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题名基于大数据的无监督污水处理厂生反过程的建模与监测
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作者
谢军
黄慰忠
刘新秀
丰强强
解翔
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机构
上海市城市建设设计研究总院(集团)有限公司
上海海事大学物流工程学院
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出处
《环境工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第S01期516-520,共5页
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基金
提升合流制大型污水处理厂智慧化处理效能与系统韧性的关键技术研究(20dz1204602)
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文摘
生反过程在污水处理流程中处于核心地位,对污水处理系统建模和监测具有重要理论研究和实际应用价值。然而,生反过程是1个多变量、强耦合、强非线性的复杂生化反应过程,很难建立全面精准的机理模型。利用计算机存储的大数据和学习算法作为工具,建立生反过程的数据驱动模型,能够有效解决该过程的建模和监测问题。本课题利用上海某污水处理厂近3年的真实数据,提出了一种实时性强的无监督混合模型,无须先验知识即可建立具有较高精度的监测模型,构造的全局统计量能够体现全部模型的统计信息,反映过程的运行趋势。最后通过2021年的实际验证数据可以证明所提方法的有效性和准确性。
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关键词
生反过程建模
无监督模型
混合模
集成指标
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Keywords
Biological reaction process modelling
unsupervised model
hybrid mode
integrated index
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分类号
X703
[环境科学与工程—环境工程]
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题名基于随机最优潮流的主动配电网DG渗透率规划
被引量：3
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作者
卫春峰
符杨
李振坤
蒋一鎏
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机构
上海电力学院
国网常州供电公司
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出处
《华东电力》
北大核心
2014年第10期1989-1995,共7页
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基金
国家自然科学基金(51177098)~~
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文摘
主动配电网(ADN)是智能电网框架下智能配电网的重要内容。在研究多种集成模式的基础上,从配电公司角度建立了以经济性最优为目标函数的DG渗透率规划数学模型,并定义了集成度和削减率两个DG集成指标。采用时序模型模拟配电网中负荷和DG出力的双重不确定性,提出了基于随机最优潮流(S-OPF)的DG渗透率规划方法。随机潮流采用蒙特卡罗模拟法。结合上海地区实际配电网常用接线模式,建立了上海48节点ADN测试算例,分析了两种情景下DG集成指标对于经济性的影响。
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关键词
主动配电网
随机最优潮流
集成模式
集成指标
蒙特卡罗模拟
时序模型
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Keywords
active distribution network(ADN)
stochastic optimal power flow(S-OPF)
integration mode
integration index
Monte Carlo simulation
hourly sequential model
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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