胶体金免疫检测水产品中孔雀石绿残留的前处理方法优化

目的优化胶体金免疫检测水产品中孔雀石绿残留的前处理方法。方法采用超静音可调节式气泵代替氮吹仪或空气吹干仪,对商品化孔雀石绿胶体金免疫层析试剂盒前处理方法中的样品用量、提取剂用量、吹干体积量及吹干温度等条件进行优化,并将优化后的前处理方法在10种水产品中进行应用验证。结果在保证原有试剂盒检出限2μg/kg的前提下,减少样品用量和提取剂用量,节约检测成本;不需用大型仪器,降低检测人员操作要求;样品前处理步骤更加简便,单个样品前处理和检测总时间少于15 min;在10种水产品中具有较好的实际适用性。结论优化后的孔雀石绿免疫胶体金层析试剂盒前处理方法更加简便、快捷,可实现水产品中孔雀石绿的基层现场快速检测。     

智能循迹竞速赛车的设计与实现

由于循迹竞速运动复杂多变且具有很多不确定性因素,导致循迹竞速赛车在比赛中往往难以获得好成绩且成本高昂,自主循迹功能是一种较好的辅助手段,因此智能循迹竞速赛车具有很大发展前景和应用价值。文章设计了一款智能循迹竞速赛车,其可根据预设的路径进行自动驾驶、自主导航、避障、环境感知等,可对赛道实行精准定位、智能决策,具有强大的竞争力。     

基于多元注意力框架与引导式监督学习的闭环风电功率超短期预测策略EI北大核心CSCD

以风电为代表的新能源发电装机容量占比逐年增长,精确的风电功率超短期预测对提高风能利用率、助力双碳实现有重要意义。该文提出一种基于多元注意力框架与引导式监督学习的闭环风电功率超短期预测策略,从特征筛选、模型优化、策略改良3个角度全面提高预测准确性与模型智能性。首先,采用动态权重特征选择算法、孤立森林算法以及最邻近节点算法筛选并处理数据,便于预测模型更好把握其中特征;其次,对长短期记忆(long short term memory,LSTM)基模型多角度优化,并根据基模型中不同信息的特点,构建关于LSTM的多元注意力框架(Multielement-attention-LSTM),将此框架用于对LightGBM集成学习模型的引导,并通过多种可视化方法提高了模型可解释性;最后,将Bland-Altman应用于模型输出与实际风电出力一致性检验,在预测数据与实际数据交互的基础上实现训练–预测闭环机制。仿真结果表明,所构建的Multielement-attention-LSTM框架具有提高模型预测精度的作用,且闭环更新机制具备合理性。     

开关柜铜排故障电弧多物理场仿真分析

<正>开关柜铜排因连接松动、接触不良等原因会产生故障电弧，易诱发电气火灾等安全事故。为研究铜排故障电弧特性，建立了铜排故障电弧的磁流体动力学数学模型，结合实际边界条件，耦合电磁场、流场和温度场，在多物理场仿真软件COMSOL中进行二维建模计算，为开关柜防弧结构及电弧检测方法的研究提供理论依据。     

考虑云层遮挡的光伏发电功率超短期预测技术

云层对光伏电站的遮挡会导致光伏发电功率的随机波动，进而给电网稳定运行带来挑战，特别是在新能源渗透率不断提升的战略背景下，电网安全性和稳定性所面临的挑战更为严峻。为解决云遮挡下光伏功率快速波动预测精度低的难题，基于卫星云图提出一种考虑云遮挡的光伏功率超短期预测法。首先，根据场站位置信息提取目标区域具有潜在影响的云团，并通过云轨迹跟踪算法确定其移动矢量，实现超短期尺度下移动轨迹预测；然后，结合太阳–云–光伏电站的位置关系建立云遮挡评估模型，准确判断目标时刻下不同层高云团对光伏电站的遮挡情况，进而完成量化评估；最后，通过光电转换模型实现光伏发电功率超短期预测。结果显示，所提模型能准确预估未来云移动轨迹及云遮挡下的功率衰减系数，展示出较好的预测性能，具有一定的推广价值。     

采用保留被测件进行期间核查的方法

针对选用保留被测件进行再校准再测试的方法进行分析,研究溯源后将首次测量数据作为参考值的弊端,提出外送溯源测量标准的核查建议,实现了测量标准使用期间的全程可控。同时,结合压力表检定装置给出了具体的核查方案。