智能电网可靠性需求约束下无线发射功率模型预测控制

在基于无线传感器网络(WSN)的智能电网数据采集与通信的应用中,通信可靠性是WSN的关键技术指标。提高发射功率会增加通信的信号强度和可靠性,但同时会导致节点间相互干扰增加。针对这一矛盾,基于自适应模型预测控制的方法,研究智能电网中WSN发射功率优化问题。依据无线通信链路路径损耗模型分析了影响智能电网无线通信信噪比的主要因素,并构建了系统状态空间模型;通过实时估计信噪比随机波动置信区间下界对系统期望信噪比给定进行补偿,并基于模型预测控制的算法,优化求解节点发射功率;最后,通过仿真软件将所提算法与自适应传输功率控制(ATPC)算法及势反馈控制(PFC)算法进行对比分析,并采用WSN硬件平台对算法进行测试。结果表明,所提出的自适应模型预测控制算法可以在保证智能电网无线通信可靠性条件下,降低由节点发射功率较大导致的相互干扰。     

空心板桥梁裂缝分析

从荷载、温度、收缩、冻胀、施工工艺等方面介绍了空心板混凝土裂缝的种类及原因,并提出了预防措施,指出预应力混凝土空心板在预制过程中,应严格规范要求检测各项指标,以保证空心板安全、稳定地工作。     

螺栓紧固式轨道炮后坐规律研究

轨道炮两条平行导轨在发射过程中受到向外侧的扩张力,为了约束导轨扩张,采用螺栓紧固形式的外层封装结构。为研究螺栓紧固式轨道炮的后坐规律,建立发射系统模型,对发射过程中后坐部分的受力进行分析,并建立后坐复进运动微分方程。结合两种反后坐装置方案,对螺栓紧固式轨道炮的后坐规律进行了仿真计算和试验测试。仿真计算结果与试验结果表明：与常规火炮相比,螺栓紧固式轨道炮具有后坐行程短、后坐速度低的特点;在螺栓紧固式轨道炮上使用的节制杆式驻退机需要具有更小的流液孔面积,以提高驻退机力。     

兆赫兹磁致伸缩超声导波管道检测系统的研制

研制的扭转模态磁致伸缩管道检测系统采用排线式磁致伸缩传感器时,可在管道中激励出低频T（0,1）模态超声导波,并有效检测出管道中截面缺失率为3％的通孔缺陷。为拓展检测系统的工作频率范围,设计出一款柔性印刷感应线圈,对其进行的实验验证结果表明,柔性线圈式磁致伸缩传感器可在管道中激励出兆赫兹T（0,1）模态超声导波,传感器的中心频率达1．30MHz,有望进一步提高磁致伸缩传感器的缺陷检测灵敏度。柔性印刷线圈无需使用适配器,可直接卷曲贴覆在管道表面,易于拆装。由此,研制的磁致伸缩管道检测系统的频率范围可覆盖几十千赫兹到兆赫兹,适合应用于实际工程检测。     

污水预处理PAC加药线失效原因分析

金相检验是研究金属材料微观组织和成分的重要手段.主要是根据已有知识判断或确定金属材料的质量和生产工艺及过程是否完善,如有缺陷时,可以发现产生缺陷的原因;另外可以更深入地了解金属材料的微观组织和各种性能的内在关系,以及各种微观组织形成的规律等,为研制新材料和新工艺提供可靠的依据.     

煤矿开采特高压线塔保护煤柱设计与合理留设研究

文中统计分析了11座特高压线塔所处位置煤层的埋深、松散层厚度等地质采矿条件;结合《规范》经验值、两个工作面的地表移动变形实测值,并综合考虑山体采动滑移附加影响,分析得到了地表移动角值参数;采用垂线法,理论计算了保护煤柱尺寸,并通过地质块段法对煤柱压煤量进行了估算.     

三峡库区消落带土壤金属污染特征的研究进展

三峡库区蓄水后的生态环境问题受到人们和政府的高度重视,库区消落带是水库生态环境的重要组成部分。近年来,针对库区消落带土壤金属环境问题,国内外相关学者开展了大量的研究工作。基于近十年相关研究成果,本文对三峡库区消落带土壤金属含量、时空分布特征及生态环境风险进行了梳理、归纳和分析。结果表明,三峡库区消落带土壤金属含量总体呈现库区上游及下游较高,库区中游较低的空间格局,不同水位高程不同土壤层中各金属元素的分布特征存在一定差异。与蓄水前期相比,库区消落带土壤金属含量随干湿交替周期的增加呈现动态变化,且存在向江水中迁移的环境风险。由土壤环境质量评价结果可知,研究区域土壤总体上为二类土,处于轻度污染等级,存在轻微生态风险,主要风险元素为Cd,其次为As和Hg,但目前其含量并未影响人体生命健康。针对库区消落带的研究现状,本文提出今后相关研究的着眼方向,以期为三峡库区消落带土壤重金属污染防控及库区水生态环境保护提供参考。     

浅谈配网状态检修的实施

随着社会的快速发展,各行各业对电能的需求量都不断增加,用户不仅对电能的质量,同时对供电的可靠性也提出了更高的要求。目前在我国电力系统中,电网建设的不断加快,主网设备基本已较为完善,但相对于主网的完善,配网中存在的不足之处则日益显露出来。配网作为供电可靠性的重要影响因素,所以提高配网可靠性越发的重要。文章从配网的特点入手,对配网设备实施状态检修的意义进行了分析,并进一步对配网状态检修的实施进行了具体的阐述。     

基于关闭煤矿沉陷区—地下硐室群的抽水蓄能电站构建与利用

关闭煤矿具有建造高水头抽水蓄能电站的天然拓扑结构,利用关闭煤矿建设抽水蓄能电站是储能方式的新探索,也是关闭煤矿资源利用的新方式。以常规抽水蓄能电站主要工程结构为蓝本,结合淮南矿区关闭的潘一矿工程地质条件,提出了淮南矿区沉陷区—地下硐室群抽水蓄能电站的构建模型。该模型主要由关闭煤矿采煤沉陷区(上水库)、地下硐室群(下水库)、煤矿主井中布置的压力管道(引水)、地下厂房组成。根据动能计算,淮南矿区关闭煤矿UPHS电站适宜建设小型抽水蓄能电站,装机规模约50MW,满足附近光伏电站调峰需求,废弃煤矿UPHS电站和光伏电站之间的“水光互补”可行。研究成果对于促进清洁能源发展具有重要意义。     

基于云控系统高精度地图驱动的深度强化学习型混合动力汽车集成控制

在智能化、网联化与新能源化的发展背景下,汽车工业将联合计算机、信息通信、人工智能等领域实现融合性发展。基于新一代信息与通信技术——智能网联汽车云控系统,通过网联数据驱动的形式实现新能源汽车的云控级自动驾驶,将为车辆行驶与动力系统提供革新的规划与控制思路。首先,基于云控系统的资源平台获取目标路段的经纬度、海拔、气象信息,建立包含坡度、曲率、转角等数据在内的高精度模型。其次,提出了一种基于高精地图驱动的深度强化学习型混合动力汽车集成控制方法,通过利用两种深度强化学习算法对整车层的速度与转向以及动力系统层的发动机与变速器进行控制,实现了四种控制策略的同步学习。最后,采用高性能边缘计算设备NVIDIA Jetson AGX Xavier进行了处理器在环测试。结果表明,当变量空间涉及14种状态与4种动作时,深度强化学习型集成控制策略在全程172 km的高速工况下实现了在整车层对速度与转向的精准控制,同时取得了5.53 L/100 km的燃油经济性,并且在嵌入式处理器在环测试中仅消耗104.14 s的计算时间,有效验证了学习型多目标集成控制策略的优化性与实时性。