含逆变型分布式电源的不平衡配电网短路电流计算方法研究

逆变型分布式电源（IBDG）的输出由其控制策略决定而具有很强的非线性,使传统配电网的短路电流计算方法不再适用,而配电网的不对称更是进一步增加了其短路计算的难度。根据对称分量法推导出不平衡配电网的故障点各序电流,提出一种基于序网络迭代修正的不平衡配电网短路电流计算方法,在每一次迭代中,根据当前节点各序电压分别修正IBDG的输出电流和各不对称元件补偿电流源的输出电流,利用节点电压方程得到新的节点各序电压和故障点各序电流,直到满足收敛条件。最后,基于PSCAD/EMTDC对含IBDG不平衡配电网的进行了仿真计算,验证了所提方法的准确性和有效性。     

基于机器学习的高铁站评价模型

高铁站的选址一直处于矛盾之中,政府既要减少高铁站对民众生活的影响,又要考虑拆迁成本,如何让高铁站的选址更加科学成为一个需要深思熟虑的问题。为此,运用线性回归分析法、灰色预测法建立了经济贡献率模型,得到高铁站对该市的经济贡献率;以辽宁省已建成的高铁相关数据为基础,从建设投入、施工耗时、换乘方便度、经济贡献等角度进行考虑,提出了一种基于主成分分析法的高铁站选址评价模型,并运用评价模型对辽宁省3个高铁站选址进行实例分析。结果表明,沈阳北站选址较为成功,客流量、距市中心距离是影响高铁开发的重要因素。     

水工混凝土构件裂缝检测方法及应用

水利工程在长期运行过程中,其混凝土构件会出现磨蚀、裂缝等损伤,如这类问题不能够及时得到处理,将会严重影响水利工程的安全运行。本次研究主要针对水工混凝土构件中的裂缝检测方法进行研究,提出从“定性”到“定量”的一体化检测思路,具体实施过程分为四部分,即“普探—详查—判定—验证”,其中,普探阶段采用探地雷达法,确定裂缝的总体分布;详查阶段采用超声横波反射三维成像的方法,确定裂缝的纵深向分布;判定阶段分别采用裂缝测宽法和表面声波法,用来确定裂缝的表面宽度和贯穿深度;验证采用钻孔电视,确定探测结果的正确性和准确性。上述技术路线突破了单一方法的限制,可有效地运用于水工混凝土构件裂缝检测,经实践证实,具有良好的检测效果。     

特高压配套750kV线路重合闸过程的短路电流直流分量对系统稳定性影响分析

针对特高压直流外送型电网直流分量对系统稳定性的影响问题,分析了特高压配套线路短路故障后,在不同重合闸方式下断路器重合于永久故障后,短路电流直流分量对其开断能力的影响。利用电力系统分析综合程序PSASP,计算特高压系统中重合闸过程短路电流直流分量衰减时间常数,校核直流输送功率与火电开机不同方式下系统稳定性及短路电流因子。最后校验了短路电流是否满足遮断容量,提出重合闸方式及时间整定的推荐值,并建议典型电网需通过专题研究校核断路器重合闸方式和时间。     

一种航空铝合金铣削力模型的试验研究

基于航空铝合金材料7050-T7451的机械加工性能,理论上分析了航空薄壁件加工变形机理。通过四因素、四水平回归正交试验法确定铣削加工过程中切削力的力学性质和相关参数,根据铣削力形状特征建立了数控加工铣削力力学数值计算模型。采用合理的平均力试验验证了模型的有效性,为进一步研究航空铝合金数控加工变形提供了可靠的边界条件。     

基于独立分量分析的图书馆个性化及时服务*

针对读者个性化服务质量的问题,提出了基于独立分量分析的图书馆个性化及时服务系统;简要给出了系统总体和个性化服务关键子系统的体系结构;重点讨论了利用独立分量分析方法改善系统个性化服务质量的问题.实验结果显示,利用此方法进行图书分类和读者群体聚类的效果较理想;读者群体和图书类别之间可产生随读者个性或图书主题变化而变化的动态映射关系,这种映射关系可以改善个性化服务质量.     

分布式PACS通信服务中间层构造方法研究

基于目前分布式PACS中存在的问题,提出一个通信服务中间层的构造方法,分别进行了基于设计模式通信框架的构造、DICOM图像互操作和分布式PACS可复用构件的研究.通信服务中间层的构造不仅提高了分布式PACS在网络异构环境中的可移植性、可扩展性以及相关QoS性能,还满足了PACS今后发展中提出的较高的互连互操作性的要求.     

基于ICA与Bayes的判别分析模型*

简要介绍了Bayes判别分析模型的特点及存在的问题,概括了独立成分分析(ICA)的特点及发展现状,提出了基于ICA与Bayes的判别分析模型--IBD模型.该模型首先利用ICA的方法将相关性数据指标转换为互相独立的数据指标,并通过卡尔曼滤波方式滤去高频数据,有效地去除了噪声,最后利用Bayes方法对转换的数据进行判别分析.实验结果表明,当数据之间存在相关关系时,IBD模型的判别分析效果要优于Bayes与Fisher判别分析模型.     

阴极铜底部结粒原因分析及应对措施

某铜业公司电解厂在 2020 年 2 月份出现阴极铜底部长大面积粒子,当月阴极铜平均返修率急剧升至 10.45%,远高于正常生产时的 4%。通过分析阴极铜底部结粒的原因,并及时采取有效应对措施,消除了阴极铜底部长大面积粒子,将阴极铜返修率降至 4% 以下,提高了阴极铜质量。     

基于PCA-RBF网络模型的硫化矿自燃安全性研究

为了更加准确地预测硫化矿自燃安全性,综合考虑硫化矿自燃倾向性及火灾后果严重性,将硫化矿自燃安全性划分为9个等级,并选取矿山含硫量、矿山含碳量、矿石温度、矿石堆放时间、采场人员数量、氧气浓度和采场矿层厚度作为评价因素集。利用主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）对94个采场样本数据进行降维处理,得到包含70%以上原始信息的3个主成分。将降维后的84组数据作为基于径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network,RBF）预测模型的训练样本,10组数据作为检验样本进行硫化矿自燃安全性预测。最后分别利用十折交叉验证法和留一法对94组检验样本的自燃安全性预测结果进行检验,得到硫化矿自燃安全性预测准确率分别为92.55%和91.49%。研究结果表明：PCA-RBF网络模型对硫化矿自燃安全性的预测性能良好,且优于未经主成分分析的结果。