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两种TCSC旁路起动模式的对比研究 总被引:1,自引:3,他引:1
TCSC旁路的目的在于当系统发生故障时抑制短路电流、减轻氧化锌避雷器MOV能量吸收的负担,使MOV不致工作在太高的保护水平,从而在选择设备时,降低MOV的投资。因此,当故障发生时,快速有效的起动旁路模式十分重要。本文就能耗与能耗梯度两种旁路起动模式做出分析对比,指出它们各自的特点,并借助数字仿真予以验证。 相似文献
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针对国内某钢厂1 450 mm×230 mm板坯连铸结晶器生产情况,利用相似原理,建立相似比为0.6的物理模型。采用墨水进行流场显示试验,观察钢液从水口进入结晶器的扩散过程,通过数据采集系统对结晶器液面波动情况进行检测,对所采集液面波动数据采用1/10大波波高进行分析,研究不同断面及拉速对结晶器液面波动的影响,并对不同断面结晶器下所对应的拉速做出优化。结果表明,结晶器两侧的流场轨迹基本对称分布;结晶器宽度和拉速的增加均会导致结晶器液面波动幅度增大,随着结晶器宽度的增加,窄面附近的液面波动波幅增加最小,结晶器水口附近液面波动波幅增加最大;当结晶器拉速增大时,液面波动的剧烈程度基本符合窄面附近处最大、SEN附近处次之、1/4宽面处最小的规律,但在结晶器宽度1 150 mm、拉速1.6 m/min条件下,水口处波动大于窄面附近。在结晶器宽度为1 150 mm、拉速为1.6 m/min,结晶器宽度为1 450 mm、拉速为1.4 m/min和结晶器宽度1 750 mm、拉速为1.2 m/min工况下结晶器液面波动比较合理。 相似文献
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深度强化学习因其在多机器人系统中的高效表现,已经成为多机器人领域的研究热点.然而,当遭遇连续时变、风险未知的非结构场景时,传统方法暴露出风险防御能力差、系统安全性能脆弱的问题,未知风险将以对抗攻击的形式给多机器人的状态空间带来非线性入侵.针对这一问题,提出一种基于主动风险防御机制的多机器人强化学习方法(APMARL).首先,基于局部可观察马尔可夫博弈模型,建立多机记忆池共享的风险判别机制,通过构建风险状态指数提前预测当前行为的安全性,并根据风险预测结果自适应执行与之匹配的风险处理模式;特别地,针对有风险侵入的非安全状态,提出基于增强型注意力机制的Actor-Critic主动防御网络架构,实现对重点信息的分级增强和危险信息的有效防御.最后,通过广泛的多机协作对抗任务实验表明,具有主动风险防御机制的强化学习策略可以有效降低敌对信息的入侵风险,提高多机器人协同对抗任务的执行效率,增强策略的稳定性和安全性. 相似文献