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基于云计算和极限学习机的分布式电力负荷预测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高电力负荷预测精度,应对电力系统智能化所带来的数据海量化高维化带来的单机计算资源不足的挑战,提出了一种在线序列优化的极限学习机短期电力负荷预测模型。针对电力负荷数据特性,对极限学习机预测算法进行在线序列优化;引入分布式和multi-agent思想,提升负荷预测算法预测准确率;采用云计算的MapReduce编程框架对提出的算法模型进行并行化改进,提高其处理海量高维数据的能力。选用EUNITE提供的真实电力负荷数据进行算例分析,在32节点云计算集群上进行实验,结果表明基于该模型的负荷预测精度均优于传统支持向量回归预测算法和泛化神经网络预测算法,且提出的算法具有优异的并行性能。 相似文献
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随着IEC61850标准在国内的深入研究和付诸实施,数字化变电站已经由学术概念渐渐进入工程实施阶段,在目前过程层和间隔层的通信技术及智能化一次设备尚不成熟的情况下,必然导致数字化变电站的实施是分阶段的。从目前国内变电站自动化水平出发,详细介绍了三种数字化变电站的工程实施方案,比较了各自的实施难度,指出最终的数字化变电站工程实施模式。 相似文献
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将蒸氨法制备的Cu/Si O2催化剂原粉球磨不同的时间获得一系列球磨胶,再涂覆到堇青石载体上获得系列的规整结构催化剂,并对球磨胶及催化剂进行表征。N2物理吸附、压汞法、N2O滴定及X射线衍射表征结果表明,不同球磨时间的催化剂的物化性能和相结构变化不大;激光粒度仪和扫描电镜表征结果表明,延长球磨时间可以降低球磨胶的粒度,改善催化剂的表面形貌,提高涂层黏结性。而涂层黏结性强的Cu/Si O2规整结构催化剂在草酸酯加氢制乙二醇反应中表现出较高的催化性能。 相似文献
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石油化工行业危险性较强,各类装置数量较多。保证各装置仪表功能正常,是提高行业生产安全性的主要途径。简要介绍了石油化工行业常见的仪表类型,强调了及时调试仪表的重要性。基于此,对不同类型仪表的不同调试方法,以及调试过程中的注意事项进行了研究。以期能够为石油化工行业的安全生产提供保证。 相似文献
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目的建立酿酒酵母残留蛋白(Host cell protein,HCP)ELISA定量检测方法,为重组乙型肝炎疫苗(酿酒酵母)及相关生物制品的质量控制提供依据。方法制备酿酒酵母全细胞蛋白参考品,以其为抗原,免疫家兔,采用辛酸-硫酸铵沉淀法纯化抗体,SDS-PAGE分析纯度,免疫双向扩散法测定抗体效价,Western blot法分析抗体的特异性。以制备的抗酿酒酵母多克隆抗体作为包被抗体,HRP标记的抗酿酒酵母多克隆抗体作为检测抗体,建立酿酒酵母抗原双抗体夹心ELISA定量检测方法;梯度稀释酿酒酵母蛋白抗原参考品,并绘制标准曲线,确定该方法的线性范围及检测限,并进行特异性、准确度、精密度及适用性验证。结果共制备3批酿酒酵母抗原蛋白,其平均含量分别为1.61、1.64和1.63 mg/ml;纯化的IgG抗体纯度为91.7%,抗体效价为1∶64,能与酿酒酵母蛋白多数条带结合;酿酒酵母蛋白抗原浓度在6.25~200 ng/ml的范围内,线性关系良好(R2>0.99),最低检测限为6.25 ng/ml;用建立的方法检测小牛血清、人血白蛋白、MEM培养基、Vero细胞上清蛋白、Vero细胞乙型脑炎疫苗及PHK细胞狂犬疫苗,均无交叉反应,特异性良好;检测不同浓度的抗原回收率为97.6%~107.00%,变异系数均<10%,最低定量检测限为25 ng/ml;检测3批酿酒酵母重组乙型肝炎疫苗生产各工序中酿酒酵母蛋白的残留量,能有效反映杂蛋白去除率。结论成功建立了酿酒酵母HCP双抗体夹心ELISA定量检测方法,该方法特异性强,精密度及准确度良好,可用于生物制品中酿酒酵母HCP的检测。 相似文献
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以邻氨基酚为功能单体,三聚氰胺为模板,铁氰化钾为印迹电极和底液间的探针,利用循环伏安法在金电极上电聚合制备了可快速检测三聚氰胺的分子印迹聚合物,构建了一种有选择性检测液态奶中三聚氰胺的新方法.聚合过程中最优反应条件分别为,单体/模板的质量比为0.275/1,pH值为5.5,温度为30℃,洗脱时间为6 min.通过示差脉冲法进行检测,线性范围为0.5~7.5mg/kg.方法的相对标准偏差为6.1%~6.4%.测定下限为0.5 mg/kg,分析时间为6 min.对实际液态奶样品进行检测,其加标回收率为87.5%~109%.该传感器对三聚氰胺具有良好的敏感度,且样品无需预处理,选择性好,灵敏度高,可用于连续、自动检测液态奶中的三聚氰胺. 相似文献