大型火电厂雷击风险分析及防护

以贵州某大型新建火电厂为例,采用接地与电磁分析软件,分析了火电厂的雷电环境、土壤泄流性能,以及雷电灾害风险,基于此提出降低风险的措施,并指出火电厂雷电灾害防护的重点。     

基于CDEGS软件的风机雷击状态下的安全性研究

目前针对风机遭受雷击时,处于风机周围的人员和设备的安全分析主要以定性分析为主,定量分析很少。本文以贵州某风电场的风机为例,基于CDEGS软件建立风机数值模型,模拟风机在雷击状态下其周围的电磁场变化,分析雷击状态下的电磁场对风机附近的人员和设备安全的影响,为风机的防雷设计提供科学的数据支撑。     

基于V2G的双向AC/DC变换器控制技术及电流畸变问题的研究

随着智能电网和电动汽车技术的发展,V2G(vehicle-to-grid)概念受到越来越多的关注,其核心思想在于电动汽车和电网的双向互动,通过调度实现电动汽车的有序充放电,缓和新能源发电接入电网带来的波动,优化电网运行。双向变换器是实现V2G技术的核心装置,其不仅需要实现能量的双向流动,还要能够控制输入输出的电能质量,这便对变换器的控制提出了更高的要求。针对双向变换器的关键控制技术进行了分析、比较,选取了单极性PWM调制和平均电流控制作为本文所提双向变换器的控制策略;同时就单极性调制下电流过零点畸变的问题进行了理论分析,并且提出了一种改进的过零点控制策略。最后通过一个3 k W的双向AC/DC变换器实验平台证实了所提方法的有效性和可行性。     

基于经验模态分解的变压器振动信号盲源分离

从变压器所采集的振动信号是铁心、绕组振动信号的混叠信号,因此提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的盲源分离方法,对混叠信号进行分离,以利于变压器故障诊断。首先将信号进行EMD,然后提取最不相关本征模态函数分量,最后通过fast ICA算法进行分离矩阵的求解。将该方法运用到实验模拟信号中,证实了该方法的可行性。将该方法运用到运行的500 kV变压器中,所得铁心和绕组振动分离信号的频谱特性与正常状态一致,说明该方法可以分离铁心与绕组振动信号,且效果良好。     

开挖顺序对硐室群围岩稳定性影响及支护对策

为研究硐室群开挖顺序对围岩稳定性的影响,利用FLAC~(3D)有限差分计算软件,模拟分析赵庄矿皮带硐室群不同开挖顺序下围岩所产生的变形特性和应力特征,并提出相应的支护对策。研究表明:按不同顺序开挖硐室群会对硐室围岩的应力状态和塑性区范围产生不同程度的影响,以交叉开挖方式开挖,先开挖断面尺寸较小的硐室,对围岩稳定性影响较小。不同开挖顺序下硐室侧壁移近量普遍大于顶底板移近量,开挖造成的围岩应力扩散和叠加使巷道交叉处产生应力集中,对煤柱的整体稳定性影响显著。通过对最优开挖顺序下的围岩变形进行受力分析,选用合理支护方案,对硐室进行及时加固,经现场监测检验,加固效果良好。     

新形式下高职院校学生干部的选拔与培养研究

高职院校学生干部是教师的得力助手,发挥着上传下达的桥梁纽带作用,选拔一支高素质的学生干部队伍,是高职院校学生管理工作中非常重要的一环,加强高校学生干部队伍建设,是高职院校学生管理一项重要工作,文章是根据作者在学生管理上的工作经历,结合在高职院校学生干部队伍建设当中出现的问题,探索更为合适学生干部选拔、培养的路径.     

中间价态锰强化KMnO4氧化降解三氯生

为验证中间价态锰在KMn O4氧化降解广谱杀菌剂三氯生过程中的强化作用,在不同p H假一级动力学实验条件下,研究KMn O4氧化降解三氯生的动力学规律,考察外加络合剂对KMn O4氧化降解三氯生的影响,评价还原剂Mn(II)在KMn O4氧化降解三氯生过程中的作用.结果表明,KMn O4氧化降解三氯生符合假一级动力学规律,且假一级速率常数Kobs(s-1)随KMn O4浓度的增加呈线性增加.通过KMn O4浓度与Kobs得到的二级反应速率常数k(L·mol-1·s-1)随p H先升高后降低,在三氯生p Ka=8.1附近时最大.络合剂和天然水体的背景成分通过其配位作用,使得KMn O4氧化过程中产生的中间价态锰稳定性增强,强化KMn O4氧化降解三氯生.紫外-可见光谱扫描结果进一步表明,络合剂的强化作用主要是KMn O4氧化过程中生成具有强氧化性Mn(III)的贡献,同时络合剂存在条件下,Mn(II)能够催化KMn O4氧化降解三氯生.     

结合集成学习与迁移学习的标签比例学习方法

标签比例学习（LLP）是一种将实例放入包中的机器学习方法,它只提供包中的实例信息和标签比例信息,而不提供标签信息。针对多个相关任务的LLP问题,提出了一种基于迁移学习的标签比例集成学习模型,简称AT-LLP,该模型通过在任务之间构建共享参数来连接相关任务,将源任务中学习到的知识迁移到目标任务中,从而提高目标任务的学习效率。同时该算法引入了集成学习算法,在分类器多轮迭代的学习过程中,不断调整训练集的权重系数,进一步将弱分类器训练为强分类器。实验表明,所提AT-LLP模型比现有LLP方法具有更好的性能。     

汶川强震区“8·20”登溪沟泥石流发育特征与致灾机理研究

登溪沟是汶川强震区“8·20”泥石流事件中典型的由暴雨诱发的大型灾害性泥石流,其泥石流持续时间达3 h,堆积长度达3.4 km,受沟道地形的放大效应影响,峰值流量达407.54 m³/s。形成四个典型的灾难链。给沟口建筑、居民、公路及岷江上下游都带来了严重影响。地震为登溪沟泥石流提供了充足的物源,当持续性强降雨超过了研究区的阈值之后,泥石流就会起动,在运动过程中不断带走沿途沟道内的固体物质,最终发展为灾害性泥石流。笔者在现场充分调查的基础上,结合遥感卫星影像,从地震、降雨、物源和沟道侵蚀等方面揭示了登溪沟泥石流的形成和发展过程,并提出“以拦固为主,排导为辅”的治理思路,可作为强震区泥石流防治工程的参考。     

在线社交网络中群体影响力的建模与分析

移动互联网技术的飞速发展,给社交网络平台带来了新的颠覆性的转变,也不断地改变着人们的生产、生活和交流方式.在线社交网络由于其特有的注册开放性、发布信息自由性、用户兴趣趋同性等特点,已经超越传统媒体,成为人们传播消息、获取新闻和接收实时信息的主要途径.同时,社交网络中用户之间的各种关系类型多样、相互交织、相互影响,促使用户生活在复杂的在线群体网络环境中,使得用户的在线行为时刻都受到所属的多种群体环境的影响作用.现有的针对在线群体环境影响的研究大多依据静态的、单一的网络结构对社交网络进行建模,而网络中通常存在多种类型的、动态的社会关系,较少研究能同时考虑多种类型的用户关系,建模社交网络中复杂环境下用户受到的影响作用.本文对用户所处的多类在线群体环境进行分析,挖掘用户所能感知的不同类型的群体环境,建模多维群体环境下用户所受的影响作用.首先,从用户间的社交关系类型出发,对在线社交网络中复杂的网络拓扑关系进行分类挖掘,分析用户可能感知的不同维度的在线群体环境,并提出静态群体环境和动态群体环境的定义和挖掘方法.其次,在不同的在线社交群体环境下,从宏观角度量化环境中用户所感知的群体结构特征,并从微观角度建模并模拟用户间的影响机制,提出了基于图注意力网络的融合多维在线群体环境的影响力模型.最后,以在线社交网络中用户的转发行为为例,研究多维群体环境影响下的用户行为模式,并在真实数据集上,基于群体影响力模型预测个体转发行为状态,验证模型的合理性和有效性.实验结果表明,本文提出的群体影响力模型能够更有效地描述在线社交网络中用户所属群体对用户的影响作用,并且在用户转发行为状态预测方面,比现有的群体影响力模型在综合评价指标F1值方面最高可以提升33％,在AUC值方面可提升16％.