500kV输电线路运行稳定性评价模型研究

针对目前500 kV输电线路运维工作任务分配不合理,导致巡检效率低以及线路大修技改采取"差异化"改造方案如何选择规划的问题,建立一种输电线路多维度评价模型.该模型采用模糊综合评价方法,选择与输电线路巡检与大修技改密切相关的多个指标,通过层次分析法与熵权法确定各指标权重,计算各指标对应评语集的隶属度,最终得出评估结果.通过具体案例分析,该模型符合实际情况,能较好地对500 kV输电线路运行稳定性进行评估.     

基于 MEEMD-FN-LSTM 的冷热电联供系统负荷预测∗

针对当前冷热电联供(Combined Cooling,Heating and Power,CCHP)系统优化调度研究缺少冷热电负荷预测的问题,提出了基于改进集成经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition,MEEMD)、模糊熵(Fuzzy Entropy,FN)和长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory,LSTM)的CCHP系统负荷预测方法.使用M EEM D算法将原始数据分解为若干IM F分量,计算IM F分量的模糊熵并将模糊熵相近的分量相加,使用LSTM对相加后新的分量进行预测,最后将分量预测结果重构得到最终预测值.通过仿真并对比分析其他方法的负荷预测精度,证明所提预测方法具有良好的预测效果.     

基于VMD和PSO-SVM模型的和应涌流识别

针对目前和应涌流识别方法较少的情况,使用VMD对励磁涌流与和应涌流电流信号进行分解.对VMD分解后的各本征模态分量求样本熵值组成特征向量,将特征向量输入PSO-SVM识别模型进行分类.通过实验验证,涌流信号样本熵值组成特征向量能很好地反映两种涌流的区别,使用PSO优化参数后的SVM模型能对两种涌流进行高效准确的识别,为保护装置下一步针对性动作提供了重要依据.     

涡旋膨胀机润滑系统设计及输出性能实验研究

为了研究涡旋膨胀机输出性能规律,将某商用涡旋压缩机改造成涡旋膨胀机,并对其润滑系统进行了设计和精确控制;基于此,搭建了以压缩空气作为工质的测试实验台,对比了膨胀机在有无润滑条件下的性能,并对膨胀机的性能进行了全面的测试。结果表明:润滑系统在机械润滑和膨胀机性能方面都起到良好的效果;在实验工况范围内,膨胀机等熵效率均保持在40%以上,最高等熵效率为54.45%,输出电功率达到了753 W;负载数量一定时,膨胀机输出功率随空气流量的增加而增加,但等熵效率随流量的增大而减小;在不同的负载数量下,受到机械磨损和内部泄漏的影响,等熵效率均随着膨胀机转速的增加先增大后减小,存在最优等熵效率转速区间为2 800~3 200 r/min;而当转速一定时,膨胀机的输出功率取决于进口压力的大小;随负载的增加,膨胀机的输出功率和进口压力成相似的增长趋势。研究结果可为有机朗肯循环系统优化提供参考。     

考虑风机排序的风电集群分层有功控制策略

随着我国风电的迅速发展,风电场有功调控趋于集群化。为合理调控风电集群有功功率、提高风电消纳量、减少风电机组调控次数,文中提出考虑风机排序控制的风电集群分层有功控制策略。根据风电场所在区域不同并结合超短期风电功率预测,将风电集群分为场群层、风电场层、机组层3个控制层。场群层和风电场层通过不同时间尺度的滚动优化提高风电消纳量;机组层通过选取影响风机调控能力的评价指标,结合熵值法与隶属度函数,计算并排序各机组调控能力评分,通过机组的排序控制减少风机调控次数。基于GAMS及Matlab平台对山西电网实际风电场数据进行分析,结果表明所提控制策略在提高风电消纳量的同时减少了风机调控次数。     

基于重尾分布的风电功率波动特性概率分布

研究风电功率波动特性对于提高风电功率预测精度、促进风电并网消纳、抑制风电并网对电力系统安全运行的不利影响等均具有重要意义.利用风电场实测数据,归纳风电功率波动特性的时变性、异方差性、波动集聚性和"尖峰厚尾"4个基本特征;为定量描述风电功率概率分布,在不同的时空尺度下分别采用正态分布、混合高斯分布以及重尾分布中的t Location-scale分布、稳定分布、拉普拉斯分布对风电功率波动率进行拟合,引入相对熵作为衡量拟合分布优劣的评价指标,并对比分析不同拟合分布的评价结果.仿真结果表明风电功率概率分布更适合采用重尾分布函数来描述,且重尾分布中的t Location-scale分布函数具有最佳的拟合效果.     

基于有向权值网络的航班运行风险传播与控制

为了分析航班运行风险传播过程,进而有效控制保障飞行安全,基于复杂网络理论,首先参照民航局咨询通告选取机组、航空器、运行环境共29个终端因素作为网络节点,统计民航安全监察记录,根据事件中节点关系,构建无向网络;统计前后节点间的作用关系和发生概率,提出一种有向带权的航班运行风险网络;然后,引入改进感染率和改进恢复率概念,构建一种适用于航班运行风险传播分析的改进SIR(Susceptible-infected-recovered)模型;定义感染起始范围,最后采取多参数控制方式,大规模计算该有向带权网络的传播和控制过程。结果表明:有向网的平均最短路径为1.788,属于小世界网络;参照使用民航常规管控措施,有向网节点感染下降幅度可达到37.4%;对入度值排序前3或前4的节点控制后,感染节点峰值下降率高达50.6%和58.1%,网络传播抑制明显。结果证实:在该航班运行风险有向带权网络中,按入度值控制节点对抑制风险传播最为有效。      

基于智能磨矿介质及CNN和优化SVM模型的球磨机负荷识别方法

当前球磨机负荷检测方法难以准确评估磨机内部变化,给磨机综合运行状态的控制和优化带来较大难度。本文设计了一款内嵌加速度传感器且与钢球介质物理性质相一致的智能磨矿介质用于识别磨机负荷,开展了不同充填率等磨矿条件下的磨矿试验,设计磨矿效果系数划分磨机负荷状态;分别采用了卷积神经网络方法(CNN)和优化的支持向量机(SVM)模型对智能磨矿介质获取的加速度信号进行球磨机负荷识别。基于优化的SVM模型将获取的一维加速度信号进行互补集合经验模态分解算法（CEEMD）去噪、时域特征值和样本熵提取等预处理,将上述磨机负荷的特征向量分别输入GA?SVM、GS?SVM、PSO?SVM分类模型进行训练,研究表明,PSO?SVM模型的识别准确率可达98.33%,但存在训练过程繁琐,耗费时间长的问题。在图像识别领域具有优秀应用能力的CNN模型是把智能磨矿介质检测加速度信号数据转换为二维图片后直接输入基于VGG19网络的CNN模型进行分类识别,磨机负荷分类识别准确率高于优化的SVM模型,可达98.89%,在保证识别准确率的同时有效节约了计算时间。基于CNN的智能磨矿介质球磨机负荷识别方法可为实现球磨机负荷检测与在线评估提供重要解决方案与技术保障。      

CoFeCrNiCu高熵钎料钎焊ZrB2-SiC/Nb接头组织及性能研究

采用CoFeCrNiCu高熵合金钎料实现了ZrB₂-SiC陶瓷与Nb合金的有效连接。通过扫描电镜(SEM)、能谱仪(EDS)及X射线衍射(XRD)等方法分析了接头界面的微观组织结构、生成产物及保温时间对界面组织及接头性能的影响,确定了接头的断裂位置和断裂方式。研究结果表明：钎焊接头的典型界面结构为ZrB₂-SiC/Cr₂B/(Cr,Fe)₂B+fcc+Cr₂B+Laves+Cu₍(s,s))/Nb。钎焊过程中,Nb合金向液态钎料中的溶解量以及液态钎料中Cr向ZrB₂-SiC陶瓷富集的数量决定了钎焊接头界面组织的形成及其演化。随着保温时间的延长,ZrB₂-SiC陶瓷侧的Cr₂B反应层增厚,钎缝中Laves相随着Nb合金向液态钎料中的溶解量增加而增加。陶瓷侧界面反应层的厚度及形态和钎缝中Laves相的形态及分布共同决定着接头的抗剪强度。当钎焊温度为1160℃,保温60 min时,接头的抗剪强度最...     

Y2O3对AlCoCrFeNi高熵合金涂层组织及力学性能的影响

利用激光熔覆技术在Q235钢基体表面分别制备出添加不同质量分数Y₂O₃的AlCoCrFeNi高熵合金涂层。采用X射线衍射仪、扫描电子显微镜、显微硬度计和摩擦磨损试验机对AlCoCrFeNi高熵合金涂层的微观组织、硬度及摩擦磨损性能进行了分析。结果表明:AlCoCrFeNi高熵合金涂层由面心立方结构（FCC）和体心立方结构（BCC）两相构成;随着Y₂O₃质量分数的提高,其体心立方结构相体积分数增加,而面心立方结构相的体积分数变化呈相反趋势。AlCoCrFeNi高熵合金涂层组织由等轴晶构成,加入Y₂O₃后,促进了熔池流动,使气孔逐渐消失,致密性提高,晶粒明显细化。添加质量分数5%Y₂O₃的涂层组织呈树枝晶状,形成弥散分布的YAl₂和Y₂O₃相;涂层的显微硬度可达HV 350,约为AlCoCrFeNi高熵合金涂层硬度的2倍,强化效果明显。Y₂O₃的添加有利于促进涂层中体心立方相的形成和YAl₂相的析出,能有效提高高熵合金涂层的硬度及耐磨性能。