浅层含水层新型污染物降解因素分析

介绍了再生水通过河流下渗补给浅层地下水过程中,浅层含水层中新型污染物(ECs)的来源,分析了ECs在浅层含水层中的微生物降解研究进展.由于浅层含水层中微生物降解作用是ECs的主要去除机制,分析了优势微生物对不同类型ECs的降解,以及影响微生物降解作用的因素,为再生水原位回渗地下水的工程措施设计提供科学依据和参考.     

基于透明体系架构的新一代智能录波主站系统设计

针对传统录波主站难以支撑最新的"四合一"智能录波器数据量激增的问题,以及拓展二次系统运行可视化和设备智能运维等新型业务的需求,本文提出一套基于透明体系架构的新一代智能录波主站系统.设计主站系统的整体框架,提出功能模块之间的透明运作流程,解决对常规和智能录波器的无差别兼容、异构数据的标准化处理两大基本问题,研究基于虚拟化的任务计算透明技术和基于可视化的运行状态透明技术,通过对过程指标的实时监控和运行状态的全景展示,提高调度对故障的认知水平和掌控力度.实践结果表明,该系统可实现电网级运行状态感知和故障快速处理的目标.     

高压变频器技术在水厂水泵改造中的应用

无锡市某水厂清水泵房一期3台给水泵是定频、满负荷运行的,运行时存在效率低和能耗高等问题.为了提高水泵效率,对2台给水泵进行高压变频调速改造.将水泵工频启停、额定转速运行改为变频启停和调速,设计了本地及远程控制系统;介绍了水泵变频改造实施步骤和系统工作流程.变频改造后,不仅降低了设备故障率,改善了系统运行环境,还提高了自动化控制水平,预计年节电效益达29.3万元.     

基于水力模拟的排涝泵站设计规模复核评估

排涝泵站作为城市防涝体系的重要环节,其设计规模是否满足实际需求,将直接影响城市内涝现象严重与否.以中山市中心城区为研究区域,通过水力模拟计算P=0.25、0.5、1、2、3、5、10、20、30、50、100 a这11种工况,对区域内的排涝泵站规模进行复核评估.计算结果显示,该区域4座排涝泵站整体规模缺口为22.04 m3/s,不足比例达40.81％;若泵站规模扩容至满足P=5 a排涝需求,该区域轻度内涝面积可减少24.1％,重度内涝面积可减少25％.     

基于提高弱电网新能源并网水平的逆变器功率-电压控制策略

传统功率-电流控制的并网逆变器存在谐波振荡等交互稳定性问题,限制了新能源的并网水平,尤其在弱交流电网中更为突出.为克服上述缺点,提出了一种新型功率-电压控制策略.首先在旋转dq坐标系下建立了逆变器输出阻抗的动态模型,包括主电路参数,锁相环(PLL)动态参数和调节器参数;然后基于波特图分析传统功率-电流控制策略下和本文所提功率-电压控制策略下逆变器输出阻抗的频率特性,证明了本文所提功率-电压控制策略稳定性,可以减小PLL带宽和输出功率的影响,从而提高弱电网中逆变器的额定功率注入功率,最后仿真和实验结果验证了所提出控制策略的有效性.     

关于氢综合利用系统在西安地区宾馆类场景中的配置方法研究

氢综合利用技术可为电网的削峰填谷起到积极作用,有利于改善系统负荷日曲线。根据宾馆类用电特性,采用减小峰谷差率法和利用峰谷电价差法两种方法配置氢综合利用系统。从用户自身角度,利用峰谷电价差法配置氢综合利用系统经济性更优;从电网角度,采用减小峰谷差率法配置氢综合利用系统可增加全社会综合效益。从电网和用户均受益的角度出发,一是建议结合宾馆类场景的负荷特性,调节峰谷差电价;二是建议对氢综合利用系统进行技术创新,降低其成本,减小成本回收时间。     

基于文化鲸鱼优化算法的特征权重优化分配方法

为了解决基于数据的预测模型中特征权重分配不合理的问题,将鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)纳入文化算法的种群空间中,获得了一种文化鲸鱼优化算法(cultural whale optimization algorithm,CWOA)以用于特征权重的优化分配.首先,将预测模型的均方根误差作为适应度函数;然后,采用WOA在种群空间中对特征权重进行迭代寻优;接着,通过接受函数将种群空间中的最优权重置于信仰空间中进行性能评价与双变异演化,以此形成形势知识和规范知识;最后,通过影响函数对种群空间中的权重进行更新指导,如此循环,从而得到特征权重的优化分配结果.以基于案例推理的预测模型为例,使用加州大学欧文分校(University of California Irvine,UCI)标准数据集对特征权重的不同分配方法进行了对比实验,结果表明该方法分配权重后的预测精度最优,在涉及特征权重分配的机器学习领域具有一定应用价值.     

城市生活垃圾热值的特征变量选择方法及预测建模

在垃圾焚烧的过程中,垃圾热值的波动会影响垃圾焚烧的稳定性.为了实现城市生活垃圾热值的实时在线预测以及变化趋势预测,采用模糊神经网络软测量方法,利用焚烧发电厂在线运行数据作为输入,实现垃圾热值的实时预测功能.首先采用互信息方法从若干特征变量中剔除部分无关变量;然后将模糊神经网络和粒子群优化算法结合起来从上述选择出的特征变量中进一步剔除冗余变量,从而确定预测垃圾热值的输入变量,并从中训练出垃圾热值的模糊神经网络预测模型;最后通过采集的样本数据进行性能测试.结果表明该方法有较好的预测准确率和实时性,适用于垃圾热值的在线预测.     

Edge diffraction correction for 3D scattering center modeling based on the shooting and bouncing ray technique

In the traditional scattering center extraction method based on the shooting and bouncing ray(SBR) technique,only the physical optics contribution of the target is considered.However,the physical optics method is unable to describe the contribution of the actual edge diffraction.By comprehensively considering the specular reflection and edge diffraction contribution of the target,an edge diffraction correction method for 3D scattering center modeling based on the SBR technique is proposed.Using the SBR technique and combining the image domain ray tube integration and equivalent edge currents method,the edge diffraction correcting formula for the 3D inverse synthetic aperture radar image is derived.Simulation results show that the proposed method is able to effectively improve the modeling accuracy of the 3D scattering center.     

Adaptive simulated annealing particle swarm optimization algorithm

Particle swarm optimization is widely used in various fields because of the few parameters to be set and the simple calculation structure.In order to improve the optimization speed and accuracy of the PSO,and to avoid falling into the local optimal solution,an adaptive simulated annealing PSO is proposed,which uses the hyperbolic tangent function to control the inertia weight factor for nonlinear adaptive changes,uses linear change strategies to control 2 learning factors,introduces the simulation annealing operation,set a temperature according to the initial state of the population,guide the population to accept the difference solution with a certain probability according to the Metropolis criterion,and ensure the ability to jump out of the local optimal solution.To verify the effect of the algorithm proposed in this paper,7 typical test functions and 5 algorithms proposed in the literature are selected for comparison and testing.According to the average value,standard deviation and number of iterations of the optimization results,the algorithm proposed in this paper has greatly improved the iteration accuracy,convergence speed and stability so as to overcome the shortcomings of particle swarm optimization.