电能质量扰动信号降维及分类研究

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随着科学技术的不断进步,各种复杂的、精密的、对电能质量敏感的现代用电设备的不断普及,人们对电能质量的要求及标准越来越高,同时各种拥有非线性、冲击性及不平衡用电特性的电力电子装置的使用,使电网的干扰性负荷日益增多,导致电能质量的下降。影响工业企业的正常工作,造成巨大经济损失。对电能质量扰动信号进行正确地检测、评估和分类十分必要。很多学者提出用机器学习的方法来识别电能质量扰动信号类型。与其它机器学习问题不同之处在于电能质量扰动信号检测不仅需要很好的识别准确率还需要很高的实时性。本文从数据挖掘和机器学习里
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微型燃料电池热电联产系统是一种建立在能量的梯级利用概念基础上,将制氢、发电和热水生产有机结合在一起的能源利用系统。它能很好的满足家庭及小型商业用户对电力和热的需求,在减少二氧化碳排放、减少化石能源消耗和维护国家能源安全有很广阔的前景。微型燃料电池热电联产系统主要由燃料处理单元、产电单元和其他一些辅助单元构成。燃料处理单元主要由自热重整反应器、高温水气变换反应器、低温水气变换反应器和CO优先氧化反应
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新世纪,随着能源匮乏和环境污染问题的加剧,寻找新的能源开发和利用技术日益迫切。其中微生物燃料电池(Microbial fuel cells,MFCs)作为一种新兴的高效的生物质能利用方式,正在得到越来越多的关注。MFCs可以将有机物,尤其是有机废水中的化学能直接转化为电能,而且产物为洁净的水,具有反应条件温和、能量高效利用和水体污染同步治理等特点。但目前关于MFCs的研究仍处于起步阶段,其发展仍然
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