电力系统稳定器研究综述

随着电网规模的不断扩大,电力系统低频振荡问题目益突出。电力系统稳定器(PSS)是抑制振荡,增强电力系统稳定性的重要措施。它通过把相关信号传递到电压调节器来抑制机组之间的低频振荡。PSS的设计方法、参数调整的优劣直接影响到其功能有效性。分别从研究和工程的角度进行了介绍,研究角度从参数选择、选址问题和鲁棒性方面介绍了PSS的基本问题,而后交代了工程中参数整定的基本方法。最后对PSS的未来发展进行了展望,认为系统运行工况、多频段PSS设计和广域测量方法等方面还需更进一步研究。     

超滤+真空闪蒸法资源化回收废乳化液工艺研究

针对现有废乳化液处理工艺产生污泥量较大、处理效果不理想、产品品质较低、无法有效实现废乳化液资源化回收的情况,提出了超滤+真空闪蒸工艺.介绍了超滤+真空闪蒸法工艺的预处理、超滤和真空闪蒸过程及处理效果,并探讨了原料物性、操作压力、操作温度、真空度对工艺的影响,分析了每吨废乳化液的处理成本.结果表明,废乳化液COD含量越大...     

台区线损合理性分析模型研究与应用

线损是衡量供电企业经营状况的重要指标。利用海量历史数据构建台区线损合理性分析模型,将台区划分为多个类别,在此基础上构建并应用台区线损异常判定工具,提高线损异常识别准确率,实现台区线损的精益化管理。     

基于人工神经网络的IT项目风险评价模型

[摘要]：首先本文在构建IT项目风险评价体系的基础上,提出一种基于人工神经网络的多指标综合风险评价模型。其次,利用神经网络的自学习和自适应能力,经过训练的神经网络系统能够将专家评价思想以连接权的方式赋予风险评价模型。最后,通过实际IT项目评价数据的验证,该风险评价模型能够准确地按照专家评价法进行工作。     

达斯玛保丸HPLC指纹图谱及化学模式识别

建立藏药达斯玛保丸的HPLC指纹图谱,并运用化学模式识别方法,为其质量评价提供依据。采用HPLC法,利用CA、PCA和PLS-DA进行评价。对没食子酸、木香烃内酯的含量进行测定,以Cosmosil 5C18-MS-II为色谱柱（250 mm×4.6 mm,5μm）,甲醇–0.04%甲酸水溶液进行梯度洗脱,流量1.0 mL/min,检测波长225 nm。结果表明12批达斯玛保丸共标定出21个共有峰,相似度均大于0.98。12批样品可分为3类,通过PLS-DA筛选出10个标志性化合物,其中指认出没食子酸（峰1）、木香烃内酯（峰18）。实际样品测试结果为没食子酸和木香烃内酯的含量范围为6.11～7.87 mg/g,0.42～0.57 mg/g。该方法可稳定、有效地用于藏药达斯玛保丸的质量评价。     

水果蔬菜中常见植物生长调节剂分析检测方法研究进展

植物生长调节剂是一类广泛应用于现代农业生产的化学物质,能够调节果蔬生长,使之达到增产、丰收等目的,是农业生产中不可缺少的重要手段。近年来,由于超量、超范围滥用植物生长调节剂而造成的食品安全问题时有发生,其安全性及残留问题也引起了广泛关注。相关的研究也不断增多,检测手段层出不穷。本文综述了国内外对植物生长调节剂残留检测的主要分析技术、优缺点及其应用。分别介绍了前处理方法和多种仪器分析方法。并对国内外植物生长调节剂的限量法规进行了简要对比,为相关限量法规及检测标准的制定和研究提供参考。     

基于TMS320C32的变压器保护数据采集系统设计

介绍了基于DSP及A/D转换器LTC1286设计的电力变压器微机继电保护数据采集系统的总体设计方案,重点给出了一种高精度、通用变压器保护数据采集系统的硬件电路设计方法.     

戴维南等值参数时域仿真跟踪算法分析与改进

从物理意义和数学假设两方面对现有的2种基于时域仿真的戴维南等值参数跟踪算法进行了详细的分析,揭示了两者共同的本质和算法实现上的差异。针对系统中所有负荷节点的处理方式,对现有2种算法进行了修正,使两者在物理本质、数学前提和计算结果三方面实现了统一。在统一现有算法的基础上,为了尽量减小"两状态法"可能带来的误差,以原算法的前提假设为出发点,对不同类型的发电机节点和负荷节点分别按照不同的方式进行处理,提出了改进的戴维南等值参数时域仿真跟踪算法。以等阻抗模判据为依据,通过稳态和暂态实例验证了改进算法能够更加准确地判断电力系统的电压稳定性。     

基于词共现的文档表示模型

文档表示模型是文本自动处理的基础,是将非结构化的文本数据转化为结构化数据的有效手段。然而,目前通用的空间向量模型(Vector Space Model,VSM)是以单个的词汇为基础的文档表示模型,因其忽略了词间的关联关系,导致文本挖掘的准确率难以得到很大的提升。该文以词共现分析为基础,讨论了文档主题与词的二阶关系之间的潜在联系,进而定义了词共现度及与文档主题相关度的量化计算方法,利用关联规则算法抽取出文档集上的词共现组合,提出了基于词共现组合的文档向量主题表示模型(Co-occurrence Term based Vector Space Model, CTVSM),定义了基于CTVSM的文档相似度。实验表明,CTVSM能够准确反映文档之间的相关关系,比经典的文档向量空间模型(Vector Space Model,VSM)具有更强的主题区分能力。     

基于遗传算法和BP神经网络的电池容量预测

为了对纯电动汽车的电池剩余电量进行准确的预测,在分析了影响电池剩余容量的多种因素后,应用了BP神经网络建立了电池模型,并应用遗传算法对其权值阈值进行了优化.最后,用MATLAB编写了仿真程序进行了多组数据的测试,并与纯BP网络进行了对比,结果表明,优化后的网络具有训练时间短,精度高的特点,对电池容量的预测是有效的.