电力需求侧响应基线负荷计算实例分析研究

电力需求侧响应计算有效响应负荷时需要先进行基线负荷计算，基线负荷计算方法较多，需要针对不同场景、不同用户使用最合适的方法。以某用户电力需求侧响应和其实际负荷数据为例，采用均值法、加权平均法、聚类分析法、卷积神经网络等方法对基线负荷进行计算，并对比分析各方法的误差情况，明确各方法的特点及使用场景，得到案例最终计算结论，可为进行电力需求侧响应分析、基线负荷计算提供有效参考。     

奶牛泌乳曲线参数最小二乘均值的估计

利用Ｗｏｏｄ模型，按照总群、产犊胎次、产犊年份和不同牧场四种取样方法对黑白花奶牛泌乳曲线参数进行估计，并且进而估计不同取样角度下曲线参数的最小二乘均值的结果表明，按胎次、年份和牧场取样提高了样本的同质性和估计结果的准确性。通过方差分析剔除胎次、产犊年份、牧场及公牛的影响所获得的总群泌乳曲线参数呈现出最低的标准误。     

陕西省公众环境关心现状及其影响因子研究

基于2013-2014年在陕西省调查的环境关心数据,通过R语言和SPSS21分别利用K-Means聚类分析和均值分析(包括独立样本t检验和单因子方差分析)研究了公众的环境关心现状及其影响因子。数据分析表明:(1)按环境关心态度,公众可以分为环境中心主义者和持中立态度的协调论者,环境中心主义者约占65%,协调论者约站35%,陕西省大体上以关心环境的人群居多;(2)陕北高原区、关中平原区和陕南山地区的环境关心程度不存在统计上的显著差异(p>0.05);(3)男性与女性之间在环境关心态度上不存在统计上的显著差异(p>0.05);(4)年龄、受教育水平、职业和经济收入分别对环境关心产生统计上的显著影响(p<0.05),其中职业和经济收入可能通过受教育水平对环境关心产生影响。     

基于DEM和均值变点法的措勤县地形起伏度分析

地形起伏度能够反映特定区域的地势起伏特征，采用均值变点法可以有效确定地形起伏度的最佳分析窗口。利用措勤县ASTER GDEM 30 m分辨率高程数据，在GIS平台支持下，通过Python编程，采用邻域分析法在不同窗口大小下提取地形起伏度，运用均值变点法确定措勤县最佳分析窗口。研究表明：(1)措勤县最佳分析窗口为27×27的矩形单元，分析窗口面积为0.656 1 km²。(2)措勤县地形起伏度范围为0～688 m,将其分为5类，起伏度值为70～200 m的丘陵地形和200～500 m的小起伏山地地形为措勤县主要地形，占比分别为37.62%和33.24%;起伏度值为30～70 m的台地地形和0～30 m的小起伏平地地形，占比分别为16.22%和12.57%;地形起伏度值为500 m以上的中起伏山地地形面积最小，占比为0.35%。     

木奶果嫁接苗分级标准初探

采用K-均值聚类分析方法, 对木奶果嫁接苗分级标准进行了初步探讨。以株高和茎粗作为该水果嫁接苗分级的质量指标, 得出了以下分级标准：Ⅰ级苗：H≥67cm，D≥1.26 cm；Ⅱ级苗：67 cm＞H≥59 cm，1.26 cm＞D≥1.11 cm；Ⅲ级苗：59 cm＞H≥52cm，1.11cm＞D≥0.89cm。     

基于EST-SSR和种子特征的苇状羊茅遗传分析

苇状羊茅(Festuca arundinacea)是重要的冷季型草坪草和牧草,被广泛用于牧草生产、草坪绿化、生态修复等方面。本研究收集了36份不同来源苇状羊茅种质材料,利用表达序列标签-简单序列重复(EST-SSR)引物对材料进行遗传多样性分析,并结合种子表型特征,对它们的种质资源遗传多样性进行了综合评价与分析。结果表明:14对EST-SSR引物共扩增出140条带,多态条带总数为133条,多态带百分率95%;聚类结果具有一定的地域性趋势,但是不明显。当遗传距离在0.54时其聚类结果与种子特征的K均值聚类结果相似;欧洲群体的种子厚度和千粒重的变异系数最大,分别为25.02%和23.35%,其千粒重显著低于亚洲、北美洲群体(P<0.05)。多角度遗传分析表明36份材料具有高度异质性。本研究对苇状羊茅遗传资源的科学评价、核心种质创新和新品种选育具有重要意义。     

改进的蚁群聚类在精准灌溉管理分区中的应用

为了便于精准灌溉的田间实际操作和管理,采用改进的蚁群聚类算法进行灌溉管理分区研究。蚁群算法的离散性和并行性特点对于数据的特征聚类非常适用,然而当数据量较大时,蚁群聚类在系统循环过程中,对数据的搜索时间较长,计算量大,因此将初始聚类中心作为蚂蚁的初始食物源加以引导,减少蚂蚁行走的盲目性,以达到降低计算量、加快聚类的目的。该文以土壤物理特性作为数据源,在运用主成分分析消除初始指标相关性的基础上,采用改进的蚁群聚类对研究区进行精准灌溉管理分区的划分。将改进的蚁群聚类分区结果与传统的K-均值聚类进行比较,前者分区结果表现出土壤物理特性区内均一性更强、区间差异性更加显著的特点。改进的蚁群聚类分区结果表明,研究区可划分成2个灌溉管理分区,I区土壤的田间持水率、饱和含水率和凋萎含水率均较II区大,表明在相同的气候条件下,I区的土壤耐旱能力较II区强,分区结果可以为精准灌溉的分区管理提供参考依据和数据支持。     

基于K 均值聚类的小麦腥黑穗病菌冬孢子图像分割

图像分析技术能够实现对小麦腥黑穗病菌冬孢子特征的定量分析,冬孢子区域的分割则是分析的前提.针对小麦腥黑穗病菌图像的特点,考虑到传统分割方法的局限性,提出了一种基于彩色图像的分割算法.研究以病菌彩色图像B分量为聚类对象,以R、G、B分量值之和不变为迭代终止条件,利用K均值聚类的方法分割病菌图像,使类内像素均值的距离和取得局部极小值.与其他分割方法进行比较的结果表明,该分割算法既分割出亮度不均匀的背景,对噪声的敏感度较小,又减少了分割后的冬孢子粘连,分割出的冬孢子数目增加.     

印度洋公海温跃层与黄鳍金枪鱼和大眼金枪鱼渔获率的关系

2005年9月15日-12月12日,金枪鱼延绳钓渔船"华远渔18、19号"对印度洋公海进行了金枪鱼渔业调查.利用多功能水质仪(XR-620)、温盐深仪(CTD SBE37SM)和微型温度深度计(TDR-2050)等获取海洋环境数据,得出作业海域的温跃层深度和强度,结合每天作业时记录的渔获数据,分别计算黄鳍金枪鱼和大眼金枪鱼在温跃层内和深水层的渔获率,研究温跃层与黄鳍金枪鱼和大眼金枪鱼渔获率之间的关系.结果表明:(1)2艘船分别有60.9%和60.0%的作业天数中,温跃层内黄鳍金枪鱼渔获率较高,"华远渔18号"船在温跃层内和温跃层以下的平均渔获率分别为18.22尾每千钩和6.04尾每千钩,"华远渔19号"船温跃层内和温跃层以下平均渔获率分别为2.22尾每千钩和1.31尾每千钩.通过t-检验成对双样本均值分析,温跃层以内和温跃层以下黄鳍金枪鱼总平均渔获率有显著性差异(P=0.02<0.05),温跃层以内比温跃层以下的渔获率明显要高;(2)2艘船分别有69.6%和100%的作业天数中,温跃层以下水深大眼金枪鱼渔获率较高,"华远渔18号"温跃层以内和温跃层以下平均渔获率分别为4.18尾每千钩和4.88尾每千钩."华远渔19号"温跃层以内和温跃层以下平均渔获率分别为0.10尾每千钩和2.57尾每千钩.大眼金枪鱼渔获率在温跃层以下水深较高.通过t-检验成对双样本均值分析,温跃层以内和温跃层以下大眼金枪鱼总平均渔获率无显著性差异(P=0.070.05),但对"华远渔19号"船的渔获率数据经t-检验发现大眼金枪鱼在温跃层以内和温跃层以下的渔获率有显著性差异(P=0.00<0.05).