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1.
对现有的几种瞬时谐波电流检测方法进行了分析对比,并针对这些方法的不足提出了一种新的瞬时谐波电流检测的方法,从原理上分析了这种方法的正确性,并通过计算机仿真证明了这种方法的可行性。 相似文献
2.
网包保序是高层协议对网络设备的严格要求。网络处理器(NP)中广泛采用的并行处理架构对保序机制的实现提出了新的挑战。通过理论分析比较了临界区轮询(CSRR)和线程池(POTS)两种保序模型在NP体系结构下的性能,提出在实际网络环境中POTS性能更优。在NP的代表性设计Intel IXP2400上的实测表明,POTS比CSRR性能高1.7%-102%。 相似文献
3.
呼叫模型是移动软交换设计的核心.在分析了现有移动软交换呼叫模型的基础上,提出了一种基于分布式的MSCServer呼叫模型.该模型针对移动台发起前向承载建立呼叫控制流程的实现及路由的选择,实现了呼叫控制和媒体承载、业务逻辑和呼叫控制的分离,并支持多协议的接入,使得呼叫控制独立于底层承载协议,实现了移动软交换中移动性呼叫控制的设计要求. 相似文献
4.
电力系统状态估计在能量管理系统中起着重要的作用。为了提高状态估计的整体性能,提出了基于ε-模糊树方法(ε-FT)的电力系统状态估计方法。以福州电网500 kV母线为研究对象,通过网络结构分析,对各量测量进行信息提取和变量选择,将最优的变量子集作为ε-FT的输入变量,建立了各母线电压幅值的ε-FT模型,并与其他方法进行了对比。随后,在量测量中加入不良数据,验证所提状态估计方法的鲁棒性。结果表明,该方法能够有效地抵抗量测量中的不良数据,具有较高的估计精度和较强的鲁棒性,并且能将不良数据限制在局部,减少对整个电网状态估计的影响。 相似文献
5.
数据驱动的机器学习是新一代人工智能的核心技术,尽管该技术已经在电网调控领域取得了显著成果,但是可解释性差,阻碍了其在对安全可靠性要求极高的电网调控领域的实际工程应用。因此,提升电网调控领域机器学习技术的可解释性对提高其实用性至关重要。首先,从电网调度运行人员的角度,分析了机器学习可解释性的定义、目标和意义;然后,提出考虑可解释性的机器学习在电网调控领域应用的流程,介绍了典型的机器学习解释技术及其在电力系统预测和稳定评估场景的应用,通过实际案例验证了该技术在电网调控领域应用的可行性;最后,对电网调控领域机器学习可解释技术面临的挑战进行了分析和展望。通过该研究,为解决电网调控领域机器学习应用的不可解释问题提供思路和参考,进一步促进机器学习技术在该领域的实际工程应用。 相似文献
6.
7.
为选择超积累重金属和对气候具有耐性的植物,以达到利用植物修复重金属污染土壤的目的。采用田间种植,比较了超积累重金属植物大叶红苋菜(298)与野苋菜、向日葵、玉米等4种植物修复铬污染。根茎叶经晒干灼烧,回收铬处理,而实现无二次污染修复土壤。研究结果表明:这些植物的根茎叶对皮革工业铬污染具有较强的吸收和积累能力,野苋菜的地上部生物量分别是向日葵的1.5倍、玉米的1.2倍、大叶红苋菜(298)的1.05倍。对于地下部生物量而言,4种植物的高低顺序依次为野苋菜>大叶红苋菜(298)>玉米>向日葵。4种植物的根茎叶对铬累积量的高低顺序依次为野苋菜>大叶红苋菜(298)>向日葵>玉米。野苋菜能吸收富集铬重金属并且具有耐铬重金属的特性,基于其具有生物量较大、生长速度快、耐高温、耐干旱的特点,作为重金属污染的修复植物具有较好的应用前景。 相似文献
8.
开化县地处浙西,钱塘江南源的发源地,是一个九山半水半分田的山区县。全县地势由西北向东南倾斜,耕地沿河流成条状分布,境内大小溪流多,源短流急,马金溪自北而南贯穿全县流经常山港汇入钱塘江,还有池淮溪、龙山溪等五大主要溪流及几十条支流纵横汇交,地理条件决定了是个易洪易涝、旱涝并存的山区县。加之我县人均占有耕地少,农民开荒挖山种粮,加剧水土流失,导致环境恶化,灾害频繁。1995年“5·31”洪灾,全县各大小河流超过二十年一遇的洪水频率,直接经济损失7811万元。特别是村头溪流域,24h降雨量达265mm,山洪暴发、河流改… 相似文献
9.
对林木类消耗性生物资产的列报方式、郁闭及借款费用处理进行分析探讨,并以造纸用材林为例,提出了借款费用处理存在的问题及改进建议。 相似文献
10.
随着风电大规模接入电网,风电功率概率预测的需求愈加迫切。为了实现短期风电功率概率分布预测,提出了一种基于改进梯度提升算法的短期风电功率概率预测方法。首先,分析了梯度提升算法应用于短期风电功率概率预测存在的问题。其次,利用负对数似然损失函数作为梯度提升算法中的损失函数,并利用费希尔信息矩阵修正损失函数在概率分布参数空间的梯度,将其转换为概率分布空间的自然梯度。然后,基于自然梯度提出适用于短期风电功率概率分布预测的改进梯度提升算法。最后,将所提算法与传统的梯度提升算法和其他算法进行对比,结果显示,所提算法训练过程收敛较快并且具有较好的预测性能,验证了其实用性和有效性。 相似文献