基于多源数据图表示学习的风电出力预测方法

高精度的风电出力预测技术是实现碳中和的关键技术之一,随着智能电网的逐步建设,风电出力预测系统逐步从分散模式趋向于集中模式,其表现为一个系统集成多个风电场站的数据和模型。传统预测方法无法较好地处理这种大数据融合场景,也无法较好表征多个风电场站之间的关系,因此,提出了基于多源数据图表示学习的风电出力预测方法。通过基于Stacking集成学习框架思想和图理论对多个风电场站形成的特征数据构建图数据,其中,图数据的节点为历史风电出力数据、基础方法预测值数据以及气象、位置等多源数据,边为多个风电场站之间的相关性,从而实现对多个场站数据的融合表征。最后搭建残差图卷积神经网络对所构建的图数据进行学习训练,并通过公开数据集验证了所提算法具有更好的结果。     

BSC3270仿真板

BSC3270仿真板是用于IBM PC、PC/XT及兼容机与IBM中型机进行联机通信的通信接口板。本文主要介绍了它的结构功能,并对它的编程信息和收、发操作原理进行描述,最后给出收、发操作的流程框图。     

基于生成对抗网络的变电站工作人员行为预测的方法

提出了一种基于视频场景、利用生成对抗网络来整合全局和局部信息的变电站工作人员异常行为预测方法。在变电站中,此方法可以用来对运检人员在作业过程中可能触发危险的举动发出及时警告,从而为运检人员的生命安全提供重要保障。人类行为预测任务旨在基于给定的行为视频帧来预测未来的行为视频帧。考虑到人类行为视频中既包含相对稳定不变的场景信息,又包含时变复杂的人类行为信息,本方法首先使用全局生成对抗网络来生成视频场景以及粗糙的人体轮廓;然后再利用局部生成对抗网络来进一步优化视频中的人类行为细节。实验表明,与现有的仅利用单一模型来实现像素级别的行为预测的方法相比,本文所提出的全局和局部生成相结合的方法可以更好地捕获视频中人类的空间外观和时序动态。     

不同产地几种中药材中8种重金属含量分析

采用微波消解ICP-MS电感耦合等离子体质谱法对广西不同产地4种中药材中Pb、Cd、Cr、Cu、As、Hg、S b、Sn等8种重金属的含量分析测定,研究了广西中药重金属空间分布特征及草药中重金属含量状况。结果表明,各元素线性良好,相关系数均>0.9992;相对标准偏差(n=11)≤3.6%;八种重金属元素检出限范围为0.0001～0.003μg/L。研究发现同种药材不同产地的重金属含量差异较大,部分产地金银花中镉含量超标严重,需引起重视。     

一类二阶微分方程两点边值问题正解的存在性

利用锥拉伸不动点定理,证得了二阶微分方程两点边值问题正解的存在性。     

茉莉花茶中铅镉元素的含量测定

本文比较了样品前处理微波消解法和干灰化法,优化了微波消解条件和石墨炉原子吸收光谱仪的各项技术参数,建立了同时测定茶叶中重金属Pb和Cd的新方法。测定12批茉莉花茶及茶渣中Pb、Cd两种重金属元素含量,计算了常规泡制条件下,该二元素的溶出率。结果表明：用微波消解-石墨炉原子吸收法测定Pb和Cd方法,铅、镉金属元素检出限分别为0.03μg/L和0.004μg/L,加标回收率在93.6%～97.2%之间。方法简便、可靠,能满足茉莉花茶中Pb、Cd分析检测的要求。检测的12批广西生产的茉莉花茶Pb含量均未超标,沸水泡制后Pb的溶出率为10.5%～18.6%,Cd的溶出率约为12.0%～34.7%。     

浅析6kV备用电源自动投入试验的另一种方法

针对黄埔电厂6 kV备用电源开关模拟自动投入试验及6 kV备用电源运行中存在的问题,分析了6 kV厂用母线低电压保护动作原理,提出解决目前模拟自动投入试验中存在问题的方法,新的试验方法不仅能检查低电压启动自动投入回路,还能对整个备用自动投入回路进行测试,是一个较全面的试验方法。     

中药材不同前处理方法中5种重金属含量分析

用微波消解样品、电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法测定14种中药材的试液、药渣及煎煮液中的铜、铅、镉、汞、砷含量。用茶树叶GBW08513、灌木枝叶(GBW07605)及灌木枝叶(GBW07602)三个国家一级标准参考物质验证方法的精密度和准确度,相对标准偏差(n=7)≤8.01%。该方法简便、快速、准确、可靠,适合大批量检测。测定结果表明,按中医医嘱进行中药材煎煮法处理后的煎煮液中测定的重金属元素含量都合格,可安全食用。     

大茴香醛质量标准研究

研究验证大茴香醛的技术要求及检验方法。采用定性、定量分析方法,包括用薄层色谱和红外光谱与标准品进行定性比对,对大茴香醛各项指标进行测定。此研究可为制订大茴香醛的质量控制标准提供参考。