基于小波PLS的风电功率预测

风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统运行具有重要意义。针对风电的间歇性和波动性,以及传统物理方法预测精度低,提出了物理方法和小波PLS相结合的风电功率预测算法。该方法可较好地实现数据去噪和样本预处理,并可对输入因素进行成分提取,对因变量有较好的解释能力,且有利于提高风电功率的预测精度。最后通过某风场的实际运行数据对该算法进行了验证,将其他预测模型的预测结果与物理方法和小波PLS的组合预测结果进行了对比,结果表明文章预测法方精度更高,效果更好。     

土地资源管理专业自然资源学课程教学改革

针对课堂教学资源不足、实践教学不易开展、教学模式更新难度大等问题,结合土地资源管理专业学科交叉特色和人才培养需求,从课堂教学、学科交叉、人才培养、课程建设等方面把握“新文科”建设的核心要义和重要特征,紧扣新时期自然资源管理和国土空间治理的新要求,提出自然资源学课程改革的新思路。从教学目标深化、课程内容拓展、教学方法创新等方面探讨课程改革的具体举措,为土地资源管理及相关专业自然资源学课程教学提供参考。     

微电脑时控系统

介绍的微电脑时控系统主要是按学校、工厂、机关等单位的供电要求而设计的,以实现对电能及设备的合理应用,避免繁杂的工人操作,它以８０３１单片机为核心,通过键盘实现人机对话,可完成日在、电子表功能及实时控制功能。     

低污染纳滤膜进行淋浴水回用的中试研究

采用新型低污染纳滤膜进行了淋浴水回用的中试研究,考察了其用于淋浴水回用的可行性.中试试验结果表明:最佳操作条件为操作压力0.6MPa,产水量为26.7L/(m2·h),回收率为85%,除盐率为73%.在该条件下,对淋浴污水的处理效能高,COD、BOD5、LAS的去除率最高分别达到94.9%、96%和98%,微生物学指标合格,出水达到《生活杂用水水质标准》(CJ25.1-89).运行期间,膜通量保持稳定,清洗周期为60d,采用化学清洗与水力冲洗相结合的清洗方法.     

基于关键链技术的古建筑保护修缮项目进度管理研究

近年来,文物保护工作不断引起政府部门的重视,古建筑修缮工作不仅对当地的历史文化进行了有效保护,而且加强了人文遗产的传承,在致力于重现历史和美学价值的同时,完成古建筑的保护。但是古建筑修缮工程项目管理中存在项目进度计划编制不合理、资源冲突状况频发、修缮项目工期估计过长、缺乏有效的修缮项目进度控制等问题。因此,本文以古建筑保护修缮项目进度管理需求分析为基础,通过引入关键链技术对古建筑修缮工程项目的进度管理方案进行了优化,并以实例应用证明了该方案的有效性。     

高效液相色谱法测定不同乳制品中生物胺含量的研究

采用高效液相色谱技术,分析了不同乳制品中色胺(TR)、β-苯乙胺(PHE)、腐胺(PUT)、尸胺(CAD)、组胺(HIS)、酪胺(TYR)、亚精胺(SPD)和精胺(SP)8种生物胺的种类及含量分布情况,显示不同乳制品中均含有不同含量的生物胺,并且所有乳制品样品中均检测到酪胺。不同工艺、不同发酵菌种、不同菌种添加量以及不同保存天数所生产的乳制品中生物胺种类及生物胺总量都存在一定的差别,为乳制品中生物胺的安全风险评估和限量标准的制定提供基础数据支撑。该研究检测的乳制品样品中生物胺总量范围为10.30~34.00 mg/kg,不存在安全问题。     

基于IPv9的艺术焰火遥控系统设计

针对艺术造型焰火燃放时存在数量巨大的焰火品种,按点火先后次序进行高精准控制难,点火人员位置要求严格等问题,提出了一种利用IPv9网络技术将所有焰火点作为一个网络节点,点火人员通过手机WiFi作为遥控工具,在焰火表演现场的任何位置下达点火时间控制指令的设计方案。经由嵌入FPGA芯片的IPv9路由器发布指令,各焰火节点的FPGA从网络识别并接收属于自己的指令后,在指定时间控制产生高压火花完成点火。测试表明该系统可达到精准、可靠、自动点火功能目的,可实现比人工点火更为复杂的艺术焰火燃放效果。     

促进新能源消纳的综合能源系统日前市场出清优化

风光新能源具有显著的清洁特性,可以显著降低能源行业的碳排放,然而中国弃风弃光问题依然很严峻。为了促进风光新能源消纳容量,对全国统一电力市场背景下清洁能源消纳机制展开了深入研究。分析了中国新能源消纳的工程问题,建立了包含热电联产系统、天然气锅炉、风光新能源的综合能源系统的仿真模型,以社会福利最大化为目标,提出了可以促进新能源消纳的综合能源系统日前市场出清模型。出清模型考虑了电力需求侧管理,使得出清模型具有显著的现代电力系统特征。对提出的日前市场出清模型进行仿真验证,验证了所提出清模型对于新能源消纳的积极作用。     

基于ANP方法的电力企业储配煤中心选址研究

电力企业建立储配煤中心,是降低电煤物流成本,保障发电安全的重要举措。合理的储配煤中心选址则是其首要解决的问题之一。提出了基于ANP综合评价的储配煤中心选址方法,建立了相应的选址决策指标体系,通过算例分析证明了该方法在电力企业储配煤中心选址决策方面能够起到良好的效果。     

基于LOTClass模型的弱监督中文短文本分类算法

基于全监督学习的文本分类算法需要使用大量的标签数据,而文本数据的标注任务耗时耗力且标注难度较大。针对上述问题,提出了一种基于LOTClass模型的弱监督中文短文本分类算法。首先,使用少量的标签数据构建类别种子词表;其次,使用类别种子词表指导训练中文伪标签生成模型,并使用该模型生成大量伪标签数据;最后,利用优质伪标签数据训练一个中文短文本分类模型。在THUCNews新闻标题数据集和论文标题数据集上进行实验,结果表明,该算法在仅使用少量标签数据的情况下,其性能优于主流的半监督分类算法,同时不逊于一般的全监督分类算法,为无标签数据分类任务提供了一种较好的解决方案。