电力系统二次设备缺陷数据挖掘与分析方法研究

为了准确挖掘与分析电力系统二次设备缺陷数据,判断电网二次设备运行状态,提出基于缺陷数据挖掘的电力系统二次设备缺陷分析方法。基于层次聚类算法,获取电力系统二次设备缺陷数据挖掘,以原子聚类、原子簇合并、基于层次聚类算法的缺陷数据识别三步骤,将缺陷数据设成基于XGBoost的二次设备缺陷分类模型的输入数据,设置缺陷特征指标集、缺陷级别标签后,有效挖掘电力系统二次设备缺陷数据,然后通过XGBoost模型,实现二次设备缺陷级别识别。研究结果表明,所提方法对二次设备缺陷数据的挖掘结果和实际缺陷数据样本数一致,对二次设备缺陷级别识别后,识别结果的准确率、召回率、F₁值均高达0.99,且识别耗时低于400 ms,具备使用价值。     

基于电力负荷历史数据挖掘的负荷预测算法研究

针对电力负荷历史数据中异常数据点影响电力负荷预测精度的缺陷,研究基于电力负荷历史数据挖掘的负荷预测算法。选取K means聚类算法挖掘电力负荷历史数据的属性特征量,检测其中所包含的异常数据点,选取灰色系统理论中的GM（1,1）模型修正电力负荷历史数据中的异常数据,利用完成修正的电力负荷历史数据建立训练集以及预测集,将训练集样本输入支持向量机中,利用支持向量机所具有的非线性映射能力映射样本至高维空间内,获取支持向量机最优阈值,将预测集输入具有最优阈值的支持向量机中,获取精准的电力负荷预测结果。所研究算法可实现长期、短期、超短期电力负荷的预测,且预测的精准性及速度较为优越。     

溶剂体系酶催化酸解反应合成富含共轭亚油酸油脂的研究

研究了溶剂体系中脂肪酶催化共轭亚油酸(CLA)与油脂酸解反应制备富含共轭亚油酸油脂的影响因素考察了温度、底物配比、酶量、体系水分、无机盐等因素对酯交换反应的影响结果表明,适宜的工艺条件是:水含量0.5％, 底物配比2:1,温度50℃,酶量200U/g油脂,在上述条件下反应12h,花生油中共轭亚油酸含量可达18％左右研究了溶剂体系中脂肪酶对共轭亚油酸异构体的底物选择性,结果表明,脂肪酶催化10,12-十八碳二烯酸酸解反应优于9,11-十八碳二烯酸酸