基于自适应模糊时间序列法的光伏发电短期功率预测

针对并网光伏发电系统功率预测问题,提出一种基于自适应模糊时间序列法的并网光伏发电短期功率预测模型.根据光伏发电系统的历史发电数据,进行自适应算法处理,使数据结构与预测模型相适应,确定聚类数目、划分论域并定义论域区间.通过对历史数据进行模糊化处理,确定各模糊关系组,再计算各类模糊关系组的权重向量.按照模糊时间序列的方法进行光伏发电功率预测,并去模糊化得到实际预测结果.结果表明,对比时间序列预测法ARIMA模型,本文预测模型结果误差由13.66%减小到11.34%,并且在处理突变数据上有较大改进.     

1997—2007年中国能源强度变化的因素分解

为了有效降低中国能源强度、提高节能减排效果,采用42部门全行业增加值和主要高耗能产品能耗数据,利用因素分解分析方法,研究了部门能源强度(分为单位产品能耗和其他因素)、产业结构和生活用能以及42个产业部门各自对能源强度变化的影响。结果表明:部门能源强度和单位国内生产总值的生活用能对中国能源强度的下降起到了关键作用,而产业结构变化提高了中国能源强度;高耗能行业是影响单位GDP能耗的主要部门。因此要实现2020年碳排放强度目标,不仅要努力降低部门能源强度,还要大力调整产业结构和能源结构。     

篮球规则演变的动因和手段分析

本文通过网络、文献等途径收集整理了篮球运动规则演变过程中修改、增补的45条主要规则的原始条文，并对这45条规则修改的动因和手段展开了细致统计和分析，得出篮球规则修改的动因有提高比赛的难度和精确度、提高比赛的速度和节奏等共五项，修改的手段有时间、空间等共五项。旨在为我们以后全面的认识和更好开展篮球竞赛提供帮助和参考。     

1OkV及以下电力电缆穿管施工浅析

在城市配电网中，10kV及以下的电力电缆的使用范围越来越广，对电缆施工中的穿管施工质量也提出了更高要求。在土建工程电力设备的施工时，需要根据具体的施工图纸进行操作，因此要制定切实可行的操作方案，必须要对穿管电力没备的施下方案进行分析，以确保电力穿管没备的施工质量。以10kV电力电缆的穿管施工为例，介绍和分析了简化一次系统接线，一次主要没备的选型及布置，以及二次设备的选择及技术要求。     

高校科研活动中的知识产权管理

随着我国法律制度的不断健全,人们的知识产权保护意识也在逐渐提高,高校知识产权管理成为科研管理的重要组成部分。高校知识产权现状不容乐观,亟须提高知识产权保护意识,健全激励机制,建立管理体系,完善管理制度。     

高职院校网络在线考试系统的应用现状分析

针对高职院校网络在线考试系统的建设问题进行了探讨和分析,指出,随着网络技术在教学中的不断应用和普及,改变传统的考试模式,探索网络在线考试系统的应用,是一种趋势。对在线考试系统可实现的功能指标和创新之处作了具体阐述,并提出了完善系统的措施。     

教学中培养学生合作学习

"倡导学生自主、合作、探究的学习方式,有利于学生在感兴趣的自主活动中全面提高语文素养,是培养学生主动探究、团结合作、勇于创新精神的重要途径。"因此,在语文教学中注重小组合作学习,是渗透新课程理念教学的重要环节。小组合作学习在各级学校教育中得到广泛的应用。它旨在给学生创设一种和谐、宽松的课堂氛。减少学生的心理压力;给学生提供自主学习的时间和空间,充分发挥学生的自主思维优势。实施小组合作学习,对于增加学生交往、改善师生关系、提高教学质量、促进品质发展可起到积极作用。     

鄂尔多斯盆地宜川地区煤储层孔隙特征及其分形规律研究

利用Quadrasorb SI自动低温氮吸附仪测试了宜川地区煤储层孔隙特征。实验表明:该区煤储层孔隙类型以微孔为主,且微孔大多为一端封闭的不透气性II类孔,小孔主要以开放型I类孔和"墨水瓶"型孔为主。同时,根据低温氮吸附实验数据,分析了宜川地区煤储层孔隙的分形维数与吸附参数之间的关系。结果表明:分维数D与VL和PL具有一定的相关性,即分维数D与VL和PL在一定程度上呈现正相关关系。宜川地区是深煤层煤层气的重要勘探区,本次研究将对该区煤层气的勘探开发具有重要意义。     

湘西北下志留统龙马溪组页岩气成藏条件及勘探潜力分析

对湘西北地区下志留统龙马溪组进行野外地质勘查和样品采集,并进行相关实验分析。研究认为:龙马溪组黑色页岩厚度大,最厚可达150 m;有机碳含量高,平均1.02%;Ro值处于1.06%~4.28%之间,热演化程度高;页岩中微孔隙和微裂缝较发育,为页岩气提供了足够的储集空间。等温吸附实验也表明,龙马溪组页岩具有较强的气体吸附能力,平均1.58 m3/t。因此,湘西北地区下志留统龙马溪组具有形成页岩气藏的良好潜力。根据研究区页岩厚度、有机碳含量、成熟度分布特征以及储层物性等方面的综合分析,认为桑植东北部、龙山—永顺一带为页岩气勘探有利区。     

果蝇优化算法研究综述

果蝇优化算法(FOA)是一种新兴的群体智能算法,其思想来源于果蝇群体觅食行为。为进一步推广应用FOA并为深入研究该算法提供相关资料,在分析FOA基本原理和优缺点的基础上,从FOA各种改进技术及其应用等方面进行深入调查,论述了该算法的改进策略,并阐述了FOA在复杂函数优化、参数优化和组合优化等方面的应用。最后对FOA发展趋势做出展望。