济南市食品中短、中链氯化石蜡的污染特征及摄入风险评估

为了解济南市市场中短链氯化石蜡(C_10-13, short-chain chlorinated paraffins, SCCPs) 与中链氯化石蜡(C_14-17, medium-chain chlorinated paraffins, MCCPs)在食品中的分布现状与摄入风险,于2020年在济南市采集了82种不同类别食品样品,采用氯强化大气压化学电离源-四级杆飞行时间质谱检测方法分析。结果表明：食品样本中SCCPs湿重含量范围是5.3~2 483.2 ng/g;MCCPs湿重含量范围是4.6~605.1 ng/g;花生油SCCPs平均湿重含量最高,为2 115.5 ng/g;苦瓜SCCPs平均湿重含量最低,为5.7 ng/g;豆油MCCPs平均湿重含量最高,为605.5 ng/g;白菜MCCPs平均湿重含量最低,为6.2 ng/g;SCCPs的每日摄入量(estimated daily intake,EDI)在主食类食品中最高, 为2619.2 ng/(kg ·d),在水产类食品中最低,为17.7 ng/(kg ·d);MCCPs的EDI在主食类食品中最高,为2 117.6 ng/(kg ·d),在水产类食品中最低为12.1 ng/(kg ·d);济南市居民SCCPs、MCCPs的危害系数(hazard quotients,HQ)分别为0.022~0.067和0.017~0.047,HQ＜1说明暴露风险较低。本研究为评估济南市人群暴露于CPs的风险提供了参考数据。     

基于68HC08 MCU的智能充电器的设计

基于68HC08微控制器,结合电源芯片UC3842,设计了一种具有宽电压输入,电压电流可调可控的智能型充电器,并结合主电路和控制电路详细分析了其保护与控制功能.实验结果证明,该智能充电器具有电压调整率高和效率高的特点,是一款性能良好的充电器.     

基于MPPT的智能太阳能充电系统研究

实现了一种通过单片机控制开关电源使光伏电池给蓄电池充电的设计方案.系统使用单片机控制反激式开关电源,并精确采样电压值和电流值,形成反馈.采用最大功率点跟踪(MPPT)算法,实现了系统工作的高效率.软件和硬件都对系统进行了保护,实现了系统工作的安全性和可靠性.此外给出了实际使用结果,由结果可知,系统工作正常,达到了预期的性能.     

基于CFSFDP图拉普拉斯算法的非侵入式负荷监测方法

非侵入式负荷监测(NILM)是我国未来电网建设的重要发展方向之一。为克服传统非侵入式负荷监测方法的计算数据量大、辨识准确率较低等问题，提出了一种基于CFSFDP(快速密度峰值搜索算法)图拉普拉斯算法的非侵入式负荷监测方法。首先，该方法利用输入的设备有功功率数据采取快速密度峰值搜索聚类算法构建家用电器的功率阈值向量和先验图结构；然后结合图信号的平滑度特征和总功率信号构建图拉普拉斯二次型最优函数，利用Tikhonov正则化方法以迭代的方式求得最优解，从而实现用电负荷图信号的重构；最后根据功率阈值向量将图信号转换为功率信号，即可实现用户的非侵入式负荷监测。对某一家庭两天的实测用电数据进行仿真分析，得到如下结果：1)该方法对第一天的负荷辨识精度达到了100%，各用电设备消耗用电量比例与实际耗电量比例误差均低于3%。2) 该方法对第二天的负荷识别准确率达到了90.1%，相比于对比算法至少高了0.8%。对单个用电设备分解精度达到91%以上，设备的用电量误差不超过5%且低于对比算法。3) 当数据采样间隔增大为2min，所提算法的准确率、辨识精度和单设备分解精度都有所降低，但数值上优于对比算法，并且有更优的时间复杂度。研究结果验证了所提非侵入式负荷监测方法的有效性及其优越性，对于解决实际低频NILM问题有很大的优势。