电力电量平衡算法及其应用研究

电力电量平衡法原是水电站规划设计中确定装机容量的基本方法，通过对该方法的研究，总结出其应用于水电系统短期调度的突出特点是原理简单、可较好地处理机组连续开停机问题，并可有效地减少优化计算工作量；同时还提出了该原理的数学计算方法及其在水电站群短期优化调度数学模型求解中的应用方法，为计算机软件系统的开发奠定了基础。实际应用表明，该方法合理、实用。     

水电厂经济运行双层逐步优化法(TLPOA)研究及应用

笔者将双层逐步优化算法用于解决与水电厂经济运行有关的机组间负荷分配及机组最优组合的问题,经棉花滩水电厂的实际运行数据与该算法优化分配方案的计算成果比较,表明该算法可取得较好的经济效益.     

基于生物多样性保育的山区乡村生态振兴模式探索 ——以武陵山区桥头镇为例

山区高环境空间异质性对于生物多样 性维持具有重要支撑作用,生物多样性是乡村 绿色发展的重要基础资源。生态振兴是山区乡 村振兴的重要发展方向,其中生物多样性保育与 可持续利用已成为乡村生态振兴的重要途径。西 南武陵山区是中国生物多样性热点区域,丰富而 独特的生物多样性为武陵山区乡村生态振兴奠 定了良好基础。本文以地处武陵山区的重庆市 石柱县桥头镇为例,基于其“林—草—湿”一体 化的优良生态本底和丰富独特的山地生物多样 性资源,针对山区立体环境特征、生态资源禀赋 和生物多样性现状,在探讨其山地生物多样性 特征的基础上,提出了基于生物多样性保育的乡村生态振兴目标、策略及模式,为山地区域从多空间维度、多时空尺度、多产业层次实现乡村生态 振兴提供借鉴。     

线性可分问题的支撑向量稳健感知器及其几何训练算法

分类器的稳健性能是分类器的重要性质之一。支撑向量机SVM和稳健感知器得到的都是最优分类面，都具有很强的稳健性能。SVM构造的是到所有支撑向量(距分类面最近的样本)等距离的最优分类面，SVM算法需要求解一个二次型寻优问题；而稳健感知器构造的是到所有基(各模式类的边界样本)距离都较远的最优分类面，稳健感知器需要求解一系列的线性规划。文章在二者的基础上提出了适用于线性可分问题的支撑向量稳健感知器及其几何训练算法．它将问题转化成了一系列的线性方程组，它将比SVM的二次型寻优具有更快的速度。实验仿真表明了该算法的高效性。     

区域水资源承载力多目标分析评价模型及应用

以武汉市为研究对象,建立了以人口最多、GDP最大及COD排放量最少的多目标分析模型,在各规划水平年(2010、2020、2030年)对各评价指标进行预测,并计算不同决策意向方案下该市的水资源承载力,选出最优方案后,又对其基本型及节水型各指标高、低增长情况下该市的水资源承载力进行了分类评价.结果表明该模型及方法合理可行.     

前向神经网络的分类能力的实验研究

目前人们对各类神经元所构成的神经网络的分类能力没有准确地把握，完全从理论上推导网络的分类能力具有太大的难度。本文从实验仿真的角度来研究BP网络的分类能力，为进一步从理论上探讨网络的分类能力打下了基础，也对网络在实际中的应用提供了一些经验性的指导。     

金属粉末烧结棒对卷烟降温减害的作用

为尝试开发出低温燃烧型卷烟,本研究采用金属粉末烧结法制成不同类型导热棒植入卷烟,并比较了由此引起的燃烧温度、有害物释放量的变化情况。结果显示:(1)以烧结棒替代金属棒,可减少导热棒植入卷烟时带来的安全风险,并降低燃烧锥温度100℃以上,使低温燃烧卷烟设计成为可能。(2)导热棒的制备,压制烧结法优于松装烧结法,复合铜粉为原料优于铝粉和纯铜粉。(3)低温燃烧卷烟的危害性指数显著低于常规卷烟,如植入Cu∶Fe=20∶4导热棒的卷烟,其危害性指数降低了2.52,降幅达到了29.8%。     

氢氧化钠/尿素法和硫酸法测定烟草木质素的对比分析

为了对比氢氧化钠/尿素法(NU法)和硫酸法在测定烟草中木质素含量(质量分数,下同)的差异性,采用NU法和硫酸法测定广东、四川、湖南、云南和贵州5个产区烟梗和烟叶的木质素含量,分析了两种方法在预处理过程的干扰物质去除率及酸解过程木质素含量和结构变化。结果表明:1与硫酸法相比,NU法预处理对干扰物质的去除率更高。2NU法采用稀酸酸解,减少了烟草中木质素的降解;选择在325 nm处测定酸溶木质素(ASL)的紫外吸光度,避免了蛋白质和糠醛对ASL的干扰,提高了烟草木质素测定结果的准确度和重现性。3与硫酸法相比,NU法分离得到的酸不溶木质素(AIL)的氧化程度低、结构变化小,因而更能反映烟草木质素的结构特征。NU法比硫酸法更加适用于烟草木质素的含量测定。     

水库发电优化调度模型的快速求解算法及应用

针对水库“以水定电”优化调度数学模型求解方法中,传统动态规划方法易陷入“维数灾”,而现代智能算法搜索效率低且易陷入局部最优解等不足。本文基于水库在高水头运行时耗水率小的特点,提出了水电站水库“以水定电”调度模型的快速求解方法——浮子算法。该方法在水电站满足保证出力和最小下泄流量等要求的前提下,尽可能提高水库调度期的运行水位以达到直接寻找优化调度解的目的。通过案例分析并与离散微分动态规划（DDDP）方法求解结果比较,本算法结果与DDDP算法十分接近,计算时间约为后者的50%。与其他算法联合使用,可在提高优化效果的同时缩短模型的求解时间,为水电站水库“以水定电”调度计划的制定和快速决策提供技术支持。     

基于流量分级策略的水电站分期调度规则提取方法北大核心CSCD

在水电站优化调度中,确定性优化所得到的最优决策受前后时段径流影响,入库径流的不稳定会使部分时段的调度规则极为复杂,提取存在较大的难度。针对这一问题,提出了一种机理明确的水电站分期调度规则提取思路,即根据各个时段调度规律的稳定性将调度期划分为稳定期与衔接期,并对调度规律稳定期与衔接期分别采用不同的调度规则提取方法。同时,通过分析衔接期径流特性,引入了逐时段流量分级策略,对衔接期最优决策呈现出的上下调度线进行了有效划分。以天生桥一级水电站为对象进行了实例研究,结果证明了该方法的有效性与优越性。