互联系统结构保留的频率慢动态仿真分析

大规模互联电力系统(LIPS)在长期动态中由于频率和电压的慢动态可能引发生存性危机,最终造成一些大停电事故.为此,作为LIPS慢动态频率控制器设计的第一步,文中对LIPS结构保留的频率慢动态进行了建模和仿真.在以区域惯量中心频率为区域均一频率的假设下,建立了LIPS结构保留的频率慢动态模型,并提出了时域仿真计算方法.将该方法应用于双区域4机系统和IEEE 30节点3区域系统,并在4机系统上与暂态稳定程序作比较,结果均表明相应模型和方法是可行和有效的.     

壳聚糖改性纸色谱法分离金属离子的研究

采用壳聚糖醋酸溶液为固定相的纸色谱法分离重金属离子,探讨了壳聚糖溶液浓度和醋酸溶液浓度对分离效果的影响,用正交法试验建立了分离Fe1+,Co2+,Ni2+,Cu2+离子的最佳固定相的配比方案.该方案分离效果及重现性好,斑点集中、清晰.     

基于留数分析的模式发现算法的改进及其应用

文中提出了一种改进的知识发现算法. 针对基于留数分析和递归切割的模式发现算法的不足,在样本空间分割时,考虑到不同属性对知识发现的不同贡献,采取不同的离散化标准;在模式判别准则方面,改良后的算法随切割后产生的子空间数量动态调整模式判别准则. 在人造数据集和电力系统安全稳定评估中的应用结果验证了算法改进思路的合理性与有效性. 与原算法相比,改良后算法的知识发现效率更高、应用范围更广.     

基于Adaboost首帧检测的时空上下文人脸跟踪算法

针对时空上下文算法首帧需进行手动框选及选择偏差带来后续跟踪干扰的不足, 提出利用Adaboost算法进行首帧检测, 引入Kalman预测机制辅助时空上下文算法进行跟踪.当出现遮挡、 抖动等问题时, 保证跟踪稳定地进行, 提高算法鲁棒性. 在Shelter1等3组公共数据集上进行对比实验的结果表明, 该算法能实现首帧自动检测功能, 后续跟踪算法的鲁棒性及跟踪效果也得到明显提升.     

汉滩病毒VLP的构建及其生物学特性的研究

汉滩病毒是一种单负链RNA病毒,在我国主要引起以发热、出血、急性肾功能损害和免疫功能紊乱为主要特征的肾综合征出血热(HFRS),临床治疗尚无特效治疗药物,主要依靠灭活疫苗进行预防,但其诱导机体产生病毒中和抗体滴度较低,诱导细胞免疫反应能力差。病毒样颗粒(virus like particles,VLP)具有病毒天然蛋白成分和构象,但不含病毒核酸,是理想的候选疫苗。将表达汉滩病毒包膜糖蛋白Gn和Gc的M片段与含有表达汉滩病毒核蛋白的S片段的载体在哺乳动物细胞中共表达,包装出汉滩病毒VLP,对包装出的VLP进行初步纯化和生物学特性的鉴定。     

一种具有不完全信息的多指标决策方法

针对指标权重信息和指标值信息都是不完全情形的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法.首先对具有不完全信息的多指标决策问题进行了数学描述;然后给出了求解具有不完全信息的多指标决策问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解二次规划模型,得到指标权重和指标值,进而可计算出方案的评价值,相应地可得到所有方案的排序结果.最后通过给出一个算例说明了本文提出方法的实用性.     

一种指标权重信息不完全的多指标决策方法

针对指标权重信息不完全的多指标决策问题,提出了一种逼近于理想解的决策分析方法。首先,对指标权重信息不完全的多指标决策问题进行了描述;然后,依据传统的TOPSIS方法的基本思路,给出了解决指标权重信息不完全的多指标决策问题的方法的计算步骤,其核心是通过构建并求解二次规划模型,得到每个方案与正、负理想解间的距离,进而通过计算出相对接近度,即可得到所有方案的排序结果。最后,给出了一个算例。     

基于视频捕捉技术的密立根油滴实验改进

以VB为主要工具，利用视频采集卡，配合调用API函数等对密立根油滴实验进行了改进，实现了对油滴实验的计算机视频采集与动态图像捕捉，从而可以更好地对油滴进行观察和分析，并且能够通过计算机自动测量油滴运动时间。通过改进，不但节省了实验时间，而且提高了实验精度，为数据处理提供了可靠的数据。     

极限环解析解确定平衡点吸引域的研究

提出利用系统状态变量两两之间所有极限环的交集,确定高维系统在亚临界霍普夫分岔点附近平衡点吸引域的方法。首先利用改进中心流形降维的方法,对高维微分方程组在亚临界霍普夫分岔点进行降维,得到可进行极限环计算的形式;利用I.Bendxison定理推导极限环存在必要条件的解析表达式,为摄动增量法提供计算初值;然后利用摄动增量和谐波平衡法求取低维系统状态变量在分岔点附近不稳定极限环的近似解析解,用原变量替换近似解析解中的变量得到原系统变量的极限环;最后,将某一变量与其它所有变量形成的不稳定极限环投影到二维平面上取其交集,交集的边界即为该变量的稳定边界。该方法能够精确有效的分析算例中参数大幅变化下亚临界霍普夫点附近平衡点吸引域。     

基于PSO-FCM算法的同调发电机识别

针对同调动态等值法中的同调发电机分群问题,提出了基于粒子群优化(PSO)的模糊c均值聚类(FCM)算法来识别同调发电机.该算法将聚类中心数作为粒子进行编码,利用粒子群优化的并行性和全局搜索能力,通过不断更新粒子的速度和位置实现寻优,克服了模糊c均值聚类对初值的依赖和易陷入局部极值的缺点.文中还构造了聚类有效性函数来进行聚类效果的评价.IEEE10机39节点系统仿真表明,该算法具有快速、准确、简单、易实现的特点,有效解决了同调发电机的识别问题,可用于电力系统不同运行方式下同调发电机的分群.