短期负荷预测模型及其影响因素

在分析电力负荷曲线特性的基础上，将日负荷分成工作日和非工作日，并着重考虑温度对负荷曲线特性的影响，将BP算法和模拟退火(SA)算法相结合，对某电网的日负荷数据进行实际计算，发现考虑预测日类型和温度等因素后，负荷预测精度有很大提高．     

餐饮废油制生物柴油的排放特性

研究利用餐饮业废油脂制造生物柴油的方法.通过对比实验,研究增压柴油机燃烧餐饮废油制生物柴油和普通柴油对发动机动力性、经济性和排放特性的影响.研究结果表明:对于实验发动机,在油泵最大喷油量保持不变时,直接燃烧餐饮废油制生物柴油对柴油机动力性的影响小于2.5%;无论在全负荷还是部分负荷工况下,燃用餐饮废油均能大幅度降低柴油机的排气烟度、PT、CO和HC排放量,但是会引起NOx的排放量上升.     

基于马尔可夫链和模糊聚类的电力系统短期负荷预测

提出一种马尔可夫链和模糊聚类相结合的预测方法,针对时间序列中出现的各种随机现象,分别建立数学模型.对样本所属状态采用模糊划分,使分类更符合实际情况;利用马尔可夫链对研究对象做状态分析,根据状态转移进行预测.该方法在电力系统负荷预测中使用,提高了算法的全局最优性能.在时间序列呈现较强的随机性时,本算法具有明显的优越性.仿真结果表明,对于各种扰动因素,预测误差可控制在3.5%以内.     

两区域重叠互联电力系统分散LQ最优控制方法的改进

利用系统包含原理的约束类条件和LQ最优控制算法，对两区域重叠互联电力系统提出了以两个单区域子系统为基础的分散控制，并基于稳定度设计策略及遗传算法对该方法加以改进．以两区域重叠互联电力系统19阶线性状态空间模型的负荷频率控制为例，给出了用该方法的设计仿真结果．     

应用级联神经网络预测供热锅炉次日小时热负荷的初步研究

通过对供热锅炉房热负荷的分析，建立了基于两个BP网络的级联神经网络(CNN)。相关性分析表明，可将时间序列负荷数据作纵横向分离，横向相关系列负荷可作为CNN前一BP子网络的输入数据，纵向相关系列负荷可作为CNN后一BP子网络的输入数据。前一BP子网络用于小时负荷的初始预测，其预测结果加入后一BP子网络的输入系列，实现对负荷的精确预测。按照此模型，建立了某一印染厂锅炉房次日小时蒸汽负荷的CNN预测模型。程序运行结果表明该模型在预测时足够准确可靠。     

普碳钢轧制细晶Ⅲ级钢筋的工艺研究

采用控制轧制与控制冷却工艺,在适当调整钢坯化学成分的情况下,利用普碳钢轧制出了直径为6~10 mm的400 MPa细晶粒Ⅲ级钢筋.研究表明,通过复合强化,完全可以实现在不添加微合金元素的情况下,利用普碳钢轧制出满足GB1499-98的Ⅲ级钢筋.利用该工艺已在国内某厂成功轧制Ⅲ级钢筋3 100余吨.     

城市土壤的生态服务功能演变与城市生态环境保护

城市化是急剧的土地利用变化过程。在城市化过程中，土壤的服务功能经历明显的转变，即从维系植物生长的功能为主转变为滞留、转化和净化污染的功能为主，因此，城市土壤在城市生态系统中承担着重要的生态服务功能并起着保护城市环境的作用。城市土壤在功能转变的过程中，土壤质量也发生重要的转变，这些变化包括物理的、化学的和生物学的等方面。巨大的人为影响致使城市土壤的退化比较明显。物理退化方面主要体现在由于压实导致容重增加、水分入渗速率降低，从而使降雨时地表径流系数增加、非点源污染负荷升高，对城市水体污染产生明显的影响；化学退化方面主要体现在土壤中的有机和无机污染物含量显著增加，这一方面使土壤对生物健康直接影响的可能性增加，另一方面使土壤的吸附容量接近饱和丽导致污染物的移动性提高，从而具有较高的释放潜力。城市生态系统中物质循环过程不闭合的特点，决定了城市土壤是养分和污染物末端固定者，因而城市土壤是一个人为的某些元素的地球化学“垒”(barrier)。建设健康的城市生态环境需要闭合开放状态的物质循环链条，这必然需要科学的城市土壤管理策略。     

基于季节调整和BP神经网络的月度负荷预测

月度电力负荷序列中离群值及节假日因素会影响月度负荷预测的准确性.为此,提出了基于季节调整方法和BP神经网络的月度电力负荷组合预测模型.首先,利用季节调整方法对原始负荷序列进行预处理,消除离群值和春节假日的影响;然后用BP神经网络对回归残差序列建模预测得到预测结果或对季节调整后序列和季节成分序列分别建模预测,并对分量预测结果重构后得到最终预测结果的方法.通过实例对预测效果进行检验,结果表明提出的预测方法的预测表现要优于BP神经网络,SARIMA,支持向量机等模型,可以获得更高的预测精度.     

机组突增负荷缺陷分析与处理

水电站调节系统故障,机组不能够正常稳定地发电,影响机组的安全运行,也影响了电站的经济效益。水电站调节系统工作环境差,连续工作时间长,许多部件需要长期稳定工作极易发生故障。实践表明,调节系统现场故障往往是电气、机械、液压问题交错重叠,外部和内部因素共同作用的结果。该文针对成屏一级水电站1#机组发生突增负荷不明原因的故障,从电气、机械、液压三方面出发,介绍了发生故障的过程及处理方法,并探讨和分析了故障的原因,提出了防范建议。     

基于数值积分与功率损耗测试的冷轧电机功率模型

为提高冷轧电机功率的计算精度,提出了一种新型的电机功率在线计算模型,模型中将电机功率分为轧制功率和机械功率损耗.其中,轧制功率采用基于简易有限元的数值积分方法计算获得,而电机机械功率损耗采用实验测试回归方法获得.基于本文设计的测试方案和模型结构,通过对某1 450 mm五机架冷连轧机组的现场测试,回归得到了功率损耗模型中的系数,并将其应用到了该机组中.现场实际应用表明该电机功率模型的计算偏差可控制在±5%以内,证明该模型具有较高的计算精度,符合现场控制要求,具有广泛的应用前景.