DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 在发电厂、变电站及厂矿企业敷设的大量动力电缆是电力系统的重要组成部分，是生产运行所需能量的传输载体。电力电缆长期在高负荷下工作易老化破损，进而由于局部高温引发火灾故障，该类故障是电力系统重点预防的事故之一 [ 1 ] - [ 3 ] 。由于电缆大多分布在电缆沟、电缆桥架和电缆隧道内，无法通过人工巡查实现故障的及时预防。通过分析故障发生的原因发现火灾事故的形成是温度缓慢上升、温度急剧上升、高温致燃逐渐发展的过程，因此可以通过监测动力电缆的温度状况实现故障的及时预警。分布式光纤测温技术(Distributed Temperature Sensor， DTS)是通过将激光拉曼后向散射原理和光时域反射原理相结合实现的，利用该技术可满足长距离、分布式和实时监测的需求 [ 4 ] [ 5 ] 。 本文在理论分析拉曼测温和光时域反射原理的基础上，设计了分布式光纤测温的硬件和软件系统方案，并将研制系统应用于电缆沟动力电缆的分布式监测中，取得了良好的效果。
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user: 2. 测量原理及系统设计 2.1. 拉曼测温原理 拉曼后向散射形成波长不同且与入射激光波长对称的斯托克斯光和反斯托克斯光，是激光注入光纤后的典型散射光类型之一。当光纤所处温度环境为 时，在光纤 处的斯托克斯散射光功率可表示为 [ 6 ] ： (1) 反斯托克斯散射光功率可表示为： (2) 式中， 和 是与产生斯托克斯和反斯托克斯散射截面有关的系数； 和 代表散射频率； 为光弹系数； 和 分别为与光纤分子高、低能级上的分布数有关的系数，均为温度 的函数，可表达为： (3) (4) 将式(1)和式(2)做比可以得到当温度为 时： (5) 当温度变成时 ，上式变为： (6) 将式(6)两边取对数，得 (7) 可以看出，利用斯托克斯散射曲线解调反斯托克斯散射曲线，可以得到关于温度 的表达式，从而求得光纤沿线各点的温度值。 2.2. 定位原理 光时域反射的工作原理如图1所示。脉冲光源产生的入射光经散射点后返回到检测器件这一过程光脉冲传输的路程为 ，传输的时间为 ，则 ， 为脉冲光在光纤中传播速度(其中， 为真空中的光速， 为光纤折射率) [ 7 ] 。 当时间为 时，测得散光点距光源的距离为 ，则： (8) 即定位距离。 通过上述分析可将某位置的温度检测转换为光功率与时间的关系的建立，在对应关系建立后可实现对沿线光纤温度的分布式测量。 2.3. 系统设计 设计系统方案如图2所示。系统主要包括传感光缆、高频脉冲激光模块、光波分复用模块、光电探测器及放大器、高速数据采集卡等。高频脉冲激光光源将产生的脉冲光经耦合器耦合进感温光缆，在感温光缆中返回的后向散射光经波分复用器后得到后向反斯托克斯射光，以及作为参考信号的斯托克斯散射光；二者被送入雪崩二极管完成光电转换后进入放大器，放大器对电平信号进行放大后进入高速数据采集卡，实现信号采集，并送入计算机进行处理。 为满足客户提出的网内信息共享功能，保持整个系统的完整性、可维护性、安全性、可靠性，该监测系统设计为C/S架构，如图3所示。将开发的服务器端软件系统安装在此测温设备上，通过与高速数据采集卡的通信，采集各个分区所有测点的温度数据，并将数据上传到SQL Server数据库中，同时也负责为系统管理人员提供良好的人机交互界面，以便其对系统进行必要的配置。而客户端工作站作为显示终端，通过网络通信的方式，与测温系统交互，获取需要显示的数据，实现动力电缆沿线测点信息监测，包括温度值显示、实时曲线、历史数据查询、报警记录查询及打印等功能。
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user: 3. 实验及数据分析 将测温光缆与动力电缆紧密贴合布设与某变电站的电缆沟内，并接入研制的分布式测温系统。现场安装如图4所示。测得某一时间段内的温度变化数据如图5所示。可以看出，利用该系统可实时监测电 图1. 光时域反射工作原理 图2. 分布式光纤测温系统方案 图3. 分布式光纤测温软件架构 图4. 现场安装图 图5. 电缆温度实时监测曲线 缆温度，通过设计温度预警值，实现故障的及时预警。
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user: 4. 结论 分布式光纤测温系统能够准确的获取电缆沿线的温度信息，具有灵敏度高、响应速度快和实时监测等优势。安装简单，系统可靠，非常适合于电缆故障的在线监测与预警，对保障电力系统的安全运行具有重要的意义。
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user: 摘 要 2013年国家电网公司正式颁布了《低压计量箱技术规范》标准，其相应行业标准也即将发布。标准中对计量箱试验项目、方法都进行了严格规范，使其制造、检验工作有了可循依据。而建立计量箱专用实验室，实施计量箱各项试验，开展计量箱型式检验、验收检验、质量监督就成为一项重要的例行工作。对各省电力检测机构，都面临建设新计量箱实验室任务，如何建立完善的、符合技术标准要求的计量箱实验室，则需要一个技术指导。通过对计量箱试验项目分析、试验流程设计，试验场地规划，并借助流水线检测技术应用给出了一个系统的、全面的计量箱实验室解决方案，使之能够多快好省地建成一个现代化、自动化的高标准检测实验室，确保计量箱检测工作顺利开展，为计量箱产品最终更新换代提供技术保障。 关键词 :低压计量箱，实验室建设，检测，电气性能试验，机械性能试验，材料性能试验
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user: 1. 引言 电能表用低压计量箱(表箱)关系千家万户，涉及百姓切身利益。而此前却没有一个关于计量箱的产品标准，使得计量箱产品型式、质量、电气性能、机械特性、寿命等方面存在诸多问题。与当前社会、技术发展不相适应，电能计量公信力也受到质疑。它已严重影响到了计量公平、公正的社会形象和企业形象，为此2013年国家电网公司正式颁布了《低压计量箱技术规范》标准，相关的电力行业标准也正在起草编制过程中。在新标准中，对计量箱的检测暨试验内容则进行了系统、全面规范，是开展计量箱相关型式检验、质量检验的重要技术保障措施。因此随着新标准的问世及质量监督部门和各企业对计量箱管理的需要，依据新标准建造计量箱实验室，成为电力检测机构、相关企业目前的一项重要业务。 计量箱品种、型式、检测项目多，其检验是一个复杂、耗时的系统工作。如果对标准没有透彻的理解、没有一个科学的规划、没有一个系统周详的技术方案，要建成这样一个复杂的综合性实验室并能使之科学运转则是不可能的，即使建成了也可能是能力不健全的。通过对标准中规定的试验项目、设备进行分析及试验项目顺序优化设计，设计一个结构合理、技术先进、能力健全的技术方案，则可以多快好省建设好计量箱实验室；如能再借助于目前的电力产品流水线检测线手段，组建一个自动化的检测系统，则可大大提高检测效率、检测质量，成为一个一流的实验室。新型现代化的计量箱实验室建立将为今后计量箱的质量监督、生产验收、采购验收提供可靠的技术保障，更好地贯彻、执行标准，从根本上改善目前计量箱状况差、技术水平低、可靠性差、管理混乱的无序状况。
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user: 2. 计量箱试验项目分析 《低压计量箱技术规范》中所列试验项目完全依据相应国标、属类标准 [ 1 ] ，其检测试验项目按试验性质可分为以下几类(组)： 1) 机械性能试验：包括静载力、动载荷、冲击载荷、拉力、扭矩、门/开关/门锁机械寿命试验； 2) 计量箱高低温、高低温冲击、潮湿环境试验； 3) 计量箱盐雾/SO 2 、外壳标志、漆膜附着力等环境影响试验； 4) 计量箱温升电气性能试验； 5) 计量箱介电、绝缘、接地有效性、电气间隙/爬电距离等电气性能试验； 6) 计量箱IP防护等级验证试验； 7) 计量箱内微型断路器常规电气试验； 8) 计量箱内接插件性能试验； 9) 计量箱外壳及箱内绝缘材料性能试验。 按试验场所分布及合理化顺序，对所有试验进行合理组合、排序，见表1。通过表1可以对计量箱试验项目及顺序、设备有一个全面的了解。
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user: 3. 计量箱实验室之建设 计量箱实验室实验能力应能涵盖《低压计量箱技术规范》中全部试验项目，满足全性能检测要求；实验室定位目标应是技术先进，检测可靠；实验室装备应量身定裁，通过研制与集成的方式实现；试验系统、流程应科学规划、设计；对试验技术、手段进行现代化设计，以奠定一流实验室平台；通过因地制宜与现有检测专业横向联合，充分利用已有资源多快好省、节约化搞建设。 3.1. 实验室检测设备技术方案 计量箱多数试验设备(如环境试验设备等)为标准化产品，通过选型或稍加技术改造进行配置、选购即可；而对机械性能试验、工件传送、特殊类试验项目所需设备，由于计量箱型式的多样性及机械性能试验对样品结构的依赖性，所用试验设备一般没有专门的，需要定制、研发。因此应依据标准中计量箱相关图纸，研发专用的机械试验设备。 设备研发可参考目前业内自动化校表系统中广泛应用的各种机器人、机械手、自动控制等先进技术 [ 2 ] - [ 4 ] ，研制计量箱各种自动化加载设备、机器人加载(力)设备，以实现对被试品灵活、方便加载各种载荷、作用力，解决人工难以加载的问题；研制计量箱门、门锁、开关、插拔件机械寿命自动试验机，以实现人工难以实现的重复操作；通过采用机器人/机械手、传送带/穿梭车等传输方式实现计量箱工件的物理位移，以减轻人工操作强度、难度等。 机械性能试验设备研发应包括： 1) 机器人/机械手加载机； 2) 自动冲击试验机； 3) 箱门操作(机械寿命)试验机； 4) 门锁操作(机械寿命)试验机； 5) 接插件操作(机械寿命)试验机； 6) 电气开关操作(机械寿命)试验机； 7) 自动/半自动工件传输机； 设备技术指标、参数应满足标准中规定的参数值；机械寿命试验机工作方式能够与产品操作方式相匹配；工件传送自动化与工件、试验设备、场地条件相匹配。 总之，通过快速集成与设备研发并行方式实现实验室设备硬件化；通过采用新技术等手段实现检测 Table 1 Table of test items， sequence and equipment analysi 序号 试验项目 试验设备 1. 型式、外观、工艺检查 卡尺等 2. 耐冲击负载试验 沙包 3. IK代码、角状物撞击验证试验 摆锤 4. 外壳耐静力试验 拉(压)力机/载荷 5. 外壳刚度试验 拉(压)力机 6. 外壳耐扭力试验 拉(压)力机 7. 安装板静载能力试验 拉(压)力机/载荷 8. 箱门耐静力试验 拉力机、载荷 9. 绝缘材料金属嵌件轴向力试验 拉(压)力机 10. 箱门、门锁、接插件及开关操作试验、接插件插拔力试验 专用操作机 11. 附件紧固性试验 扳手/电动扳手 12. 温度冲击、低温撞击试验 高低温箱 13. 动态负载试验 振动冲击台 14. 壳体防护等级-防雨验证试验 摆管式淋房 15. 壳体防护等级--塞规插入试验 塞规 16. 介电强度验证试验 耐压仪 17. 电气间隙爬电距离测定试验 卡尺 18. 绝缘电阻测量 兆欧表 19. 保护电路连续性测量 电阻仪 20. 温升极限验证试验 电流源、温度巡检仪 21. 塑料耐热性验证试验(高温球压试验) 温湿度箱(房) 22. 塑料热稳定性验证试验(高温干热试验) 温湿度箱(房) 23. 塑料耐受非正常发热和火焰危险的能力试验(灼热丝试验) 灼热丝设备 24. 金属件耐腐蚀验证试验(湿热、盐雾试验) 化学液/盐雾箱 25. 外壳标志印刷性能试验 水、汽油 26. 壳体及五金件防护涂层附着力试验 涂层厚度测量仪、切割装置 27. 塑料耐老化验证试验 紫外、温湿度箱(房) 28. 塑料冲击性能测定试验 专用设备 29. 塑料拉伸性能测定试验 专用设备 30. 塑料弯曲性能测定试验 专用设备 31. 开关电器性能试验 电流源、时间仪 表1. 计量箱试验项目、顺序及设备分析表 技术的现代化，使实验室建成伊始，就具备一流实验室水平。 3.2. 实验室自动化检测技术方案 计量箱的试验项目和内容都比较多，对一件被检品进行全性能试验，需要几个流程、工位。按目前工业自动化生产思路，进行流水化的检测作业应是比较科学的方案，技术型式上可参照、采用工业流水线模式。考虑到目前电网企业计量器具检测(电能表、终端、互感器等)都在采用自动化、流水线方式 [ 5 ] - [ 7 ] ，因此计量箱检测可借鉴其方式。加之计量箱个体较大、质量较重，对检测操作、运输传送采用自动化或半自动化等方式比较合理。对于运输机，可考虑移动小车、穿梭车、输送机等方式，并建立输送总线及到各工位支线的输送网络。 同时，还可以积极考虑采用自动监控技术、被试品多媒体信息自动录入技术，满足规范性检测的管理需求，提高产品检测公正性，提高检测机构自身的公信力。 3.3. 计量箱试验流程设计 计量箱试验项目多达30余项，项目多、范围广，如果不进行科学设计、无序检测，即使设备再先进，试验工作也不可能很好地完成。因此，如何对试验项目优化分析、合理分组，并尽量降低送检企业试验成本，是考核计量箱实验室技术水平高低的重要标志。过多样品虽然会带来检测效率的提高，但给送检企业带来高送检成本的同时，也会对样品存贮空间、实验空间、人员数量带来较多的需求，场地及人力资源成本的提高及检测品后续处理带来的问题应统筹考虑。实验室检测效率提高应建立于技术手段的提高及系统优化、科学化管理。 对计量箱3C认证验，样品为通常3只(额定样品数)，计量箱实验室全检样品送样数可参考此值。如此可把试验流程分为3节(段)，基本上可兼顾效率与成本。任何一段某试验节点产品发现缺陷或额定样品数量中已有一个判定不合格，则试验“链”断裂，即判定该产品试验不合格。 计量箱多项试验流程并不是“同类项”合并，同类试验不一定要在同一时间或同一个工位、同一个分实验室做。图1为计量箱样品的试验的全部流程，为一种优化后的检测程序方案。 3.4. 计量箱实验室规划方案 计量箱试验内容整体分为计量箱材料试验与整机性能试验(含附件试验)。对多数电力检测机构，都已有材料性能实验室。为充分利用现有资源，本着节约化理念，在新建计量箱实验室时可不考虑重复建设。应打破专业界限，把计量箱实验室拆分为两大分实验室：整机性能实验室、材料性能实验室。对每个分实验室又可规划为若干个子实验室。对整体性能试验，其试验空间上可分为8~10个区域，包括机械静载&冲击载荷试验区、机械振动区、机械寿命试验区、淋水试验区、环境试验区(1~2个)、电气试验区、电气开关试验区、电气控制室、振动控制室、各个工位试验台放置区、输送线及传输区、备品备库区及临时仓储区。每个试验区平均按20 m 2 计算，则整体性能试验区域需要200 m 2 ，加上仓储区、运输通道、安防通道、公共设施等，计量箱整机试验区域至少应按300 m 2 考虑。由于实验室所需面积较大，加之振动设备基础(地基)、淋水试验供排水系统特殊需求及流水线作业方式，计量箱实验室宜设计在地面层。 图2为一种计量箱试验区域规划参考图。它考虑了流水线检测作业方式及工业化厂区布置基本规则。
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user: 4. 结语 计量箱实验室建设是一个全新的系统化技术工程，涉及众多技术邻域，在建设过程中还有许多问题去探索 [ 8 ] ；计量箱许多试验内容涉及多学科、多专业，还有许多课题去研究 [ 9 ] [ 10 ] 。计量箱标准及相应实验室的建立，必将带来电能计量箱产品更新换代、功能升级及技术、质量、管理方面水平的提高，也必将给电能管理企业带来显著的经济效益与社会效益，同时也为广大电力用户的用电计量提供准确、可 图1. 计量箱试验流程参考图 图2. 计量箱实验室规划参考图 信的有力保障。目前，国家电网公司计量箱实验室建设业已完成，这将对今后各省电力检测机构计量箱实验室建设提供相应的建设经验。可以预见，计量箱实验室将成为衡量一个电力检测机构检测能力的重要标志。
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user: 摘 要 为探究高低压力与大学生的内隐攻击性之间的关系，以及这种关系是否存在性别差异，使用大学生压力量表(CSS)将133名被试分成高压力和低压力两组，然后采用内隐联想测验(IAT)测量不同组别中的不同性别大学生的内隐攻击性。结果表明高压力个体的内隐攻击性更强，且内隐攻击性不存在性别差异。 关键词 :压力，大学生，内隐攻击性，内隐联想测验
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user: 1. 引言 近年来，高校大学生校园暴力事件层出不穷，引发了社会对大学生群体心理健康的关注，使得对大学生攻击行为的发现和预防显得尤为重要。攻击性作为能够引起个体身体痛苦或心理痛苦的有意行为  (王晓钧，刘薇，赵富静，2008) ，对其影响因素的探讨在学界从未停止。  王美萍和张文新(2010) 的研究发现，负性生活事件对青少年攻击行为具有显著预测作用，负性生活事件水平越高，个体表现出攻击行为的可能性越大。  Yo和Warren (2000) 对7~13岁青少年评估、社会支持和生活事件的横断研究也发现，生活压力和他们之后的攻击行为、多动、行为问题等外化行为问题相联系。  李虹和梅锦荣(2002b) 对大学生校园压力的研究发现学习烦扰、个人烦扰和消极生活事件是大学生主要的压力来源。大学生经历的负性生活事件越多，攻击行为越多  (于蕴淼等，2013) 。 以往关于压力与攻击性的研究都是从外显的角度进行，但有研究表明，外显攻击性与内隐攻击性属于两个不同的攻击结构  (庄乾，李莹，刘一军，陈安涛，2015) 。相对于外显社会认知，在内隐社会认知条件下，意识的监控能力较弱，攻击性会更多地表露出来，并且这种内隐层面的攻击性是以个体无法意识的方式在个体的社会认知中起作用  (叶茂林，彭运石，2004) 。内隐攻击性是在过去经验积累下的一种无意识结构，这种结构会自动化地影响个体进行与攻击性相关的知觉、态度、判断、决策和反应等  (周颖，2011) 。已有研究发现，压力不仅会增加个体的外显攻击表现，对个体的心理健康也存在着一定程度的负面影响。压力感越高，大学生的焦虑、抑郁的情绪就会越多  (李伟，陶沙，2003) ，而抑郁、焦虑都会增加个体的内隐攻击性，个体的情绪越不稳定，内隐攻击性也就越高  (权昕，2009) 。由于攻击行为是不被社会规范所允许的一种故意伤害性行为，在直接测量时容易受到个体主观的干预，且受到我国家庭教育方式特点的影响，青少年的攻击性常常在儿童时期就被压抑下来  (方晓义，林丹华，孙莉，房超，2004) 。因此，从内隐层面对攻击性进行研究有助于更加全面地了解和掌握个体攻击性的特征和影响因素。基于以上内容，本研究将从探讨内隐攻击性影响因素的角度出发，依照大学生压力量表(CSS)的得分将被试分为高压力组和低压力组，采用内隐联想测验(IAT)对两组被试的内隐攻击性水平进行测量，检验高压力组个体是否具有更强的内隐攻击性，以此探究压力与大学生的内隐攻击性的关系。此外，国内有关内隐攻击性性别差异的研究结论尚存在分歧。很多研究发现，内隐攻击性不存在性别差异  (徐大真，杨治良，2001；张东宁，王有智，2005；戴春林，杨治良，吴明证，2005) ，但也有研究发现男性比女性具有更强的内隐攻击性  (叶茂林，2004) ，因此本研究将再次探讨内隐攻击性的性别差异，同时也考察不同压力下的内隐攻击性是否受到性别的调节。
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user: 2. 方法 2.1. 被试 选取133名大学一年级的学生，依照大学生压力量表(CSS)得分将其分为高压力组和低压力组。其中高压力组70人(男生38人，女生32人)，低压力组63人(男生30人，女生33人)。所有学生裸视或矫正视力正常，且在实验前均未参加过类似的内隐测试，所有被试均知情同意。 实验采用2(压力：高压组/低压组) × 2(性别：男/女)的被试间设计，自变量为被试的压力组别和性别，因变量为内隐联想测验(IAT)D值。 2.2. 工具 2.2.1. 大学生压力量表(College Stress Scale， CSS) 采用  李虹和梅锦荣(2002a) 编制的大学生压力量表。量表共包括30个题目，由3个分量表构成：个人烦扰(16个项目，理论分数范围0~48分)、学业烦扰(10个项目，理论分数范围0~30分)和消极生活事件(4个项目，理论分数范围0~12分)。量表采用4点分数(0 = 没有压力，1 = 轻度压力，2 = 中度压力，3 = 严重压力)，理论分数范围是0~90分，分数越高表示相对应压力越大。在本研究中，总量表Cronbach’s α系数是0.93，各分量表Cronbach’s α的系数分别是0.88，0.89，0.79。 2.2.2. 内隐攻击性IAT测试 本研究从《现代汉语常用词词频词典》中选取词性相同、词频相近的概念词与属性词各10个。概念词选取“自我–他人”这对互补词汇，属性词的选择为攻击性/非攻击性词汇，意欲调查大学生内隐的攻击性态度。词汇如下： 自我概念词：我、自己、俺、本人、我们 他人概念词：他、他们、外人、他人、别人 攻击性属性词：袭击、占领、辱骂、夺取、攻击 非攻击性属性词：关怀、握手、协作、热爱、配合 采用E-Prime编制IAT程序。研究的基本假设是：相容任务中被试将自我与非攻击性词语联系在一起，将他人与攻击性词语联结在一起；而在不相容任务中则将自我与攻击性词语联结在一起，将他人与非攻击性词语联结在一起。用反应时作为概念词与属性词之间的自动化联系强度的指标，继而实现对内隐态度的测量。 测验在安静的环境下进行，告诉被试有7个独立的词汇分类任务，7个分类任务是对四类词汇进行分类或联合，要求被试自行按指导语的提示完成所有任务。在相容任务中，自我概念词和非攻击性词语标签出现在屏幕的左侧，他人词和攻击性词标签出现在屏幕右侧，要求被试将自我概念词和非攻击性词归为一类并用左手按F键进行反应，将他人词和攻击性词归为一类并用右手按J键进行反应。不相容任务按照IAT实验规范进行了对应设置。 根据  Greenwald等人(2003) 提出的计分方法对数据进行处理：第三、四、六、七步骤的数据，删除反应时超过10，000 ms的数据，删除错误率超过20%的被试数据，删除小于300 ms的反应时占10%以上的被试数据。分别计算第三和第六两个部分的总体标准差ST 1 ，第四和第七两个部分的总体标准差ST 2 ，计算每个部分中正确反应的平均反应时，对于错误的数据用每个部分中正确反映的平均反应时加上600 ms代替原来的反应时，错误数据替代后重新计算每个部分的平均反应时，分别计算第三和第六两个部分的平均反应时之差M 1 ，第四和第七两个部分的平均反应时之差M 2 ，再用M 1 除以ST 1 得D 1 ，M 2 除以ST 2 得D 2 ，将D 1 与D 2 平均即得D值。在内隐联想测验中，D值反映的是目标概念与不同的属性概念之间的相对联结强度，D值越大，IAT效应越强，即目标概念与不同的属性概念之间的联结程度差异越大。本研究中D值表示内隐攻击性的强度，D值越大表明攻击–自我判断任务与非攻击–自我判断任务的平均反应时之差越大，攻击–自我之间的联结越紧密。 2.3. 工具 使用SPSS22.0统计软件。E-prime 收集的内隐联想测验的D值是连续变量，且符合正态分布，采用两因素完全随机方差分析自变量压力组别、性别对因变量内隐攻击性(D值)的影响。
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user: 3. 结果 133名大学生在大学生压力量表上各维度的得分分别为：个人烦扰(13.26 ± 7.86)分，学业烦扰(11.82± 5.89)分，消极生活事件(3.11 ± 2.76)分。由此可见，大学生的压力源主要来自于个人烦扰和学业烦扰。大学生CSS平均得分(28.17 ± 14.30)分，高于理论中值(45分)的被试占11.94%，可见大学生的总体压力不太大。即使如此，不同的大学生之间依然存在压力上的差异。因此本研究采用  史光远等人(2013) 的方法，根据CSS的平均值将被试分为高压组[得分为(41.10 ± 9.20)分，N = 70]和低压组[得分为(17.55 ± 7.21)分，N = 63]。 实验中各被试的D值计算整理后如表1所示。高压组被试的D值得分均高于低压组被试。t检验结果发现高压组D值与低压组D值差异显著，t(131) = 2.76，P < 0.01。 以性别(男，女)和压力组别(低压力组，高压力组)为自变量，以内隐攻击性(D值)为因变量，进行两因素完全随机方差分析。结果显示，压力组别的主效应显著，F(1，133) = 8.20，P < 0.01，h 2 = 0.06，高压力组的内隐攻击性得分高于低压组；性别的主效应不显著F(1，133) = 2.73，P = 0.10，h 2 = 0.02；性别和压力组别对内隐攻击性认知的交互作用不显著F(1，133) =1.04，P = 0.31，h 2 = 0.01。
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user: 4. 讨论 4.1. 压力与大学生内隐攻击性的关系 根据CSS的平均得分可知本实验中的大学生压力的平均值远低于理论值中位数(45分)，也就是说大学生普遍属于轻度压力，主要的压力来自个人烦扰和学业烦扰，这一点与大学生的实际情况相吻合。尽管大学生普遍压力不大，但本研究中，高压组和低压组之间的压力差异显著。史光远等人的研究表明压力不仅能够增加人的消极情绪而且会减弱人的积极情绪  (史光远，崔丽霞，雷雳，郑日昌，2013) 。李虹等人的研究发现，虽然日常烦扰就其压力性质而言属于持续时间长，不会出现明显压力高峰的类型，但其发展缓慢，循序渐进的特点对人们的心理健康造成的负面影响却比消极生活事件更严重  (李虹，梅锦荣，2002b) 。而根据埃里克森的人格发展八阶段理论，大学生正处于建立自我同一感阶段，自我认知与评价尚不稳定，自我控制能力较差，冲动性较强，容易因压力导致消极情绪累积从而引发攻击行为。 Table 1 D value on different condition 性别 N D 高压组 男 38 0.58 ± 0.33 女 32 0.62 ± 0.44 低压组 男 30 0.35 ± 0.35 女 33 0.51 ± 0.25 表1. 不同条件下被试的D值 本研究中，高压组和低压组的IAT效应差异显著(P < 0.01)，说明两组被试在内隐攻击性上存在显著差异。究其原因，可能是大学生的个人烦扰使个体产生了较高的心理压力，如身体不好、外形不佳、家庭经济条件差、同学关系紧张等都会给大学生带来压力。同时学业作为大学生生活的另一重要部分，不能够高效完成作业、不能够取得优异的成绩、不能够调适自己在同伴竞争中的心态等同样容易使个体产生较大的心理压力，而这些压力会对内隐攻击性产生影响，导致高压力组个体的内隐攻击性水平提高。 4.2. 内隐攻击性的性别差异 关于内隐攻击性在不同性别上是否存在差异，已有许多研究对此展开讨论。  徐大真等人(2001) 使用任务分离范式，研究了内隐社会认知中的性别差异，发现在内隐社会认知中无论男女都明显偏好攻击性信息，并不存在性别差异。  张东宁等人(2005) 运用内隐联想测验研究被试的攻击性，结果同样发现攻击性IAT测验中男女被试间无显著差异，这在  戴春林等人(2005) 采用IAT测量个体内隐攻击性的实验中也得到了同样结论。同时，  何欣嘏和孙凯(2013) 使用偏好组词的方法也得出了同样的结果。上述研究表明内隐攻击性不存在性别差异，这与本研究的结果一致。而  叶茂林等人(2004) 的研究发现男女在内隐攻击性上存在差异，这可能与其使用的偏好判断的实验材料有关，在他们的研究中引入了不同性别的被攻击者，并且发现，男女两性在偏好男性被攻击者方面不存在显著差异，但在偏好女性被攻击者方面，女性被试明显比男性被试更偏好女性被攻击者。值得一提的是，虽然本研究的结果显示内隐攻击性在性别上差异没有达到完全显著的水平，但却接近边缘显著水平(P = 0.10)，女生的内隐攻击性D值平均分比男生高一些，这可能与被试的取样有关。本研究在师范类学校进行，师范学校中女生偏多，但在一些竞争和评选上男生由于其自身的生理特点占有优势，因此女生间的竞争压力和冲突相对较多，且社会文化给男性和女性赋予了不同的社会角色，与男性相比，社会文化更强调女性温柔善良的一面，因而由于受到社会文化和生理特点的限制，女性的攻击性会被她们控制的更加隐蔽，相比于男性会较少表露出攻击性。但当出现某些诱因，如长期学业烦扰导致的高心理压力，这种倾向就有可能会爆发出来。此外，我们还发现，性别与压力对内隐攻击性认知的交互作用不显著。当压力较大时，男生和女生同样表现出了较高的内隐攻击性，表明他们对于压力的反应是相似的。 4.3. 研究的不足与展望 本研究从内隐攻击性的影响因素入手，研究了压力和性别对于内隐攻击性的影响。在本研究中，两组大学生的压力虽然存在差异，但均属于轻度压力，因此对处于中度和重度的压力个体缺乏相关研究，若两组被试之间的压力差异更大，结果可能更有意义。此外，研究中对内隐攻击性的测量使用的是经典IAT联想测验，在较高的信效度背后它也存在一定的缺陷，由于采用反应时为考察指标，忽略了错误率所包含的信息，且只能考察被试对两个对象的相对态度，无法测量被试对于某一对象的态度。 因此，在未来的研究中，我们可以使用The GO/NO-GO联想任务(the go/no-go association task， GNAT)  (Nosek & Banaji， 2001) 、外在情感西蒙任务(extrinsic affective simon task， EAST)  (De， 2003) 以及单类内隐联想测验(single category implicit association test， SC-IAT)  (Karpinski & Steinman， 2006) 单靶内隐联想测验(single target implicit association test， SA-IAT)  (Penke， Eichstaedt， & Asendorpf， 2006) 等实验范式作为补充和旁证，对大学生的内隐攻击性进行更深入的研究。
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user: 5. 结论 高压力个体的内隐攻击性更强，压力是大学生内隐攻击性的影响因素之一。
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user: 摘 要 基于电厂经济环保运行的要求，需对电厂的污染物排放浓度实时监测。本文以排烟粉尘浓度为例，通过分析电厂DCS系统的在线监测数据，建立了BP神经网络和支持向量机两种粉尘浓度的在线监测模型。对模型进行实例验证(数据来源于某电厂600 MW机组)，结果显示BP模型的预测精度达到96%以上，而SVM模型精度则达到97.5%以上。从总体上看，这两种模型对于粉尘浓度在线监测效果都比较理想，相对而言SVM模型的模拟的精度较高，且具有更高的泛化能力。 关键词 :粉尘浓度，在线监测，BP神经网络，支持向量机
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user: 1. 引言 长久以来，燃煤电厂都是环保监察的重点单位，这要求电厂要更加严格的控制各种污染物的排放量。国家针对电厂的各项排放物都制定了严格的指标。虽然可以通过运行状况大致控制排放浓度，但不能及时确定是否超标，所以实现在线监测非常有必要。粉尘，众所周知，既污染环境，易导致雾霾、浮尘和酸雨等恶劣天气；又危害人体健康，引发呼吸道疾病，甚至致癌。因此本文以粉尘排放浓度为例，探索建立污染物排放在线检测模型。 目前，多数电厂采用的是离线取样的过滤称重法。国内外也有一些在线测量方法，如电容法、β射线法、光散射法，还有各类粉尘浓度传感器 [ 1 ] 。但受检测原理、仪器校准和操作规范等条件的限制，测量会有较大误差。因此软测量技术被引入，来弥补仪表等硬件的不足 [ 2 ] 。软测量就是利用数学的映射思想，利用人工智能建立各种模型，模拟出已知数据与期望数据间的映射关系 [ 3 ] 。常用的建模方法有人工神经网络、支持向量机、模糊数学和自适应模拟等 [ 4 ] 。本文选择BP神经网络和支持向量机(SVM)法进行建模，并用某600 MW机组的实际运行数据进行模拟验证。
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user: 2. 基于BP神经网络的粉尘浓度在线监测模型 2.1. BP神经网络 BP神经网络做为一种机器学习方法，内嵌了很多数学思想和学习准则，基本思想是将输入数据经过多次迭代运算得到输出值。正向运算过程：已知量由输入层输入，经过隐含层的学习，由输出层得到预测值。反向判断过程：将预测值与期望值对比，误差反向传播，对各系数进行修改，重复迭代以期获得较高精度 [ 5 ] 。BP神经网络算法流程分为神经网络的构建、训练和预测预测三步，如图1所示。 BP神经网络的拓扑结构如图2所示。 2.2. 训练集与测试集 从某电厂600 MW机组DCS系统提供的运行数据中挑选出不同负荷下的98组数据，进行实例模拟分析。其中80组用于训练，18组用于测试。 在电厂DCS系统的各测量参数中筛选出对粉尘浓度影响较大的变量，确定负荷、总燃料量、再热蒸 图1. BP神经网络算法流程 图2. BP神经网络拓扑结构图 汽压力、炉膛与风箱差压、烟囱入口烟气温度、二次风量、送风机出口流量、排烟温度等8个变量作为输入，电厂对粉尘浓度的离线测量值为期望输出。 其中离线粉尘浓度测量值来源于取样称重。传统的取样法在我国受到广泛认可。首先对粉尘进行取样，然后对所取样品过滤(分离)、称重，再用现有的各类粒度分析仪器对微粒进行粒度分析，从而得到尘粒粒径分布和大小。但是该方法操作环节多，过程复杂，且不能实时监测和显示，具有较大的滞后性 [ 6 ] 。 2.3. 模型构建与拟合 根据BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于BP神经网络的粉尘浓度在线监测。由上节得知模型有8个输入参数，1个输出参数，所以BP神经网络结构为8-10-1，即输入层节点数为8，输出层节点数为1，隐含层数为11，迭代次数为1000，学习速率为0.01，训练目标误差0.0001。即要求在迭代次数1000次内，达到误差小于0.01，然后停止训练。 经过多次迭代运算和对权值阈值的修改，用最佳训练模型对粉尘浓度进行预测，并将预测值和离线测量值进行比较，验证BP神经网络模型的预测效果。预测结果如图： 由图3和图4可以看出，BP神经网络获得的粉尘浓度预测值和真实值的吻合度较高，最大相对误差(绝对值)不超过4%，满足工程精度要求。
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user: 3. 基于SVM的粉尘浓度在线监测模型 3.1. 支持向量机(SVM) 支持向量机与神经网络类似，也是一种机器学习方法，但是有其独特的数学方法和优化技术。支持向量机在1963年由Vapink领导的实验小组首先提出 [ 7 ] ，基本思想是将样本映射到高维空间，选用恰当的核函数实现分类 [ 8 ] 。独特的思维模式使其在非线性回归中，面对样本量较小或维度较多的问题时展现了较大的优势，还可以一定程度的避免过拟合。 用SVM算法进行回归预测时，构建模型最重要的是核函数的选择，惩罚系数c和核函数参数g的确定 [ 7 ] - [ 10 ] 。常用的核函数种类有线性核函数，多项式核函数，径向基RBF核函数和两层感知器核函数 [ 11 ] 。核函数的类型要根据实际情况进行选择。本文通过多次试验，选择拟合效果最佳的径向基RBF核函数。对于惩罚系数c和核函数参数g的选取，则让c和g在一定的范围内取值，用网格搜索和交叉验证结合的方法，选择使拟合均方误差(mse)最小的那组c和g作为最优参数。 3.2. 模型构建与拟合 根据支持向量机理论，在MATLAB软件中编程实现基于SVM的粉尘浓度在线监测。由2.2得知模 图3. BP神经网络预测输出 型有8个输入参数，1个输出参数，所以模型的输入层节点数为8，输出层节点数为1。用网格搜索和交叉验证结合的方法寻找最优参数，结果g = 0.420448，c = 2.67586时均方误差mse最小为0.00154786，拟合效果较好。由图5和图6可以看出预测效果理想，相对误差控制在±2.5%以内。 图4. BP神经网络预测误差 图5. SVM预测输出 图6. SVM预测误差 Table 1 Model test result 序号 负荷 粉尘浓度 相对误差/% 离线测量值 BP神经网络预测值 SVM预测值 BP神经网络 SVM 1 393.3565 30.2249 29.9759 29.9533 -0.8238 -0.8986 2 357.6374 36.8956 37.019 36.566 0.4133 -0.8933 3 382.6412 30.8159 31.9897 31.4571 1.2475 2.0807 4 407.1855 29.6506 29.5148 30.0911 2.5737 1.4856 5 414.2293 31.5782 31.0413 31.3146 -1.7002 -0.8348 6 443.1802 30.4092 29.9186 29.736 0.5299 -2.2138 7 458.5025 26.6811 26.9115 26.7407 0.8635 0.2234 8 465.8155 23.2229 23.5126 23.4369 1.2475 0.9215 9 510.6798 26.2112 26.8858 26.4741 2.5737 1.003 10 537.6342 26.136 26.2745 26.1217 0.5299 -0.0547 11 542.5109 22.988 23.083 22.8723 0.4133 -0.5033 12 547.091 23.4209 23.0847 22.9892 -1.4355 -1.8432 13 554.1823 25.2151 25.9938 24.9734 3.0882 -0.9586 14 559.6688 23.1851 22.9105 23.049 -1.1844 -0.587 15 586.56 25.0822 25.6056 25.4531 2.0867 1.4787 16 596.5223 26.2865 25.9218 25.9839 -0.8238 -1.1512 17 600.4488 26.7272 26.7106 26.8793 -1.7002 0.5691 18 608.378 26.6438 27.4055 27.2595 0.8635 2.3109 表1. 模型测试结果 Table 2 Comparison of modeling result 最大相对误差绝对值/% 平均相对误差/% 均方差/% BP神经网络 3.8091 1.4706 1.7689 SVM 2.3109 1.1118 1.3994 表2. 建模结果对比
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user: 4. 模型结果分析及比较 由表1和表2可以看出，两种模型的模拟误差都很小，接近真实值，可以考虑应用于工程实践。但相对而言，支持向量机模型的预测精度更高，相对误差都控制在±2.5%以内；平均相对误差为1.1118%，低于BP神经网络的1.4706%，整体误差较低；均方差为1.3994%，低于BP神经网络的1.7689%，分布较为集中，模型更加稳定。综上，支持向量机法建立的在线监测模型效果更好，对工程实践的指导意义更大。
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user: 5. 结论 BP神经网络结构简单，参数设定方便，针对多数案例都有较好的处理效果，应用广泛 [ 12 ] 。支持向量机(SVM)结构稳定，引入了核函数，将变量映射到高维空间，优化了求解过程 [ 13 ] [ 14 ] 。本文用两种方法分别建立了燃煤电厂排烟粉尘浓度在线监测模型。两种模型的预测精度高于96%，符合期望，对于工程实践有很大的指导意义。 虽然两种算法各有优势，但是相比之下SVM方法有更高的预测精度，更好的泛化能力，具有很好的推广应用前景 [ 15 ] 。SVM模型的建立，为燃煤电厂粉尘浓度的在线监测提供了一种更为简便有效的方法，有利于电厂的环保运行。同时也为热力系统的其他不易测量参数的预测分析带来了新思路和新方法。
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user: 摘 要 电力用煤由于受到产地、运输和价格等多种因素影响，种类变化繁多，煤质发热量有很大的变化。这对锅炉的安全经济运行有很大的影响。为了及时了解机组的运行状况，本文应用反向建模思想，结合遗传算法优化的BP神经网络，模拟出锅炉运行过程中易测量的参数值和煤质发热量的关系，构建了煤质发热量在线测量模型。用电厂运行数据进行模型验证，精度满足工程要求，切实可行。 关键词 :煤质发热量，反向建模，神经网络，平均影响值法，在线监测
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user: 1. 引言 目前我国电厂多数使用的还是燃煤机组，因而煤对于电厂来说不可或缺。就燃煤而言，即使种类相同，如果开采地区、开采时间和开采深度具体条件不同，其化学成分也会有很大的差异 [ 1 ] 。近年来，全国用电量不断上升，同时煤价不停上涨；再加上我国地域复杂，煤炭资源分布不均，道路交通不便，使得电厂每日购进的燃煤种类变化繁多。为此，许多电厂锅炉会选择燃用混煤。通过主动配煤，可以在一定程度上改善入炉煤质发热量和做功能力的稳定性 [ 2 ] 。 发热量、挥发份、固定碳和灰熔点等煤质特性的变化，会对机组运行的经济性和安全性造成严重影响。在众多煤质特性中，煤质发热量是最为基本和重要的参数 [ 3 ] [ 4 ] 。 及时、准确的掌握煤质发热量，根据实际入炉煤质对锅炉运行参数进行调整，对于机组的运行优化工作有着深远的意义 [ 5 ] 。
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user: 2. 反向建模 反向建模方法就是利用实际火电机组热力系统的大量运行数据，用神经网络、支持向量机、遗传算法、灰色系统理论、模糊理论以及混合建模、组合建模等智能算法来建立系统相关参数间数学模型的过程 [ 5 ] 。 反向建模的方法与常规建模方法相比，效率高、精度大，更具有实用性 [ 6 ] 。 通常情况下，反向建模方法的具体应用过程可分为数据整理、模型建立及模型检验三个阶段 [ 7 ] 。 数据整理阶段分为数据的采集和数据的处理。样本数据的好坏直接决定了建模的精度，甚至决定了模型是否能够建立成功。目前，国内的绝大部分火力发电机组都安装了DCS系统，记录了机组大量实际运行数据，为模型建立提供了数据基础。由于电厂热力系统十分复杂，建立模型时，输出变量受诸多因素的影响，并且各因素之间相互关联、相互影响。因此，只有选择合适的输入变量，才能得到理想的模型，保证建模效率和建模精度。 模型检验是验证模型正确性和精度的过程。若不能满足预定要求，则需重复上述过程，重新处理和集成数据，直至所建模型符合验证要求为止。
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user: 3. BP神经网络 BP神经网络作为一种机器学习方法，内嵌了很多数学思想和学习准则，基本思想是将输入数据经过多次迭代运算得到输出值。BP神经网络由输入层、隐含层和输出层三层组成。如果把输入值作为自变量，输出值作为因变量，那么我们可以把BP神经网络当成一个非线性函数 [ 8 ] 。 BP神经网络算法流程有三步：BP神经网络构建、BP神经网络训练和BP神经网络预测，如图1所示。 图1. 算法流程 BP神经网络训练是用输入输出数据训练神经网络，通过训练使网络具有联想记忆和预测能力，从而训练后的网络能够预测模型输出。BP神经网络的训练过程包括以下几个步骤。 步骤1：网络初始化。根据系统输入输出序列(X， Y)确定网络输入层节点数n、隐含层节点数l，输出层节点数m，初始化输入层、隐含层和输出层神经元之间的连接权值w ij ，w jk ，初始化隐含层阈值a，输出层阈值b，给定学习速率和神经元激励函数。 步骤2：隐含层输出计算。根据输入向量X，输入层和隐含层间连接权值w ij 以及隐含层阈值a，计算隐含层输出H。 (5) 式中，l为隐含层节点数；f为隐含层激励函数，该函数有多种表达形式，本文所选函数为： (6) 步骤3：输出层输出计算。根据隐含层输出H，连接权值w jk 和阈值b，计算BP神经网络预测输出O。 (7) 步骤4：误差计算。根据网络预测输出O和期望输出Y，计算网络预测误差e。 (8) 步骤5：权值更新。根据网络预测误差e更新网络连接权值w ij ，w jk 。 (9) (10) 式中， 为学习速率。 步骤6：阈值更新。根据网络预测误差e更新网络节点阈值a，b。 (11) (12) 步骤7：判断算法迭代是否结束，若没有结束，返回步骤2。 煤质发热量在线监测系统状态方程复杂，难以用数学方法准确建模，可以建立BP神经网络表达该非线性系统，把未知系统看成是一个黑箱，首先用系统输入输出数据训练BP神经网络，使网络能够表达该未知函数，然后就可以用训练好的BP神经网络预测系统输出。
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user: 4. 遗传算法 遗传算法(Genetic Algorithm， GA)是模拟生物遗传和进化机制的一种并行随机搜索最优化的方法，1967年由美国Michigan大学的Holland教授及其学生首次提出 [ 9 ] 。它把自然界“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入优化参数组成的编码串联群体中，按照所选择的的适应度函数通过选择、交叉和变异对个体进行筛选，使适应度好的个体被保留，适应度差的被淘汰，最终收敛到最适合环境的个体，从而求得问题的近似最优解 [ 10 ] 。选择操作是指以一定的概率选择个体组成新群体，从而得以保留；交叉是指从种群中选择两个个体，以一定的概率交叉得到新的更好的个体；变异则是指从种群中随机选择一个个体，按一定的概率变异得到新个体，防止局部最好 [ 11 ] 。所以遗传算法作为一种全局优化搜索方法，只要有适当大的初始群体和足够的进化次数就能得到满意的结果，具有简单、并行处理，不需要目标函数明确的数学方程和导数表达式，不易于陷入局部最优解等优点。用遗传算法对神经网络的权值阈值进行优化，提高模型精度。
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user: 5. 输入变量分析 煤质的发热量是指单位质量的煤，在完全燃烧时所放出的全部热量。在实际的应用中，煤质发热量有高位发热量与低位发热量之分，我国在锅炉的计算中，通常采用煤质的低位发热量值。 从能量平衡的观点来看，在稳定工况下，输入锅炉的热量应等于输出锅炉的热量。输出锅炉的热量包括被有效利用的热量和损失的热量 [ 12 ] 。根据能量平衡原理得 (1) (2) (3) 式中，Q r ——输入锅炉的热量； Q 1 ——锅炉的有效利用热； Q 2 ——排烟热损失； Q 3 ——可燃气体未完全燃烧热损失； Q 4 ——固体未完全燃烧热损失； Q 5 ——散热损失； Q 6 ——灰渣物理热损失。 又输入锅炉的热量 (4) 式中， ——燃料的收到基低位发热量； ——燃料物理显热； ——外来热源加热空气时所带入的热量； ——雾化燃油所用蒸汽带入的热量。 可见输入锅炉的热量主要来自燃料的收到基低位发热量。 综上可得，煤质发热量主要与Q 1 ~Q 6 有关。因此，可以通过分析Q 1 ~Q 6 的影响因素来获取相关输入变量。 通过理论分析，再结合电厂DCS系统可读取的实时运行数据测点，初步选取如下34个输入特征变量：锅炉负荷、主汽压力、主汽流量、主汽温度、给水流量、给水压力、再热蒸汽温度、再热器入口压力、再热器出口压力、总煤量、背压、总风量、环境温度、省煤器给水温度、过热器减温水压力、过热器减温水温度、再热器减温水压力、再热器减温水温度、空预器入口氧量、空预器出口氧量、排烟温度、炉膛负压、送风机出口压力、一次风机出口压力、引风机入口压力、引风机出口压力、磨煤机给煤机出力、磨煤机一次风流量、磨煤机电流、磨煤机出口一次风温度、磨煤机入口热风温度、磨煤机入口一次风压力、磨煤机出口一次风压力和汽包压力。
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user: 6. 煤质发热量在线监测模型建立 6.1. GA-BP神经网络构建及训练 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络煤质发热量在线监测。由上一节分析后确定有34个输入参数，1个输出参数，所以BP神经网络结构为34-12-1，即输入层有34个节点，隐含层有12个节点，输出层有1个节点。迭代次数为100，学习速率为0.01，训练目标误差0.001。即要求在迭代次数100次内，达到误差小于0.001，然后停止训练。遗传算法参数设置为：种群规模为10，进化次数为50次，交叉概率为0.4，变异概率为0.2。 从山西王曲电厂DCS系统中得到250组数据样本，从中随机选择210组作为训练数据，用于网络训练，剩余的40组数据作为测试数据，用于测试网络的拟合效果。 6.2. MIV法筛选变量 由于初步挑选的输入变量较多，且众多变量间有一定的相关性和信息的重叠性，所以需要通过预处理来剔除冗余变量。结合GA-BP神经网络应用平均影响值方法(MIV， Mean Impact Value)来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项 [ 8 ] 。 将初步挑选得到的含有34个输入变量的样本用MIV法进行筛选，得到结果如图2。 经过筛选，将对煤质发热量影响程度较小的变量剔除后，最终把主汽温度、再热蒸汽温度、省煤器给水温度、过热器减温水温度、再热器减温水温度、一次风机出口压力、引风机出口压力等7个变量作为输入特征变量。 6.3. GA-BP神经网络预测 应用筛选后的数据构建神经网络时，输入变量变为7，GA-BP神经网络结构为7-5-1，即输入层有7个节点，隐含层有5个节点，输出层有1个节点。构建好后，重新对神经网络进行训练。 用训练好的GA-BP神经网络预测煤质发热量，并通过GA-BP神经网络预测输出和实际数值进行比较，分析GA-BP神经网络的拟合能力。预测结果如图： 由图3和图4可以看出，GA-BP神经网络获得的煤质发热量预测值和真实值的吻合度很高，误差控制在±2.5%之间，满足工程精度要求。这表明，该神经网络具有良好的泛化能力，煤质发热量在线监测模型切实可行。 图2. 输入变量对煤质发热量的影响 图3. 煤质发热量预测输出
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user: 7. 结论 本文通过机理分析并结合电厂DCS系统中实际可读的在线监测点参数，确定出建立煤质发热量在线监测模型所需的输入特征变量。结合遗传算法优化的BP神经网络，用MATLAB进行编程，对构建的模型进行训练，达到了预期精度。为使模型更加精简，对所确定的众多输入特征变量进行处理：运用平均影响值方法对变量数据进行冗余特征变量的剔除。利用训练好的GA-BP神经网络，对处理后的数据进行 图4. BP网络预测误差 预测输出。输出值与实际值的误差控制在±2.5%之间，满足工程精度要求。表明建立的煤质发热量在线监测模型准确有效，切实可行。
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user: 摘 要 在传统观念中，人们将电动汽车及其动力电池视为一个整体，将电动汽车分散性的属性也归到动力电池上，在此基础上研究电动汽车与电网的关系，并产生了V2G的概念，同时该模式也衍生出很多问题亟待解决。如果将电动汽车与动力电池的关系分解，通过集中式充电站为动力电池充电，电动汽车电力不足时只需更换电池，这样就形成了B2G概念。本文主要论述由V2G向B2G转变的实现途径，并为实现推动电动汽车这种零污染高效率的新型交通方式发展，提出了关于电动汽车的多种创新商业模式，展现了电动汽车发展的美好前景。 关键词 :电动汽车，动力电池，B2G，商业模式
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user: 1. 引言 电动汽车的使用代表了个人交通方式的重大转变，也代表着能源领域的巨大转变，因为消费者将减少使用汽油和柴油燃料，转而使用电力能源。这种转变正在进行，电动汽车早已完成试验、接近量产阶段，这其中蕴含着巨大的商业机会。许多人认为，在能源消耗行业里只有交通行业能给电力行业带来潜在增长。 电动汽车及其动力电池对于智能电网扮演着两种不同的角色，当电动汽车作为负荷时，可以通过技术和经济手段合理安排充电时间，实现有序充电管理，达到移峰填谷的效果；当动力电池作为储能装置时，将其作为系统的备用容量或者峰荷时向电网提供电量，优化电网运行。在这种背景下，V2G [ 1 ] 与B2G [ 1 ] 的概念应运而生，如何充分发挥V2G与B2G模式的作用从而推动发展电动汽车的普及率，并逐步实现V2G向B2G模式的转变，相应发展出多种适合电动汽车发展的创新商业模式，是本文所要研究的主要问题。 电动汽车商业模式主要涉及两大核心问题：一是购买和使用；二是能源供给。购买和使用包括两种模式：租赁和购买。租赁的优势在于短时、方便，缺点在于租赁价格较高；购买的优势在于所有权完整，缺点在于消费者承担车辆风险。能源供给也包括两种模式：换电和充电。换电的优点是时间短，缺点是需频繁更换电池，接插件易损坏，成本较高；充电的优点在于地点约束较少，缺点是充电时间较长。目前国内电动汽车商业化运作主要有三种模式：以城市特点划分，分别是以电池租赁为代表的深圳普天模式、以整车租赁为代表的杭州短时租赁模式和以整车购买为代表的合肥定向购买模式。三种模式市场切入点各不相同，各具特色和优点，可以为我们下一步推广商业模式提供借鉴。
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user: 2. V2G与B2G 2.1. V2G V2G (Vehicle to Grid)是指连接到电网的电动汽车作为一种分布式负荷和电源，能够消耗电网内的电能，也能向电网释放其电池内的电能，为优化电网运行和保障电网安全提供支持。 从V2G的命名就可以看出，它强调车辆本身，将车辆与电池作为一个整体看待，默认车辆是充放电的主体，将电动汽车的属性也默认成电池的属性。电动汽车分属于不同用户，具有分散性、移动性、与电网连接的时间和地点不确定性，当它作为分布式电源向电网输送电能时会造成电网潮流的复杂变化，会为配电网 [ 2 ] 运行带来不确定的影响与冲击。那么，将这些车辆属性等同于电池属性，会造成实施V2G过程中的一系列问题与困难。 2.2. B2G B2G (Battery to Grid)模式是指以动力电池充换电方式代替整车充电方式，车主在电池电量不足的时候只需更换动力电池即可，不必在充电地点等待；更换下的动力电池在大型充换电站进行集中充电，整个过程可以精准控制。通过这种大胆的思维模式突破，对电动汽车与动力电池进行解耦，B2G揭示了动力电池与电网交互的本质，去除了车辆属性的束缚，摆脱V2G概念的局限性。实际上，V2G在本质上仍然是电池与电网的能量交互，V2G是B2G的一种特殊存在形式，只是它具有一些被束缚的问题。
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user: 3. 电动汽车与动力电池的解耦 V2G与B2G过度的焦点在于电动汽车与动力电池间的解耦，主要体现在三个方面：资产关系解耦、时间解耦和地点解耦。 3.1. 资产关系解耦 对于电动汽车买家来说，为确保获得电能供应而单独为电池付费并不完全合理。电池的所有权也直接决定了对电池充放电操作的决策权，只有专业的充换电运营公司掌握了电池所有权，才能更好地避免汽车用户的意愿对电池利用的限制和约束，同时大大降低决策的复杂程度和主体数量。 3.2. 电动汽车与电池充放电操作的地点解耦 由于动力电池的充电时间过长，无法满足人们对快捷充电服务的需求。而电池更换模式彻底打破了电动汽车与电池一体化的思路，使电动汽车的动力服务与电池充放电操作可以在不同地点进行。同时，通过换电模式实现地点解耦，使得动力电池的充放电摆脱对配电网的依赖和冲击，避免诸多不确定性因素的影响。 3.3. 电动汽车与电池充放电操作的时间解耦 在电动汽车整车充电模式下，电池的充放电时间与电动汽车的行驶时间时常矛盾，而电网由于自身运行安全和成本效益的考虑，对电池充放电时间又具有特殊的要求。因此在V2G中，很多技术和方法都是针对这种矛盾来寻求两者在时间上的平衡，但这种平衡毕竟是在约束下的平衡。因此，换电模式将电动汽车动力服务与电池充放电操作进行了时间解耦，对于电网而言，解决了其利用电池优化运行和安全的最大障碍。
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user: 4. 实现V2G到B2G的商业模式 实现B2G的三种解耦都与电动汽车动力服务的商业模式息息相关。为实现资产关系的解耦，动力电池不再作为汽车用户的私有财产，而仅仅是提供动力服务的工具。此外，动力服务的基础设施建设，包括动力电池的采购和供应，要适度超前于电动汽车的使用，成本回收和经济效益显现需要一个漫长的过程。因此，建立这样一个运营实体需要由具备强大经济实力、担负巨大社会责任的企业来承担。 此外，为了实现有序集中充放电，电网调度需要具有直接调度电池集中充放电的能力。因此，只有在电网公司具有对电池资产管辖权的情况下，才有可能使电网具有全面调度电池充放电的完整权限。因此，由电网公司来组织负责电动汽车运营服务公司的组建，并将其作为自身业务的延续，才能完全发挥B2G技术的作用。 电动汽车动力电池的充放电操作在地点和时间上的解耦，意味整个运营服务体系的网络化结构，电池作为系统共有资源在网络中流动和调配。通过引入物联网技术建立覆盖电动汽车、动力电池以及充换电设施网络的完整信息网络，将电动汽车充换电服务与智能电网结合起来。图1是一种三层物联网架构，由车联网、电池物联网及充换电设施网络构成，其中充换电设施网络也是智能电网的一部分。各层网络之间通过运行服务进行动态关联，例如电动汽车与电池之间在发生动力服务时产生动态关联，当电池被更换后这种关联结束；电池与充换电设施在充换电运行时发生动态关联，当充放电结束后这种关联结束。