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1.
针对电动公交车充电站的最佳充电容量难以确定及其充电效率低的问题,提出了一种在站址既定情况下考虑车辆充电调度机制的电动公交车充电站优化规划方法。首先,根据电动公交车的发车状态模拟电动公交车日常运行中的电能消耗,生成电动公交车的总运行负荷时序曲线;然后,基于生成的运行负荷时序曲线,构建充电需求度指标,制定电动公交车的充电调度机制;最后,在满足电动公交车充电需求的同时兼顾充电站精细化规划的要求,建立以充电能力最强、投资运行成本最小、光伏能源综合利用指标最大为优化目标的充电站多目标优化规划模型,并采用小生境多目标粒子群优化算法对该模型进行求解,以确定电动公交车充电站的充电桩数量以及光伏发电系统和配电变压器的容量。工程实例分析结果验证了所提方法的正确性和有效性。 相似文献
2.
<正> 墨西哥传统番茄沙拉 原料:尖辣椒3-6个 大洋葱1个 柠檬2个 番茄8个 芫荽1束糖1/4茶勺 盐适量 制法:1.将3个尖辣椒(或6个,如果不怕辣的话)清洗干净,分别穿在铁签上,在明火上烤至皮破发黑,去皮、去籽后粗切成碎末;芫荽切碎。 2.将洋葱切碎,放入碗中,加入少量柠檬皮碎,并挤入柠檬汁,腌渍片刻,至洋葱变软。 相似文献
3.
小电流接地系统单相接地故障选线的小波方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对小电流接地系统发生单相接地故障时选线问题,提出了一种基于小波变换的选线方法。该方法采取区段内小波系数线性叠加后再比较选线的方法,充分地利用了故障信息,更明确地突出了区分故障状态和正常运行状态的特征量,从而达到了准确选线的目的。EMTP仿真分析的结果表明,该方法是十分有效的。 相似文献
4.
茄子烤羊肉原料(4人食用):茄子2个植物油2汤勺洋葱1个半(切片)姜汁1汤勺辣椒粉1汤勺蒜泥1汤勺姜黄粉1/4汤勺盐1汤勺芫荽根1汤勺西红柿1个(去皮、切块)羊腿肉350克(剁细)青椒1只(切块)橘黄色辣椒1只(切块)鲜芫荽2汤勺(切细)制法:1郾将烤箱预热至180℃。茄子对剖后掏去瓤,放入抹过油的烤箱专用盘内。2郾平底锅置火上,放入1汤勺油烧热,将洋葱炒至金黄色,依次加入姜汁、辣椒粉、蒜泥、姜黄、盐及芫荽根搅匀,加入切好的西红柿,用小火炒约5分钟,加入剁碎的羊肉,用中火炒7~10分钟后加入切好的青椒、橘黄色辣椒、鲜芫荽。3郾用汤勺将炒好的羊肉舀入… 相似文献
5.
为解决配电网严重滞后的问题,减少电力系统大面积级联事故的发生,进一步加快电网建设,优化配电网的结构模式,电力系统将"自愈"这一概念引入到智能配电网中.主要研究含分布式电源的配电网自愈控制技术,研究分析故障自愈技术如何消除分布式电源并网后对线路的网络损耗及节点电压等参数的影响.通过借助蚁群算法的分析模式,进一步降低网络损耗,平衡电路负荷,提高电压水平. 相似文献
6.
<正> 原料: 馄饨皮18块(每块宽约9厘米)纯白或浅色金枪鱼肉片1罐(6盎司)煮熟的米粒状面食1/3杯西南牧场风味蔬菜蘸汁或酸牛奶蘸汁1/4杯酿甜椒绿色橄榄碎块1/4杯 甜泡菜佐料3汤勺红灯笼椒、欧芹各适量 相似文献
7.
在城市中压配电网进行线路、变压器或母线检修时,一般会通过合环操作来保证供电的连续性、提高电网运行的可靠性。在执行合环操作前,通过对合环电流进行计算、分析,从而判断是否可以进行合环操作。在分析城市中压配电网络结构特点和现有合环电流计算方法的基础上,根据潮流计算结果推算合环后稳态电流,并推导出合环最大冲击电流计算公式,分析了影响合环电流大小的因素及减小合环电流的手段。通过实例分析验证了合环冲击电流计算模型的正确性,以及降低合环电流方法的有效性。 相似文献
8.
重型血友病甲基因诊断新技术的研究及其应用 总被引:6,自引:1,他引:6
远用长距离DNA扩增技术成功地检测出凝血八因子FⅧ基因倒位缺陷患者,并检出该倒位的女性携带者。 相似文献
9.
基于元胞负荷特性分析的RBF神经网络空间负荷预测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对元胞历史负荷数据的特点,结合RBF神经网络在非线性拟合方面的优势,提出了一种基于元胞负荷特性分析的RBF神经网络空间负荷预测方法。该方法以元胞的历史负荷数据为基础,横向从元胞的年历史负荷特性入手,描述各元胞年负荷峰值段的发展趋势;纵向从元胞日最大负荷出现的时刻入手,刻画峰值时段的最大负荷数据群。在充分地考虑元胞负荷的季节特性、双峰特性和转移特性对空间负荷预测精度影响的基础上,构建出一种合理的峰值时段最大负荷数据群的双向选取模型。然后采用RBF神经网络对所选取的最大负荷数据群进行训练和预测,进而得到目标年各元胞的年最大负荷预测值。工程实例验证了该方法的实用性和有效性。 相似文献
10.
针对实测的元胞负荷数据中存在随机波动现象而使空间负荷预测精度降低的问题,提出一种利用互补集合经验模态分解(CEEMD)和游程检验技术确定元胞负荷合理最大值的方法。该方法通过互补集合经验模态分解技术将各Ⅰ类元胞负荷序列分别进行分解,每个Ⅰ类元胞得到一组本征模态函数,采用游程检验技术对每个本征模态函数进行随机性检验,建立识别其中高频分量的判据,剔除刻画元胞负荷随机波动性的高频本征模态函数,对余下表征元胞负荷规律性与趋势性的本征模态函数进行重构得到主体分量,将其中最大值作为Ⅰ类元胞负荷合理最大值,最后利用该合理最大值进行基于Ⅰ类元胞和Ⅱ类元胞的空间负荷预测。工程实例表明了该方法正确有效。 相似文献