40、太阳能热海水淡化的适宜技术

太阳能热海水淡化的适宜技术

1. 背景与目标

在当前的背景下,需要将适宜技术(AT)的特性融入到集成式增湿 - 除湿(HDH)海水淡化技术与二维间接聚光太阳能系统(ICST)的设计中。适宜技术能够构建可持续系统,实现更大的能量流动,从而降低单位生产的材料需求。目前,文献中尚无系统的方法来选择适宜技术,且二维间接聚光太阳能系统和 HDH 海水淡化系统在复杂性、环境影响、能源和材料需求等方面存在差异,因此需要详细分析。

2. 方法论

适宜技术是分散式技术发展的可行选择,它能利用当地资源进行组件制造、操作和维护,降低投资成本。虽然目前没有通用的定义,但适宜技术具有以下特点:
- 使用当地技能进行制造、操作和维护;
- 为社区带来益处,同时将负面影响降至最低;
- 可长期可持续运行;
- 对环境资源的影响较小;
- 应用简单灵活的系统,具备小规模能力且未来可扩展。

为了将子系统归类为适宜技术,需根据以下属性进行评估:
| 属性 | 描述 |
| ---- | ---- |
| A1 | 系统适用于小单元,且未来可高效扩展 |
| A2 | 系统能源需求低(能源可持续系统) |
| A3 | 系统在当地建设和资源利用方面具有灵活性 |
| A4 | 系统操作和维护易于开展,包括当地人员在低技术要求下的工作 |
| A5 | 系统初始实施和长期维护成本低 |
| A6 | 系统对环境的影响小 |
| A7 | 系统在小规模单元中高效运行 |

通过搜索文献信息,识别满足上述属性的特性,以确定子系统是否属于适宜技术

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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