干气密封动力学研究新进展

干气密封动力学是确保干气密封稳定运行的关键。从稳定运行阶段和非稳态运行阶段两方面,综述了国内外最近十年干气密封动力学的发展现状;归纳了影响干气密封动力学行为的主要因素,包括气膜及辅助密封圈的动态特性系数、挠性元件安装方式、密封端面碰摩特性、实验测试方法等;重点介绍了在稳定运行阶段考虑轴向和角向微扰单独作用或同时作用时,密封结构参数及操作参数对气膜动态特性系数的影响规律,挠性安装环的动态追随特性,振动稳定性,密封系统非线性动力学响应规律等的研究现状;分析了启停阶段和变工况阶段的非稳态动力学特性的研究进展;指出实际气体效应、热力耦合效应和阻塞流效应对干气密封动力学行为有重要影响,是未来需要关注的研究方向。     

排序集抽样方法在非参数检验中的应用

排序集抽样作为一种更有效的数据收集方法,近几年引起了许多学者的兴趣,特别在环境和生态的研究中已经有了不少结果。主要讨论排序集抽样在两样本刻度参数检验中的应用,并从检验的渐近效率的角度说明了基于排序集检验较一般随机抽样的优良性。     

表面织构对浮环轴承环速比影响的实验研究

为提升浮环轴承在高速重载场合下的性能,在浮环轴承内表面制备表面织构,通过试验研究在不同载荷和转速下表面织构对浮环轴承环速比的影响,并与无织构浮环轴承进行比较。结果表明:无织构浮环轴承在载荷增大时环速比随主轴转速的增大而下降,而织构浮环轴承的环速比大于相同工况下的无织构浮环轴承,且环速比不会随载荷的增加而显著下降;织构使得浮环轴承的承载能力显著提升,能使浮环能在低主轴转速时开始启动,因而提升了浮环轴承在高速重载场合工下的工作性能。     

混沌理论及其应用研究

给出了混沌的定义及其相关概念，并以Logistic映射为例深入浅出地阐明了混沌运动的基本性质和基本规律，概括介绍了混沌的识别方法、通向混沌的道路，最后论述了混沌应用的巨大潜力，并指明混沌在电力系统中的可能应用方向。     

对故障敏感的负荷节点和关键节点的辨识

电力系统中许多大扰动都会导致系统负荷降低。对于系统调度员来说，了解和掌握系统中是否存在一些受故障扰动影响而负荷降低始终是最严重的节点、变电站，是相当有用的,同时也是一个具有挑战性的工作。文中将数据挖掘技术用于识别香港电力系统中与故障相关的最敏感的变电站。定义了量度负荷降低严重性程度的两个指标。基于数据统计分析找到了对故障扰动最敏感的变电站，其正确性得到了实际电力系统专家的证实。此外，通过对电压曲线的相关分析，找出了系统中的关键节点，对这些节点实施有效的电压调节，将有助于故障后敏感节点电压的恢复。     

神经网络在暂态稳定评估中应用的研究述评

对神经网络在暂态稳定评估问题中应用的研究文献进行调研和综述,对稳定评估的目标、输入特征的选择、所采用的神经模型等进行了述评,对目前存在的问题进行了讨论。建议今后应在特征抽取和选择、训练样本集的压缩、在线训练机制以及类间边界区识别等方面开展深入的研究工作。     

福建省电力需求预测研究

根据规范编制了《福建省电力需求预测程序》,程序以多种算法建模, 用户可选择回归法、单耗法、弹性系数法、人均电量法等预测最大负荷,根据特征系数预测负荷曲线,其功能先进并在省、地两级获得应用。     

基于模糊控制遗传算法的输电系统最优化规划

用遗传算法求解优化问题时,要花费大量时间对基因进行测试,,速度较慢。另外,遗传算法的性能还强烈地依赖于一睦相关参数（例如交叉和变异的概率）的选取。文中以电网规划为背景,对简单遗传算法（ＳＧＡ）进行了多方面改进,得到模糊控制遗传算法（ＦＬＣＧＡ）。该算法速度快,收敛到全局最优解的概率大。与基于传统遗传算法的电网规划比较,ＦＬＣＧＡ算有明显的优越性。     

人工智能技术在输电网络故障诊断中的应用述评

简要介绍了相关的人工智能技术,如专家系统(expert system),人工神经网络(artificial neural network),模糊理论(fuzzy theory),遗传算法(genetic algorithms)及Petri网络(Petri net)等的基本概念,并在此基础上对文献中提出的相应的输电网络故障诊断方法进行述评,分析它们在输电网络故障诊断中应用的特点以及存在的主要问题,以促进该研究领域的进一步发展。     

启发式电力系统暂态稳定裕度在线评估方法研究

本文定义了一个能综合反映电力系统特定结构和运行方式下整体暂态稳定水平的连续指标：综合临界切除时间。结合知识库,模糊逻辑推理和综合技术,本文提出了一种能以较高精度在线估计ＧＣＣＴ值的暂态稳定估计方法。