含风储混合系统的多目标机组组合优化模型及求解

风储混合系统能改善风电出力的随机性,使得风电出力具有一定的可控性,因此将风储混合系统引入电力系统中,并添加系统总能源利用率目标函数,建立含风储混合系统的多目标机组组合优化模型。新模型约束条件计及了储能系统控制模式和风储系统约束条件,并采用模糊处理技术和改进组合粒子群优化算法进行求解,给出机组启停和出力计划。讨论目标函数变化、风储系统引入、控制模式不同以及预测误差对结果的影响。算例分析表明所提模型和算法正确可行。     

UHVDC接地极线路短路阻抗特性及阻抗监视系统死区研究

针对现有特高压直流接地极线路阻抗监视系统（简称阻抗监视系统）存在的拒动问题,从理论上推导了接地极线路在不同短路故障条件下的故障阻抗表达式,并验证了理论推导的正确性。在获得故障阻抗表达式的基础上,考虑不同过渡电阻、故障距离和接地极线路长度的影响,研究了接地极线路故障阻抗和正常运行时阻抗的差异规律,分析了阻抗监视系统在不同故障条件下的适应性,阐述了阻抗监视系统的拒动机理。研究结果表明,现有阻抗监视系统存在保护死区,难以正确反映高阻、远距离故障,特别是当接地极线路的长度为注入信号线模半波长的整数倍时,若单回线故障距离为注入信号四分之一线模波长的奇数倍时,阻抗监视系统将发生拒动。     

制造企业信息化水平模糊综合评价研究

构建了制造企业信息化水平模糊综合评价模型，利用层次分析法确定了各评价指标的权重，研究了模糊综合评价方法在制造企业信息化水平评估方面的应用，通过对企业信息化水平的模糊综合评价方法的研究．为定性指标的处理提供了研究思路和参考方法。     

三相四线制系统中计及零序电流特性的分布式电源逆变器有功和无功功率控制

分布式电源逆变器广泛应用于三相四线制系统,在发生接地故障时,逆变器应该实现低电压穿越的要求,另外,四线制系统下的故障零序特性不能忽略。提出一种能够同时实现以上两个目标的控制策略。基于对分布式电源逆变器控制和并网系统的故障零序电流特性分析,将逆变器的故障电流控制在最大限值内,并通过注入正负序电流消除对零序电流特性曲线产生的不利影响。最后通过实际工程算例分析,验证了所提控制策略的正确性和可行性。     

协同设计环境中文档管理方式的研究

产品协同设计是设计人员利用网络技术，以协同方式来完成产品设计任务的设计模式。通过分析协同设计过程中文档管理的特点，提出了基于结构的产品数据模型及文档管理组织方式，建立了零件、部件及文档的数据模型，并对相应的版本管理进行了分析。     

基于PMU硬软件概率模型的WAMS可靠性评估

基于同步相量测量单元（PMU）的广域测量系统（WAMS）是一种综合了同步PMU和通信技术的广域网络。文中分析了WAMS的网络结构和PMU的结构原理,根据WAMS的功能特点建立了PMU的硬软件失效概率模型和考虑节点可靠性的WAMS可靠性模型。利用WAMS连通可靠性的评估方法,在考虑PMU节点可靠性的情况下,用节点遍历法和不交化法计算出源宿点的最小路集,然后用频率时间法计算出整个网络连通可靠性、平均故障间隔时间等可靠性指标。以河南电网某实际WAMS网络为算例进行评估仿真,得到单个PMU的可用度和整个网络的连通可靠性,以及网络节点和链路的关键度等可靠性指标,为确定WAMS的薄弱环节提供依据。     

虚拟机床建模与仿真

按照模块化设计的原理,从虚拟制造的角度对机床的结构进行抽象,分析了虚拟机床设计的各种约束关系,在此基础上,建立了虚拟机床的结构模型,讨论了在虚拟机床设计中需要研究的问题。     

基于在线计算线路分布参数的故障定位方法

为了提高测距精度,提出了一种不需要双端电压电流同步测量的分布参数模型故障测距算法。该算法根据故障后沿线电压的分布规律,在不要求双端数据同步时,利用线路两端故障前电压和电流相量在线计算线路参数;使用一维搜索方法算出故障点的位置,其具体测距算法是采用前置带通滤波器与全波傅氏算法相结合的滤波算法以提取相当精确的基频分量。仿真计算表明,该算法估算线路参数和故障距离较准确,无需解长线方程,且不受故障类型、线路参数变化和系统运行方式、过渡电阻等因素影响。     

结构参数对柴油机正时齿轮-曲轴间过盈量的影响机理研究

通过对不同结构参数下曲轴齿轮过盈联接状态的数值模拟,考察了曲轴齿轮装配预应力的分布状态,重点分析了结构参数对曲轴齿轮装配过盈量的影响机理。研究结果表明齿轮内径和曲轴内径对过盈量的影响较为显著。研究结果可为后续柴油机曲轴、正时齿轮设计提供依据,同时也可以为机械行业过盈联接设计提供参考。     

基于经验模式分解和混沌相空间重构的风电功率短期预测

风电场发电功率的短期预测对并网风力发电系统的安全与稳定具有重要意义。根据风电功率时间序列非平稳、非周期的特点,文中运用经验模式分解理论将风电功率时间序列分解为随机分量和趋势分量,对随机分量采用径向基函数神经网络进行混沌预测;趋势分量采用最小二乘支持向量机进行混沌预测,拟合各分量的预测值得到最终的预测结果。以云南某风电场数据对所提出的模型进行验证,证明了该预测模型比传统人工神经网络预测模型具有更高的预测精度,可为风电功率预测提供参考。