一种电力数据能耗分析预测方法
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114970928A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202110222757.5

    申请日:2021-02-26

    Applicant: 江苏大学

    Inventor: 张慧 刘超 朱弘历

    Abstract: 本发明公开了一种电力数据能耗分析预测方法,包括以下步骤:对用电数据进行预处理,将预处理后的数据分为训练集样本和预测集样本,构建支持向量机回归模型;将训练集样本进行聚类分析,得到具体的第一类别信息;从第一类别集的各类别中按相同比例选取样本元素构成测试集样本,计算测试集样本到第一类别集各类别的聚类中心的距离,选取其中最小距离对应的类别为最终类别;利用最终类别的样本数据训练支持向量机回归模型,将预测集样本输入训练后的支持向量机回归模型,得到最终的能耗分析预测值。本发明在聚类执行前决定初始聚类中心及聚类数目,减少了大量计算的时间。

    一种Al-V(C,N)中间合金及其制备方法

    公开(公告)号:CN110396614A

    公开(公告)日:2019-11-01

    申请号:CN201910676565.4

    申请日:2019-07-25

    Applicant: 江苏大学

    Abstract: 本发明属于铝合金晶粒细化剂制备技术领域,具体涉及一种Al-V(C,N)中间合金及其制备方法和应用。本发明采用通过将脱水V(C,N)粉末搅拌加入铝熔体的简便方法解决了V(C,N)粉末与铝液润湿性差的问题,且所制备的Al-V(C,N)中间合金中V(C,N)颗粒均匀分布在铝基体中,且与铝基体界面结合良好。本发明中制备的新型Al-V(C,N)铝合金晶粒细化剂不仅能细化纯铝也能细化铸造铝合金,解决了目前常见晶粒细化剂(如Al-B、Al-Ti-B中间合金)中元素钛、硼与合金中的硅、锶等元素发生“中毒”反应,易引起细化效果衰退的问题。该方法制备过程简便、无污染,具有广阔的市场应用前景。

    一种立式管道多级磁力泵

    公开(公告)号:CN104047867A

    公开(公告)日:2014-09-17

    申请号:CN201410290898.0

    申请日:2014-06-25

    Applicant: 江苏大学

    Abstract: 本发明提供了一种立式管道多级磁力泵,包括驱动部分、过流部分,所述过流部分为立式结构,所述驱动部分包括外磁转子、隔离套、内磁转子、连接架、滚动轴承、驱动轴、轴承座,所述驱动轴通过滚动轴承固定在轴承座上,所述外磁转子固定在驱动轴上,所述隔离套与过流部分的上轴承段密封连接,所述内磁转子置于隔离套内部、且与过流部分的主轴固定连接。本发明的驱动部分的内磁转子、外磁转子之间为磁力驱动,电动机驱动外磁转子旋转,磁力穿过隔离套带动内磁转子旋转,内磁转子通过主轴带动叶轮做功,液体被密闭在隔离套与泵组成的空间里,完全无泄漏。同时过流部分仍然采用立式结构,具有结构紧凑、噪声低、占地面积小的优点。

    一种提升高转速轴流泵抗汽蚀性能的叶轮设计方法

    公开(公告)号:CN119532243A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411704050.8

    申请日:2024-11-26

    Abstract: 本发明属于流体机械技术领域,尤其涉及一种提升高转速轴流泵抗汽蚀性能的叶轮设计方法,包括如下步骤:确定工况参数,至少包括流量、装置汽蚀余量、转速、理论扬程以及理论吸入比转速,并根据入口管路内径得到进口轮缘直径;确定叶轮参数,至少包括进口轮毂直径、出口轮毂直径、出口轮缘直径、轮缘翼型安放角、轮毂安放角;确定叶片参数,至少包括叶片数、轮毂轴长、轮缘轴长、轮毂包角、进口修圆半径和叶片厚度;根据轮缘轴长、出口轮缘直径和轮缘翼型安放角的比例关系得到轮缘包角数据;获取设计扬程数据和设计吸入比转速数据;确定设计扬程数据大于理论扬程数据,且理论吸入比转速数据大于设计吸入比转速数据时满足要求。

    一种MDS转AML阿扎胞苷耐药株及其制备方法

    公开(公告)号:CN119506211A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411146138.2

    申请日:2024-08-20

    Abstract: 本发明公开了一种MDS转AML阿扎胞苷耐药株,属于耐药株领域,所述耐药株保藏于中国典型培养物保藏中心,保藏名称为:SKM/Aza,保藏编号为C2024248;本申请还公开了一种MDS转AML阿扎胞苷耐药株的构建方法,其特征在于,步骤如下:S1:将初始SKM1细胞传代于细胞培养装置当中;S2:将药物浓度为0.1μM阿扎胞苷加入到上述细胞培养装置当中,处理24小时,低速离心换液撤药,以去除死细胞,细胞状态恢复后,再用0.1μM浓度药物处理,观察死细胞多即撤药恢复,重复上述“加药‑撤药”操作,直至细胞在此浓度下稳定生长,进入下一阶段药物浓度处理;S3:根据药物处理浓度,选择特定的药物浓度进行递增处理。

    一种基于Prophet-LSTM模型的用户用电能耗预测方法

    公开(公告)号:CN112990556A

    公开(公告)日:2021-06-18

    申请号:CN202110209867.8

    申请日:2021-02-24

    Applicant: 江苏大学

    Inventor: 汪洋 张慧 刘超

    Abstract: 本发明公开了一种基于Prophet‑LSTM模型的用户用电能耗预测方法,包括如下步骤:S1、通过智能电表获取用户用电能耗的历史数据,历史数据包括时序数据、天气温度数据和节假日数据;S2、历史数据数据预处理归一化:原始用电能耗数据为:X={x1,x2,...,xn},对原始数据预处理包括对缺失值、异常值、重复值以及无效值进行处理;S3、构建Prophet预测模型,将处理后历史用电能耗数据X′={x′1,x′2,...,x′n}输入到Prophet模型中,进行Prophet预测;S4、为防止预测过拟合,结合改进的长短时记忆网络LSTM模型进行组合预测;S5、衡量和验证组合模型的拟合度与预测效果,用常用评价指标。本发明分析用电能耗数据的特征和规律,提高预测模型的精确度,对国家电网及各供电公司制定有效的供电服务有重要的指导意义。

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