基于TOPSIS与灰色关联分析的区域建筑业可持续发展评价

为科学衡量和评价我国不同区域建筑业可持续发展水平,考虑经济"新常态"下建筑行业新变化和新特征,从发展水平、发展效率、发展潜力三个维度构建新区域建筑业可持续发展综合评价指标体系。然后,结合TOPSIS法和灰色关联分析法,提出了一种新的可用MATLAB编程实现的区域建筑业可持续发展综合评价模型。最后,利用该模型对湖北等8省市建筑业可持续发展水平进行横向分析比较,对湖北省近几年建筑业可持续发展水平进行纵向分析比较,模型结果与客观实际基本相符,显示模型具有良好的适用性。     

基于社会学习的粒子群优化算法的电力系统稳定器参数协调优化设计

对于电力系统稳定器(PSS)参数优化整定的问题,为了更好地寻找最优参数,本文将社会学习机制引入到粒子群优化算法中,将社会学习粒子群优化算法(SLPSO)应用于PSS参数的优化整定中,相比于传统优化算法,本文算法优化P SS参数具有更好的动态自适应性,同时不易陷入局部最优,能够较快地寻找到全局最优值.通过四机两区的仿真算...     

考虑需求侧管理的风光燃储微网两阶段优化调度

针对微电网中源荷匹配较弱及储能应用不充分的问题,计及需求侧管理与碳排放对其源荷储进行协调优化。所研究的并网型微网优化分为需求侧管理与调度两阶段。首先,第一阶段引入需求侧管理模型,结合储能电池并采用纵横交叉算法求解,使微网的净负荷最小与自供率最大。然后,第二阶段依托第一阶段需求侧管理后的信息从经济和环保角度出发,建立以综合成本最小及碳排放量最低为目标的风光燃储微网日前优化调度模型,利用改进多目标灰狼优化算法进行求解。最后,以福建某实际微网为例,通过仿真表明引入需求侧管理可有效利用储能电池改善微网源荷匹配度,充分挖掘需求响应潜力。相比单阶段优化,两阶段优化更有利于提高可再生能源渗透率,降低微网日运行成本与碳排放量,实现微网的低碳经济运行。     

基于FastICA技术与TLS-ESPRIT方法的电力系统低频振荡模态辨识

对于目前电力系统中低频振荡参数辨识中的噪声干扰和精度问题,提出了一种新的提取低频振荡模态参数的方法,将快速独立分量分析技术(fast independent component analysis,FastICA)和总体最小二乘-旋转不变技术(total least squares-estimation of signa...     

吐哈油田热解气相色谱解释评价技术研究

为了更好的解决石油勘探开发中所面临评价一系列问题,通过研究不同类型砂岩热解烃色谱曲线可更好地了解不同类型砂岩在重质组分中的烃类分布,应用热解气相色谱仪对储集岩进行分析,得到热蒸发烃、热解烃色谱曲线数据.对建立的谱图特征曲线进行总结归类,结合试油投产结论,再建立油气水解释评价图版来评价更多井油气水层,并不断完善图版。因此,在勘探开发中应用该技术可为勘探开发提供合理的勘探数据,准确评价储集岩性质,对现场快速、准确评价储层具有重要意义。     

BIM环境下集成用户行为的建筑能耗预测

随着建筑能耗在社会总能耗中占比持续增长,世界各国愈加重视对建筑能耗的预测分析与运营控制。目前,考虑用户行为影响的研究多集中在建筑的运营阶段,设计阶段则相对不足。为在设计阶段集成用户行为以准确预测建筑能耗,本文首先将用户行为分为移动行为和用能行为。采用事件机制分析移动行为,通过BIM模型和Agent技术建立基于事件的用户移动行为模型。在此基础上,建立用户用能行为模型,模拟室内环境、人员和设备三者之间的交互作用,获取室内人员和设备运行工况的时间序列信息。最后,以武汉市某办公建筑为例分析建筑能耗,结果表明,与传统方法相比,本文方法所得到的能耗预测值更接近于实测值。     

UV-热双重固化白漆

为了得到性能优良的UV-热双重固化白漆,以自制的改性环氧丙烯酸酯作为低聚物,加入单官能度、双官能度及三官能度UV活性单体,根据不同的树脂加入不同种类、不同量的二氧化钛、光引发剂和热引发剂,固化后对涂膜进行多种性能测试和表征,最终得到硬度为3 H、光泽度90、附着力为1级、对比率0.95、50℃热固化时间1.5 h,且耐水性好的UV-热双重固化白漆。     

基于MEEMD与MP的电网低频振荡模态识别

针对目前电力系统低频振荡模态辨识的精确性和抗干扰性问题,提出了一种基于改进集合经验模态分解方法与矩阵束的电网低频振荡模态特征辨识新方法。首先利用改进集合经验模态分解方法将采集到的量测信号分解,从而获得若干个IMF分量序列及其残余量,再将剩余项去除后把其余本征模态函数进行重构,最后把重构信号通过矩阵束的分析来获知各个振荡模式信息。数值信号和EPRI-36节点系统的仿真验证了所提方法的有效性。     

基于AMBOA-DBN结合相似日的短期光伏功率预测

提出一种综合灰色关联理论的数据挖掘方法选取相似日,运用自适应动态权重的变异蝙蝠算法优化DBN神经网络。首先从历史数据集和预测日数据两方面分析主要影响光伏发电功率的因素,通过在原有模糊灰色关联分析的基础上,引入计算事物各属性发展趋势相似程度为衡量标准的综合灰色关联理论,选取更高相似度的相似日;利用自适应动态权重蝙蝠算法对DBN的权值参数进行优化,以此改进神经网络训练过程中因初始权值选取不当而陷入局部最优或收敛时间过长等问题。建立短期光伏功率预测模型,将此模型与其他预测模型进行对比,实验结果表明该模型更具预测精准性。     

浅谈莆田市城市道路绿化植物配置

本文通过对莆田市城市道路绿化的调查研究,分析行道树植物材料选择特点,针对道路绿化规划设计等方面存在的问题,提出莆田市城市道路绿化树种选择原则及树种选择的建议。