摘要：电力碳排放影响因素较多,使得电力碳排放峰值预测误差增加。为了有效解决该问题,提出了基于灰色BP神经网络的电力碳排放峰值预测方法。分析原始数据序列和累加序列,利用灰色BP神经网络构建碳排放峰值预测模型。分析电力碳排放影响因素,使用递推算法计算电力碳排放量。通过惩罚函数压缩模型系数至零,筛选出显著变量。根据碳排放流邻接特性,通过有限次递推计算节点碳势,在误差允许范围内进行迭代训练,实现模型求解,得到电力碳排放峰值预测结果。实验设置基准、低碳和强化低碳三种情景,在这三种情景下所设计方法的预测结果分别为40 000万吨、39 000万吨、40 000万吨,与实际结果一致,说明该方法的预测误差更低,预测结果更为精准。

摘要：由于已有系统未能对电网调度控制指令推送过程进行评估,导致推送延时和能量损耗等增加。提出一种基于特征选择的电网调度控制指令自动推送系统,根据电网调度控制指令特性对控制指令自动推送过程进行多维度评估,通过特征选择方法对电网调度指令进行层级分类,再根据对不同类别的指令进行多维度分析,加入匹配节点传输功率,构建控制指令自动推送模型,分别在不同层级进行指令传输。在上述基础上,结合系统的需求,给出电网调度控制指令自动推送系统的设计方案,对系统的工作流程和任务模块进行详细分析和介绍。经实验测试证明,所设计系统能够有效降低推送延迟和能量损耗,同时丢包率和拥堵时间也相应减少。

摘要：针对评价系统评价时间过长的问题,基于改进RRT算法设计了一种新的电能量数据质量整体评价系统。系统硬件分别设计了采集器、微处理器、存储器和评价器,采集器芯片选用SD公司生产的ST8735芯片,在评价器外部增设了存储器,能够实现电能量数据质量评估系统的正常运行,微处理器是评价器的CPU处理器,设置了4路晶振电路,能够提高系统评价能力,联合背景谐波评价、分析电能量数据质量、综合质量,实现电能量数据质量整体评价。实验结果表明,设计的基于改进RRT算法的电能量数据质量整体评价系统不易受到外界噪声干扰,有效减少了评价时间。

摘要：大佛寺矿40108综放工作面运输顺槽由于受综放工作面回采动压和周期来压的影响,顺槽顶板产生较大的变形,顶板支护强度不足导致运输顺槽整体变形严重,影响了安全生产。根据运输顺槽围岩破坏规律研究结果完成了运输顺槽修复支护方案设计和现场实施。现场监测结果表明,运顺的支护修复方案合理有效,抑制了运输顺槽围岩的进一步变形破坏,达到了预期的效果,保证了工作面安全回采。