茶叶光谱与叶绿素、茶氨酸、茶多酚含量关系分析

利用茶叶反射光谱数据分析茶叶中有机物组分的含量,能够快速、无损地进行茶叶品质鉴定。选择浙江省丽水市松阳县和绍兴市越城区的4个茶叶品种的新叶、成熟叶和老叶的样本,进行了光谱测量和3种有机物组分(叶绿素、茶氨酸和茶多酚)的含量检测。然后利用最佳指数法选出了估算这3种有机物的最佳波段,建立了估算3种有机物含量的多元回归线性模型。最后,比较了多元散射校正变换、标准归一化变换、结合Savitzky-Golay滤波的一阶导数变换这3种不同的光谱数据预处理方法的估算结果的差异,并分析了敏感波段的产生原因。研究结果表明:利用茶叶光谱估算叶绿素含量的效果最好,模拟值与实测值之间R~2大于0.9;估算茶氨酸的效果次之,模拟值与实测值之间R~2约为0.7;估算茶多酚的效果最差,模拟值与实测值之间R~2仅为0.65左右。     

基于改进自适应遗传算法综合能源规划的研究与分析

为了解决日益严峻的社会环境和日趋枯竭资源问题,让不同能源结构能够得到优化配置,本文采用了改进的自适应遗传算法来对能源进行预测分析,借助计量自动化系统提供的大量电力负荷数据,基于用户群体分析与识别,改进自适应遗传算法等大数据技术对负荷进行预测,并对不同行业和部门,不同能源结构进行深入的分析与研究与探讨。对比传统的几种预测算法,得出改进的自适应遗传算法具有更加准确的预测能力,研究结果表明,提前做好相关能源的预测,对能源结构进行过综合的规划是很有必要的,可以引领能源模式走入一种全新的模式,开拓能源互联网新时代。为能源结构的转型升级做好必要的工作。能源的综合规划能缓解现在面临的能源危机和环境污染等严重的问题。     

基于人工智能的客户需求响应研究与分析

随着电力大数据爆炸式地增长,依靠人力物力的传统数据处理模式已经不再适应现代电力系统的发展。以红河州地区居民用电消费行为和日常行为习惯做聚类分析,借助计量自动化系统提供的电力负荷数据,并基于用户群体分析与识别,利用灰色预测、BP神经元网络、自适应BP神经元网络、PSO算法、分类随机森林算法、自适应分类随机森林等人工智能算法对负荷进行预测。通过对当地居民的用电消费行为习惯深入的研究以及电力负荷的预测,为人工智能运用于电力系统客户需求响应提供理论经验和技术支撑。主要创新点在于将自适应随机森林算法等人工智能算法应用于居民需求响应的研究,降低电网处于高峰负荷,并采用了负荷转移策略降低电网运行成本,节约能耗。     

基于改进自适应遗传算法综合能源规划的研究与分析

为了解决日益严峻的社会环境和资源日趋枯竭的的严峻形势,让不同能源结构能够得到优化配置,本文采用了改进的自适应遗传算法来对能源进行预测分析,借助计量自动化系统提供的大量电力负荷数据,基于用户群体分析与识别,改进自适应遗传算法等大数据技术对负荷进行预测,并对不同行业和部门,不同能源结构进行深入的分析与研究与探讨。对比传统的几种预测算法,得出改进的自适应遗传算法具有更加准确的预测能力,研究结果表明,提前做好相关能源的预测,对能源结构进行过综合的规划是很有必要的,可以引领能源模式走入一种全新的模式,开拓能源互联网新时代。为能源结构的转型升级做好必要的工作。能源的综合规划能缓解现在面临的能源危机和环境污染等严重的问题。