基于全过程动态仿真的发电机组涉网保护和限制自动校核

针对发电机涉网保护和限制的整定值保守、配合关系不合理,涉网保护和限制缺乏与实际电网之间的协调控制等问题,提出了一种基于全过程动态仿真的发电机组涉网保护和限制自动校核方法。该方法可自动识别运行方式变化,针对不同故障形式进行全过程动态仿真,校核涉网保护和限制的动作特性及其对电网稳定运行的影响,并评估相应运行风险。仿真结果表明,基于全过程的自动校核方法能够较为真实地反映实际电力系统发生故障后的动态过程,更好地发现由于保护和限制定值缺陷导致的问题,实现优化控制对象,为电网的安全运行分析和决策提供支撑。     

面向状态检修的便携式设备巡检系统

为满足水电厂状态检修的需要,防止巡检工作疏漏和提高设备巡检数据利用率,开发了一种用条码标识电力设备、用便携式数据采集仪采集其参数以及用数据库的方式来管理巡检参数的电力设备巡检系统.该系统可接入监控系统或MIS,通过Web查询和发布巡检信息,并分析设备运行趋势,查看任意两参数间的关系曲线,供运行和管理人员决策参考,以便及早发现设备缺陷,确保电力设备运行安全.该系统的应用,不仅可以减少巡检工作量,还可有效提高巡检到位率,从而减少因巡检疏漏所引发的故障,对提高水电厂巡检效率以及设备的安全运行具有现实意义.     

糯米藤多糖的提取工艺优化

目的:研究提取糯米藤多糖的最佳工艺条件。方法:以多糖提取率为考察指标,溶剂回流作为提取手段,利用单因素及正交试验确定影响提取的主要因素,然后使用回归正交组合设计优化提取工艺。结果:影响糯米藤多糖提取率的因素顺序为提取温度>液固比>提取时间>提取次数>浸泡时间;回流提取的最佳工艺条件为在96.26℃水浴条件下,提取时间109.20min、提取次数2次、液固比27.28:1(mL/g)、浸泡时间90min,最优工艺条件下多糖提取率可达25.121%。结论:使用回归正交设计能合理地优化糯米藤多糖的提取工艺。     

香猪分割副产物浸提液理化特性及固定化发酵研究

本实验以香猪分割副产物为原料,添加4倍的水(W/W)经高压蒸煮法反复两次进行浸提,获得香猪分割副产物浸提汁。先后考察了香猪分割副产物浸提汁和发酵产物的可溶性固形物、干物质含量、酸度、氨基态氮、胶珠细菌总数和部分样品的游离氨基酸和水解氨基酸指标,且发酵采用细胞固定化制备的地衣芽杆菌1.892、枯草芽孢杆菌1.807和发酵乳杆菌三株细菌单一或混合组合的胶珠。结果发现:高压蒸煮浸提汁及发酵产物中均含有γ-氨基丁酸(GABA),且样液中水解氨基酸和游离氨基酸中GABA含量水平分别为10.63～17mg/100g和14.97～23.05mg/100g,相关样品中γ-氨基丁酸前体物——谷氨酸含量达到195.53～245mg/100g;用2.5%的海藻酸钠、4%的CaCl2溶液硬化30min在室温条件下制备的细胞固定化胶珠能有效的发挥作用,而且6次发酵重复实验较好的指标。研究揭示浸提液和其发酵产物的水解和游离氨基酸中具有值得开发利用的γ-氨基丁酸(GABA)。     

生物酶对兔毛纤维改性处理研究

将兔毛纤维进行生物酶处理,使其形态结构发生改变,从而提高兔毛纤维的表面摩擦系数,增加纤维之间的抱合力,提高纤维的可纺性,改善兔毛纺织品的脱毛现象.酶处理条件为:1398蛋白酶含量8%,pH为7,温度50℃,时间3～4 h.     

南京大学操作系统原理与实践国家精品课程建设

以操作系统原理与实践国家精品课程建设为背景,结合南京大学人才培养目标定位,系统介绍该课程建设的基本思路、知识体系构架,详细描述课程资源建设,总结教学团队在教学方式与实施方面的举措。     

基于颜色和形状的图像检索

提出一种新的基于颜色和形状的图像检索方法.将彩色图像转换到HSV空间将彩色图像转换到HSV空间,同时将检索图像分块,分别计算每个子块图像的颜色信息熵和中心矩;同时利用Harris算法提取检索图像的兴趣点,计算兴趣点环形空间分布的颜色信息熵和中心矩,以此表征图像的形状特征.针对颜色和形状特征进行高斯归一化,分别计算图像颜色和形状的相似度.最后,利用颜色和形状相似度的加权和进行图像检索.试验结果表明本文算法比CCSI算法和SCH算法具有较高的检索率.     

一种基于最优策略概率分布的POMDP值迭代算法

随着应用中POMDP问题的规模不断扩大,基于最优策略可达区域的启发式方法成为了目前的研究热点.然而目前已有的算法虽然保证了全局最优,但选择最优动作还不够精确,影响了算法的效率.本文提出一种基于最优策略概率的值迭代方法PBVIOP.该方法在深度优先的启发式探索中,根据各个动作值函数在其上界和下界之间的分布,用蒙特卡罗法计算动作最优的概率,选择概率最大的动作作为最优探索策略.在4个基准问题上的实验结果表明PBVIOP算法能够收敛到全局最优解,并明显提高了收敛效率.     

联系发现：一种新的数据挖掘方法综述

联系发现是数据挖掘中较新的研究领域。联系发现是一种对海量数据进行挖掘，找出其中潜在模式，抽取有用知识并发现隐藏联系的技术。本文首先综述了联系发现的概念、范围、特点和难点等，详细介绍了联系发现的几种主要方法：无监督的联系发现方法（新颖联系发现）、使用归纳逻辑程序技术挖掘关联数据的联系发现方法、多假设反演推理的联系发现方法、基于相关分析的联系发现方法以及KOJAK组队探测器，讨论了联系发现系统性能评估的方法与联系发现的置信区间度量方法，并简要描述了联系发现的一个具体应用的实例一——证据抽取和联系发现研究计划（EELD），最后探讨了目前联系发现研究中出现的问题及未来发展趋势。