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乡村产业中的化石能源设备逐渐被电能技术替代,引起了乡村负荷波动增大、部分时段产生集中高负荷的问题。为了解决以上问题,将低品位清洁能源应用至乡村的茶叶生产中,针对烘茶全过程的工艺要求提出了跨临界CO2热泵烘茶技术;并以某茶叶生产乡村为对象,对其代表台区的全年日用电量及产茶日负荷进行了分析,得出采用CO2热泵烘茶后其负荷得到大幅度削减,整体可降低至原负荷的39.6%~46.8%,峰值负荷与平时负荷的比值由原本的13.6降至5.4~6.2。跨临界CO2热泵应用至农产品生产中可有效缓解乡村供电压力。 相似文献
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A novel fully conjugated polymer containing 1,10‐phenanthroline (DAPcDOD) was first synthesized by the polycondensation of 2,7‐dimethyl‐2,4,6‐octatriene‐1,8‐dial with 5,6‐diamine‐1,10‐phenanthroline. Three polymeric complexes were first prepared by the reaction of DAPcDOD with NiSO4, CoCl2, and FeSO4, respectively. The structures of the polymer and the complexes were characterized by IR, 1H‐NMR, and elemental analysis. The magnetic behaviors of these complexes were measured as a function of magnetic field strength (0–50 kOe) at 5 K and as a function of temperature (5–300 K) at a magnetic field strength of 30 kOe. The results show that DAPcDOD–Ni2+ and DAPcDOD–Co2+ were soft ferromagnets, whereas DAPcDOD–Fe2+ exhibited the features of an antiferromagnet. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2008 相似文献
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Wang Weihua Xu Wenjie Song Weilin Yang Bin Li Li Guo Xuhong Wu Lianghua Liu Hongxing 《Catalysis Letters》2021,151(8):2326-2338
Catalysis Letters - Novel Mo-V-PMMA and Mo-V-PS catalysts are prepared by addition of hard polymethyl methacrylate (PMMA) and polystyrene (PS) nanospheres into Mo/V compounds in the preparation... 相似文献
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Short-term load forecasting is of great significance to the secure and efficient operation of power systems. However, loads can be affected by a variety of external impact factors and thus involve high levels of uncertainties. So it is a challenging task to achieve an accurate load forecast. This paper discusses three commonly-used machine-learning methods used for load forecasting, i.e., the support vector machine method, the random forest regression method, and the long short-term memory neural network method. The features and applications of these methods are analyzed and compared. By integrating the advantages of these methods, a fusion forecasting approach and a data preprocessing technique are proposed for improving the forecasting accuracy. A comparative study based on real load data is performed to verify that the proposed approach is capable of achieving a relatively higher forecasting accuracy. 相似文献
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本工作以钴酸电池为研究对象,针对锂电池在复杂工况下电流的剧烈变化导致荷电状态(SOC)无法有效预测的问题,建立了以精确参数为基础的双层无迹卡尔曼滤波算法(DLUKF)架构来更精准的估算SOC.首先,以脉冲功率特性实验数据获取二阶电路模型中电池开路电压与荷电状态的函数关系及特性曲线;其次,为增强模型辨识过程中的自适应学习能力并解决模型参数估计不准确的问题,应用递推最小二乘(RLS)算法在线准确地识别出模型中的未知变量;最后根据输入的变量信息,利用UKF算法相互嵌套形成的DLUKF算法实现对SOC的快速预测来解决单一的UKF算法在高阶非线性系统里估算不准确、精度低的问题.在UDDS工况和FUDS工况下对DLUKF算法和单一的UKF算法进行比较,通过对比分析两种算法估计出的SOC曲线、SOC误差曲线、端电压曲线及端电压误差曲线,表明DLUKF算法预测SOC的平均误差比UKF的低且预测精度更高. 相似文献
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