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无功辅助服务的成本分析是电力市场环境下对无功功率部分进行定价的基础.电力市场环境下为了保持系统无功充足和维持系统电压稳定,必须对发电侧无功功率电源提供的无功服务进行经济补偿,同时发电机无功成本直接影响发电机有功出力的大小即机会成本.因此有必要分析发电机无功电源的成本,把发电侧无功服务的成本从电力生产的综合成本中区分出来研究. 相似文献
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灌木各测树因子相关性以及器官生物量相关性的研究 总被引:11,自引:0,他引:11
以千烟洲生态试验站人工林内几种主要灌木为研究对象,采用EXCEL统计软件分析模拟了灌木的测树因子:高度,地径,冠幅两两之间存在的相关性方程,同时也分析模拟了枝条、树叶、根以及总生物量之间存在相关性方程。研究结果表明:所建立的方程判断系数R^2都比较高,方程具有一定的适用性,通过实验建立的方程可由一个变量推算另一个变量,这对于灌木生物量的调查具有重要的意义。为今后林下植被的生长提供了保护,为清查千烟洲地区森林生物量提供一定的依据。 相似文献
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农村物流信息平台建设 总被引:3,自引:0,他引:3
针对建设农村现代物流服务的信息共享平台的必要性,分析平台的功能需求,综合分层设计和划分角色的设计思想,形成系统平台体系结构和设计方案。 相似文献
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为解决现有针式穴盘播种机的吸嘴易发生堵塞影响播种质量的问题,基于DSP嵌入式图像识别系统,结合装置气吸-气吹的播种原理,设计了一种新的机械式自清洁播种头。该装置主要由DSP嵌入式图像识别和自动化清洁控制系统组成,图像处理模块采用TMS320DM642内核,包括图像预处理、特征提取、特征编码和编码匹配过程。机械部分包括吸嘴头、固定部、清洁活塞、顶针和复位弹簧等,通过和阻塞种子的图像匹配,输出接通正气压动作,利用活塞和顶针对吸嘴头进行疏通和排种作业。为了验证装置的有效性和可靠性,对系统进行了测试。结果表明:在播种速度为30排/min时,自清洁播种头播种的单粒率为98.7%、空穴率为0.52%、重播率为1.21%,与传统针式吸嘴相比,播种质量和防堵效果大幅度提高。 相似文献
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为了达到液态施肥机高速作业的目标,提出了一种新的施肥机施肥变量控制的方法,该方法主要采用Pro/E和ADMAS联合仿真的方式对机构的机械运动轨迹进行验证,采用模糊控制和二阶差分算法降低施肥量的误差,使用PLC实现施肥数据的处理和通信。为了验证该方法的有效性和可靠性,应用三维造型设计软件Pro/E,绘制机构各零部件模型并装配,通过改变保存文件的类型实现Pro/E与ADAMS数据交换,在ADAMS中建立机构虚拟样机和运动学仿真,得到了施肥机虚拟样机的运动轨迹。最后,通过PLC嵌入式通信系统的优化,得到了虚拟样机施肥量随速度变化曲线,并将优化前后的施肥准确度和效率进行了对比。通过对比发现:使用PLC嵌入式系统优化后的施肥机,施肥的精确性得到了明显的改善,且施肥效率较高,为变量施肥控制的研究提供了理论参考。 相似文献
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为系统、全面地分析不同颜色指数对南方稻田图像分割的适应性,以分蘖期、拔节期稻田图像为研究对象,选择36种常用的颜色指数,采用Otsu阈值法开展基于颜色指数和阈值的图像分割研究,通过比较各颜色指数的分割结果,明确分蘖期和拔节期图像分割的主要干扰因素,筛选最适宜稻田图像分割的颜色指数。结果表明:水稻倒影、浮萍是分蘖期稻田图像分割的主要干扰因素,叶片镜面反射、浮萍和土壤阴影是拔节期稻田图像分割的主要干扰因素;组合指数COM2、MxEG、CIVE和GMR在分蘖期图像和拔节期图像均具有较好的分割精度。因此,基于颜色指数COM2、MxEG、CIVE、GMR和Otsu阈值的稻田图像分割方法对稻田图像分割的干扰要素具有较强的区分能力,分割精度较高,更适宜于南方稻田图像处理研究。 相似文献
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《灌溉排水学报》2019,(11)
【目的】深入探索吉安地区干旱的时空分布特征、演变趋势以及未来干旱状况。【方法】基于吉安地区13个区县气象站点1960―2018年降水量的不同时间尺度SPI值,利用反距离权重法对干旱频率进行空间插值,分析了年、四季干旱的空间分布特征;采用线性回归法、Mann-Kendall趋势检验法、干旱站次比和游程理论分析了干旱变化趋势、发生时序特征、影响范围和严重程度;通过加权Markov模型对降水量状态进行了预测。【结果】吉安地区年尺度干旱的频率和高频范围从轻旱到特旱逐渐减小;秋旱和冬旱较为严重,发生频率均在30%左右,夏旱地区分布差异大;多地春旱有加重倾向,夏旱呈减弱趋势;全流域干旱事件容易集中在短时间内发生,干旱范围以20 a为周期缩小明显,严重程度也有所减弱;最后,预测2019年和2020年偏枯的区县为6个和8个。【结论】吉安地区应重点做好秋冬季节的防旱工作,并且关注可能发生在21世纪20年代初期的大范围干旱事件。 相似文献
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提出一种基于小波包和BRF神经网络的智能故障诊断方法。对滚动轴承故障信号进行小波包分解,选择合适的小波基函数和尺度,将故障信号分解到八个不同的频段上,提取这八个频段上的能量信息,组成特征问量,作为RBF神经网络的输入;建立RBF神经网络模型并进行训练,对三种滚动轴承故障信号进行智能分类与识别。实验结果表明这种智能诊断方法有效可行。 相似文献