DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 6. 几点认识与讨论 6.1. 岩管侧伏方向问题 以往工作认为，30号岩管是由30-1和30-2两个部分组成并向南东向侧伏。本次研究认为，30号岩管是一个近直立的岩管，但被一组东西向运动、产状很缓的断层错断了，断距虽然不大，但岩管在平面上还是呈东西向拉长状态，西侧略偏北，东侧略偏南。不同标高矿体在地表投影构成的矿体走向大约为95度左右，小于以往所认为的105度左右的长轴方向。以往由于认为是向南东侧伏，所以深部探矿工程 都是向南东向逐渐加深的。根据收集到的原30-2矿体−220和−380米标高矿体范围，制作了如图4所示的原矿体与3号模型体的对比图。从图4上可以看到，原有的30-2矿体的范围明显大于实际钻孔控制的范围，部分钻孔在布设时因受矿体向南东倾伏认识的影响，没能对3号模型体下延部分起到有效控制作用。 6.2. 缓倾断层问题 从三维模型中60、−55米两个标高的结果看，矿体在这两个标高出现明显的东西向位移(见图3(a))，大约位移了95米左右，原30-1号矿体被分成两段，而在南北向上并没有明显的位移(见图3(b))。这说明1号、2号、3号模型体受到过一个东西向的力，使上部的1号和2号模型体向西移动。在1号模型体中的GK3001、SK3002-1、ZK3012三个钻孔见矿底界几乎是相同的，都是在60米标高附近，而在2号模型体中的ZK3003孔的见矿顶界也是60米左右。这4个钻孔分布在两条勘探线上，勘探线间跨度为77米，勘探线上跨度为86米。这说明在这样一个区域内存在近水平的断层面，切割了金伯利岩体。 6.3. 深部探矿方向问题 30号岩管勘查中的钻孔最大深度为1039.5米，最低见矿标高为−835.6米，说明本区的金伯利岩向下延伸很大。从三维模型上看，ZK1102和ZK1201孔所见的金伯利岩应该不是原30-2矿体的向下延伸部分，而是在主岩管旁侧的小岩枝。主岩管应在3号模型体的下部及其北侧，这些部位也是下一步需要验证的重要区段(见图5)。 图4. 原30-2矿体与三维模型矿体的空间对比图 图5. 推测岩管深部赋存范围图 6.4. 矿体体积对比问题 30号岩管经历了多次勘查，在提交的两份勘查报告中均采用按勘探线制作垂直纵投影图计算矿体面积，然后按相邻剖面组成棱柱或锥台的方式计算勘探线间的矿体体积。从本次三维建模结果看，这种方式计算的矿体体积有些地方值得进一步探讨。本次研究按不同标高制作水平投影图，然后将不同平面的矿体相连计算矿体体积。为了探讨三维模型的有效性，对以往的矿体体积和三维模型的体积进行了对比，但为了讨论方便，未考虑资源量级别。 原30-1号矿体赋矿标高为地表~−70米，体积2，991，920.83m 3 ；30-2号矿首次提交的资源量为−70~−460米，体积5，080，564.43 m 3 ；最近一次提交的是−460~−907米，体积918，750.00m 3 。本次建模，主矿体最低标高为−525米，再往下，由于主矿体处没有钻孔控制，因此其下部仅为推测的找矿有利靶区；而−575~−825米则为一个小岩枝，不具有计算资源量的意义。经过统计，三维模型地表到−70米的矿体体积为2，688，221.10m 3 ，−70~−460米的体积为4，371，032.36m 3 ，−460~−525米的体积为450，894.10 m 3 。小岩枝−575~−825米的体积为191，164.38 m 3 。总体上看，三维模型的体积小于原矿体的体积。30-1号矿体与-70米以上三维模型差10.15%，30-2号矿体与−70~−460米的三维模型差13.97%，−460米以下相差30.12%。全矿区对比相差14.35%。也就是说，越往深部差别越大。但从三维模型上看，深部矿体的形态，三维模型可能更接近于实际。 6.5. 金刚石勘查规范问题 目前我国尚没有金刚石勘查规范，实际工作中也遇到如何确定金伯利岩型金刚石矿资源储量级别的问题，本次研究中也遇到如何圈定矿体边界的问题。笔者认为，应尽快制定适合我国国情的金刚石矿勘查规范。根据本次研究结果，建议在制定金刚石矿勘查规范时，应充分考虑管状矿体的特殊性，合理确定圈矿原则，以水平断面圈矿可能更接近实际情况，见矿钻孔平面外推距离以20米为宜，水平断面高差40~80米为宜。
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user: 7. 结论 通过本次研究认为，三维建模技术在金伯利岩型金刚石原生矿勘查过程中会起到决定性作用，能够更直观地模拟出矿体的形态，以瓦房店地区30号岩管为例，能为勘查工作提出方向性指导意见，对深部找矿具有重要的意义。
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user: 摘 要 高考数学成绩是学生高中学习状况的体现，高等数学成绩是大学生大学学习状况的体现，本文通过分层线性模型确定大学生高考数学成绩和高等数学成绩的关系及一些对高等数学成绩具有显著影响的因素，并给出了一些提高大学生数学水平的意见。由于学生来自不同省份，各省情况尤其是教育情况迥异，同时学生个体间存在差异，因此所研究的数据具有明显的嵌套结构，传统的线性回归模型无力分析此类分层模型，本文采用的分层线性模型同时考虑了省份间差异及个体间差异进行统计建模，突破了传统的线性模型在分析嵌套结构上的局限性，建立了各省内关系与各省间关系的假设，估计了各个层次上的变化量，故该模型更接近现实生活中的基本现象，模型解释更为合理。 关键词 :高考数学成绩，高等数学成绩，分层线性模型 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 高等数学课程是高等院校理、工科各专业必修的基础课程，它为理工类专业后继课程提供基本的数学基础知识和数学方法，为培养学生的思维能力、分析和解决实际问题的能力打下良好的基础。成绩是学生学习能力的一种数值度量，高考数学成绩可一定程度上代表学生大学以前的数学能力，而高等数学考试成绩一定意义上代表学生大学期间的数学水平。一个人的数学学习能力不是与生俱来的，它来源于学生日常生活和学习的长期积累，因此高数成绩在一定程度上与高考数学成绩之间存在关联。 对于本文所要研究的问题，由于大学生来自不同的地区，而各个地区的教育投入、师资力量、人均GDP、人均可支配收入又不相同，同一个地区的这些变量之间具有一定的相关性，而不同省的学生高等数学成绩具有异质性，因此用普通线性回归模型是不合适的。该问题数据具有明显的嵌套结构，采用分层线性模型研究可以同时考虑省份间差异及个体间差异，突破了传统的线性模型在分析嵌套结构上的局限性 [ 1 ] ，使该模型更接近现实生活中的基本现象，故采用分层线性模型分析该问题是十分有必要的。 本文基于分层线性模型引入对于高数成绩有所影响的有关变量：学生的性别、年龄、生源地、高考成绩、高数成绩、不同地区的人均GDP、人均可支配收入、教育投入、师生比。通过建立分层线性模型进行定量分析可以数值化的确定各变量与高数成绩的关联，进而可以有针对性的通过一些措施，提高大学生高数成绩。
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user: 2. 模型的介绍 从统计分析技术角度上讲，传统分析方法在分析多层数据时所遇到的问题可以通过多水平多层统计分析模型得到解决，多水平多层模型以两水平为例的话，模型如下基本模型 [ 2 ] ： y i j = β 0 j + ∑ k = 1 K α k x k i j + ∑ l = 1 L β l j z l i j + e i j (2.1) β 0 j = γ 00 + ∑ h = 1 H γ 0 h ω h j + u 0 j (2.2) β 1 j = γ 10 + ∑ h = 1 H γ 1 h ω h j + u 1 j (2.3) ... β L j = γ L 0 + ∑ h = 1 H γ L h ω h j + u L j (2.4) 式中 y i j 表示在第 j 个水平2单位(如第 j 组)中的第 i 个个体的水平1结局测量；其中， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ( N 是总样本量)， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， J ( J 是水平2的单位数)，水平1截距 β 0 j 是随机截距， K 个水平1解释变量(即变量 x k i j )具有固定效应或有固定斜率， L 个水平1解释变量(即 z l i j )具有随机效应或有随机斜率。每一个水平1随机回归系数( β 0 j ， β l j ， l = 1 ， 2 ， ⋯ ， L )被定义为 H 个水平2解释变量(即变量 ω m j )的线性函数，这样就建立了 L + 1 个宏观方程(即公式(2.2)~(2.4))。 将公式(2.2)~(2.4)代入(2.1)，得出以下组合模型： y i j = γ 00 + ∑ h = 1 H γ 0 h ω h j + ∑ k = 1 K α k x k i j + ∑ l = 1 L γ l 0 z l i j + ∑ l = 1 L ∑ h = 1 H γ l h ω h j z l i j + ( u 0 j + ∑ l = 1 L z l i j u l j + e i j ) (2.5) 与普通多元回归模型不同，多层回归模型有宏观和微观两种方程，每一种方程均有一个残差项，因而有一个总的复合残差结构。水平1模型的残差项(如公式2.1的 e i j )代表组内变异，水平2模型的残差项(如公式2.2和2.3的 u 0 j 和 u 1 j )分别代表水平1随机回归系数 β 0 j 和 β 1 j 的跨组或组间变异。模型假设水平1残差符合正态分布，水平2残差符合多元正态分布，且水平1残差与水平2残差相独立。这些假设可表述为： e i j ~ N ( 0 ， σ 2 ) (2.6) [ u 0 j u 1 j ] ~ N [ ( 0 0 ) ( u u 0 2 u u 01 2 u u 01 2 u u 01 2 ) ] (2.7) C o v ( e i j ， u 0 j ) = 0 ，   C o v ( e i j ， u 1 j ) = 0 (2.8) C o v ( e i j ， u 0 j ) = 0 和 C o v ( e i j ， u 1 j ) = 0 表示水平1残差与水平2残差之间无相关关系，但不同宏观方程中的水平2残差之间可以存在相关关系，如 C o v ( u 0 j ， u 1 j ) = σ u 01 2
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user: 4. 总结 两水平分层回归模型建模过程充分考虑到数据中存在的分层特性，不能用线性回归做简单处理，所以这一过程更具逻辑性。分层次逐层加入解释变量，不断利用向前法和向后法筛选变量，并且充分考虑个体变量回归系数的随机性以及不同层次间可能存在的交互作用，变量选择严谨，具有较好的拟合优度。 大学生高等数学课程成绩是学生在校学习情况的集中体现之一，对其影响因素的数值分析是十分有意义的。本文的模型拟合结果表明：① 平均意义下女生的高等数学成绩远高于男生，即女生的在校学习情况远优于男生。② 除性别这个定性变量之外，个体水平的另一个自变量为高考成绩依地区进行中心化，在其他变量保持不变的情况下，依地区进行中心化后的高考成绩对学生的高等数学成绩具有显著的正效应，符合了理、工科学校在录取选拔学生时，对高考数学成绩有基本要求并择优录取的原则。③ 除个体水平的变量对高等数学成绩有所影响外，省级别的变量也不容忽视，拟合结果表明不同省份学生的高等数学成绩差异显著，一方面是由学生所在省份对教育投入存在差异所决定的，教育投入高的地区，学生的高等数学成绩要高于教育投入低的地区的学生，另一方面是由学生依地区中心化后的高考成绩所决定的，是学生个人能力积累的体现，由模型检验结果知，个人能力的积累不仅能在个体水平对学生的高等数学成绩产生影响，也能一定程度的平衡由教育投入的差异所带来的学生高数成绩的差异。 高等数学分上、下两学期且知识点较多。作为工科后续学习课程的基础，一定要充分重视高等数学课程学习。对授课教师来讲，在保证授课课时的前提下，增加一些辅助学习环节，例如课下的答疑课、章节习题课、知识结构讲解课等；采取一些方法提高学生的学习兴趣，例如讲解一些与课程相关的数学史的知识，讲解一些与学生所学专业相关的课程知识等；转变一些教学方法，例如在期中考试过程中增加口试的过程，深入了解学生的课程掌握情况，学生对课程学习的疑惑等：例如平时作业不再从课后习题中指定而是任课教师自己出题等；同时在学习上可进行男女搭配模式的学习互助小组，发挥女同学的积极带头作用，对基础薄弱的同学起到帮扶作用；在授课过程中也应多关注一些男同学的听课注意力，多对男同学进行提问，加强对男生出勤率的考察等。对学生来讲，应更注重个人能力的积累，并以此去尽可能的降低由生源地教育投入差异所带来的对高等数学成绩的影响，做到在上课认真听讲下课自行完成作业的同时，还应尽可能抽时间看一些指定教材之外的教材，相同知识点采取不同的讲解方式更易于接受；应在学习章节知识点的同时自主去回顾构建相应课程的知识结构体系。对学校来说，在录取选拔学生时，应保持对高考数学成绩有基本要求并择优录取的原则，对录取的学生按生源地分班进行高等数学课程的学习而不是按照专业划分班级，尽可能的去平衡大多数学生的学习进度，使学生能在一个较为轻松地环境下学习，也方便老师集体对学生所学知识的查缺补漏。对教育部门来说，应加大对落后地区的教育投入，给落后地区的考生一个更为舒适，优秀的教育环境。
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user: 项目计划 本文受北京市大学生科学研究与创业行动计划项目(项目编号：k201607007)支持。
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user: 摘 要 本文主要应用复杂网络理论建立某实际电网网络模型，应用Pajek软件计算电网拓扑结构特征参数，判定电网所属的网络类型，通过随机移除边/点、有目的移出边/点的方法，分析电网的结构脆弱性；针对无向、无权复杂电网模型的不足，以电网线路中电抗值作为权重，建立更加符合电网特性的加权网络模型，研究加权电网模型的脆弱性。通过对比可以发现，加权后网络的平均路径长度与介数略大于未加权网络的。 关键词 :电网，复杂网络，脆弱性 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 电力是国民经济正常运行的基本保障，电力网络则承担着将电能传输至各用电负荷的重任。电网作为典型的人造系统，是一个时变、高维、非线性、时空大、范围跨越的巨大复杂系统 [ 1 ] [ 2 ] 。电力系统复杂性可以分为存在复杂性及演化复杂性，其中时空演化过程中，包括电网连锁故障传播及演化机理在内的演化复杂性，造就了电力系统这样一个鲁棒性与脆弱性兼备的混合体系。因此，电力网络的复杂性使得电力系统安全性、脆弱性评估等研究成为当今极具热点与挑战性的课题。 电力系统脆弱性是近年来针对电力系统安全性及可靠性提出的一个新概念，目前还没有公认的定义和统一的分析标准，由Fouad教授及其学生于1994年首次提出，主要利用基于神经网络的暂态能量函数来分析电网脆弱性 [ 3 ] 。此后电力领域的学者开始以电力系统大面积停电为目标对电力系统脆弱性进行系统性研究，用于评估电力系统动态安全性 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。 结构脆弱性是指电力系统正常运行情况下，保持其拓扑结构完整性的能力。对任一给定电网，其网络拓扑结构是唯一的，它是电网内在的本质特征。结构脆弱性是电力系统固有脆弱程度的一种反映，电力网络结构强壮性是电力系统鲁棒的基础。研究表明，电力系统拓扑结构与连锁故障传播有着紧密的联系，运用复杂网络理论分析连锁故障的传播机理已成为电力系统结构脆弱性研究的重要方向 [ 7 ] [ 8 ] 。 本文研究的主要内容是基于复杂网络理论，综合分析评估某地电网的脆弱性问题。采用静态脆弱性分析方法在复杂网络分析软件中对实际电网的拓扑结构模型进行分析，同时使用不同的攻击策略、不同的故障指标模拟仿真电网在受到攻击时的脆弱性。在此基础上，引入权重的概念，用动态脆弱性分析方法，更加深入、切合实际的研究电网脆弱性问题。
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user: 2. 电力网络拓扑建模原则 考虑到获取数据的特点，及当前小世界网络模型的定义基础(无向、无权、简单、稀疏和连通图)，为简化分析过程，对实际电网做如下假设 [ 9 ] ： ① 电网拓扑模型中的边是输电线、变压器支路，所有边都是无向边； ② 研究对象仅限于高压输电网，且对配电网、发电厂和变电站的主接线结构不予考虑； ③ 传输线的拓扑特性均相同，即不考虑传输电压不同的情况，不同传输线的物理构造特性和电气参数差异忽略不计，网络边均为无权边； ④ 包括发电机、负荷、变电站，全部被视为电网拓扑模型中的节点，不考虑大地(零点)，而且各节点被认为不具差别； ⑤ 将同杆并架的输电线合并(不计入并联电容支路)，消除电网拓扑模型中的自环和多重边，使相应的图简化。
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user: 3. 电网拓扑建模及统计特征分析 以某地实际电网地理接线图为例，使用上一节所介绍的电网拓扑建模原则，提取电网中的节点与边，将各个节点简化编号，用编号替换实际电网中的各站点名称，利用实际节点与边的连接方式，编写Pajek程序，将电网结构特性绘入软件，生成电网拓扑模型。对电网中各节点进行数字编号，便于分析，如图1所示。 3.1. 电网统计特征分析 利用Pajek软件中的命令，然后应用Matlab进行数据统计处理，可得到如图2所示的电网节点度数统计图。统计各种度数出现的概率如表1所示。 根据表1节点度分布统计数据，应用Matlab绘制电网节点度分布图，如图3所示。 进一步统计分析该系统的其它特征参数：节点数n、边数m、平均度k、聚类系数C、平均路径长度L和介数B。运行Pajek中相应的命令可得统计结果如表2所示。 图1. 2014年某地电网简化节点编号拓扑模型图 图2. 电网各节点度数统计图 图3. 电网节点度分布图 Table 1 Statistical table of degree distribution of power grid node 度数k 1 2 3 4 概率p(k) 0.3913 0.2065 0.1630 0.1304 度数k 5 6 7 8 概率p(k) 0.0326 0.0435 0.0217 0.0109 表1. 电网节点度分布统计表 Table 2 Statistical table of power grid’s characteristic parameter 统计特征量 节点数目n 边数目m 平均度数k 聚类系数C 平均路长度L 介数B 电网 92 114 2.4565 0.0903 4.9968 0.4108 表2. 电网特征参数统计表 由表2中的特征参数可得到具有相同节点数及相同平均度数的随机网络聚类系数、特征路径长度： { C r a n d o m ≈ k n = 2.4565 92 = 0.0267 L r a n d o m ≈ I n n I n k = I n 92 I n 2.4565 = 5.0315 (1) 由(1)及小世界判据 C ≫ C r a n d o m ， L ≥ L r a n d o m 可知：该电网的聚类系数相对要比与具有相同平均度数的等节点随机网络聚类系数大一点，但还是没有达到远远大于；电网的平均路径比与具有相同平均度数的等节点随机网络的平均路径长度还要小一点，是不满足小世界特性判据的。通过电网各节点度数统计图可以发现，电网大部分节点度数很低，只有1或2，度数较高的节点数目不多，网络整体表现出无标度特性，它的度分布图呈幂函数下降趋势，且斜率较大，可判断网络的大部分节点度数较低，只有部分少数节点度数较高，也呈现出典型的无标度特性。综合可以得出电网图1属于无标度网络。 3.2. 电网统计特征 图1所示电网在应对连锁故障时，拥有一定的抵挡能力，但这并不意味着不会遭遇连锁故障，从电网结构的角度出发，此电网依然存在高度数、高介数的输电单元，是网络固有的脆弱环节。欲提高整个电网的可靠性水平，必须从电网结构出发，对高度数节点、高介数节点和线路进行重点防护，才能降低大规模停电事故发生概率，保证系统的安全稳定运行。 同时，由于图1电网这类无标度网络具有少数高度数节点，而大部分节点的度数较低，使得网络发生故障时的备用能力很低，从而造成故障自愈能力较弱，系统容易面临危险。
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user: 5. 结论 本文主要对某地区实际电网结构脆弱性进行分析。使用元件移除策略(攻击策略)研究电网静态结构脆弱性，即随机攻击与蓄意攻击以及两个故障指标，得到电网在受到外界不同的攻击的时候所表现出来的特性。结合电网实际运行时的一些状态与物理特性，在此基础上，选用实际电网中的电抗值作为线路权重，建立加权电网模型，进行电网的动态结构脆弱性分析。通过比对加权前后电网特性的变化得出，考虑电抗加权后的电网更能贴近实际运行情况。
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user: 摘 要 大量分布式电源接入将改变传统配电网的潮流，对配电网电流保护造成影响。本文在对传统配电网电流保护系统进行分析的基础上，深入分析了分布式电源接入对配电网电流保护系统带来的影响；针对分布式电源接入可能带来的电流保护灵敏度降低或保护系统出现误动及拒动等问题，提出了含分布式电源场景下配电网电流保护配置和参数整定的解决方案，并以深圳市某含分布式电源的10 kV区域配电网为例，分析了分布式电源接入可能造成保护系统误动作等问题，并验证了所提解决方案的有效性，为含分布式电源的配电网保护系统的整定提供有意义的参考。 关键词 :分布式电源，配电网，电流保护，灵敏度，误动作 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 分布式发电(Distributed Generation，简称DG)是指安装在用户或者其附近的、容量低于30 MW的小型发电机组，以满足特定用户的需要，支持现存配电网的经济运行，或者同时满足这两个方面的要求 [ 1 ] 。分布式发电的应用可降低环境污染，节约化石能源，同时又具有灵活、高效等优点。各国对分布式发电的研究也越渐重视，其在电力系统中具有良好的应用前景。 传统的配电网一般采用闭环设计、开环运行，是一个辐射状网络，潮流单方向地由变电站流向负荷。分布式电源大量接入配电网后，使得配电网成为一个多电源系统，其潮流的大小和方向都可能发生变化，这将不可避免地对配电网的电流保护系统产生影响。文献 [ 2 ] 构建了配电网和分布式电源模型，分析了分布式电源接入容量对配电网三段式电流保护的影响，并提出了保护系统的改进方案，在分布式电源上游加装方向性保护元件，下游根据分布式电源接入容量修改保护整定值，继而通过MATLAB/Simulink构建了配电网和分布式电源模型，对改进方案进行了可行性验证。文献 [ 3 ] 详细分析了分布式电源接入配电网系统后，对传统三段式电源保护的影响并通过PSCAD/EMTDC平台进行了建模、仿真验证，最后提出采用方向纵联保护与过电流保护相配合的新方法来降低分布式电源对配电网的影响。文献 [ 4 ] 在详细介绍配电网结构和继电保护配置的基础上，分析了分布式电源接入线路不同位置时，对原有三段式电流保护和反时限过电流保护的影响，并提出相应的解决方案。文献 [ 5 ] 通过分析得出分布式电源接入将对其下游线路保护产生较大影响，下游保护中的电流速断保护保护范围可能增加，可能延伸到下一线路，使保护之间的配合失去选择性，为此将自适应电流保护应用到配电网中，结合对称分量法及配电网的网络结构，提出了一种相电流差故障分量作为保护动作判据的新算法。文献 [ 6 ] 在全面介绍了分布式电源的特点的基础上，详述了其接入对传统配电网继电保护产生影响的原因，并从自动重合闸、线路保护和分布式电源自身保护三个方面分析了不同的接入位置和不同的接入容量对配电网继电保护的影响情况。文献 [ 7 ] 通过对风力发电和光伏发电等两个典型的分布式电源发电原理进行分析，并构建了其戴维宁等效模型，将该模型接入到配电网中，验证了分布式电源的不同类型、接入点、容量对系统继电保护的影响，得出结论：当接入点在保护装置上游或相邻母线时，整定值随保护装置距接入分布式电源位置越近而增加，也随分布式电源容量增大而增加；故障类型会影响继电保护装置的自适应整定值。文献 [ 8 ] 以10 kV馈线保护为例，探讨了分布式电源接入对单侧电源、辐射型网络中基于断路器的三段式电流保护、熔断器保护以及自动重合闸的影响。文献 [ 9 ] 中，根据不同类型分布式电源的低电压穿越要求，建立了逆变型电源的短路计算模型，并考虑异步型电源撬棒保护的动作行为特征，建立了异步型电源在电网严重和非严重故障条件下的等值计算模型，进而提出了含分布式电源接入的电网故障计算方法。 本文在对传统配电网电流保护系统进行分析的基础上，深入分析了分布式电源接入对配电网电流保护系统带来的影响；针对分布式电源接入可能带来的电流保护灵敏度降低或保护系统出现误动及拒动等问题，创新性地提出了严格控制分布式电源的接入容量、接入前校验各种极端情况下的保护定值以及加入方向性保护元件等解决方案，并以深圳市某含分布式电源的10 kV区域配电网为例，分析了不同分布式电源接入可能造成保护系统误动作等问题，并验证了所提解决方案的有效性，为含分布式电源的配电网保护系统的整定提供有意义的参考。
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user: 2. 配电网中电流保护配置情况 基于中低压配电网单侧电源、辐射状的特点，其继电保护较高压配电网而言比较简单，应用最广泛的保护方式为三段式电流保护。同时，考虑到电力系统中80%~90%的故障都是瞬时故障，主线路中还配置三相一次重合闸装置，在故障消失后自动合闸供电，提高了电网的抗干扰能力和供电可靠性 [ 10 ] 。 三段式电流保护基本原理是当流过保护装置的电流大于设定值时，保护装置便动作跳闸切除。其中包含三类保护，分别为：电流速断保护、限时电流速断保护、定时限过电流保护。一般来说，线路末端只需配置电流速断保护和定时限过电流保护便可满足保护需求 [ 5 ] 。下面以图1中的保护装置k 1 为例，介绍三段式电流保护的定值整定与灵敏度校验原则。 1) 电流速断保护(电流 I 段保护) 电流速断保护按照躲开最大运行方式下，被保护线路末端发生短路时的最大短路电流来整定，故保护范围不能达到整条线路。故k 1 电流速断保护整定值为： I k 1 I = K r e l I I B max (1) 其中： I k 1 Ι ：保护k 1 的电流速断保护整定值(A)； K r e l Ι ：电流速断保护可靠系数，一般取1.2~1.3； I B max ：B点短路时的最大短路电流，一般为三相短路电流(A)。 电流速断保护的保护灵敏度不是固定的，其校验是按系统最小运行方式下的最小保护范围计算，为满足系统要求，一般要求大于线路全长的15%；则k 1 的电流速断保护灵敏度校验式为： l min l A B = 1 Z A B ( 3 2 E φ I k 1 I − z s max ) (2) 图1. 保护k 1 示意图 其中： l min ：保护k 1 的最小保护长度； l A B ：线路AB长度(m)； z A B ：线路AB的阻抗(Ω)； ：系统等效电源相电动势(V)； z s max ：系统最小运行方式下阻抗(Ω)。 2) 限时电流速断保护(电流 II 段保护) 限时电流速断保护与下一线路的电流速断保护相配合，其保护范围需要覆盖本线路速断电流保护未能达到的区域，故k 1 的限时电流速断保护整定值为： I k 1 II = K r e l II ⋅ I k 2 I (3) 其中： I k 1 II ：保护k 1 的限时电流保护整定值(A)； K r e l II ：限时电流速断保护的可靠系数，一般取1.1~1.2； I k 2 I ：保护k 2 的电流速断保护整定值(A)。 本线路限时电流速断保护动作时间要比下一线路的电流速断保护大一个时间差 Δ t ，一般取0.5 s，即为： t k 1 II = t k 2 I + Δ t (4) 为了能够保护线路的全长，要求在系统最小运行方式下、线路末端发生两相短路时，限时电流速断保护也有足够的反应能力，用灵敏度系数 K s e n 来描述其能力，一般取 K s e n ≥ 1.3 ~ 1.5 ；故k 1 的限时电流速断保护灵敏度系数为： K s e n k 1 = I B min I k 1 II (5) 其中： ：保护k 1 的限时电流速断保护灵敏度； I B min ：系统最小运行方式下，线路AB末端发生两相短路时，流过k 1 的短路电流(A)； 3) 定时限过电流保护(电流 III 段保护) 定时限过电流保护以避开最大负荷电流进行整定，一般来说，它不仅能保护本线路的全长(近后备保护)，还能保护相邻线路的全长(远后备保护) [ 9 ] 。故k 1 定时限过电流保护整定值为： I k 1 III = K r e l III K s s K r e I A B max (6) 其中： K r e l III ：定时限过电流保护的可靠系数，一般取1.15~1.25； K s s ：自启动系数，由网络构架和负荷性质决定； K r e ：继电器返回系数，一般取0.85~0.95； I A B max ：线路AB正常运行时的最大负荷电流(A)。 本线路定时限过电流保护动作时间要比下一线路的定时限过电流保护大一个时间差 Δ t ，一般取0.5 s，即为： t k 1 III = t k 2 III + Δ t (7) 根据不同的保护需要，定时限过电流保护灵敏度校验的方式不同；k 1 定时限过电流保护灵敏度校验为： K s e n k 1 III = I min I k 1 III (8) 其中： K s e n k 1 III ：保护k 1 定时限过电流保护灵敏度；近后备时 ≥ 1.3~1.5；远后备时 ≥ 1.2； I k 1 III ：保护k 1 定时限过电流保护整定值(A)； I min ：近后备时为最小运行方式下，线路AB末端两相短路时的电流(A)；远后备时为最小运行方式下，线路BC末端两相短路的电流(A)。
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user: 3. 分布式电源接入对三段式电流保护的影响及解决方案 未接入分布式电源前，配电网中潮流是单方向的，在线路发生短路故障时，短路电流只由大电网提供；接入分布式电源后，配电网中潮流的大小和方向可能发生改变，系统发生短路故障时，分布式电源也将为短路点提供短路电流，可能使得流过配电网中保护装置的短路电流较未接入分布式电源前增大或者减小，从而影响原有保护系统的动作情况、保护灵敏度和各个保护装置之间的配合等。 由此可知，分布式电源接入对配电网电流保护可能产生的影响有： 1) 增大保护系统灵敏度，使保护失去选择性。当分布式电源接入的下游线路或相邻线路发生短路故障时，分布式电源将与大电网共同提供短路电流，使得某些保护装置检测的短路电流增大，将增大其保护灵敏度，严重时保护范围将延伸到下一线路，使保护失去选择性。 2) 降低保护系统灵敏度。由于分布式电源的分流作用，可能使得分布式电源所在线路保护装置检测的短路电流值减小，降低其保护灵敏度，严重时，保护装置可能发生拒动。 3) 引起保护系统误动作。在相邻线路发生短路时，分布式电源所在线路的保护装置将检测到由分布式电源提供的反向短路电流，可能使得保护装置不分方向误动作而切除。 为了避免分布式电源接入带来的不良影响，必须对分布式电源的接入容量加以控制，不能过大；若接入的分布式电源容量较大，应提前校验各类极端情况下的保护定值及灵敏度，必要时可适当调整系统保护定值及考虑在系统中加入方向性保护元件以确保保护的准确动作。
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user: 4. 案例分析 下面将以深圳市某含分布式电源的10 kV区域配电网为例，分析分布式电源接入对电流保护系统可能造成的影响，并验证含分布式电源场景下配电网电流保护配置和参数整定的解决方案的有效性。 该含分布式电源配电网结构如下图2所示，将10kV变电站以上系统等值为一个电压源G，10 kV母线中连有1、2两条馈线，馈线1由AB、BC两段线路组成，馈线2由AD、DE、EF三段线路组成； z s 为系统电源等效阻抗， z D G 为分布式电源与变压器等效阻抗之和；分布式电源连接在线路AD中离母线A80%处入网。下面具体分析DG接入可能对电流保护产生的影响。(注：以下计算所涉量皆为标幺值) 4.1. 增大保护灵敏度，使保护失去选择性 此时，假设线路DE末端d 1 发生三相短路故障，如图3所示。 取 K r e l Ι = 1.2 ， E Φ = 1 ， z s = 0.1 ， z A D = z D E = 1 。由前述(1)可得，未接入DG前，k 4 电流速断保护整定值为： I k 4 Ι = K r e l Ι E Φ z s + z A D + z D E = 1.2 × 1 0.1 + 1 + 1 = 0.57 在AD线路接入DG后，保护装置k 4 检测的短路电流值为： I ′ k 4 = 1 ( z s + 0.8 z A D ) × z D G z s + 0.8 z A D + z D G + 0.2 z A D + z D E = 0.9 + z D G 1.08 + 2.1 z D G (9) 图2. 含分布式电源10 kV配电网 图3. DE末端某处d 1 三相短路 取DG的次暂态阻抗和变压器阻抗之和为0.13，且系统基准容量S B = 100 MVA，则有 z D G 算如下： z D G = 0.13 × S B S D G = 13 S D G (10) 将(10)代入(9)可得： I ′ k 4 = 13 + 0.9 S D G 27.3 + 1.08 S D G (11) 将(11)中 I ′ k 4 随 S D G 变化而变化的情况进行作图，如图4所示。 从图4中可以看出，DG的接入有助流作用，将使k 4 检测的短路电流增大，使其保护灵敏度增大，且DG接入容量越大，检测的短路电流越大；当DG容量超过9.1 MW时，k 4 检测的短路电流超过其电流速断保护整定值，说明此时k 4 的电流速断保护保护范围已延伸到线路EF段，当EF段某处发生短路故障时，k 4 和k 5 的电流速断保护可能同时动作，使保护失去选择性。 4.2. 降低保护灵敏度 如图5所示，此时，假设DE末端d 1 发生两相短路故障，则k 4 检测的短路电流为： I ″ k 4 = 3 2 1 ( z s + 0.8 z A D ) × z D G z s + 0.8 z A D + z D G + 0.2 z A D + z D E = 3 2 0.9 + z D G 1.08 + 2.1 z D G (12) 则有k 3 检测的电流为： I ′ k 3 = z D G z s + z D G + 0.8 z A D × I ″ k 4 = 3 z D G 2.16 + 4.2 z D G (13) 图4. 保护装置k 4 检测的短路电流随DG容量变化曲线 图5. DE末端某处d 1 发生两相短路 将(10)代入(13)得： (14) 将(14)中 I ′ k 3 随 S D G 变化而变化的情况作图，如图6所示。 从图6可以看出，DG的接入有分流的作用，将使k 3 检测的短路电流减小，且DG接入容量越大，检测的短路电流越小，这就使得k 3 的保护灵敏度降低；同理，当图中AD后20%线路某处d 2 发生短路故障时，由于分流作用，k 3 可能拒动。 4.3. 引起保护误动作 此时，假设相邻线路AB末端某处d 3 发生三相短路故障，如图7所示。 此时，由于DG的存在，将使得保护装置k 3 流过反向的短路电流，且随着DG接入容量的增大，此反向短路电流也将越大，可能引起k 3 不分误动作。 图6. 保护装置k 3 检测的短路电流随DG容量变化曲线 图7. AB末端某处d 3 发生三相短路 取 z A B = 1 ，则可知k 1 检测的短路电流为： I ′ k 1 = 1 ( 0.8 z A D + z D G ) × z s 0.8 z A D + z D G + z s + z A B = 0.9 + z D G 0.98 + 1.1 z D G (15) 则有k 3 检测的反向短路电流为： I ″ k 3 = z s z s + 0.8 z A D + z D G × I ′ k 1 = 0.1 0.98 + 1.1 z D G (16) 将(10)代入(16)得： I ″ k 3 = 0.1 S D G 14.3 + 0.98 S D G (17) 将(17)中 I ″ k 3 随 S D G 变化而变化的情况作图，如下图8所示： 从图8可以看出，k 3 检测的反向短路电流随DG接入容量的增大而增大，k 3 可能发生误动作。同3.1 图8. 保护装置k 3 检测的反向短路电流随DG容量变化曲线 中所分析，由于DG的助流作用，也可能使得k 1 的保护灵敏度增大，使其保护范围延伸到线路BC段，使保护失去选择性。 4.4. 小结 通过以上验证分析，可知DG接入配电网，可能使得电流保护灵敏度降低或增加、保护装置发生误动或拒动等。同时可知，必须对DG的接入容量加以控制，不能过大，否则可能影响保护系统动作的选择性等；若接入的DG容量较大，应提前校验各类极端情况下k 1 ~k 5 的保护定值及灵敏度，必要时可适当调整其保护定值，同时可考虑在k 3 加入方向性保护元件以防止k 3 不分方向误动作。
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user: 5. 分布式电源接入对自动重合闸的影响 自动重合闸的应用，可以极大提高电力系统供电可靠性，减少线路由于瞬时故障而断电的次数。未接入分布式电源之前，自动重合闸装置将在故障消失后重合发生瞬时故障线路的断路器，恢复正常供电，可以保证系统可靠运行。接入分布式电源之后，将可能给自动重合闸带来故障点持续电弧和非同期合闸等问题。线路发生瞬时故障时，分布式电源若没有及时从线路切除，可能会持续给故障点提供短路电流，从而使得故障点电弧无法熄灭而导致重合闸失败 [ 11 ] 。同时，线路发生瞬时故障而分布式电源没有及时切除，系统将进入孤岛运行模式，此时孤岛系统可能与电网不能保持同步，若继续进行非同期重合闸，可能导致合闸过程中产生较大的冲击电流或冲击电压，从而产生电压降较大等问题，将影响配电网供电的电能质量。 鉴于分布式电源接入可能对自动重合闸产生的故障点持续电弧和非同期合闸等问题，建议在分布式电源侧加入“防孤岛”装置，在重合闸进行之前，使得分布式电源退出运行，防止非同期合闸和故障点持续电弧等问题，此时，重合闸的动作时限也需要延长以满足要求 [ 4 ] 。目前，分布式电源接入对自动重合闸的影响研究正在进行，比如文献 [ 12 ] 研究得出，分布式电源接入对就地控制方式馈线自动化中重合闸的影响主要包括：原有重合器与熔断器之间的配合范围可能不再适用，熔断器可能在重合器动作之前已经熔断；重合器与分段器计数不正确；重合器误动作等。同时，分布式电源接入对远程遥控控制方式馈线自动化重合闸的影响主要是可能带来基于FTU远程遥控控制方式馈线自动化不能有效的快速进行故障判断与隔离。
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user: 6. 结论 本文通过分析，理清了分布式电源接入对配电网电流保护的影响，针对分布式电源接入带来的电流保护灵敏度降低、保护装置发生误动或拒动等问题，提出了电流保护配置和参数整定改进方案：须对分布式电源的接入容量加以控制并提前校验电流保护定值及灵敏度，必要时可考虑在系统中加入方向性保护元件以确保保护的准确动作。对分布式发电的进一步推广和应用具有一定的指导意义。
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user: 摘 要 铅酸蓄电池作为变电站直流电源系统的核心设备，随着投运时间的增长，将会发生内阻增大、容量减小问题，从而导致铅酸蓄电池组的使用寿命减小。因此，研究铅酸蓄电池的寿命预测方法，对于保障变电站的安全稳定运行具有重要作用。在介绍支持向量机的基本原理的基础上，结合铅酸蓄电池的样本数据，通过交叉验证选取LIBSVM回归机最优参数，通过支持向量机回归预测模型建立铅酸蓄电池的寿命预测模型。实验结果表明，基于LIBSVM的铅酸蓄电池寿命预测模型具有较高的预测精度，该方法是切实可行的。 关键词 :LIBSVM，铅酸蓄电池，寿命预测，变电站，支持向量机 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 变电站的自动化、智能化和无人化值守是智能电网建设发展的趋势，因此随着变电站自动化、智能化程度的发展，变电站直流电源系统所承担的角色和作用将越来越重要。变电站直流电源系统的铅酸蓄电池通常与充电机并联运行，共同为继电保护、自动装置、自动化设备、断路器跳合闸等重要的直流负载提供电源 [ 1 ] ，因此当站用交流系统由于故障断电导致充电机无法输出直流电源时，铅酸蓄电池组将作为唯一的直流电源将为直流负载提供紧急的备用直流供电。由此可见，准确评估铅酸蓄电池的运行状态，提高蓄电池的运行可靠性，对于确保变电站紧急情况下的安全运行具有重要意义。 铅酸蓄电池组随着运行使用时间的增长，其内阻将会增大，铅酸蓄电池的容量会减小，从而导致铅酸蓄电池的寿命会减少。常规的核对性放电实验是监测铅酸蓄电池剩余容量比较常用和可靠的方法，但是这种方法需要对蓄电池进行充多次重复的充放电实验，不仅试验工作复杂，而且多次放电实验也会加速铅酸蓄电池的老化，影响蓄电池的使用寿命。由于研究发现蓄电池寿命与其端电压、健康状态等因素密切相关，因此，围绕铅酸蓄电池端电压和健康状态两个状态变量开展蓄电池寿命预测的方法研究受到关注。目前，铅酸蓄电池寿命预测方法主要分为两类，即基于经验的方法和基于性能的方法 [ 2 ] 。基于经验的方法也叫做基于统计规律的方法，主要分为：老化积累方法 [ 3 ] 、安时法、加权安时法 [ 4 ] 、循环周期数法。基于电池性能的寿命预测则是在考虑影响电池老化的不同因素基础上，研究用于评估电池性能的模型。依据所考虑影响因素的数据信息来源，主要分为基于数据驱动、基于机理和基于特征三类 [ 5 ] 。文献 [ 6 ] 针对航空铅酸蓄电池容量预测的复杂性和非线性等问题，提出了一种基于概率神经网络(PNN， probabilistic neural network)的航空铅酸蓄电池容量预测模型。文献 [ 7 ] 提出了一个灰色系统预测模型和故障率相结合的混合预测方法，利用故障率函数对系统各个观测时刻的平均剩余寿命进行估计，之后，将系统各个观测时刻的平均剩余寿命看成是灰色动态系统的灰色序列，建立灰色预测模型，对系统之后的退化趋势进行预测，从而得到系统下一观测时刻的剩余寿命。文献 [ 8 ] 在现有退化建模方法的基础上，将时变应力对性能退化量的影响引入到退化模型中，解决了时变温度应力下蓄电池循环寿命预测问题。 近年来，支持向量机(Support Vector Machine， SVM)已经成为解决回归预测问题的一个十分有效的机器学习方法，基于统计学习理论的支持向量回归机采用了结构风险最小化原则来代替经验风险最小化，能较好地解决小样本学习的问题；同时还采用核函数思想，把非线性空间的问题转换到线性空间，降低了算法的复杂度，它既考虑了训练样本的拟合性，又考虑了训练样本的复杂性 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 。正是因为SVM有较为完备的理论基础和较好的学习性能，在解决有限样本、非线性、高维模式识别和回归问题中表现出许多特有的优势，在分类识别、函数逼近和信息融合等领域得到了成功的应用。 由于通过实际的蓄电池容量检测试验需要高昂的成本，可以通过阀控式铅酸蓄电池的端电压和内阻等信息与其容量之间存在的复杂非线性关系对阀控式铅酸蓄电池的容量进行预测。本文采用LIBSVM的方法建立预测铅酸蓄电池寿命的模型，既考虑了阀控式铅酸蓄电池样本数据的拟合性，又考虑了其样本数据的复杂性和非线性对应关系，通过对铅酸蓄电池的特征向量进行学习训练，经过Grid-Search法交叉验证确定了该回归模型的最优参数组合，仿真结果表明该模型预测精度高，与实际值拟合度良好。
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user: 3. 实验过程 3.1. 问题分析 铅酸蓄电池性能的降低或劣化主要由以下几个原因导致：1) 外观上，铅酸蓄电池极柱出现腐蚀或突出现象、外壳变形、安全阀周围有酸雾溢出等均可体现出铅酸蓄电池的性能降低；2) 铅酸蓄电池的工作温度升高，测量工作温度以现在的维护水平大多只可测量铅酸蓄电池外壳的温度；3) 铅酸蓄电池性能降低主要体现在内在参数的异常：内阻值偏大、容量降低。铅酸蓄电池性能的降低会使得其寿命减少，铅酸蓄电池的寿命通常包括存储寿命(电池失效前在不工作状态下的存储时间)、使用寿命(电池失效前反复多次充放电所累积的总的可放电时间)和循环寿命(电池失效前可反复充放电的次数总和)。其中，使用最为广泛的是循环寿命 [ 12 ] 。 判断一个铅酸蓄电池是否有效，一般采用以下两种方法进行检测：1) 铅酸蓄电池容量检测：这是根据基本的理论来检测的方法，能判断铅酸蓄电池在其寿命周期里的位置，所以是最理想的方法。按此方法检测出的铅酸蓄电池电池容量是最直接、最准确的，但是进行测试所需的费用十分昂贵。2) 铅酸蓄电池内部欧姆电阻检测：通过测量电池的内阻来确定电池的性能，被验证是非常有效的方法，并且也可以作为容量测试的一种替代手段。内阻作为铅酸蓄电池性能体现的重要指示参数，虽然它和容量检测相比，还无法100%的判定阀控式铅酸蓄电池状态，但实践经验证明它能够检测出95%以上有问题的电池 [ 13 ] 。 通常情况下，铅酸蓄电池失效的主要原因是容量衰减，因此可以认为预测蓄电池寿命与预测蓄电池的剩余容量是等价的，即铅酸蓄电池的剩余容量达到失效值时所对应的充放电次数即为蓄电池的循环寿命 [ 14 ] 。蓄电池的剩余容量和蓄电池内的很多因素有关，其中主要影响因素是铅酸蓄电池的端电压和健康状态(State of Health， SOH)，电池的SOH是指电池目前所能释放的最大容量和电池全新时能释放的最大容量的比值 [ 15 ] 。 3.2. 建立铅酸蓄电池的寿命预测模型 以铅酸蓄电池的SOH和端电压(U/V)为输入量，电池的剩余容量(q/Ah)为输出量，采用LIBSVM-mat- 2.89工具箱建立数学模型，核函数选择径向基核函数 [ 16 ] ，模型的主要参数是错误惩罚因子C和核函数中的Grammar函数的参数g，可以通过Grid-Search法找出一组最佳参数(C，g) [ 17 ] [ 18 ] 。本文以表1中样本数据中的1~20组数据作为训练样本，得到合适的预测模型，然后以表1中样本数据的20~30组数据作为测试样本，以测试样本数据的均方误差(Mean Square Error， MSE)来测试训练模型的性能好坏。 试验的基本步骤如下： 1) 对初始数据进行归一化处理，将数据缩放到[0，1]之间，避免特征值的范围过大或过小，从而对试验结果产生影响。 2) 选择SVM的类型为e-SVR，核函数为RBF函数，设置e-SVR中损失函数p的值为0.01。 3) 以预测数据的均方误差为性能指标，采用Grid-Search法找一组最佳的参数(C，g)，使得预测样本的MSE最小。 4) 将得到的最佳参数(C，g)代入LIBSVM算法中进行训练，得到训练好的模型。 5) 将训练好的模型输入LIBSVM的预测函数中，得到测试样本的预测值。 6) 将测试样本的预测值反归一化，画图对比分析测试样本的真实值和预测值。 3.3. 实验结果与分析 仿真实验结果如图1和图2所示。图1是通过Grid-Search法寻找最佳参数(C，g)的寻优结果图，最终找到的最佳参数为C = 95.8，g = 2.3。图2是在最优参数的条件下，即s = 3，C = 95.8，g = 2.3，p = 0.01，v = 5时，进行预测得到的测试样本的预测值和真实值的对比图，图中横坐标表示表1中30组样本数据中的第21~30组样本数据的编号，纵坐标表示样本数据剩余容量的真实值和预测值。由图2可以看出，预测结果十分接近测试样本的真实值，预测效果良好。预测结果为：MSE= 0.00334199，R= 0.98072，R Table 1 Sample data of lead-acid batterie 样本号 SOH/% 端电压U/A 剩余容量q/Ah 样本号 SOH/% 端电压U/A 剩余容量q/Ah 1 96.8 14.11 21.28 16 84.2 14.78 17.13 2 98.1 13.98 18.78 17 82.8 13.54 12.07 3 97.7 13.56 13.44 18 83.5 13.52 11.97 4 95.7 12.03 10.46 19 83.1 12.98 10.45 5 95.3 12.21 8.25 20 82.4 12.29 4.07 6 94.6 12.31 5.01 21 97.7 14.13 20.34 7 93.4 11.43 3.34 22 96.4 13.21 16.07 8 87.6 13.78 19.53 23 95.9 12.69 6.87 9 90.1 14.47 18.63 24 94.3 12.01 4.47 10 88.7 13.29 12.13 25 91.2 13.93 17.8 11 89.2 12.93 10.89 26 89.7 13.31 15.27 12 86.8 11.97 8.35 27 88.6 12.42 6.71 13 87.3 11.21 4.23 28 84.3 14.13 17.23 14 85.4 10.68 1.18 29 83.4 13.41 13.36 15 83.5 14.69 17.67 30 82.5 12.61 6.87 表1. 铅酸蓄电池的样本数据 图1. 模型参数的寻优结果 图2. 测试样本的预测结果 为平方相关系数。从均方误差来看，LIBSVM建立的铅酸蓄电池寿命预测模型具有很高的预测精度，从平方系数R来看，预测结果与实际值拟合效果很好，并且能够较好地反映数据变化的趋势。
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user: 4. 结论 本文针对变电站直流电源系统的铅酸蓄电池的寿命预测问题，采用实际铅酸蓄电池的样本数据，结合LIBSVM来预测铅酸蓄电池的寿命，通过Grid-Search法搜寻最优参数：错误惩罚因子C和核函数参数g。预测结果表明LIBSVM预测到的铅酸蓄电池的寿命与测试样本的真实值十分接近，回归拟合效果很好，验证了该模型的准确性和可行性。
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user: 摘 要 南澳拥有丰富的自然与人文旅游资源，未来旅游业将成为南澳的主导产业，而由岛、海、山组成的洁净优美的海岛自然生态环境是南澳发展旅游业的最大优势。南澳旅游业近年来发展迅速，但总体规模较小，水平低，旅游品牌没有形成，知名度不高。旅游业发展存在无序开发、产品结构单一、旅游开发资金短缺等问题。本文提出南澳旅游业的发展对策，主要包括打造绿色生态旅游品牌、注重旅游形象的塑造与宣传、开拓主要客源市场和潜在市场、优化旅游产品结构和加强海岛环境保护措施。还探讨了南澳旅游经济发展对策，包括多渠道筹集旅游建设资金、调整产业结构、创新管理制度等。 关键词 :南澳，海岛，旅游业，发展，对策 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 21世纪是海洋世纪，海洋已经成为世界旅游业发展最快的地区之一。海岛作为独特的地貌单元，在地质、生物、气候、文化等方面形成各种不同的景观，构成了独具特色的旅游景区，这些景区融自然和人文景观于一体，一些海岛地区已经成为世界重要的旅游目的地 [ 1 ] [ 2 ] 。我国海岛旅游资源十分丰富，但与世界海岛旅游开发相比，我国海岛旅游开发不仅起步晚，而且发展缓慢，旅游开发普遍还处于初级阶段 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。
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user: 2. 南澳旅游资源概况 南澳是广东省最大的海岛，也是广东省唯一的海岛县，位于广东省东南部海面，北回归线从主岛穿过，地理位置如图1所示。南澳县自然环境优越，具有丰富的自然与人文旅游资源。南澳拥有完整的海岛生态系统、温和的海洋性气候、丰富的生物多样性、独特的风车群景观、高质量的海滨沙滩以及广阔的海域面积，为南澳县旅游发展提供了资源基础。南澳拥有阳光、海水、沙滩、山峦、森林、动植物、海岸、岛屿岛礁、奇石、宗教、海防文化和渔家文化等10多种类型的旅游资源，具有海、岛、山、史、庙立体交叉的特色。 2.1. 海滨沙滩旅游资源 南澳海岸线长99.2公里，其中主岛海岸线长77公里，约1/2的海岸可供发展旅游业，1/3海岸可开辟为海水浴场和海上观光娱乐水域，可供旅游沙滩60多处。南澳的海岸具有湾美、沙白、滩宽、水蓝、气清、背岸植被良好等特点，其中比较有开发前景的岸段有青澳湾、竹栖肚、九溪澳、钱澳湾、深澳湾、云澳湾、赤石湾和烟墩湾。 2.2. 历史文化旅游资源 南澳历史悠久，早在8千年前岛上就有人类生活，拥有丰富的历史文物、遗迹等人文旅游资源。据 图1. 南澳地理位置图 统计，岛内现有文物古迹50多处，其中象山新石器文化遗址、宋井、总兵府遗址、长山尾炮台等35处被列为省、县级文物保护单位 [ 6 ] [ 7 ] 。南澳岛民从事渔业的历史悠久，所形成的渔家文化与海洋文化在历史洗礼中融为一体。渔家文化是南澳的一大特色文化。 2.3. 海岛景观资源 南澳县有包括主岛和南澎列岛、勒门列岛等大小岛屿共23个。由于人为干扰少，自然生态独特，非常适宜发展为各有特色的旅游基地。 2.4. 南亚热带植物景观生态资源 黄花山国家森林公园位于南澳西半岛，北回归线从中部横穿而过。这里三面环海，山峦重叠，林茂石奇，拥有103类1140种热带、亚热带植物，其中有植物活化石石竹柏、细叶葡萄、黄杨等国内外珍稀品种 [ 8 ] ，被海内外专家学者誉为“南中国海上天然植物园”。 2.5. 科教观光旅游资源 南澳风力发电场游览区位于东半岛果老山脉，是亚洲第一大海岛风电场。蔚为壮观的风车阵耸立在南澳岛草木葱郁的山巅，上接万仞云空，下连千里沧海，组合成一幅壮丽的粤东山水新风景线。游览区内有风力发电展示廊，展示风电机发电原理、生态价值和环境保护效益，是一处集观光、游览、科教于一体的高科技环保生态型旅游景点。 南澳县另一独树一帜的科技观光旅游场所是位于深澳猎屿湾的海水养殖基地。南澳县可供开发的渔场4600 km 2 [ 8 ] ，昔日战火连天的海域如今成了鱼欢虾跃的蓝色牧场。奇妙的海产品养殖形成了独特亮丽的科教体验文化。