陕西省电力公司降损对策研究

线损率是供电企业一项综合性的经济指标,是企业利润的重要组成部分.总结了陕西省电力公司2003年以来取得明显效益的降损措施,指出了线损工作中存在的问题.面对陕西"十一五"后3年电网发展过程中将产生的增损因素与降损因素,给出了实现线损率计划的保障措施.     

基于时空分布映射的大规模电池健康状态研究

针对传统方法难以对不间断电源系统、微网储能系统的蓄电池组进行高效准确的状态估计问题,提出了一种全新的基于数据驱动的方法应用于大规模电池的健康状态预测。首先,分析电池的历史数据,从电池健康状态（空间维度）和时间演变放电过程（时间维度）2个层面对电池状态进行有效聚类。其次,将数据分布映射到高维空间,设计相应的基于时空分布映射的电池健康状态预测深度神经网络模型。最后,实验模型验证了所提方法的有效性。     

山区弱电系统的接地设计与降阻措施探讨

通过对山区弱电系统在接地上普遍存在的土壤电阻率高,可用场地小,地势险峻、地形复杂等因难因素的分析;讨论了山区弱电系统在接地设计和降阻改造的措施。提出了综合地利用自然接地体,在适当地区设置外延接地及沿道路外延降阻方法。通过分析、讨论认为只要充分采取合理、有效的降阻措施,是能够有效降低山区弱电系统的接地电阻,保证弱电系统安全运行。     

微尺度下典型风向对垃圾转运站H2S扩散的影响

为合理规划垃圾转运站的设计,改善室内外空气质量,保障工作人员和周边市民的身心健康,结合北京某生活垃圾转运站项目,选取典型污染物H2S,基于Phoenics软件建立污染物扩散CFD模型,从微尺度研究正风向、背风向和侧风向3种典型风向对污染物扩散的影响.研究结果表明:正风向室内浓度场较稳定,但由于边角效应存在H2S局部外逸...     

基于多尺度卷积神经网络的恶意代码分类方法

恶意代码文件大小差异巨大,使用传统卷积神经网络对其可视化图像进行训练时会因分辨率调整导致大量信息丢失。为此,文章提出一种基于多尺度卷积神经网络的恶意代码分类方法。该方法首先将不同大小的恶意代码生成为多种特定分辨率的图像;然后利用DenseNet网络提取特征,避免因调整至同一分辨率导致信息损失;最后通过空间金字塔模型处理多尺度特征,进而训练分类模型。实验结果表明,该方法有效提高了恶意代码分类性能。     

临江深基坑降水施工技术优化与分析

临江深基坑工程受江水影响较大,地下水的存在对基坑工程的安全产生了不利影响,因此临江深基坑工程降水尤为重要。论文结合武汉长江中心项目 B1 地块降水工程实例,总结了在武汉长江一级阶地临江富水水文地质及落底式止水帷幕条件下,基坑内降水井布设的施工技术。通过对降水井数量、平面布置、坑中坑降水井加密、降水井运营、基坑监测的优化,结合理论与实际,达到了较好的降水效果,得出临江深基坑降水施工技术分析,旨在保证基坑降水施工的合理性、安全性,取得良好的降水效果,为相关工程提供参考。     

含氟降凝剂的合成及评价

以甲基全氟烷基乙基羧酸酯(GAM)、顺丁烯二酸酐(MA)为原料合成了二元共聚物GMA,通过红外光谱对GMA进行表征,考察该药剂对惠州油田群某平台含蜡原油降凝降粘效果。结果表明,GMA的最佳合成条件为n(GAM)∶n(MA)=3∶1～4∶1,AIBN加入量为0.3%～0.4%,聚合温度85℃,聚合时间10 h,降凝剂GMA加剂量200 mg/L,原油凝点由26℃降至14℃,降粘率达95%以上,在沉积时间为100 min时,石蜡沉积量从未加剂的3.6 g减少到1.9 g,抑制率为47.22%,大大改善了含蜡原油的低温流动性能,实现了油田的安全生产。     

基于傅里叶梅林变换的宽带非线性调频信号时差/尺度差估计方法

针对宽带非线性调频信号时差/尺度差估计难题,提出一种基于傅里叶梅林变换的估计方法。首先,计算两路信号傅里叶变换,取包络消除时差影响;然后,计算两路信号频谱包络的尺度互相关函数,估计尺度差;最后,根据估计结果对第1路信号进行时间尺度,再与第2路信号进行时域相关处理估计时差。仿真结果表明,分析结论正确,所提方法可行、有效。     

改进多尺度特征融合的行人检测算法

针对图像中小尺寸行人目标检测识别率低的问题,提出一种基于改进多尺度特征融合的行人检测算法。首先,在原始YOLOv3模型的基础上将BN层融合到卷积层;其次,增加检测层,借鉴特征金字塔思想将高低层特征进行融合与预测;最后,利用线性尺度缩放的K-means聚类算法优化候选框,提高小尺寸行人检测效果。在INRIA行人数据集上的实验结果表明,改进算法准确率达到91.4%,与YOLOv3算法相比提高了3.4%;在复杂监控环境下也证明了所提算法的有效性。