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期刊信息/Journal information
河南科技
河南科技

宋先锋

月刊

1003-5168

nhkjzzs@126.com

0371-65528536

450003

郑州市金水区政六街3号

河南科技/Journal Journal of Henan Science and Technology
查看更多>>本杂志是河南省科学技术厅主办、面向全国公开发行的综合性、权威性科技期刊。系统、全面、深入地宣传“科技是第一生产力”的伟大思想与党和政府在新时期的科技方针政策，报道科技动态，传递科技信息，荟萃科技精华，促进成果转化，追踪科技热点，讴歌科技英才，为深入实施“科教兴豫”战略发挥舆论宣传和导向作用，已成为河南科技界一个重要的科技宣传阵地。
正式出版
收录年代

    量子自旋液体新证据发现

    刘霞
    1-2页
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    科学家呼吁全球携手创建AI虚拟细胞

    张佳欣
    1页
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    电子堆叠新技术造出多层芯片

    张梦然
    2页
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    培育人类脊索组织的干细胞模型成功开发

    张佳欣
    2-3页
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    集群微型磁力机器人可协同工作

    张梦然
    3页
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    基于大数据技术的光伏发电功率短期预测研究

    付立国
    4-7页
    查看更多>>摘要：[目的]通过光伏发电功率短期预测技术可实时掌握光伏发电的输出功率,有助于电网调度部门统筹安排常规电源和光伏发电,合理调整调度计划,能有效减轻光伏发电系统接入对电网产生的不利影响,保证电网安全稳定运行.[方法]提取光伏发电功率的影响因子,分析太阳辐照度、温度、气象因子对光伏发电功率的影响,避免短期预测出现失误.基于大数据技术构建光伏发电功率短期预测模型,利用长短期记忆神经网络来提取光伏发电功率短期特征,确保功率预测的准确性.生成光伏发电功率短期非平稳预测序列,并捕捉光伏发电功率的时间序列特征,及时更新校正发电功率预测结果,从而得到精准的预测结果.[结果]设计方法的功率预测波动与实际波动一致,预测值与实际值之间偏差较小,能适应后续功率调度、运行需求.[结论]研究成果为制定合理的调度计划奠定重要基础,减少资源浪费,对提高电站经济效益具有重要的促进作用.

    大数据技术光伏电站发电功率短期预测方法

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    基于贝叶斯推理的建筑供配电线路缺陷识别研究

    李青
    8-11页
    查看更多>>摘要：[目的]建筑供配电线路是建筑电气系统的核心组成部分,其安全性和可靠性将直接关系到建筑物的用电安全和正常运行.对建筑供配电线路缺陷进行识别,能及时发现并处理线路中存在的问题,从而避免电气事故的发生,确保建筑电气系统的安全稳定运行.为此,提出了基于贝叶斯推理的建筑供配电线路缺陷识别方法.[方法]计算线路电阻值、功率因数、电压损失,从而实现对建筑供配电线路特征参数的提取.基于特征参数和贝叶斯推理算法,对建筑供配电线路缺陷候选区进行划分,计算所有事件中的最大后验概率,从而实现对建筑供配电线路缺陷的识别.[结果]设计的方法可以实现对建筑供配电线路缺陷的精准识别,且准确率较高.[结论]所设计的方法能及时发现和处理线路中潜在的问题,从而避免故障的发生,保障电力系统的稳定运行.

    贝叶斯推理建筑供配电线路缺陷识别

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    工业锅炉能效在线监测系统设计

    刘群安周静陈静
    12-15页
    查看更多>>摘要：[目的]针对目前我国工业锅炉在线监测程度较低的问题,开发出基于大数据的工业锅炉能效在线监测系统,以提高锅炉的运行热效率.[方法]通过在锅炉侧布置传感器和数据采集传输设备,采集锅炉实时运行的数据,并将其上传至云平台上的数据处理中心.数据处理中心对采集到的数据进行数据处理和数据诊断,实现对锅炉运行能效的在线监控,并给出优化建议.[结果]远程在线监测系统能监测工业锅炉的运行状态参数,并及时反馈,关键时刻可快速给出停机信号,保障锅炉运行安全.同时,可监测与锅炉能效相关的参数,根据锅炉负荷及时调整锅炉的燃料量和送风量,从而提高锅炉运行的经济性.[结论]通过工业锅炉在线监测系统科学管理锅炉,不仅能有效提高锅炉的安全水平,还能通过管理节能和技术节能的方式提高锅炉的能效水平,最终实现锅炉运行过程中的节能减排.

    工业锅炉在线监测热效率在线优化

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    基于YOLOv4的骑行头盔佩戴状态识别研究

    孙硕邹瑞滨
    16-22页
    查看更多>>摘要：[目的]近年来,各地政府和社会组织不断加大对骑行安全的宣传和教育力度.面对庞大的骑行者数量,仅靠人力已无法满足交通监管需求.因此,为了增强骑行者的安全意识、减少交通事故的发生,提出了一种用于识别日常骑行头盔佩戴状态的方法.[方法]本研究所识别的对象是骑行头盔和双轮车,所用到的数据集均为骑行者图像,用于识别骑行头盔佩戴状态的数据集共有1 100张图片,将该数据集按照8∶1∶1的比例进行划分.在Jetson Xavier NX平台上,运用Darknet框架下的YOLOv4算法对数据集进行模型的训练和优化,从而实现在不同光照强度的复杂场景下,对骑行者是否佩戴头盔情况的准确识别.[结果]该方法的平均精确率能达到80%,并具有较低的漏检概率、虚警概率,取得了良好的应用效果.[结论]该方法能在日常生活环境中对骑行头盔实现有效识别,可用于智能交通监控、城市管理等领域,有利于提升交通安全水平、降低交通事故发生率.

    交通监管JetsonXavierNXYOLOv4算法骑行头盔

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    基于YOLOv5s的继电保护装置型号自动识别方法研究

    彭祥管其杰
    23-27页
    查看更多>>摘要：[目的]在工业自动化和电力系统中,继电保护装置是确保电力系统安全稳定运行的关键组件.为保证设备的正常测试和维护,需要准确识别继电器型号.因此,提出一种基于YOLOv5s的继电保护装置型号自动识别方法.[方法]通过自制数据集,并利用YOLOv5s的高效目标检测能力,结合多尺度特征融合图像处理技术,实现对继电保护装置型号的自动识别.[结果]对系统进行实验测试,结果显示,该方法在继电器型号识别任务中的准确率和召回率分别为90.3%和85.6%,能满足实际应用需求.[结论]该方法不仅提高了设备测试和维护的效率,还为电力系统的安全稳定运行提供了可靠的技术支持.

    继保护装置YOLOv5s目标检测型号识别深度学习

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