配电系统的停电损失及其评估方法

分析配电系统停电产生的直接和间接影响,总结停电损失类型,概述国外采用的混合用户停电损失估算法、住宅用户停电损失估算法、VOLL法等4种停电损失评估方法,详细介绍国内采用的平均电价折算倍数法、产电比法和总拥有费用法这3种停电损失评估方法,旨在为准确评估停电损失提供参考。     

Influence of likelihood function choice for estimating crop model parameters using the generalized likelihood uncertainty estimation method

Proper estimation of model parameters is required for ensuring accurate model predictions and good model-based decisions. The generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) method is a Bayesian Monte Carlo parameter estimation technique that makes use of a likelihood function to measure the closeness-of-fit of modeled and observed data. Various likelihood functions and methods of combining likelihood values have been used in previous studies. This research was conducted to determine the effects of using previously reported likelihood functions in a GLUE procedure for estimating parameters in a widely-used crop simulation model. A factorial computer experiment was conducted with synthetic measurement data to compare four likelihood functions and three methods of combining likelihood values using the CERES-Maize model of the Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT). The procedure used an arbitrarily-selected parameter set as the known “true parameter set” and the CERES-Maize model to generate true output values. Then synthetic observations of crop variables were randomly generated (four replicates) by using the simulated true output values (dry yield, anthesis date, maturity date, leaf nitrogen concentration, soil nitrate concentration, and soil moisture) and adding a random observation error based on the variances of corresponding field measurements. The environmental conditions were obtained from a sweet corn (Zea mays L.) experiment conducted in 2005 in northern Florida. Results showed that the method of combining likelihood values had a strong influence on parameter estimates. The combination method based on the product of the likelihoods associated with each set of observations reduced the uncertainties in posterior distributions of parameter estimates most significantly. It was also found that the likelihood function based on Gaussian probability density function was the best among those tested. This combination accurately estimated the true parameter values, suggesting that it can be used when estimating CERES-Maize model parameters for real experiments.     

基于正交试验的斜击式水涡轮优化与分析

参考斜击式水轮机结构设计方法,使用正交试验法对JP75卷盘喷灌机水涡轮的主要几何参数进行优化试验,并对优化结果进行相关系数及主成分分析,最后确定影响效率的主要因素及水涡轮最优参数组合.使用优化后的参数建立水涡轮最优模型,并采用CFD数值计算方法对流量为500～900 r/min、转速为18～40 m3/h下优化模型的性能进行计算及分析;在此基础上,分析了水涡轮外特性曲线,优化模型在非设计转速下具有较高的稳定性和高效性.在流量区间内,优化模型最高效率点提升了近31%;研究了水涡轮优化模型的内部流场分布, 相比于原有模型,内部流场更为合理流畅,进口管道内压力分布均匀,且能够形成有效射流,同时,水涡轮叶片的优化设计解决了存在的局部高压区和叶间涡问题;与原有模型进行能量转化率比较,验证了转轮处能量有效利用率明显提升了42.71%.     

利用EXCEL求解农业机器系统优化配备量

数学中线性规划问题的求解一直是很繁琐的,功能强大的Excel软件提供了一种很好的求解方法.为此,以兵团某中心团场为例,建立了农业机器系统优化配备的线性规划模型,论述了利用Excel进行求解的过程.通过Excel对建立的模型进行求解,得到了该中心团场优化的农业机器系统配备量,优化的结果与现实系统相比,全年作业成本降低了10.31%,农业机器系统配备量减少了21.39%.这表明,利用Excel进行求解具有操作方法简单、方便和快捷的特点.     

纤维蛋白原的5种提取方法比较研究

为了确定纤维蛋白原的最佳提取方案。本研究主要采用反复冷沉淀法、经典冷沉淀法、冷乙醇法、硫酸铵沉淀法和聚乙二醇沉淀法对猪抗凝全血进行纤维蛋白原的提取;以单次血液处理量、制备流程耗时、纤维蛋白原的浓度,是否需要添加化学试剂和所得纤维蛋白原的纯度为考察指标,确定纤维蛋白原的最佳提取方案。结果表明：反复冷沉淀法与经典冷沉淀法相比可以明显提高提取的纤维蛋白原浓度,与化学法相比,全程均采用物理方法,无需添加任何化学制剂,不存在化学制剂回收问题,纤维蛋白原纯度较高,提取的纤维蛋白原浓度符合外用纤维蛋白原质量标准。对结果综合分析可知,反复冷沉淀法是最佳的纤维蛋白原的提取方法。     

不同施肥量及种植密度对拉萨大黄产量的影响

为昆药集团新药研制提供优质的原药材,对采自西藏地区的拉萨大黄进行引种栽培,研究了不同施肥量及种植密度对拉萨大黄产量的影响。采用施肥量与种植密度的L9(34)正交试验设计,共有4个试验因素,分别为施氮量N、施磷量P、施钾量K和种植密度,每个因素均设3个不同的试验水平。运用直观及方差分析方法对不同处理的拉萨大黄鲜根产量进行分析。结果表明：对拉萨大黄产量的影响的主次因素为施氮量、施钾量、种植密度、施磷量,其中施氮量、施钾量、种植密度对拉萨大黄产量的影响均达极显著水平(P＜0.01)。在云南丽江地区种植拉萨大黄的氮、磷、钾适宜施用量分别为纯N 450 kg/hm2、P2O5 0 kg/hm2、K2O 450 kg/hm2,适宜种植密度为9万株/hm2。     

蜀南竹海旅游环境容量的测算及分析

旅游环境容量的研究能为区域旅游开发和管理提供科学依据。以蜀南竹海为例,通过实地走访获取有关数据,从旅游生态、设施、空间以及社会环境容量4 个方面分别对该景区的旅游环境容量进行计算,结果表明：社会环境容量（9150 人次/日）最大,生态环境容量（7766 人次/日）次之,空间环境容量（4908 人次/日）和设施环境容量（4000 人次/日）相当,结合木桶原则和专家赋分权重,估算出蜀南竹海旅游环境容量为276 万人/年,与近期景区游客接待量相比,仍有较大挖掘潜力。为此,结合景区实际,从鼓励景区内使用公共交通工具、加强垃圾分类管理、优化旅游线路、实行景区弹性门票价格等方面,提出了可行性建议,为实现景区旅游业的可持续发展提供理论参考。     

基于采后转录组的香菇密码子偏好性分析

以香菇基因组数据为基础,对其细胞核基因组的密码子偏好性及偏好性形成因素进行分析。香菇细胞核编码基因的GC含量为48.66%,同义密码子第3位中碱基T(T3s)的出现频率最高（36.07%）,同时高表达基因的GC、GC3以及GC3s含量均显著高于基因组水平;相关性分析结果显示基因表达与序列C3s含量、GC3、GC3s、GC含量、C含量以及CAI呈显著正相关;香菇基因组编码序列中共29个高频密码子,结合转录组筛选高表达和低表达基因的基础上鉴定出16个最优密码子;偏好性形成影响因素分析表明,香菇基因组密码子偏好性形成受中性突变和选择压力影响。本研究可以为采后香菇关键基因功能解析,开展香菇采后品质劣变机制研究提供参考。     

基于NNARMAX模型的地下水位预报研究

区域地下水系统是一个受多种因素影响的复杂的非线性动态系统 ,应用遗忘因子的递归最小二乘( RLS)算法进行训练 ,采用通过减少网络节点间的连接权值 ,进而裁减冗余节点来选择适宜的网络拓扑结构 ,建立了非线性自回归滑动平均神经网络 ( NNARMAX)模型 ,地下水位预报结果表明 :通过对网络结构的优化达到了自动确定非线性自回归模型阶数和影响因素的选择 ,能有效地表示区域地下水动态系统内部及其外部诸多影响因素间的不确定关系 ,是预测区域地下水动态变化较为有效的方法之一。     

基于负荷历时曲线估算新疆河流泥沙通量的方法

目前,准确估算河流泥沙通量是实施河流泥沙总量控制的前提。以新疆北疆河流1980年的含沙量资料为基础,基于负荷历时曲线方法计算泥沙通量,分析泥沙通量的年际变化及其影响因素,探讨基于负荷历时曲线通量估算的不确定性、适用性。得出基于负荷历时曲线的通量估算方法能较准确估算新疆河流泥沙通量,可为新疆河流泥沙通量的研究提供新思路,为泥沙防治工作提供理论依据,具有一定的学术意义和应用价值。