桩基础与筏板基础在软土地区住宅小区房建中的适用性分析

软土地区的住宅小区建设由于地质条件特殊对地基处理技术提出了严格要求,桩基础与筏板基础作为常见的两种地基处理方法,其选择和应用直接关系到建筑物的安全性、耐久性和经济性,文中通过对桩基础与筏板基础在软土地区的技术特点、施工难度、成本分析及实际应用效果进行综合比较,系统分析两者在不同工况下的优势和局限性,研究表明科学合理地选择适宜的地基处理方案对提高住宅小区建设质量和降低工程成本具有重要意义,为工程实践提供了有力的理论依据和参考。

新型材料在土木工程中的性能评价与应用研究

新型材料在土木工程领域的应用日益广泛,为充分发挥其优势,提升土木工程的质量和性能,亟需对新型材料开展系统的性能评价和应用研究。本文首先介绍土木工程中几种常用的新型材料,包括高性能混凝土、纤维增强复合材料和新型防水材料等,分析它们的性能特点和应用优势。重点探讨了新型材料的性能评价方法,涵盖力学性能测试、耐久性能测试和环境性能测试等,并提供相关测试数据和分析结果。应用研究方面,本文结合实际工程案例,论述新型材料在建筑结构、道路桥梁、防水防腐等方面的应用,展示了新型材料带来的性能提升和经济效益,并指出了新型材料应用过程中面临的问题和挑战,提出了相应的对策建议。

基于BP神经网络的电力短期负荷模拟研究

电力负荷日常运行过程中存在随机性和不确定性,对短时负荷难以实现精准预测。为此,以BP神经网络为基础,建立网络模型进行电网短时负荷预测。由于BP算法收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,引入遗传算法对网络结构的学习连接权重和阈值进行训练优化,根据适应度来选取候选解,再进行交叉、变异操作,加快网络的收敛速度,获得全局的可行解。将改进的模型应用于实际电网短时负荷预测中,结果表明改进的模型负荷预测平均误差为0.32%,最大相对误差为3.26%,平均学习次数5000~6000次之间,短时负荷的预测可靠性和准确性、运算效率大大提高,满足电力负荷预测要求。

基于电力负荷历史数据挖掘的负荷预测算法研究

针对电力负荷历史数据中异常数据点影响电力负荷预测精度的缺陷,研究基于电力负荷历史数据挖掘的负荷预测算法。选取K-means聚类算法挖掘电力负荷历史数据的属性特征量,检测其中所包含的异常数据点,选取灰色系统理论中的GM(1,1)模型修正电力负荷历史数据中的异常数据,利用完成修正的电力负荷历史数据建立训练集以及预测集,将训练集样本输入支持向量机中,利用支持向量机所具有的非线性映射能力映射样本至高维空间内,获取支持向量机最优阈值,将预测集输入具有最优阈值的支持向量机中,获取精准的电力负荷预测结果。所研究算法可实现长期、短期、超短期电力负荷的预测,且预测的精准性及速度较为优越。

电力系统二次设备缺陷数据挖掘与分析方法研究

为了准确挖掘与分析电力系统二次设备缺陷数据,判断电网二次设备运行状态,提出基于缺陷数据挖掘的电力系统二次设备缺陷分析方法。基于层次聚类算法,获取电力系统二次设备缺陷数据挖掘,以原子聚类、原子簇合并、基于层次聚类算法的缺陷数据识别三步骤,将缺陷数据设成基于XGBoost的二次设备缺陷分类模型的输入数据,设置缺陷特征指标集、缺陷级别标签后,有效挖掘电力系统二次设备缺陷数据,然后通过XGBoost模型,实现二次设备缺陷级别识别。研究结果表明,所提方法对二次设备缺陷数据的挖掘结果和实际缺陷数据样本数一致,对二次设备缺陷级别识别后,识别结果的准确率、召回率、F1值均高达0.99,且识别耗时低于400 ms,具备使用价值。

供电调度中心的可视化平台开发与应用

针对供电服务指挥平台设备种类多,数据量大,线路设备缺乏直观、形象化管理现状,引入可视化平台,建立集供电设备图形处理、运行指挥以及对故障进行应急处理等功能于一体的供电服务指挥平台。系统前端采用Qt开发框架,数据库采用MySQL8.0,图形开发采用OpenGL。系统利用C#实现数据服务接口连接以及主要功能模块开发,包括监测设备运营,设计供电预案以及负荷调度指挥,实现对主配网运行监控、预警、调度以及紧急状态下的服务响应和现场抢修功能。该系统能有效提高供电企业电网管理监控水平和故障处理能力,满足客户服务管理的可视化和流程化需求,提升供电企业对资源的利用率,为电网人员提高管理水平提供支持。

溶剂体系酶催化酸解反应合成富含共轭亚油酸油脂的研究

研究了溶剂体系中脂肪酶催化共轭亚油酸(CLA)与油脂酸解反应制备富含共轭亚油酸油脂的影响因素考察了温度、底物配比、酶量、体系水分、无机盐等因素对酯交换反应的影响结果表明,适宜的工艺条件是:水含量0.5％, 底物配比2:1,温度50℃,酶量200U/g油脂,在上述条件下反应12h,花生油中共轭亚油酸含量可达18％左右研究了溶剂体系中脂肪酶对共轭亚油酸异构体的底物选择性,结果表明,脂肪酶催化10,12-十八碳二烯酸酸解反应优于9。