基于耦合GPR-PSO的北京地区中长期电力需求预测

建立科学合理的中长期电力需求预测方法,是电力产业科学规划建设的前提。构建了基于高斯过程(GPR)和粒子群(PSO)的混合电力需求预测模型。采用PSO算法对协方差函数中的参数进行优化,将修正后的参数作为初始值在GPR模型中进行电力需求方面的培训。在贝叶斯框架下,对协方差函数中的参数再次进行优化。用训练好的GPR模型进行电力需求预测,并将结果与自回归积分移动平均模型和指数平滑模型进行比较。验证结果表明,基于高斯过程(GPR)和粒子群(PSO)的混合电力需求预测模型具有很好的稳定性和更高的预测精度。     

采用辐射变色薄膜的束流位置诊断研究

依据SC200超导质子回旋加速器的束流特性及调试需求,在质子束加速及引出的过程中需精确测量主机束流的位置信息。提出了采用辐射薄膜进行加速器束流位置诊断的方法,通过剂量计算得到了不同测量位置的薄膜最佳使用类型,借助测试平台对所有选型的薄膜进行实验验证。为优化薄膜的辐照变色效果,结合剂量及实验分析给出了不同测量位置的最佳照射时间。完成了所测位置的薄膜固定装置设计,并提出将薄膜变色区域可视化得束流位置信息的处理方案。