简介：绕组温升是安全标准中的一项重要指标.因导体电阻随温度变化呈现某一规律,所以,测试出断电瞬时的电阻值就可推算出绕组温升.由于绕组断开电源后,温度逐渐下降,所以测得的电阻值并不是绕组断电瞬时的电阻值,我们可以通过短时间间隔读取的电阻测量值,利用作图法和回归分析法来确定断电瞬时的电阻值,从而推算出绕组温升.

简介：目的：初步判断了风柜斗草中主要化学成分的类型。方法：采用中药化学成分系统预试验等方法，对风柜斗草的水提取液、乙醇提取液及石油醚提取液进行分析研究，通过沉淀反应、颜色反应及薄层色谱法进行分析鉴别。结果：风柜斗草含有多糖类、氨基酸类、酚类、黄酮类、有机酸以及甾体皂苷等成分。结论：通过对风柜斗草化学成分分析，将为进一步确定其活性部位，开发利用风柜斗草提供实验依据。

简介：针对传统窃电检测算法辨识度低、数据处理复杂度高以及不能为现场排查提供准确依据的问题,在深入分析窃电原理和窃电手段的基础上,提出一种用于疑似窃电判别的离群点算法优化模型,该模型结合电量波动率和改进的基于距离的离群点挖掘算法完成窃电用户辨识.最后利用实际采集的数据,通过MATLAB计算分析验证表明,该模型不仅提高了窃电嫌疑点挖掘的准确度,还在很大程度上提高了反窃电工作的效率.

简介：短期光伏发电功率预测对维护电网安全稳定和协调资源利用具有重要意义,针对现有的神经网络法、小波分析法等单一预测模型预测精度提升有限的问题,引入集成学习的思想和方法,提出一种基于Stacking算法改进支持向量机（SVM）的短期光伏发电预测方法.该方法先使用多个不同的初级SVM对预测样本进行一次预测得到多个预测输出;然后对训练集进行聚类,使用与预测样本同类别的训练样本训练次级SVM;最后使用次级SVM对多个预测输出进行结合得到最终预测结果.经光伏发电系统的实际运行数据实验,结果表明本文提出的方法相较于单一预测模型精度有了明显提升.

简介：本文采用油浴加热柠檬酸一步法合成碳量子点,用HRTEM透射电镜和FTIR红外光谱对其形貌和结构进行表征。研究该碳量子点的荧光性质,初步探讨了其发光的可能机理。实验结果表明,该方法合成的碳量子点粒径大小为3-5nm,在360nm处有一个很强的紫外吸收峰,最大激发波长和发射波长分别为365nm和460nm,其光学稳定性良好,在pH5.0-7.0范围内,碳量子点的荧光强度随pH的变化比较敏感。