稀疏编码模型在电力用户异常用电行为探测中的应用研究(英文)

针对电力用户用电异常行为的检测问题,提出一种新颖的使用稀疏编码的模型方法来挖掘用户的原始用电数据。结合字典学习的方法,将用户数据表示成其中部分特征的线性组合的形式,通过各个特征的使用频率来判断异常值,从而分辨出用户用电行为模式和异常行为。通过某城市9038户居民538天的实际用电数据,验证了所提方法的有效性和可行性。

硅铝比对ZSM-5分子筛膜晶体形貌及其脱硫性能的影响

采用二次水热合成法合成ZSM-5分子筛膜,并用Co^(2+)进行改性。考察合成液中SiO_2与Al_2O_3摩尔比(硅铝比,25~250)对ZSM-5分子筛膜晶体形貌的影响。分别采用X线衍射仪(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)对不同硅铝比的ZSM-5分子筛膜进行表征,以噻吩(TP)、苯并噻吩(BT)的模拟汽油测试分子筛膜的脱硫效果。结果表明:随着硅铝比的增大,ZSM-5分子筛膜的颗粒形貌逐渐规整,致密度及完整性越好;但硅铝比较大时,膜颗粒形貌不固定,较致密的分子筛膜无法进行脱硫实验。在硅铝比为100时,ZSM-5分子筛膜颗粒形状趋于规整,晶粒比较均匀,晶粒间互锁生长良好且对噻吩的脱硫率达到45%;TP-BT双组分硫化物脱硫率高于单组分;Co^(2+)改性后的ZSM-5分子筛膜脱除噻吩的效果优于未改性的分子筛膜,脱硫率达到62%。