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题名桤木人工林根系—土壤复合系统养分含量的变化规律
被引量：2
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作者
何功秀
蔡洁
胡孔飞
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机构
中南林业科技大学资源与环境学院
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出处
《浙江林业科技》
北大核心
2009年第2期14-18,共5页
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基金
中南林业科技大学青年基金项目(07008B)
中南林业科技大学科技创新基金项目(2006sx15)
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文摘
对桤木人工林根系—土壤复合系统中大量元素、微量元素、土壤有机质含量和pH值等的季节动态变化进行了研究,结果表明:在桤木根系中大量元素N、Ca、K、Mg、P含量冬季最高,春季最低,微量元素Fe、Mn、Zn、Cu、Pb、Ni、Cd含量冬季最低,春夏季较高;土壤中大量元素N、Ca、K、Mg、P含量冬季最低、夏季最高,微量元素Mn、Zn含量在冬季最低、秋季最高,Fe、Ni、Pb、Cu、Cd含量在冬季最高、春秋较低;土壤有机质含量、pH值的季节动态变化与根系大量元素变化趋势保持一致;土壤各层有机质含量大小顺序为0～15 cm层、>15～30 cm层、>30 cm层,pH值大小顺序为>15～30 cm层、0～15 cm层、>30 cm层。
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关键词
桤木
人工林
根系
土壤
养分
季节变化
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Keywords
Alnus cremastogyne
plantation
root system
soil
nutrient element
seasonal changes
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分类号
S714
[农业科学—林学]
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题名基于DHNN指纹库的电网故障诊断方法
被引量：4
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作者
顾发英
罗旋
刘育
胡孔飞
王皓冉
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机构
国电大渡河流域水电开发有限公司
国电大渡河流域生产指挥中心
成都大汇智联科技有限公司
泰豪科技股份有限公司
清华四川能源互联网研究院
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出处
《水电能源科学》
北大核心
2021年第2期195-199,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(51709191)
国家重点研发计划(2019YFB1310504)
四川省重大科技专项(2018GZDX0043)。
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文摘
针对高维度、非线性的电力系统存在难以实现快速、精准和有效的故障诊断问题,提出了基于DHNN指纹库的电网故障诊断方法。首先利用离散Hopfield神经网络(DHNN)算法对电网遥信数据分类和建立各种基准信号权值,构建了基准信号集合的信号模板;其次基于该模板建立各类故障指纹值编码及其编码组合为一体的指纹库;最后以瀑布沟水电站布坡三线“B相瞬时故障,重合成功”故障为例验证该诊断方法的正确性。结果表明,基于DHNN指纹库的电网故障诊断方法与实际电网故障描述完全一致,可正确有效地提升电网故障诊断水平,同时还可将该方法推广应用于国内大型流域梯级电站群组合成的大规模高压电网的故障诊断中。
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关键词
电网
故障诊断
离散HOPFIELD神经网络
指纹库
指纹值编码
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Keywords
power grid
fault diagnosis
discrete Hopfield neural network
fingerprint database
fingerprint value coding
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分类号
TM764
[电气工程—电力系统及自动化]
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