基于数据挖掘技术的电能质量在线监测系统设计研究

为了解决传统监测体系数据存储及数据处理分析能力不足的问题,设计了基于数据挖掘的数字化电能质量监测系统,采用Mongo DB+Redis构建大数据存储模型,采用MapReduce机制构建数据挖掘算法,来计算电能质量各项指标,最终实现监测数据展示、评估、预警、预测等应用功能。这个系统为解决大数据量级电能质量监测提供有效解决方案。

基于BSMOTE和CatBoost的“散乱污”企业研判方法

“散乱污”用户一直以来是环保监管的难点。针对利用电力数据精准识别“散乱污”的问题,文章提出一种基于BSMOTE和CatBoost的“散乱污”企业研判策略。首先,基于数据中台的客户档案和用电数据,通过特征工程构造多维特征,并筛选“散乱污”用户关键特征;其次,采用基于BSMOTE算法的自适应抽样方法进行样本平衡处理;最后,通过CatBoost算法开展福建省内疑似“散乱污”企业分析,算例结果验证了所提方法的可行性和有效性。

一种台区变表隶属判别方法及其应用

为解决台区存在的变压器-表计隶属关系错误引起的问题,文章在利用停上电时间变表隶属分析法、分布式有序压缩组合通信技术和多维相关性混淆区研判法的基础上,提出一种准确率高、安全快速、无需人工介入的台区变表隶属智能判别方法。基于该方法开发的台区隶属智能判别系统在福州地区试运行,其应用效果表明,该方法可有效提升变表隶属关系的准确率和梳理效率。

斜齿轮副结构参数灵敏度分析

以机械传动系统中的斜齿轮啮合为研究对象,在考虑时变刚度、齿侧间隙和啮合误差的情况下,建立了十自由度斜齿轮非线性振动数学模型。以斜齿轮结构参数作为灵敏度分析参数,采用数值分析方法分别研究了斜齿轮系统振动加速度均方根值对齿轮质量、支撑刚度和支撑阻尼的灵敏度。结果表明:主、被动轮横向(y向)振动对各参数敏感度较低,横向振动(x向)与被动轮扭转振动对质量参数、刚度参数、阻尼参数较为敏感,被动轮扭转振动受到阻尼的影响很大,灵敏度在扭转振动固有频率处变化较大。

鞘氨醇单胞菌与枯草芽孢杆菌对油品降解条件的优化

石油烃污染持续时间长、去除难度大,如何优化石油成分的降解条件,有效去除石油烃污染日益受到国内外重视。鞘氨醇单胞菌的细胞外膜中不含脂多糖,但是却含有一种鞘糖脂,它所形成的疏水表面更有利于细胞摄取胞外物质。本实验选择易被微生物所降解的柴油作为碳源,设计实验对多噬香鞘氨醇单胞菌降解柴油的温度、振荡器转速、pH、石油污染物浓度、投菌量、表面活性剂等条件进行优化。实验结果显示,多噬香鞘氨醇单胞菌在柴油浓度0.1 g/L,35℃,pH=7.2,转速为220 r/min^(-1)时降解效果较好。实验还针对枯草芽孢杆菌能分泌表面活性剂的特点,分析鞘氨醇单胞菌与枯草芽孢杆菌共同降解的可行性,包括以生物炭为载体来防止细菌的相互干扰,以期在后续实验中提高降解效率。

鞘氨醇单胞菌的特征特性及对石油成分降解作用的分析预测

石油在我国经济社会发展中具有重要作用,但目前我国尚缺乏微生物对油品污染的研究。鞘氨醇单胞菌属(Sphingomonas)中的多个种因降解多环芳烃的能力而日益受到关注。本研究通过实验证明了鞘氨醇单胞菌对多环芳烃菲较强的降解能力,并通过UniProt数据库对鞘氨醇单胞菌是否存在一般烷烃降解酶类进行检索。同时,重点了解多噬香鞘氨醇单胞菌与邻苯二酚-2,3-双加氧酶的基本特性,运用生物信息学方法预测分析其氨基酸理化性质、同源性、蛋白质二级和三级结构以及KEGG通路等。结果表明,矢野氏鞘氨醇单胞菌等鞘氨醇单胞菌属细菌可能具有降解甲烷及多碳烷烃的能力。由于与多噬香鞘氨醇单胞菌邻苯二酚-2,3-双加氧酶基因同源性较高,矢野氏鞘氨醇单胞菌很可能同样具有多环芳烃降解能力,分析结果将通过试验进一步验证,并为后续研究做好准备。