基于粒子群优化的双向门控循环神经网络燃煤电厂NOx排放预测

针对燃煤电厂NOx排放的预测问题,提出了基于粒子群优化算法和双向门控循环（PSO-Bi- GRU）神经网络的NOx排放预测模型。通过主成分分析对影响NOx排放的运行参数进行降维,消除变量间的耦合;基于双向门控循环神经网络学习NOx排放的非线性特性和前后时序信息,提高特征提取能力;采用粒子群算法对Bi-GRU神经网络模型进行超参数寻优,使网络结构最大程度匹配影响NOx排放的变量特征,克服依靠经验选取或手动调节参数而导致预测精度低的问题。最后基于某电厂660 MW机组燃煤锅炉运行参数,建立NOx排放预测模型,并与单向门控循环神经网络、传统Bi-GRU神经网络预测模型进行对比。仿真结果表明,PSO-Bi-GRU神经网络模型预测效果最好,其平均绝对误差、平均绝对百分误差、均方根误差均最小,验证了本文所提PSO-Bi-GRU神经网络NOx排放预测模型的有效性。     

基于互信息–图卷积神经网络的燃煤电站NOx排放预测

燃煤电站NO_x排放预测模型可提高脱硝经济性。NO_x排放机理复杂,相关性变量众多,有效的融合相关变量之间的信息,能提高NO_x排放预测精度。提出了一种基于互信息-图卷积神经网络的NO_x排放预测模型。基于某660MW燃煤电站的运行参数,计算影响NO_x排放的特征变量之间的互信息,设计特征变量间的邻接关系,获取特征邻接矩阵,构建了基于图卷积神经网络的NO_x排放预测模型。将所提出的NO_x预测模型与基于LSTM、BPNN和LS-SVM的典型NO_x预测模型进行对比,实验结果表明,MI-GCN预测模型具有较好的泛化能力和较高的预测精度。     

直觉模糊粗糙集理论在电网灾害评估中的应用EI北大核心CSCD

该文从应对突发事件和灾害造成电网大停电事故的角度,分析自然灾害对电网的影响因素。在此基础上针对电网灾害中影响因素的模糊性、不确定性,建立了应用于电网灾害的评价指标体系。采用基于直觉模糊粗糙集的方法对电网灾害做出及时准确的评估,确定灾害级别,并随着事态的发展调整更新,从而为应急决策提供科学依据。该文利用属性约简,降低灾害属性的冗余度;利用值约简,提取评价规则。以对辽宁省雪灾的评价为例,验证了该评价指标及评价方法的有效性与实用性,并实现了可视化灾害评估系统的设计与开发。该研究对提高电力系统应对自然灾害的应急响应和抗风险能力具有重要意义。     

基于互信息变量选择与LSTM的电站锅炉NOx排放动态预测

电站锅炉NO_x排放是大气污染物的重要来源,建立有效的预测模型是降低NO_x排放的基础。NO_x的排放特性受多个热工变量的影响,针对变量间的相关性和强耦合性,提出一种基于互信息变量选择和长短期记忆神经网络的预测模型,实现对NO_x排放的动态预测。以互信息"最小冗余最大相关"为准则对特征变量进行重要性排序和变量选择。在变量筛选过程中采用序列前向选择方法,以模型预测精度为目标确定最优输入特征集和最佳模型参数。将筛选出来的特征变量集作为LSTM预测模型的输入,并采用多层网格搜索算法优化网络超参数,建立了NO_x排放动态预测模型。基于某660 MW超超临界燃煤机组的运行数据对模型进行验证,实验结果表明该方法能够有效地减少模型输入变量的数目,降低变量间的信息冗余,同时提高了预测模型的精度和鲁棒性。     

基于磷酸铁锂电池的快速充电技术

本文基于磷酸铁锂电池,介绍了磷酸铁锂电池作为电动车电池的优点,详细介绍了各种基于磷酸铁锂电池的快速充电技术。     

城乡配电网中单相配电系统供电模式研究

为了促进单相配电系统在我国城乡配电网中的推广实施,通过科学运用电网规划理论、标准规范,优化组合供电系统各组成要素,给出了城乡配电网中单相配电系统典型供电模式,包括单相配电系统的高、低压侧接入方式、配电单元配置、设备选择和接地方式设计等。应用所给供电模式完成了城乡单相配电改造实施方案,并实施了该方案。通过实施验证,给出的典型供电模式与实施方案可有效地应用于我国城乡配电网。     

碳纤维复合芯导线舞动及扭转损伤特性研究

碳纤维复合芯导线运行过程长期受舞动与扭转作用,其主承力部件环氧树脂增强碳纤维复合材料芯棒韧性较差,在舞动或扭转工况下,复合材料芯棒能否可靠运行是电网运行部门关注的关键问题。利用导线舞动与扭转试验,通过研究不同舞动次数后复合芯棒的结构与机械性能,客观评价复合芯导线的安全适用性。研究结果表明,碳纤维导线在25%额定拉断力下舞动90万次后铝线全部断股,而碳纤维复合芯在连续舞动100万次的情况下,其抗拉强度依然保持在90%初始强度以上,复合芯无损探伤检测亦未发现芯棒破坏。碳纤维复合芯在25%RTS张力下连续扭转100万次后,铝线未发生断股现象,其抗拉强度保持在90%初始强度以上,两种严酷工况试验证明碳纤维复合芯可在高电压等级分裂导线中长期安全使用。     

改性大豆分离蛋白-磷脂复合物对冰淇淋品质的影响

针对大豆分离蛋白(SPI)取代部分乳粉生产冰淇淋,产品膨胀率低、易融化、口感较硬和有豆腥味等问题,本实验采用超高压改性大豆分离蛋白(USPI)、大豆分离蛋白-磷脂复合物(SPI-PLW)和超高压均质改性大豆分离蛋白-磷脂复合物(USPI-PLW)分别替代乳粉生产冰淇淋,研究了不同改性条件的大豆蛋白对冰淇淋浆料的静态流变学、膨胀率、融化率、硬度和微观结构的影响。通过对比研究得出,以USPI-PLW为原料制作成的冰淇淋的各项标准都优于其它类型的大豆分离蛋白冰淇淋。USPI-PLW冰淇淋融化率为33.17%,膨胀率可达86.86%,较传统低脂冰淇淋融化率降低26.86%,膨胀率提高了94.84%,且储藏硬化后无较大冰晶,相对于传统冰淇淋口感更绵软。     

NC成型箱对豆腐生产效率和品质的优化

为减少豆腐成型挤压过程中干物质的流失,缩短挤压成型时间,提高豆腐生产效率,在豆腐的制作与优化过程中,采用NC成型箱代替传统豆包布成型。结果表明,使用NC成型箱比使用传统豆包布,水分排出时间快了4倍。同时豆腐的出品率提高11%,感官品质得到提高,营养物质保留相对较好。全面提升了传统豆制品品质和生产效率。     

基于OPNET的无线传感网组网协议研究

对无线传感器网络网状网特点深入剖析,提出了两种能够保证实时性的组网方案:被动组网和主动组网,用OPNET网络仿真软件对结合后的网络进行端到端时延验证,仿真结果表明:两种组网方案相结合能够保证网络实时性的同时,提高了组网的灵活性和成功率。