预测误差能控制在合理范围内,相较于传统负荷预测的方法更能提升预测精度。 相似文献
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5.
针对光伏发电系统短期预测影响因素较多、预测精度较低、稳定度不高等问题,提出一种基于动态时间弯曲(DTW)和变分模态分解(VMD)的粒子群(PSO)优化的BP神经网络光伏发电预测方法。首先使用动态时间弯曲算法对光伏发电功率及影响因素的数据进行测算得到DTW值,再根据DTW值选择对光伏发电功率影响较大的辐射度作为主要影响因素,然后利用变分模态分解将影响因素及光伏发电功率进行分解,降低数据的波动性和非平稳性。运用粒子群优化的BP神经网络对各分量进行预测,然后将预测结果进行叠加,叠加所得结果即为最后预测结果。在Matlab中对该方法和其他神经网络进行算例验证和误差分析,结果表明采用该方法预测结果精度高,稳定性好。 相似文献
6.
为了提高电力系统短期负荷的预测精度,提出了一种基于Bagging算法的双向加权门控循环单元GRU(gated recurrent unit)集成神经网络短期负荷预测模型.对双向门控循环单元BiGRU(bidirectional gated recur?rent unit)神经网络两个方向的隐含层状态进行加权求和处理,使得对负荷点的预测可以同时考虑过去和未来的信息.通过Bagging算法对双向加权GRU神经网络进行集成处理来提高模型的泛化能力.按照某地区真实负荷数据,并与反向传播BP(back propagation)神经网络、长短期记忆LSTM(long short-term memory)神经网络、单向GRU神经网络和双向GRU神经网络进行对比可以得出,所提模型有更好的预测效果. 相似文献
7.
《橡塑技术与装备》2021,(10):59-59
2021年4月15日,陶氏出席了在上海举办的国际汽车电子和电动车创新论坛。陶氏围绕电动化和电子汽车两个议题分别展开演讲,分享陶氏有机硅解决方案助力新能源汽车新三电,以及陶氏有机硅为ADAS提供可靠高效的防护解决方案,以解决来自电动汽车和电子领域的应用挑战。陶氏全球交通及运输市场总监杰罗·贝洛(Jeroen Bello)表示:“作为全球材料科学领域的领导者,我们将通过与合作伙伴的紧密协作,助力推动车辆电气化的进程。而在此次在国际汽车电子和电动车创新论坛中的两场专题演讲,将详细阐述陶氏在电动化领域的承诺、展示成熟的有机硅技术、以及广泛的应用程序开发,以迎接全面到来的电动化进程挑战。” 相似文献
8.
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