低场核磁结合理化指标分析低温贮藏真空包装牦牛肉的品质

本文以牦牛肉为研究对象,采用低场核磁共振(Low Field Nuclear Magnetic Resonance,LF-NMR)技术研究牦牛肉经真空包装后于4 ℃贮藏过程中水分的变化,并对其与蛋白质溶解度、挥发性盐基氮、TBARS、菌落总数及蒸煮损失的相关性进行综合分析。结果表明,随着贮藏时间的延长,TVB-N、蛋白质溶解度、TBARS的值随着时间的延长不断增加,菌落总数在第15 d时已达7.15lg cfu/g;LF-NMR测得牦牛肉的横向弛豫时间 T₂谱中出现 4个峰,在18 d的贮藏过程中T₂₁、T₂₂弛豫时间后移,结合水和自由水不断减小,且与TVB-N、蛋白质溶解度、TBARS、菌落总数之间显著或极显著相关(p<0.05或p<0.01)。通过LF-NMR技术可对真空包装的低温贮藏牦牛肉进行无损、科学的品质监测,为肉品品质变化的机理研究及科学合理贮藏牦牛肉提供实验依据。     

计及运行策略的微电网可靠性评估

因负荷和新能源出力的波动性,微电网运行状态随时间变化,在进行微电网可靠性评估时应计及运行状态的时变性。推导了不同运行状态下微电网可靠性参数的解析表达式,建立一种微电网可靠性评估模型,准确计及了运行状态间的转移特性。应用RBTS-BUS6算例验证了模型的有效性和实用性。算例分析表明：柴油发电机持续出力的策略能更好地改善微电网可靠性,对外网负荷点的影响更大;但柴油发电机作为备用的策略具有更好的环境和经济效益;增加微电网内储能电池的最大放电功率能有效提高微电网可靠性。     

基于粒子群优化算法的可再生能源功率预测模型设计

为了降低可再生能源机组波动性对电网运行的影响,基于模型预测的思想对当前应用于功率预测的自适应小波网络（AWNN）参数迭代求解方法进行了优化。使用与差分进化相融合的改进粒子群算法PSO-DE来替代传统梯度下降算法,优化了AWNN网络的迭代方式。PSO-DE算法一方面借助差分进化算法中的遗传、变异及交叉机制提升了粒子种群间的信息流通效率;另一方面则通过惯性权重因子和束缚机制将粒子束缚在指定区间内波动,从而避免了算法在优化求解时陷入局部最优解的情况。基于广东某地区的光伏发电数据集进行了算法仿真,结果表明在引入PSO-DE算法后模型的主要性能指标显著提升,有效提高了可再生能源的功率预测精度。