基于蜂群算法和半监督极限学习机的光伏系统故障诊断

户外环境中运行的光伏系统容易受到各种因素特别是灰尘的影响,其非正常运行会导致大量损失,严重的短路故障则会导致安全问题比如火灾隐患。因此,监测光伏系统的运行状态,及时排除潜在故障,制定有效的处理方案是当前研究的重点。分析了光伏电池串在各种故障状态下的I-V特性,特别是在污秽条件下的I-V特性。针对具有特定故障的光伏系统,特别是大规模光伏系统的标记数据难以记录的问题,提出了一种结合人工蜂群算法和半监督极限学习机的新算法。该算法能够利用少量的模拟标记数据和历史未标记数据对光伏故障进行诊断,大大降低了人工成本和时间消耗。此外,灰尘堆积监测可以提醒电厂业主及时清洗光伏组件,提高发电效益。最后,使用3.51 kWp和3.9 kWp的光伏系统验证所提出的诊断方法,实验结果证明了所提光伏诊断技术的准确性和可靠性。     

砷(Ⅲ)催化波的应用——矿石中砷的测定

砷(Ⅲ)催化极谱测定,由于pH要求比较严格等原因,生产上尚未得到很好应用。我们实验了在0.16—0.24NH_2SO_4、0.34MNa_2SO_4、1.3×10~(-2)MCo(Ⅱ),2％酒石酸、0.6％抗坏血酸、0.004％动物胶和大约2.5％KI为底液的条件     

催化波导数极谱法测定矿石中微量铼

我们在前人基础上,实验在硫酸、氯化钠、EDTA、聚乙烯醇体系中,用抗坏血酸抑制碲的空白波,在有盐酸羟胺存在下,于经典极谱仪(PO_4)上,采用导数极谱测定铼的方法,灵敏度达到5.37×10~(-9)M(0.001微克/毫升)。(E_P=-0.86V,参比电极为银片)。实验证明,在25毫升体积中,0.025～1.000;1.000～10.000微克铼的范围内,催化电流与铼浓度呈线性关系。此波重现性好,稳定时间长(可在室温下,放置8小时)。在本实验条件下,一定量的铜、砷、锑、镓,钨、钼、硒、铝、锰、铁和铅等不影响铼的