聚丙烯酰胺改善硫酸钙加填纸张PG黄染料染色效率的研究

针对纸厂生产实践中无水硫酸钙(CaSO_4)加入抄造体系后会严重影响PG黄染料染色效率的问题,本课题提出一种在浆料中加入聚丙烯酰胺进行改善的方法。探究了阳离子聚丙烯酰胺(CPAM)和两性聚丙烯酰胺(AmPAM)两种高聚物对PG黄染料染色效率的影响,其中CPAM或者AmPAM的加入均能有效提高PG黄染料的染色效率。研究表明,当CPAM添加量为0.05%或AmPAM添加量为0.06%时,PG黄染料的染色效果提高较为明显,且这两种助剂的加入均能提高填料CaSO_4的留着率。并进一步推断了2种聚丙烯酰胺对改善PG黄染料在纸张中的染色效率及无水CaSO_4填料留着率的影响机制。     

多元多尺度增强钛基复合材料复合设计与先进加工技术研究进展

多元多尺度钛基复合材料以其轻质、高强、耐热等优异的性能在航空航天等高新技术领域具有广阔的应用前景。从多元多尺度强化设计思路、先进加工技术、工程应用等方面综述了原位自生钛基复合材料的研究现状。指出了研究中的关键突破点与存在的问题，并提出了新的研究方向，进一步优化复合材料多元多尺度设计体系，挖掘材料内部结构设计，提高材料的综合性能；另一方面完善先进热加工技术与理论，改善钛基复合材料的加工性，推动轻质高强钛基复合材料在重大装备等领域的应用。     

高等院校大学生心理健康问题成因分析及对策

大学生因心理健康问题引发的恶性事件逐渐增加,心理问题已严重影响大学生的正常发展,本文结合高校实际,分析了大学生心理健康问题的现状,产生原因,并就如何进一步加强大学生的心理健康提出了解决措施。     

建筑外窗能耗分析及节能对策

分析了建筑外窗的能耗方式,提出外窗节能应从减少热传导、辐射和对流三方面入手的思路。针对外窗现存的问题,提出了设计、选材、施工等多方面的节能对策和措施。     

东湖中学新校区规划设计

以东湖中学新校区建设为例,重点探讨了现代校园规划的理念。新校园规划充分体现"自然和谐,科学布局"的指导思想。主要建筑的布局特别强调与周边环境的融合与协调,其核心就是"设计结合自然"。充分考虑校园和建筑物的适用性与亲和力,营造了一个环境优美,功能完备的现代化校园。     

提高风能利用水平的风电场群储能系统控制策略

由于风电具有间歇性、波动性等特性,同时风电装机比重显著增长,电网接纳风电的能力受到各种因素制约.为了提高风能利用水平,从风电场群角度出发提出一种储能系统的充放电策略以消纳风电.首先,基于风速实时数据和4h风速预测曲线以及负荷预测曲线,采用超前控制确定储能系统在一天内各时刻的充放电状态;然后,考虑储能系统的实时荷电状态和风电上网分时电价,以储能系统效益最大为目标,基于模糊控制确定储能系统的充放电功率,避免储能系统过充过放;最后,综合考虑储能系统消纳风电产生的电量效益、环境效益、调峰效益以及储能系统自身的设备投资成本和维护成本,以储能系统年净收益率和弃风消纳率为指标对所提策略进行评估.以东北某省的风电场群实际数据为例进行仿真分析,验证了所提策略的有效性.     

参与调峰的储能系统配置方案及经济性分析

配置储能系统是减少机组调峰负担、增加风电接纳空间的有效手段.该文提出一种储能辅助电网调峰的配置方案.该方案外层模型为优化配置模型,以储能系统净收益、火电机组出力标准差改善量以及新增风电接纳量指标构成多因素优化模型,采用迭代计算的方法得到配置备选集内所有方案的多因素指标,选取最优值作为兼顾技术性及经济性的储能系统配置结果.外层模型各指标依靠内层模型输出参数进行计算,内层模型为优化调度模型,综合考虑储能系统运行成本、火电机组运行成本以及弃风惩罚成本,以系统调峰运行成本最小为目标,优化系统风电接纳量,并得到储能系统充放电功率及火电机组出力.最后,基于某局部电网实测数据,验证了配置方案的有效性,并对储能系统全寿命周期内的经济性进行分析.     

异形导体紧压绞合技术在高压交联电缆中的应用

在我国城市电网改造中,高压交联电缆已得到了广泛应用.随着城市建设的不断扩大,高压交联电缆的用量在不断增加,电缆规格也逐渐向大截面发展.规格越大,电缆的耗铜量也越多.高压交联电缆产品中材料的成本占了很高的比例,材料中铜导体成本更是占70％以上.为此,在满足国家标准GB/T 3956-2008《电缆的导体》的前提下,很多企业对电缆导体的结构进行了调整,通过多种工艺改进和创新,改变传统的圆形紧压导体结构,设计了多种不同结构的导体,有扇形、瓦形、T形、Z形等[1],但主要应用在低压电缆、高压直流海缆或超高压架空线路,应用在高压交联电缆上未见有过报道.我公司与湖北易缆通模具有限公司合作,首次设计采用异形导体紧压绞合技术,对现有高压交联电缆的圆形紧压导体进行创新优化设计,改成异形线绞合结构,研制出异形紧压导体结构的高压交联电缆.     

基于新词发现与特征融合的电力设备缺陷文本挖掘

随着电网设备运维的智能化发展,文本作为复杂的非结构化数据如何被有效利用已成为重要的问题.首先利用新词发现和传统分词方法对文本预处理,然后将字词特征映射至多维向量空间,最后基于特征融合构建了注意力机制优化卷积神经网络缺陷文本分类模型.算例分析表明,所提方法比传统深度学习方法提高了分类准确率,有更好的语义学习能力.