基于快速傅里叶变换和db小波变换的谐波检测

在电力系统谐波检测中,使用快速傅里叶变换法(FFT)可以得到平稳谐波信号中的频谱,从而可以确定该信号中谐波的频率和幅值等信息.但FFT局限于得到信号的频域信息,很难检测到谐波发生的具体时刻,而小波变换可以捕捉到信号中的细节部分.针对复杂谐波信号,提出了一种将快速傅里叶变换和小波变换相结合的检测方法.由Matlab仿真结果可知,该方法可以检测稳态谐波,确定暂态谐波的突变时刻.     

一种基于MPS的图像重建方法

提出了一种利用多点地质统计法实现图像重建的方法.由于传统基于线性降维的多点地质统计法不能有效处理非线性数据,因此引入等距特征映射以实现非线性数据的降维,并利用条件数据以提高重建图像的质量.实验证明,该方法有利于提高图像重建的有效性.     

深度学习在电力领域的研究现状与展望

深度学习技术,近年来已经广受学术界和工业界的关注,已在图像处理及分类,自然语言处理和生物医疗领域中取得卓越成果.对于存在大量高维度数据的电力领域,引入深度学习的理论具有一定的意义.介绍了深度学习的几个经典模型结构、工作原理,以及相关领域的部分研究成果,并围绕深度学习在电力领域中的研究现状展开了论述,指出了存在的不足和未来研究的方向.     

等离子体在NO_x治理中的应用

近年来低温等离子技术因其工艺简单、效果好且适用于多种污染物而成为广大学者的研究热点.概述了等离子体脱硝原理,以及脉冲电晕放电法、介质阻挡放电法和电子束法3种目前比较常用的等离子脱除NOx技术,分析了3种技术的原理和优缺点,总结了3种技术近年来的国内外发展状况以及在电厂中的实际应用情况,并提出了这3种技术未来的发展方向.     

宽频带交流有效值转换器的误差校正

在对数-反对数运算式的基础上,提出了一种在宽频带范围内对非线性误差进行校正的新方法.该方法利用最小二乘法拟合出以输入电压x和频率f为自变量的多项式以减小测量误差.通过Matlab软件对实验测量结果进行校正.实验表明,在50~3.0×104Hz的频率范围内,校正准确度可达0.075%.     

基于FPGA的瞬态响应测试仪的设计与实现

为提高瞬态响应测试仪的测量精度和响应速度,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)实现的设计方法.系统设计采用Xilinx公司生产的Xilinx Spartan 3E XC3S500E PQ208 FPGA作为控制核心,实现了对瞬态响应的峰值时间、超调量及调节时间的精确测量,并且能较准确地绘制二阶系统的瞬态响应曲线.系统显示模块采用VGA显示,既节约了IO口资源,又可以更加逼真地显示相应曲线.系统可通过模拟开关实现单脉冲信号的输出,并扩展了语音提示功能,使用更方便.实际测试表明,系统具有运行稳定、参数测量精度高、抗干扰强及响应速度快的优点.     

煤与油棕榈空果串富氧混烧特性的研究

利用热重-红外联用(TG-FTIR)分析了Adaro煤与棕榈空果串(EFB)在富氧混烧工况下的特性.热重分析仪记录样品在加热过程中的质量损失,而FTIR则分析其释放的气体产物.对在18%O_2/82%CO_2,Air(21%O_2/79%N_2),21%O_2/79%CO_2,30%O_2/70%CO_24种工况下Adaro coal+30%EFB样品进行燃烧.热重分析表明,与O_2/N_2工况相比,O_2/CO_2条件下CO_2气体对燃烧有抑制作用,且空气工况下与30%O_2/70%CO_2的燃烧特性相当.FTIR分析释放的气体主要是CO_2,CO,H_2O.     

基于Matlab的双馈风力发电机组动态特性研究

随着能源的大量消耗,人们越来越重视可持续发展能源,风力发电由于其可再生性得到了很好的发展.现阶段的风力发电是比较成熟的一种发电形式.在分析了变速恒频双馈发电机组的工作原理的基础上,建立了风电机组的数学模型,利用Matlab软件对基于双馈感应发电机的变速风电机组进行了仿真,得到了风电机组正常运行和电网故障两种条件下的动态输出特性.     

电站锅炉烟气余热利用现状分析

介绍了电站锅炉烟气余热回收的现状,指出了余热回收、利用、发展3个阶段的特点,表明余热方案系统越来越复杂,节能效果越来越好,方案可选择性越来越多,需要优化.总结了余热方案优化常用的优化目标和优化方法.     

影响IEEE 1588时钟同步精度的关键因素

针对IEEE 1588精确时钟同步协议及系统仿真模型进行了深入的研究.研究结果表明,主时钟或从时钟的晶振漂移对同步精度误差产生相同程度的影响,仅主时钟(或从时钟)晶振漂移参数变化与同步精度误差变化关系近似为线性,其变化率约为4.0×10-5,同步周期时间对同步精度误差影响可分为两个部分,当同步周期小于1.6 s时,对精度误差影响相对较小;而当同步周期大于1.8 s时,同步精度误差随同步周期增加呈现急剧上升的趋势.