农村配电网理论线损计算分析系统的设计与应用

农村配电网的线损在整个电力系统线损中占有很大比例,进行配电网的理论线损计算及分析、采用合理方法降低损耗具有重要意义.针对农村配电网理论线损计算的现状,系统分析了理论线损的计算方法,设计了理论线损计算及分析系统,对实际线路进行计算,并分析了影响线损的各个因素.     

EDA技术在电子信息专业整合教学中的应用研究

针对电子信息专业课程体系中的不足,提出一种基于EDA技术的模电、数电和单片机技术的可操作性强的课程整合教学方法。该方法迎合了当今社会的需求,能极大地提高教学效果和质量,充分挖掘学生潜力,培养具有扎实的专业知识的高素质专业人才,对有效推动高校教育改革和发展具有重大现实意义。     

以信号类课程为核心构建农业信息化背景下电子信息专业实践教学新体系

为满足我国农业现代化进程对农业信息技术人才的迫切需求,针对农业院校电子信息工程专业在培养农业信息技术人才中的困境,探索整合电子信息专业理论课程、结合相关科学研究课题设计可延续性实践教学案例,加强农业信息技术人才培养过程中的实验和实践环节:实现前后续课程教学内容可延续、理论教学—实验教学—课程设计—科技实践—毕业设计各个教学环节可延续;实现理论教学"学+做"双环节、实验教学"硬+软"双平台、教学时间"学+研"双时段;立足电子信息专业课程和农业信息化科研背景建立教学、科研、生产三结合的实践培养模式,构建电子信息专业实践教学新体系。     

基于冠层NDVI数据的北方粳稻产量模型研究

以沈阳农业大学试验田为研究区域,将无人机遥感技术与人工结合,采集2015年夏季粳稻生长全过程的冠层NDVI数据。首先,利用二元定距变量相关分析的方法对单天和各旬、各月冠层NDVI与产量进行相关性分析;然后,利用线性回归和Square(或Cubic)曲线分别对相关性较好的单天和各旬与产量建模,并对回归模型进行检验,验证模型精度,同时将效果较好的几个模型进行对比分析。结果表明,单独用一个变量建模,Square(或Cubic)曲线模型优于一次线性回归模型,6月中旬和8月上旬的组合模型是估产最理想的模型,其判定系数(R²)为0.771,相对误差(RE)为4.06%,均方根误差(RMSE)为0.474 t·hm^-2,精度较高,具有可行性,据此确定北方粳稻最佳估产时间是6月中旬的分蘖盛期和8月上旬的抽穗期。     

北方日光温室群环境智能监控系统的研究与设计

建立现代日光温室环境智能调控系统,将有助于推进日光温室现代化,使设施园艺生产向着高产、高效和可持续方向发展。采用ZigBee无线传感器网络和WIFI无线网络等技术,建立了北方日光温室环境智能监控平台系统,实现了日光温室群主要环境因子的实时监测与预警,以及温室内通风、灌溉、卷帘等装置的远程控制,基本满足了无线化、网络化的现代设施园艺建设需求。经系统应用结果表明:该温室群环境智能监控系统运行稳定,可以在一定程度上减轻人工负担,并为作物生长提供适宜的生长条件。     

基于无人机多源图谱融合的水稻稻穗表型监测

稻穗表型是表征水稻生长状况和产量品质的关键参数,稻穗表型的准确监测对于大田精准管理和水稻智慧育种具有重要意义。无人机图谱数据已被广泛用于水稻生长监测,然而大部分研究主要集中在水稻的营养生长阶段,针对抽穗期和成熟期稻穗表型监测方面的研究非常有限。因此,该研究利用无人机多源图谱数据进行水稻稻穗表型监测研究,分析了不同氮肥梯度和生长时期对稻穗表型的影响,构建了稻穗覆盖度、生物量以及倒伏等监测模型。结果表明,不同生长时期和氮肥梯度的稻穗表型呈现显著差异,稻穗覆盖度与图像特征高度相关。利用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）回归模型能够从可见光图像中准确识别稻穗,计算的穗覆盖度与实际标记值高度相关,决定系数（coefficient of determination,R2）为0.87,将此结果与多光谱图像反射率融合,利用随机森林（Random Forest,RF）回归模型可以提高稻穗覆盖度的评估精度,R2为0.93,相对均方根误差（relative Root Mean Square Error,rRMSE）为9.47%。融合可见光图像的颜色和纹理以及多光谱图像的光谱反射率改善了穗生物量的评估精度,R2高达0.84,rRMSE为8.68%,此模型能够在不同种植年间迁移,进一步利用模型更新添加10%新样本能够改善模型迁移能力。基于PSO-SVM分类模型,联合可见光图像的颜色和纹理以及多光谱图像的光谱反射率也准确地识别稻穗倒伏,准确率达99.87%。上述研究结果证明了无人机遥感用于水稻稻穗表型监测的可行性,可为作物精准管理和智慧育种提供决策支持。     

分布式光伏发电特性与气象影响因子诊断分析

为了实现光伏电站并入电网后能够安全稳定运行以及农村电力系统发电计划的制定,光伏电站发电功率的准确预测是必不可少的。通过采集沈阳地区分布式光伏电站2014年10月至2016年9月发电功率与气象现场测试数据,利用Pearson相关性分析方法对光伏发电功率与同期气象影响因子进行了相关性分析:太阳辐射量、日照时数和日最高气温与光伏综合出力相关性最高,相关系数分别为0.902,0.782,0.364;在此基础上分析这3种气象因子在不同季节下与光伏发电功率的相关程度:夏季太阳辐射量和日照时数与发电功率相关程度最高,分别为0.972和0.641,秋季日最高气温与发电发电功率相关程度最高,相关性为0.382。在不同季节的基础上分析了不同天气类型下(晴、阴/多云、多云/晴、阴雨、多云、晴/霾和雪/多云)发电功率的扰动程度:不同季节、不同天气类型下日发电功率曲线均呈现正态分布,其中晴天发电功率扰动最小、阴雨天气发电功率扰动最大,晴天、多云、多云/晴、阴云、阴雨天的四季平均标准偏差分别为1.44,2.81,3.12,3.36,3.51,晴/霾和雪天的标准偏差均为1.91。将太阳辐射量、日照时数和日最高气温作为输入,建立不同季节不同天气类型发电功率多元线性回归模型,对2016年10月发电功率进行预测,试验结果表明:预测误差均小于20%,满足电网要求,发电功率的准确预测可以更好地实现农村电网的管理和调度。     

基于多植被指数组合的BAS-ELM粳稻冠层氮含量反演方法

粳稻氮素含量的快速、无损、准确反演,可以反映和诊断作物的氮营养状况,为施肥决策提供依据。基于田间试验采集的粳稻分蘖期无人机光谱影像数据与对应氮素含量数据,采用无信息变量消除法(uninformation variable elimination,UVE)筛选得到的特征波段光谱反射率两两组合构建NDVI、DSI、RVI、RDVI、TVI、NRVI、WDRVI、LogR指数变量,根据与粳稻叶片氮素含量的决定系数等势图挑选出9组不同的植被指数组合(8种植被指数的组合共1组,每一种植被指数的组合共8组)分别作为模型的输入量,构建极限学习机(extreme learning machine,ELM)、天牛须搜索算法优化极限学习机(tenniu shall optimize-extreme learning machine,BAS-ELM)粳稻冠层叶片氮素含量反演模型并验证分析。UVE算法较好地剔除了无用及冗余信息波段,得到266个光谱特征波段;在构建植被指数过程中,各指数与粳稻冠层叶片氮含量的决定系数R²分布在0.7283～0.7580之间,构建的植被指数均与氮含量呈现显著...     

无人机旋翼风场作用下雾滴在水稻植株上的黏附量模型构建

为了探究植保无人机旋翼风场对雾滴在水稻植株上黏附量的影响规律,该研究以大疆T30植保无人机为施药平台,分别以清水、1%迈飞和0.5%迈图Target助剂溶液为喷洒溶液,基于航空风洞和粒子图像测速系统（Particle Image Velocimetry,PIV）测量了植保无人机旋翼风场作用下的雾流场、溶液的动态表面张力、黏度和密度以及雾滴在水稻叶片表面的动态接触角,分析了植保无人机旋翼风场对雾滴沉降速度的影响,以及飞防助剂对溶液性质参数、喷嘴雾化性能和雾滴在水稻叶片表面润湿铺展能力的影响规律。在此基础上,结合雾滴拦截模型和雾滴与作物叶片表面碰撞模型,建立了应用于植保无人机施药技术领域的雾滴黏附量预测模型,并对模型计算的准确率进行了田间验证试验。试验结果表明,助剂溶液对溶液性质、喷嘴雾化性能、雾滴在水稻叶片表面的润湿铺展能力以及雾滴在水稻植株上的黏附量方面均有不同程度的影响。与清水溶液相比,添加1%迈飞与0.5%迈图Target助剂溶液后,溶液表面张力分别降低了46.81%、62.21%;喷嘴雾化雾滴的粒径均呈增大趋势,约增大9.3%;雾滴在水稻叶片表面的接触角分别降低了27.74%、46.37%;雾滴在每公顷水稻植株上的黏附量分别增加了800.78%和1 051.49%。无人机旋翼风场对雾滴沉降速度和雾滴在水稻植株上的黏附量均有明显影响,旋翼系统开启后,雾滴沉降速度明显增加,且更快达到稳定运动状态,当无人机旋翼转速由0增加至1 000、1 800 r/min时,雾滴沉降速度分别增加了366.67%、663.67%。与旋翼关闭状态相比,旋翼系统开启后,1%迈飞和0.5%迈图Target助剂溶液在水稻植株上的黏附量分别降低了26.78%和29.75%。本文建立的黏附量模型预测清水、1%迈飞和0.5%迈图Target 3种溶液在水稻植株上黏附量的准确率分别为48.59%、79.07%和79.29%。该研究为植保无人机对水稻进行施药作业时筛选助剂提供理论参考与指导,并提供旋翼风场作用下雾滴在水稻植株上黏附量的预测模型。     

基于机器学习的粳稻叶片叶绿素含量高光谱反演建模

叶绿素含量是表征粳稻生长状态的重要指标,高光谱遥感技术能够无损、快速的获取粳稻叶片叶绿素含量。本研究利用2015—2017年沈阳农业大学辽中水稻实验站粳稻叶片高光谱数据,并利用主成分分析法(PCA)、典型相关分析法(CCA)、核典型关联分析法(KCCA)3种方法对粳稻叶片高光谱信息降维,选出较优光谱参数作为叶绿素含量反演模型的输入变量。采用支持向量机回归(SVR)、神经网络(NN)、随机森林(RF)、偏最小二乘法(PLSR)四种机器学习算法建立粳稻叶片叶绿素含量反演模型。结果表明,KCCA降维方法对粳稻叶片高光谱降维效果要优于PCA和CCA两种方法。采用KCCA-SVR方法建立的粳稻叶片叶绿素含量反演模型的模型决定系数R²=0.801,RMSE=1.610,建立的粳稻叶绿素含量反演模型精度最高。该模型良好的预测能力为粳稻叶片叶绿素含量反演研究和养分诊断提供了数据支撑和模型参考。