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2.
随着城市的快速发展,城市配电系统也进行了快速的扩展。空间负荷预测研究可以指导电力系统的管理与调度,并且其准确性会影响到方案的合理性。首先分析并总结了常用空间负荷预测方法的特点,然后提出了GCN-GRU时空负荷预测模型。GCN-GRU模型充分利用图神经网络在网络拓扑数据方面的优势以及GRU在时间序列建模方面的优势,对电网进行建模,考虑了负荷的空间特性和时间特性,并将影响负荷的因素转换为特征向量进行算法训练,提高了负荷预测的准确度。最后以湖北省某市区电网为研究对象,证明了该方法的有效性。 相似文献
3.
目的 针对章水泉竹艺非物质文化遗产在目前所遭遇的传承困境,利用数字媒体技术与互联网平台,打造推动其产品创新与文化传承的APP,助力其文化与产品的传播与推广,进而为湖北地区的非遗文化发展提供参考。方法 从章水泉竹器的本源出发,对其主要产品门类、工艺特点与艺术形式进行整理与分类,分析制约其传承与发展的主要原因,进而提出设计策略,并通过数字化传承、合作创新、成果推广3个策略模块针对性地进行APP设计。结论 章水泉竹艺APP设计通过利用数字媒体技术与互联网平台优势,将其历史与工艺资料进行数字化保存与展示,实现了文化保护功能;将其传统技艺与新锐设计思维通过线上平台进行融合与创新,实现了设计创新功能;将其制作流程与文化精髓通过直播与精准推送展现于公众视野,实现了产品推广功能。最终,为章水泉竹艺的传承与推广提供了新的路径。 相似文献
4.
为了降低热电联产系统能量调度算法计算的复杂度,减少计算时间,提出了一种基于If-Then-Else规则的热电联产系统能量调度方法。通过引入逻辑变量来描述设备的启停状态和工作模式,建立混合逻辑动态模型,在模型预测控制的框架下,根据实时电价以及本地能源、电力负荷和热力负荷的预测结果,为模型中的二元决策变量赋值,从而将模型中的混合整数线性规划问题转化为线性规划问题。最后,通过仿真将本文提出的方法和混合整数线性规划方法进行比较,结果表明,本文所采用的方法在性能上几乎没有损失,平均计算时间降低65%。 相似文献
5.
针对神经网络模型可以基于现有数据快速准确地预测风力机翼型的气动性能,但大量学习样本的构建需要较高的时间成本的问题,建立基于小样本集的风力机翼型神经网络模型,提出了多约束条件下的翼型气动性能优化设计方法,解决了训练数据过少所造成的学习不充分问题。基于建立的优化设计模型,应用粒子群算法完成了NACA4415翼型的优化设计,将新翼型与原始翼型进行气动特性对比分析。结果表明:新翼型在主要工作攻角范围内最大升力系数提高了6.96%,最大升阻比提高了7.37%,气动性能明显改善;该方法的优化效率远远高于传统方法,从而验证了该方法的可行性。 相似文献
6.
7.
采用2mT低磁场(low magnetic field,LMF)冷冻、0mT磁场(no magnetic field,NMF)冷冻和常规冷冻(conventional freezing,CF)技术对3 组鲢鱼肌原纤维蛋白进行为期28 d的冷冻实验。通过表面疏水性、巯基含量、溶解度、浊度、热稳定性、傅里叶变换红外光谱、内源性荧光光谱和紫外吸收光谱各项指标考察蛋白的结构和功能性质变化。结果表明:施加低磁场冷冻可以抑制蛋白聚集和内部疏水基团的暴露,且能抑制α-螺旋的展开,减弱α-螺旋向β-折叠转变的能力,并维持良好的二、三级结构稳定性;CF组的蛋白总巯基含量、溶解度和浊度与NMF组相比无显著差异,由于冷冻温度较低,对蛋白聚集和内部疏水基团的暴露有一定的抑制作用,同时也使得蛋白结构变得松散不稳定;与CF组相比,LMF组同样显示出对蛋白的结构和功能有较好的保护和改善作用。总体来说,低磁场冷冻可以抑制肌原纤维蛋白变性并维持良好的结构和功能,且与常规冷冻(-30 ℃)相比,低磁场冷冻(-20 ℃、2 mT)可以节约10 ℃的冷冻温差,预测其具有一定的节能潜力。 相似文献
8.
为改善H型垂直轴风力机(VAWT)的气动特性,文章研究了6种翼型型线改变后的翼型对H型VAWT气动特性的影响,并进行了数值模拟计算和风洞试验。风洞试验验证了模拟计算的结果,证明了型线改变后的风力机对提高气动性有积极的作用。试验结果表明:1波浪型风机和Dimple型风机均可在一定叶尖速比(λ)范围内提高风力机的风能利用率,其中1波浪型风力机在低λ下最高可提高风能利用率13.76%,其单叶片切向力在下游区明显增大;Dimple型风力机在高λ下最高可提高风能利用率14.6%,其单叶片切向力在上游区明显增大。两种改型后的翼型均可改善流动分离,并提高VAWT的气动性能。 相似文献
9.
为了提升家庭智能用电管理系统的计算效能,使用时序分析算法,将远程抄表实时费控电能表采集的1s步长的电流、电压数据序列,整理成5列录波图,并利用线性重投影算法形成可供神经网络识别的时序序列,使用加权卷积多列神经网络进行挖掘,将用户每1s步长的用电量信息分解成空调、插座、照明等负荷用电量信息,最终形成家庭智能用电管理系统的数据分解展示功能。经过与针对上述负荷单独安装电能表的实测数据进行对比,发现该改进智能用电优化算法得到的用电量分解结果,与实测结果的误差率均为5.8~6.0%之间。 相似文献
10.