基于气象因子的长沙市日最大电力负荷预测对比研究

基于长沙市2018—2020年逐日日最大电力负荷和同期逐日气象要素数据,统计分析了日最大电力负荷的变化规律及节假日/周末效应。用趋势法分离出气象敏感负荷,并将气象敏感负荷与气象要素做相关性分析,最后用支持向量机方法和多元线性回归法对负荷进行模拟预测。结果表明：长沙市日最大电力负荷在一年内有2个峰值,分别出现在夏季和冬季,长沙市日最大电力负荷整体呈现增长趋势。日最大电力负荷的节假日/周末效应不明显。在春季和秋季,气象敏感负荷和气象因子的相关性较差,在夏季和冬季,温度是影响气象负荷最重要的气象因子。支持向量机方法对长沙市日最大电力负荷模拟效果较好,且加入综合气象指数使得模拟结果变好。     

基于机器学习的长沙市空气污染物浓度预报研究

基于2014～2019年长沙市6种空气污染物日均浓度的监测数据、同期的气象数据,利用随机森林重要性评估的方法对影响污染物浓度的预报因子进行筛选,构建了基于随机森林算法和支持向量机算法的2种机器学习预报模型对6种空气污染物浓度分别进行预报。结果表明：各污染物浓度预报结果的均方根误差随着AQI指数的增加而变大;经随机森林变量筛选优化之后2种模型对各种污染物浓度的预报准确率都有所提升,且预报准确率都随着预报时效的增大而降低。整体而言,支持向量机回归模型对长沙市空气污染预报具有更强的泛化能力,误差更小。     

基于RF-Kmeans-LIBSVM的乌鲁木齐市颗粒物浓度预测研究

为了准确预测空气中颗粒物的浓度变化情况,减少空气污染给居民的生产生活带来的危害,该研究提出一种基于 RF-Kmeans-LIBSVM 的大气颗粒物浓度预测模型。首先采用 RF 算法对影响 PM_2.5和 PM₁₀ 浓度的因子进行重要性评估,选择出影响最大的 2 个因子作为聚类属性,然后采用 Kmeans 算法对空气污染监测数据进行聚类,把 PM_2.5 和 PM₁₀序列划分为相似性较高的若干类,最后运用经聚类分析之后的训练样本建立 PM_2.5 和 PM₁₀浓度预测模型。以乌鲁木齐市监测点 2015 年 1 月 1 日～2020 年 12 月 31 日的 PM_2.5 和 PM₁₀ 浓度日均监测数据为例,使用改进方法和传统方法分别进行预测。结果表明：与传统支持向量机相比,改进后的模型的预测准确率明显提升,对于 PM_2.5,误差评价指标 MAE 和RMSE 分别下降 33.1% 和 26.5%;对于 ...     

复杂事件事故树“人-机-环”简易展开模型及应用

为了寻找编制复杂事件事故树时中间事件的展开方式,采用理论分析的方法,剖析事故原因,发现事故的发生均是事故致因理论中"人-机-环"三因素作用导致的。基于此,根据系统分割准则和事故致因理论,研究了一种事故树基本展开型式,提出事故树编制时的"二分法"原则,建立了通用的事故树简易展开模型。利用模型将事故的"人-机-环"三因素分析方法应用于高处坠落这一事件的事故树分析中,确定了高处坠落事故的主要影响因素,编制出包含7个中间事件和11个基本事件的高处坠落事故树。研究表明,模型可有效实现复杂事件事故树的编制及影响因素分析,研究结论将传统的"因素分析"从定性向半定量方向推进了一步。     

专利资讯

专利名称:利用废旧轮胎制取再生胶系统专利申请号:CN201620988982公开号:CN209078969U申请日:2016.08.31公开日:2019.07.09申请人:浙江菱正环保科技有限公司本实用新型属于废旧轮胎、橡胶等处理装置制造技术领域,尤其涉及利用废旧轮胎制取再生胶系统。利用废旧轮胎制取再生胶系统,包括轮胎切圈机、轮胎破碎机、胶块撕碎机、励磁磁选机、胶粒纤维分离器、橡胶磨粉机、气流分选机和脱硫精炼机,废旧轮胎依次通过轮胎切圈机、轮胎破碎机、胶块撕碎机、励磁磁选机、胶粒纤维分离器、废铁回收机、橡胶磨粉机、气流分选机和脱硫精炼机形成再生胶。本实用新型提供了一种生产效率高、效果好的利用废旧轮胎制取再生胶系统。     

低温环境下桥梁用结构钢疲劳寿命估算方法

在现有研究成果的基础上,基于断裂力学理论提出了适用于桥梁结构钢的低温疲劳寿命估算方法。利用室温环境下的疲劳性能参数和低温环境的基本力学性能参数对低温环境下的疲劳极限、疲劳裂纹扩展门槛值等进行预测,建立疲劳裂纹扩展速率模型,应用等效初始裂纹法估算低温环境下桥梁钢的疲劳寿命,并通过塑性区裂纹尺寸修正进行低周疲劳寿命预测。通过算例表明,该方法能够较为准确的预测Q345qD钢试件的拉伸疲劳寿命,从而避免了成本高昂的低温疲劳试验,为钢结构桥梁的低温疲劳分析提供简便而实用的依据。     

基于CEEMDAN与样本熵的高压断路器机械故障诊断

依据高压断路器振动信号特性,提出一种自适应白噪声完整经验模态分解( complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与样本熵相结合的高压断路器故障特征提取方法。首先利用CEEMDAN将分闸振动信号分解成一系列内禀模态函数(intrinsic mode function,IMF),然后利用相关系数法与归一化能量筛选包含信号主要特征信息的前7阶IMF分量,求取其样本熵作为特征量,最后采用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine,SVM)分类器,对断路器不同故障类型进行分类识别。实验结果表明该特征提取方法能准确提取振动信号特征量,输入PSO-SVM诊断高压断路器故障能取得良好的效果。     

防化学品鞋国家标准的研究

防化学品鞋在由各类化学品引起的工伤事故中对于预防足部伤害起到非常重要的作用。文章对国内外防化学品鞋相关标准的国内外情况、技术内容进行了分析与研究,以国外先进标准为依据对我国防化学品鞋标准的技术内容进行规定,以统一产品技术要求,完善足部防护标准体系,保障人身健康安全。     

泉州白濑水利枢纽工程升鱼机进鱼口位置选择研究

水库大坝建设会对鱼类洄游造成阻隔影响,为减少大坝阻隔对鱼类遗传交流的影响,大坝应建设过鱼设施。福建省泉州白濑水利枢纽工程采用升鱼机过鱼设施,而进鱼口位置选择是影响过鱼设施设计成败的关键因素。根据白濑水利枢纽布置特点,从坝下流场、工程条件、过鱼效果等方面进行进鱼口位置比选研究,为类似水库工程过鱼设施进鱼口位置选择提供参考和借鉴。     

基于支持向量机的尾矿库灾害区域预警

尾矿库区域安全预警可以及时掌握区域内尾矿库安全态势的变化,防患未然,为尾矿库安全决策提供基础信息,具有重要的意义.建立一个高度自动化、智能化的区域安全预警系统,将在尾矿库的安全管理体系中发挥积极的作用.在确定尾矿库区域预警指标体系的基础上,本文首先介绍了支持向量机的基本原理,其次介绍了模型样本的生成方法,然后说明了怎样实现模型,最后举出实例. 通过该方法可以确定尾矿库的预警等级,从而为有效预防事故的发生提供了依据.