基于改进SVM的智能电网调控系统实时风险评估与预警技术

针对智能电网调控系统通信和数据安全难以保障的问题,提出了一种基于改进支持向量机(SVM)的智能电网调控系统实时风险评估与预警技术.采用卷积神经网络(CNN)改进SVM模型得到CNN-SVM分类模型,用以处理实时风险评估体系中的数据信息.通过将CNN输出的数据特征输入SVM分类器进行风险等级分类,完成对数据中可能出现的风险进行识别、评估定级及预警.仿真结果表明,所提技术能够对调控系统实时风险进行准确、可靠的评估与预警,且其分类准确率、召回率、F1分数的均值分别为92%、86%和90%,均优于对比方法并具有更优的可靠性.     

PI实时数据库在供电企业中的应用

实时数据库是实现供电企业管控一体化的桥梁。PI系统是商品化的实时数据库应用平台,在响应速度、可靠性、容量等方面具有极大优势。将PI系统和电力行业应用紧密联系起来,是用好PI系统关键。首先从PI实时数据库的特点和结构入手,分析了PI在供电企业的应用构架;之后针对目前实时信息集成模式中存在的重复开发、开放性差等弊端,从数据模型和数据库访问两个方面探讨了PI与IEC61970的结合,提出了实施方案。该方案符合电力信息集成的发展趋势,具有可行性。     

PI实时数据库在供电企业中的应用

实时数据库是实现供电企业管控一体化的桥梁.PI 系统是商品化的实时数据库应用平台,在响应速度、可靠性、容量等方面具有极大优势.将PI系统和电力行业应用紧密联系起来,是用好PI系统关键.首先从PI实时数据库的特点和结构入手,分析了PI在供电企业的应用构架;之后针对目前实时信息集成模式中存在的重复开发、开放性差等弊端,从数据模型和数据库访问两个方面探讨了PI与IEC61970的结合,提出了实施方案.该方案符合电力信息集成的发展趋势,具有可行性.     

紫苏粕发酵生产腐乳的前发酵工艺条件优化

研究以紫苏粕和大豆为原料,发酵生产风味紫苏腐乳的前发酵工艺条件。通过种子液浓度、发酵温度、发酵时间、紫苏豆坯的翻坯间隔时间的单因素试验和L9(34)正交试验,优化出紫苏腐乳毛坯的最优前发酵工艺条件为:种子液浓度6%、发酵温度26℃、发酵时间66h、紫苏豆坯的翻坯间隔时间为16h;在最优发酵条件下,紫苏腐乳毛坯的酸性蛋白酶活力达到416.8U/g,比优化前提高了11.78%。紫苏腐乳产品风味独特,营养丰富,具有保健价值,为紫苏腐乳新产品的开发提供了前发酵工艺参数。