IWOS系统在配网故障处理中的应用

随着我国经济社会的不断发展,全社会用电量不断上升,对电网的可靠性、安全性和电能质量也提出越来越高的要求。由于历史原因,配网建设欠账较多,总体基础薄弱,发展落后于主网,区域、城乡之间发展不均衡,水平差异大,存在明显短板。随着电动汽车、分布式电源、微电网、储能装置的快速发展,对配电网的安全性、经济性、互动性、适应性提出越来越高的要求。在国家电网公司建设“大运行”体系、推进地调县调一体化进程背景下,建设安全智能的配网自动化系统成为当务之急,但现有配网线路大多存在着技术、设备落后等问题,自动化水平不高,难以直接建成大规模的配网自动化系统。     

养殖密度对硝化型生物絮团系统中凡纳滨对虾生长和水质的影响

利用硝化型生物絮团系统进行凡纳滨对虾的养殖,并通过设置不同的养殖密度探究不同养殖密度下硝化型生物絮团系统对凡纳滨对虾生长性能和水质情况的影响。实验选择同一批标粗到一定规格的健康凡纳滨对虾[体长(4.80±0.25) cm,体质量(0.98±0.16)g],分成5个密度梯度组放养到养殖池中,进行为期45 d的养殖。结果表明:80～610尾/m~3范围内,硝化型生物絮团系统对非离子氨和亚硝酸盐氮可以控制在警戒浓度(0.2 mg/L)附近波动,为凡纳滨对虾健康生长提供了良好的环境,保证养殖存活率,另外该系统下适当的排污可以避免高密度养殖下硝酸盐氮积累太快;80～610尾/m~3时存活率随密度升高而下降,但产量随密度升高而增加。     

基于嵌入式和图像处理技术的精准自动施药平台研究

介绍了精准自动施药平台的结构及HSI颜色模型,并利用直方图均衡化处理、中值滤波和迭代阈值算法等图像处理技术,实现了杂草目标和背景的分离,从软硬件两方面设计了精准自动施药平台嵌入式控制系统。测试结果表明:精准自动施药平台准确率达到了91.5%以上,说明该平台具有很高的喷药精度和稳定性,能够满足对果园除草喷药的要求。     

2017年8月3—4日岫岩县特大暴雨雷达回波分析

利用常规MICAPS资料和多普勒雷达资料,对2017年8月3—4日辽宁省岫岩县特大暴雨过程的天气环境背景及雷达回波特征进行分析。结果表明,此次降水过程特点为影响范围广、降水强度强、持续时间长;天气形势为高空东北冷涡提供冷空气输送,西太平洋副高及台风"海棠"带来源源不断的水汽;中尺度系统为高空急流、低空西南急流水汽输送,低层有明显的切变线系统辐合形势,地面有辐合线存在,同时岫岩县山区地形明显,更加有利于辐合抬升及水汽堆积;大连、丹东地区700 hPa以下有比较深厚的湿层,850 hPa风速最大可达22 m/s,比湿最大可达22 g/kg,辽宁省南部地区的水汽条件较好。K指数大于35℃,沙氏指数(SI)和抬升指数(LI)小于0℃,层结不稳定。CAPE值均大于1 000 J/kg,不稳定能量不断堆积;岫岩此次降水过程主要降水时段分为3个阶段,此次降水过程的雷达回波为明显的"列车效应",并具有后向传播及低质心暖性降水的特征。     

光肩星天牛的成虫监测和适期防治分析

以光肩星天牛的发生规律和危害特征为基础,应用引诱剂对其成虫进行动态监测,根据监测数据并结合其生活习性确定防治适期和防治方法,为光肩星天牛的监测和防治提供参考。     

山东省桃树重要害虫的监测与防控

桃树是山东省栽培的第二大水果,常年受到不同害虫危害。介绍了当前山东省危害桃树较重的6种害虫,桃蚜、山楂叶螨、梨小食心虫、桃蛀螟、桃潜叶蛾、桃红颈天牛的发生特点、虫情监测方法、关键防治时期和安全防控技术。     

建立数据质量管理系统来管理种猪生长性能自动测定设备的测定数据

性能测定是所有育种工作的前提和基础,自动测定设备的测定又是比较精确的测定工作,但人们囿于对集成化测定设备的理解,误认为从中获取的数据可以直接拿来分析,用分析后的结论进行育种或生产指导。因为自动测定设备的工作环境(猪舍)相对比较复杂、工作对象(猪)又非常活跃,它的测定工作就会受到较多因素的影响。不同的影响因素对测定数据的影响程度是不一样的。该文中从借鉴工业数据质量管理的思路,通过实践逐步在现场建立"种猪生长性能自动测定设备数据质量管理系统",以期获得符合猪只真实行为的真实性能水平数据,以便能进一步增加使用这些数据的可靠性。     

供配电设计中电力监控系统的作用分析

任何行业的发展,都不仅仅是行业本身的进步,更是推动社会经济发展的重要支撑力。供电行业,为大众生活提供电力资源,维护生产生活运转。但是随着企业的用电量逐渐增加,由于监管不到位,难免造成浪费现象,进而造成不必要的成本增长。所以要在具体的工作中,对当前的电力监控系统加以综合的考量与全面的分析,才能更好地维护行业的发展与进步,确保供配电设计符合社会发展的需求。     

基于图像边缘检测技术的采摘机器人视觉系统设计

采摘机器人作业环境复杂,视觉系统往往不能准确对待采摘的果树或者果实进行准确的定位。为了提高采摘机器人视觉系统的定位精度,引入了图像边缘检测技术,通过提取待采摘果树或者果实的边缘,计算果实的位置坐标,为采摘机器人的自主行走定位和采摘作业提供可靠数据支持。为了验证方案的可行性,以待采摘果树的特征边缘提取为例,对系统的果树边缘提取的可行性及定位准确性进行了实验。实验结果表明:采用基于图像边缘检测技术的采摘机器人视觉系统可以成功地对果树进行定位,并输出果树的位置坐标,将位置坐标和实测位置坐标进行对比发现,其结果基本吻合,具有较高的定位精度。