图像识别在可移动太阳能发电装置上的应用─基于阴影区域光强检测

在对比分析了无阴影环境与有阴影环境下图像特点的基础下,提出了一种适用于阴影环境,通过摄像头寻找最强光照和最弱光照区域的算法,躲避光强弱的区域,趋向光强较强的区域,从而提高太阳能发电的效率。研究结果表明,该方法能快速、准确地寻找到附近接受太阳光照最强的区域。     

CS-444碳硫联合测定仪故障检修

近年来CS-444碳硫联合测定仪的国内用户日益增多,该型号设备由于可以进行超低碳硫的测定,而被列为同系列产品中的高档产品.同时,该设备使用了CRT或大屏幕液晶显示技术,便于提供友好的用户界面.     

鳖膨化饲料的研制及饲喂技术

根据鳖的食性及营养需求，研制出了经济、高效且使用方便的鳖膨化饲料配方及生产工艺。并介绍了膨化饲料的饲喂技术。     

基于可调功率因数的单相AC－DC变换电路设计

本文以2013年全国大学生电子设计竞赛A题为依据,设计的单相AC-DC变换电路32位的STM32f103作为主控制器,主电路由220V市电经过自耦变压器,隔离变压器降至20-30V交流电,后接全桥整流电路,使电路稳定输出36V直流电,主电路通过硬件电流电压PI闭环控制,双环控制来调节输入的电流和输出电压,输入的交流电压和交流电流通过互感器采到单片机内,程序通过改变产生的正弦波的相位来改变功率因数,从而达到功率因数可调的目的,使设计的电路能包含题目中要求的所有部分,并通过优化而达到题目的要求,在主电路中加入继电器,控制继电器断开从而实现过流保护的功能。     

基于SDAE和双模型联合训练的低压用户窃电检测方法

用户窃电行为是电网企业运营管理的痛点,基于数据驱动的低压用户窃电检测是当前的重要发展方向.由于窃电数据集具有自身高维度且样本不平衡的特点,对窃电检测模型的拟合能力和泛化能力要求极高.为此,文章利用堆栈降噪自编码器对低压用户日用电量数据进行特征提取,通过挖掘数据的深层特征减少窃电产生的极端数据对检测模型的影响;进而提出逻辑回归与深度神经网络联合训练模型进行低压用户窃电检测,将逻辑回归模型的记忆能力与深度神经网络模型的泛化能力相结合,进一步提升窃电检测的精度.通过实际电网数据的实验仿真,从AUC值、准确率和召回值三个评价指标验证了所提出方法相对于传统机器学习算法具有明显的性能优势.     

输电线路铁塔基础结构钢筋锈蚀参数监测分析

输电线路铁塔基础结构钢筋锈蚀是影响整条输电线路正常运行的关键问题,引起基础结构钢筋锈蚀的因素很多,主要有PH值、Cl~-浓度及氧气含量等。针对广东茂名地区的输电线路,采用监测设备对输电线路铁塔基础结构的地下环境参数进行了监测。监测结果表明:PH值为弱碱性、Cl~-浓度偏大等,在有氧气的地下环境中,铁塔基础结构易发生锈蚀。     

CS—444碳硫联合测定仪故障检修

近年来ＣＳ—４４４碳硫联合测定仪的国内用户日益增多,该型号设备由于可以进行超低碳硫的测定,而被列为同系列产品中的高档产品。同时,该设备使用了ＣＲＴ或大屏幕液晶显示技术,便于提供友好的用户界面。ＣＳ—４４４碳硫联合测定仪可测定多种无机物中Ｃ,Ｓ的含量,其它种类的样品经过适当处理后也可予以分析。系统硬件由测量单元、高频感应炉单元组成。系统软件采用“Ｃ／Ｓ－４４４４ＳＯＦＴＷＡＲＥＶＩＳＩＯＮ１．０”软件包,其“ＳＣＡＮＩ／Ｏ”子模块为用户维修设备提供了极大的方便;“ＤＡＴＡＳＥＬＥＣＴ”子模块可使用…     

基于改进强度Pareto进化算法的居民用户侧源储荷协调优化

为了在提高居民用户电能质量和用电可靠性的同时减少电费开支,提出了一种源储荷协调优化数学模型及其改进强度Pareto进化算法.首先,建立用户侧储能系统模型,并根据各负荷参与需求侧响应与否以及参与方式进行分类;其次,以减少用电费用、降低电压偏差和缩短故障停电时长为目标,综合考虑功率平衡、储能荷电状态、柔性负荷的优化范围等约...     

B747飞机大修作业流程优化研究

本文分析了B747飞机大修作业流程,运用PERT技术绘制B747飞机大修流程网络图,根据网络图进行工序时间参数的计算,找出关键路径,并应用削峰法对大修流程进行人员优化,优化后人员消耗方差从927.919降到310.186,最后运用VB开发了程序,实现时间参数计算、关键路径查找和资源优化三个功能.     

基于改进深度残差网络算法的智能干扰识别

现网运维人力成本高、效率低,如何快速精准识别网络干扰类型、提高运维人员工作效率,成为亟待解决的问题。提出一种基于改进深度残差网络（ResNet）的智能干扰识别方法,通过对接运营商北向网管的通信干扰数据接口,对干扰数据进行采集和预处理,并结合现网专家经验对历史干扰数据类型进行标注和校正,形成离线干扰数据集。再将干扰频域信息进行图像化生成干扰频谱波形图,并针对不同干扰类型进行图像处理和数据处理。之后根据业务特点对传统ResNet算法进行改进,通过提取单一干扰类型特征,确定各特征在复合干扰类型中的权重,达到对任意干扰类型识别的目的。最后通过导入已训练好的模型对干扰数据进行在线识别,有效提高干扰识别的准确率和效率。