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为研究太阳能PV/T热电联供系统的性能和针对太阳能PV/T系统复杂的能量平衡方程,搭建了太阳能PV/T系统试验台,同时建立了基于改进灰狼优化的BP神经网络(back propagation neural network model based on improved grey wolf algorithm, IGWO-BP)预测模型,在晴朗天气下进行试验,并采用该模型对系统电功率以及蓄热水箱内水温进行预测。结果显示,晴朗日系统的电效率8.7%~12.2%、热效率51.7%;预测结果与BP神经网络预测模型、基于粒子群优化的BP神经网络(back propagation neural network based on particle swarm optimization, PSO-BP)预测模型和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)预测模型预测结果进行比较,结果显示IGWO-BP预测模型电效率预测模型的绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)、决定系数(determination coefficient, R 2 )、均方根误差(root mean square error, RMSE)、效率因子(efficient factor, EF)和Pearson相关系数(pearson related coefficient, r )分别为4.5E-05、0.99、0.24、0.99和1.00,在储热罐温度预测中,上述指标分别为8.90E-04、0.98、0.07、0.98、0.99,均优于其他预测模型,IGWO-BP神经网络预测模型具有更好的预测性能。研究结果可为太阳能PV/T热电联供系统性能预测与优化控制提供参考。 相似文献
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一、泥蚶习性泥蚶活动能力差,不能潜入较深的泥层里生活,喜欢栖息在河口或内湾风浪平静、潮流畅通,稍有淡水注入的低潮线泥涂上,营浅埋生活。活动是依靠斧足的伸缩在涂面上匍匐运动。泥蚶对温度的适应能力很强,适温范围为2.5~38.5℃,生长最适温度范围为15~28℃。泥蚶对海水比重的适应能力随个体大小而异,成蚶适应范围1.008~1.022,最适范围为1.010~1.014。低于1.004时会造成死亡。泥蚶是滤食性摄食的,饵料组成有:有机碎屑、浮游硅藻、底栖硅藻、舟形藻、曲舟藻、菱形藻、骨条藻、圆筛藻、重轮藻、海发藻及小型浮游动物(如拟铃虫、薄龄虫… 相似文献
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化工产品的工艺越来越先进,钛及钛合金由于其自身具备的优越性,在化工设备的制造中越来越流行.在本文中笔者将会针对钛制化工设备的金属特点,结合长期工作实际,对钛制化工设备制造的制造、维护等等方面进行研究和探索,总结了一些保障钛制化工设备质量,尤其是焊接质量的效果明显的施工工艺方案以及一些具体的操作规程. 相似文献