基于大数据的配电网运行线损异常诊断模型构建

该文针对当前配电网运行线路损耗异常无法甄选异常候选集且诊断不精准的问题,构建配电网运行线损异常诊断模型。采用了一种新的自适应函数,获取最小碰集的线损电量。通过长短时记忆网络方法预处理线损电量数据,获取日线损序列。结合最小二乘支持向量机将序列转变为优化求解问题,通过求解参数构建线损异常诊断模型。计算测试结果与实际结果之间线损误差,确定线损严重程度。由算例仿真结果可知,该模型线损电量统计结果与实际数据存在最大为0.1 MW的误差,说明使用该模型诊断结果精准。     

米糠油脱胶和酸化凹凸棒土脱色工艺研究

采用正交实验研究了米糠毛油脱胶工艺,得到的酸法脱胶工艺最佳条件为磷酸添加量0.3%、脱胶温度70℃、加水量3%、反应时间40 min,此时米糠油脱胶率为87.7%。在此基础上,采用单因素实验考察了酸化凹凸棒土添加量、脱色温度、脱色时间对脱色率的影响。结果表明:在酸化凹凸棒土添加量5%、脱色温度110℃、脱色时间30 min条件下,米糠油脱色率达到96.6%。     

泥石流的危害及防治

分别介绍了泥石流的概念,破坏形式及危害程度,阐述了泥石流的分类与形成因素,对目前我国主要采用的几种泥石流预测方法作了简要说明,并提出了具体的防治措施,以期指导实践,科学有效地预防泥石流灾害。     

A-E方法的多目标车间排产方案精选决策

分析车间排产方案决策阶段企业各部门利益关系,构建基于层次分析和熵理论(A-E)及欧氏范数的多目标车间排产方案决策模型.具体利用AHP法建立车间排产方案层次化的决策体系,采用层次分析法和熵理论(A-E)方法确定各决策因素的权重.在车间排产决策中,利用欧氏范数来描述备选排产方案与理想方案的距离大小作为精选的依据.并结合实例进行数值演算和验证,计算表明该模型能根据生产实际数据帮助决策者快速的从多个车间排产方案中精选,得到令各部门最满意的唯一方案.     

基于优先权改进和块划分的图像修复

目的 针对基于样本块的Criminisi图像修复算法易发生置信项迅速下降趋于零,使优先权计算公式失效,导致修复顺序错乱造成的修复效果失真问题,以及在搜索匹配块时存在的搜索范围过大,效率过低,易出现匹配到不符合视觉效果的纹理块问题,提出一种基于优先权改进和块划分的图像修复算法。方法 首先重新定义优先权中的置信项,用样本块中的棋盘距离替代原计算公式,保证优先权一直发挥作用,从而减少因修复顺序不合理造成的错误匹配;其次根据图像纹理信息将其自适应划分为不同大小的图像块,使待修复样本块只在具有相似特征的图像块区域内搜索匹配。结果 实验结果表明,新定义的优先权,保证了修复算法的正常进行,改善了修复图像的视觉效果;由图像自适应块划分引导匹配过程,可使匹配在更少的候选块中进行,提高了算法速度。将本文方法与3种全局搜索匹配方法和1种局部搜索匹配方法进行修复结果对比分析,本文方法的修复结果视觉完整性较好,而且修复时间小于其中3种算法。结论 通过改进Criminisi算法优先权中的置信项,避免因其趋于零导致的修复顺序错乱造成的错误累积情况的发生;同时通过改进待修复匹配块的搜索范围,对整幅图像进行自适应块划分,使搜索只在相似块中进行,不仅减少了时间,而且提高了匹配的准确性。本文方法对于自然图像中大面积目标物体移除方面有较好的应用,可获得较满意的修复效果。     

气相色谱/质谱联用鉴定胶料中防焦剂CTP的方法

根据防焦剂CTP与促进剂反应生成邻苯二甲酰亚胺的机理,建立气相色谱/质谱联用(GC/MS)鉴定混炼胶和硫化胶中防焦剂CTP的方法,并通过已知配方胶料验证。与红外光谱法鉴定硫化胶中防焦剂CTP相比,GC/MS法鉴定混炼胶和硫化胶中防焦剂CTP灵敏度和准确性较高,操作简单。     

针对电脑信息系统常见的攻击与防范措施

目前,计算机网络中信息系统技术安全问题主要受到网络设备和网络信息的威胁,这两个方面是导致计算机安全隐患的重要因素.网络设备主要是由于电脑系统的漏洞或缺陷造成的,而网络信息则是由于计算机用户人为造成的结果,最严重的就是网络黑客的入侵和攻击,可以直接使电脑陷入瘫痪状态,损害了用户的根本利益.     

C3×6美标槽钢的开发

通过C3×6美标槽钢与国标槽钢的对比分析,找到了C3×6美标槽钢轧制要面临的突出问题,详细论证了应采取的技术策略,介绍了过程中所采取和实施的有效技术措施。在相应工作的基础上,保证了C3×6美标槽钢的成功开发,除了针对遇到的具体问题综合完成了一系列优化设计,还首创了双控制孔型系统技术。     

三层结构P(VDF-HFP)-BNNS复合材料的介电与导热性能

为了综合提升聚合物复合材料的介电、绝缘和导热性能,基于氮化硼纳米片(BNNS)改性聚偏二氟乙烯-六氟丙烯(P(VDF-FHFP)),利用逐层溶液浇注法制备了三层结构的P(VDF-HFP)/P(VDF-HFP)-BNNS/P(VDF-HFP)复合材料,其中上、下层为P(VDF-HFP)薄膜,中间层分别为体积分数为0、1％、3％、5％氮化硼纳米片(BNNS)改性的P(VDF-HFP)-BNNS薄膜,并对复合材料的性能进行分析.结果表明:添加1％BNNS改性的三层聚合物复合材料介电性能较纯P(VDF-HFP)试样和添加1％BNNS改性的单层复合薄膜均有明显提升,在1000 Hz时其介电常数为8.52,介质损耗因数为0.022,并且具有更优异的电击穿性能和导热性能;其电气强度为452.6 MV/m,较纯P(VDF-HFP)试样和添加1％BNNS改性的单层复合薄膜分别提升了17.3％、24.9％;其热扩散率为0.04 mm2/s,较纯P(VDF-HFP)试样和添加1％BNNS改性的单层复合薄膜分别提升了25％、5.3％.     

基于LSTM网络的短期负荷预测

提出一种基于深度学习的LSTM的短期电力负荷预测方法,以减小负载预测模型所需的数据量的维度大小。基于某地电力公司的历史负荷数据,对比LSTM神经网络预测结果与BP神经网络算法预测结果,验证了所提算法的预测精度更高。