考虑周期特性的电力市场稳定性分析

研究了电力市场的稳定性问题。并根据电力市场的物理特性，在模型中考虑了电能供需的同时性、市场需求的周期性以及市场中非连续的投标竞价方式，将市场稳定问题转化为一个非线性、非自治的周期差分系统的稳定问题。为了研究市场的稳定条件，证明了差分系统收敛于唯一有界周期解的条件，并据此提出了系统最终收敛边界的估计公式。基于文中提出的模型和引理，给出了电力市场稳定的一个充分条件以及电价最终收敛边界的估计公式，并以算例仿真验证了其结论的正确性。     

基于数学形态滤波器抑制局部放电窄带周期性干扰的研究

变压器局部放电在线检测的关键技术之一是有效抑制现场强烈的电磁干扰。文中引入非线性数学形态学变换，基于最小均方(LMS)算法构造了一种结构元素自适应的形态开、闭组合形态滤波器，很好地解决了局部放电在线检测的窄带周期性干扰问题。仿真表明该方法对窄带周期性干扰的噪声抑制比(NNR)大于60dB，而现场实际测量的噪声抑制比超过20dB。数学形态滤波器为电力变压器局部放电在线检测提供了一种新的干扰抑制方法。     

柴油机故障的振动特征提取及故障识别

针对柴油机等周期性循环工作方式的机械,研究和分析了其工作过程、受力及振动的周期性循环非平稳性的特点.在分析的基础上本文给出了一种适合于周期性循环非平稳振动信号的特征提取和识别方法.实验数据分析结果表明该方法能有效地识别汽缸部分的故障.     

晶体概念新释

提出了晶体的新概念，修改了晶体中原子排列周期性的传统提法。按照晶体结构中原子是否有周期性重复排列将晶体分成了单胞晶和双胞晶两大类。     

Existence and Uniqueness of 2π-Periodic Solution About Duffing Equation and Its Numerical Method

A new provement of the existence and uniqueness about periodic boundary value Duffing equation is established by using global inverse function theorem. An algorithm for solving differential equation that has a large convergence domain is given. Finally, a numerical example is given.     

基于模糊神经网络的周期性结垢预测方法研究

针对间歇换热设备的周期性结垢现象,以及由此引起的对象特性时变并造成常规控制器动态性能下降等问题,提出了一种基于模糊神经网络(FNN)的周期性结垢预测方法.把间歇换热设备的周期性结垢分解为可逆垢和不可逆垢,通过两个多入单出四层模糊神经网络分别学习结垢的短周期可逆垢增长趋势和长周期不可逆垢增长趋势,并由两者的组合得到更为精确的污垢热阻预测值.实验结果表明,使用该方法对于一类间歇式麦汁蒸发器污垢热阻的预测精度较经验估计式明显提高,利用该预测方法所构造的时变增益补偿因子在麦汁蒸发器蒸发强度控制系统中亦获得了成功应用.     

考虑日周期性影响的光伏功率爬坡事件非精确概率预测

光伏功率爬坡事件的可靠预测对电力系统运行决策至关重要。针对现有光伏发电功率爬坡事件预测存在误报与漏报的问题,提出了一种考虑日周期性影响的光伏功率爬坡事件非精确概率预测方法。首先,定义了新的光伏爬坡特征量,以有效剔除光伏发电功率中的日趋势性变化。进而,为了避免光伏爬坡样本数据有限可能引发的预测误差,通过结构学习构建了最优信度网络,对光伏功率爬坡事件进行非精确概率预测;其中,信度网络节点关联的非精确条件概率由多状态随机变量的非精确狄利克雷模型统计得到。最后,根据给定气象条件,推理计算各爬坡状态发生的概率区间。基于某光伏电站数据的算例仿真验证了所述方法的有效性,表明所提方法可有效捕捉光伏发电功率变动中由气象条件引发的突变事件。     

短时奇异值分解用于局放信号混合噪声抑制

电缆终端局部放电检测是诊断电缆终端绝缘状态的有效手段。为了有效抑制局放信号中的多种噪声源并保留局放信号的细节,提出了一种基于短时奇异值分解的局放信号混合噪声抑制方法。该方法首先利用短时滑动数据窗截取含噪局放信号片段进行奇异值分解,然后利用最优奇异值阈值对周期性窄带干扰进行甄别重构,并进行混合噪声的抑制。对含有混合噪声的局放仿真信号和实验室及现场实测局放信号进行去噪,并将去噪结果与自适应奇异值分解、形态学小波综合滤波器去噪结果进行对比。结果表明:所提去噪方法相比于自适应奇异值分解、形态学小波综合滤波器去噪能取得更好的去噪效果,去噪后波形相似度更高,误差更小,且当数据量较大时,该方法相比于自适应奇异值去噪能显著提高执行效率,具有较好的应用价值。     

分布式系统中的周期性事件实现研究

主要对分布式系统中的周期性事件实现方式进行研究分析。首先说明什么是周期性事件以及它的作用,然后通过介绍单机系统周期性事件常见的实现方式,接着与分布式系统的周期性事件进行分析比较,并从中得出分布式系统较单机系统的周期性事件需要解决的问题及具备的功能,最后给出具体的方案与较详细的设计思路进行分析说明。     

住房市场可“做空”或“做多”吗？

那么,住房市场存在一个＂刚性需求＂吗？可以说,住房的＂刚性需求＂是一个最误导民众及误导政策的离谱概念。国内有媒体对当前国内住房市场周期性调整,本来是由投资型市场向消费为主导的市场转型,本来是住房消费市场的供求关系变化,它们就用投资市场的术语＂做空＂或＂做多＂来解释。因为＂做空＂或＂做多＂是指市场价格完全取决投资者的预期。