原子层沉积低温生长α-MoO3薄膜

以六羰基钼和氧气为前驱体,通过等离子增强原子层沉积技术（PE-ALD）在硅基片上实现了α-MoO₃薄膜的低温制备。利用X射线衍射仪、扫描电子显微镜、原子力显微镜、X射线光电子能谱仪等手段对薄膜的晶体结构、表面形貌及薄膜成分进行表征和分析。研究发现衬底温度和氧源脉冲时间对MoO₃薄膜的晶体结构和表面形貌变化起关键作用。当衬底温度为170℃及以上时所制备的薄膜为α-MoO₃;适当延长ALD单循环中的氧源脉冲时间有利于低温沉积沿（0k0）高度择优取向的MoO₃薄膜。根据对不同厚度MoO₃薄膜表面的原子力显微图片分析,MoO₃薄膜为岛状生长模式。     

考虑碳排放权价格敏感区间的碳捕集水平优化建模

在总量控制与排放贸易的碳排放权交易市场机制下,以发电成本模型为基础,考虑碳排放权购买成本,建立了碳排放权交易模型。由于碳捕集系统消耗捕集能耗,造成电厂利润损失,因此定义了售电损失成本,进而建立了考虑售电损失成本的碳捕集水平优化模型。以具有碳捕集系统的不同费用特性的机组为参照,分别计算不同碳排放权价格和净输出功率下的碳捕集水平,得出碳排放权交易模型和碳捕集水平优化模型下能有效刺激发电商参与碳捕集的碳排放权价格敏感区间,对照分析欧盟碳排放交易体系下碳排放权期货价格和现货价格变化特点,反映了碳捕集水平优化模型的合理、可行和有效。     

基于EMD和ELM的短期负荷预测

为了快速、准确预测具有随机性的电力负荷,引入经验模式分解和极限学习机组合负荷预测算法。首先,利用EMD将非平稳负荷序列分解成一系列相对平稳的分量,减少不同负荷影响因素间的相互影响;然后针对各分量的不同特性,利用ELM具有预测能力强、计算时间短、计算准确性高等特点建立不同的预测模型,分别预测各分量值;最后组合ELM预测的各分量值,得到最终预测结果。仿真算例表明,EMD和ELM组合预测方法较传统单一神经网络方法在短期负荷预测精度和运算时间方面具有其独特的优势。     

调味料对椒盐核桃仁油脂稳定性的影响

以新疆叶城温183核桃仁为试验原料,采用单因素试验和饱和D-最优设计分析了在加工过程中4种不同的调味香料(红花椒、麻椒、黑胡椒、白胡椒)对核桃仁油脂稳定性的影响及椒盐核桃仁的最佳浸渍料液配方。在140℃、40 min的烘焙条件下,4种调味香料核桃仁的综合感官评分排序为麻椒>红花椒>白胡椒>黑胡椒;4种椒盐核桃仁的过氧化值由小到大的顺序为:白胡椒<黑胡椒<麻椒<红花椒。再通过饱和D-最优设计模型以过氧化值为指标得出麻椒与白胡椒2种配方的添加比例,最终结合感官评分得出椒盐核桃仁的最佳调味香料为麻椒,麻椒添加量为0.575%,食盐添加量为0.77%,浸渍料液浓缩至原比例1/4时,椒盐核桃仁风味最佳,过氧化值最低。     

基于SVM模型在电力负荷预测中的应用

针时目前电力系统负荷预测方法中难以处理大量历史负荷数据的问题,本文选用支持向量机(Support Vector Machines-SVM)法来进行负荷预测.SVM法是一种专用的小样本理论方法--将历史负荷数据按其规律分为具有代表性的几组,分别就每组样本实施预测,综合每组小磋本的预测结果得出最终预测结果,并利用Grubbs检验法来验证预测结果的有效性.此外,将预测结果与GM(1.1)法的预测结果进行比较,突显SVM法在负荷预测中的优势.仿真结果表明,采用SVM法进行电力系统负荷预测具有较高的精确度.     

考虑碳排放权价格敏感区间的碳捕集水平优化建模

在总量控制与排放贸易的碳排放权交易市场机制下,以发电成本模型为基础,考虑碳排放权购买成本,建立了碳排放权交易模型.由于碳捕集系统消耗捕集能耗,造成电厂利润损失,因此定义了售电损失成本,进而建立了考虑售电损失成本的碳捕集水平优化模型.以具有碳捕集系统的不同费用特性的机组为参照,分别计算不同碳排放权价格和净输出功率下的碳捕集水平,得出碳排放权交易模型和碳捕集水平优化模型下能有效刺激发电商参与碳捕集的碳排放权价格敏感区间,对照分析欧盟碳排放交易体系下碳排放权期货价格和现货价格变化特点,反映了碳捕集水平优化模型的合理、可行和有效.     

考虑配网功率约束及可靠供暖的蓄热式电采暖系统优化调度方法

文中提出一种考虑配网功率约束及可靠供暖的蓄热式电采暖系统优化调度方法。首先,基于系统内负荷热需求量构建热负荷预测模型,并对蓄热式电采暖设备与系统建模;进而建立负荷功率曲线模型;最后,以配电网传输功率限制、可靠供暖为约束,构建一种考虑配网约束及可靠供暖的蓄热式电采暖系统优化调度方法。以系统日运行成本最低以及电采暖设备实际消耗功率与电网下发的负荷功率曲线的偏离程度最小为目标,确定电采暖系统的优化调度方案。算例结果表明,所提方法可在考虑配电网功率约束的前提下,能够充分利用蓄热式电采暖的蓄热量,可有效提升配电网运行安全性及用户供暖可靠性。     

红外点目标图像的两种滤波技术

通过对点目标图像预处理方法的研究,采用基于形态学滤波与维纳差分滤波背景抑制算法,在matlab中利用这2种算法进行红外点目标图像的处理仿真。仿真结果表明形态学滤波有更好的滤波效果,实时性好,易于硬件实现,更适合作为红外图像弱小目标检测的预处理手段。     

面向发射基地的电压暂降影响分析及应对方案

从电压暂降预防和治理两方面探索发射基地面临的电压暂降问题,深入分析发射基地敏感负荷对电压质量的需求,研究发射基地所在电网电压暂降产生机理,确定电压暂降主要原因,并给出相应防治手段.结合现有电压暂降治理措施,初步制定6种电网侧和2种用户侧电压暂降治理方案,并利用所提有效治理率指标筛选出治理效果较好的方案.最后,综合考虑治理效果和投资情况,提出发射基地电压暂降问题的有效治理方案.     

基于极限学习机方法的短期负荷预测

将极限学习机(ELM)方法引入电力系统短期负荷预测领域。该方法预测能力强,具有计算时间短、计算准确性高、全局搜索等显著特点。在运用ELM算法建立短期负荷预测模型过程中,采用归一化处理输入数据,使用主成分分析法选取计算样本,并由交互验证法确定最优主成分因子数和ELM隐含层节点数。实际算例表明,在于短期负荷预测的预测精度和运算时间方面,ELM方法较传统神经网络方法具有其独特的优势。