液化天然气接收站气化器自主研制与工业化研究

LNG气化器是LNG接收站中除LNG储罐外单体投资最大、最重要的设备,对项目的安全生产起到关键作用,长期受制于国外公司,开展国内自主化成为当务之急。以大型LNG气化器为例,总结LNG装备自主化的技术路线与研究经验,为后续LNG设备或其他行业设备自主化项目提供参考。     

基于商用密码的新能源集控系统内生安全研究

新能源集控系统跨地域部署,点多面广,面临来自网络空间的不确定性动态攻击风险。利用模糊层次分析法分析新能源集控系统的安全风险。针对非法遥控、非法访问等高危安全风险,从内生安全角度研究系统安全防护方法,提出国产密码技术与DL/T 476—2012规约深度融合方法,用于远程数据通信,并对数据验签、解密失败行为进行安全审计,根据审计结果屏蔽恶意攻击。在数据加密过程中,提出基于Linux随机数生成器(LRNG)的“一次一密”SM4秘钥生成方案,降低了秘钥泄漏风险。编写的程序搭建实验环境对所提方法进行验证,验证结果表明所提方法是可行有效的。     

基于加权MMMD的软测量数据过失误差侦测

在基于聚类分析的软测量过失误差侦测中,针对不同变量对建模影响程度的不同,提出了基于加权MMMD聚类分析的过失误差侦测方法。该方法在聚类的相似度计算时,根据各辅助变量与主导变量的相关性,给每个变量加以不同的权值。在新的相似性度量基础上进行聚类,并侦测出过失误差。用该方法对丙烯浓度的软测量数据进行了过失误差侦测,并用剔除过失误差后的数据做了建模仿真。实验结果表明了新方法的有效性,并能提高软测量数据的整体质量。     

能量和调峰市场并存下灵活性热电企业日前产量决策模型

本文以含多类型供热机组以及储热的灵活性热电企业为研究对象,以采用全电量集中竞价的日前现货市场和深度调峰辅助服务市场并存为背景,基于价格接受者角色,以预测日前现货电价和调峰电价为依据,建立了灵活性热电企业的日前产量决策模型。以东北实际热电厂数据为基础构建算例进行了计算分析,结果验证了2个市场联合决策的必要性和本文模型的有效性。     

OFDM系统中基于压缩感知恢复由限幅和HPA产生的非线性失真研究

正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）系统的主要缺点之一就是有较高的峰均功率比（Peak to Average Power Ratio,PAPR）,降低了功率放大器（High Power Amplifier,HPA）的工作效率,同时HPA引入的非线性失真,恶化了系统的误比特率（Bite Error Rate,BER）性能.本文所提算法将限幅和HPA引入的非线性失真视为一个整体来考虑,利用与限幅噪声在时域上的近似稀疏性,对整个非线性过程进行建模.发送端通过限幅降低了OFDM信号的PAPR,在接收端,选取受噪声干扰小的可靠性观测向量,最小化信道噪声的影响,基于非线性模型计算得到的参数,利用压缩感知（Compressive Sensing,CS）算法能有效地恢复总的非线性失真信号,提升了系统的BER性能.     

LNG槽车装车橇应用和国产化进程

目前LNG槽车运输是中国应用最广泛的、且唯一的液化天然气陆路运输方式。槽车本身的国产化已完全成熟,当前的主要任务是规范槽车装车橇系统的国产化,并进一步促进其发展。报告了中国LNG槽车装车鹤管和成橇制造行业的发展过程和现状,分析对比国内外装车橇产品设备和运用维护的优缺点,总结国内产品技术特点,以帮助国产LNG槽车装车橇厂家改进产品,发挥自身价格和售后服务优势,促使LNG槽车装车橇能够完全国产化。最终完善和形成标准化和规范化的行业秩序,奠定国内槽车装车橇企业走出国门参与国际竞争的基础。     

栅缓冲层对4H碳化硅肖特基势垒场效应晶体管性能的影响

通过在栅极和沟道层间插入一层低掺杂的缓冲层研究了其对肖特基势垒场效应晶体管性能的影响。通过求解一维和二维泊松方程,得到了电流和小信号参数与缓冲层厚度和浓度的依赖关系。当缓冲层厚度为0.15μm时,计算了器件的直流和交流特性;同时仿真了器件的击穿特性。结果表明,电流随缓冲层厚度增加;击穿电压由125V增加到160V;截止频率由20GHz增加到27GHz。     

四辊卷板成形过程理论分析与数值仿真

四辊卷板是进行金属板材弯曲成形加工的先进技术,但在生产实践中,常常因缺乏合适的工艺而导致板材卷制的精度差、效率低,大大制约了相关产业的发展。对四辊卷板过程进行理论分析,推导出板材回弹的计算公式,并建立四辊卷板的滚弯数学模型;利用ABAQUS有限元分析软件对四辊卷板的整个卷板过程进行二维动态模拟仿真,得到卷制圆筒的滚弯半径值;对比分析仿真半径值、实际半径值以及理论半径值之间存在的差异,并分析导致差异的原因,验证利用仿真分析来制定卷制工艺参数的可行性,进而调整工艺参数以得到高精度成品。     

基于粗糙集理论的关联聚类中长期负荷预测法

中长期电力负荷预测是电网规划的一项重要基础工作.由于中长期尺度上的电力负荷受各种相关因素的影响较大,提高负荷预测的准确性难度很大.采用粗糙集理论对影响电力负荷的诸多相关因素的影响程度进行分析,找出影响负荷变化的主要的因素;并以这些影响因素对历史数据进行了聚类,找到与预测目标年最接近的类别来进行负荷预测.文中的算例结果说明了方法的有效性.     

基于VMD-ISSA-LSTM的短时交通流预测研究

针对城市短时交通流随机波动性强、可靠性低、预测精度差等问题,将变分模态分解（VariationalMode Decomposition,VMD）和改进麻雀搜索算法（ImproveSparrowSearchAlgorithm,ISSA）与长短期记忆（LongShort-Term Memory, LSTM）神经网络相结合,建立一种短时交通流预测模型（VMD-ISSA-LSTM）。首先利用VMD对历史原始交通流数据进行分解;然后采用佳点集、正弦函数扰动和Tent混沌映射等策略对标准的SSA算法加以改进,增强ISSA算法的寻优能力;最后,将每个分量送入ISSA-LSTM中进行预测,同时将预测结果线性叠加,得到交通流量预测值。以上海市中山北路-曹杨路口2018年11月1日—30日的历史交通数据对模型进行验证。结果表明,与LSTM、VMD-LSTM、VMD-SSA-LSTM等传统预测模型相比,VMD-ISSA-LSTM模型的预测结果的平均绝对百分比误差为1.278 4%,能够更好地应用于短时交通流预测中。