基于主动探测式的混合MMC直流输电系统单端量故障定位

为了进一步提高传统故障定位方法定位性能,保证直流线路故障恢复的可靠性,提出基于主动式探测的直流线路单端量故障定位方法.文中考虑过渡电阻、线路频变参数效应、微分项计算误差及长线分布电容因素影响,利用混合式MMC换流器的高可控性,提出主动式探测信号注入策略.结合故障限流策略,运用参数识别思想,引入分布参数模型的补偿策略,构...     

基于LCC注入信号归一化面积差的混合多端直流输电系统永久性故障识别方案

为避免混合多端直流输电系统重合于永久性故障对系统造成二次危害,提出一种基于电网换相型换流器(line commutation converter, LCC)注入信号的永久性故障识别方案。首先,利用LCC的故障控制能力,对LCC触发角施加附加控制策略实现信号注入,分析确定了注入信号的频率、时长、幅值,提出一种基于LCC的信号注入策略。其次,分析了不同故障性质下信号注入后电压在分布参数模型下的差异性,发现了不同故障性质下由于线路模型差异导致本端电压测量值与对端电压计算值幅值差异明显。最后,结合上述幅值差异性构造归一化面积差,实现永久性故障识别。结合PSCAD/EMTDC仿真结果可得,所提方案仅利用单端数据,不受数据通信影响,且无需仿真整定,能够可靠识别永久性故障,可以耐受400 Ω过渡电阻和40 dB噪声干扰,适用于1500 km及以下长度线路。     

适用于双端弱馈交流系统的改进型电流差动保护

新能源经柔直送出工程成为规模化新能源并网的必然发展趋势,其双端弱馈交流系统往往由100%电力电子型电力设备组成,线路两端换流器故障后采取的传统故障控制策略使得故障电流受限,导致传统电流差动保护性能降低。在结合传统控制策略下双端弱馈交流系统电流差动保护问题的基础上,提出一种基于负序协同控制策略的双端弱馈交流系统电流差动保护方案。首先,从理论上推导了双端弱馈交流系统的故障特征,给出了能够量化电流差动保护动作性能的边界函数。其次,结合改进型故障控制协同策略分析了控制策略改进后电流差动保护的动作边界及其灵敏度。最后,结合动作边界、灵敏度和自适应校正函数,提出了基于自适应校正函数的双端弱馈交流系统改进型电流差动保护方案。仿真结果表明,所提保护方案在过渡电阻为300  和25 dB噪声干扰下均能够可靠识别故障,能够适应双端弱馈交流系统不同场景下的保护需求且具有更高的灵敏度。     

大豆蛋白酶解产物的微胶囊化及理化性质表征

令人难以接受的苦味和较强的吸湿性是限制大豆蛋白肽成为高品质食源肽的重要因素。本研究以大豆蛋白酶解产物(SPH)为芯材,以大豆蛋白(SPI)-大豆多糖(SPSS)复合物为壁材,通过喷雾干燥技术制备大豆蛋白酶解产物微胶囊,优化其工艺,并对微胶囊产品理化性质进行表征。结果表明,微胶囊的芯材/壁材比例为1/4,壁材比例(SPI/SPSS)为2/1,微胶囊具有最佳的大豆蛋白酶解产物包埋效果,包埋率达50.92%、苦味降低2.68倍、吸湿性降低1.61倍。透射电镜结果显示,微胶囊呈球型,表面光滑、连续,无孔洞或裂缝。红外分析结果证实SPI与SSPS之间发生了静电相互作用。大豆多糖与大豆蛋白因其大分子结构,组合使用能提升包埋的结构稳定性,也为SPH微胶囊产品作为功能性配料提供一定理论基础。     

高碳铬轴承钢中有害元素的X射线荧光分析

介绍应用ｐｗ２６００多道Ｘ射线荧光分析仪测定高碳铬轴承钢中Ａｓ、Ｓｎ、Ｔｉ、Ｐｂ、Ｓｂ有害元素的快速定量分析。对工作电压、工作电流及测定时间进行了不同的条件试验。对影响测定准确性的背景，谱线重叠和基件的吸收增强效应ＤＪ模式进行了校正，并比较了ＸＲＦ结果与化学保证值，其偏差符合分析公差要求。该方法将用于高碳铬轴承钢炉前生产过程的质量控制。     

辊形对热连轧中间坯侧弯影响的有限元仿真分析

1700热连轧中间坯存在侧弯(镰刀弯)现象,对精轧机正常板形控制造成影响。现场检测发现粗轧机电动侧压系统夹钢坯负荷对中时偏移轧制中心线20mm。应用ABAQUS软件建立该粗轧机辊系变形有限元仿真计算模型,在偏移轧制中心线工况下,对支持辊与工作辊配辊辊形对板坯的楔形(侧弯)影响仿真计算。设计抗偏移干扰强的新的支持辊与工作辊配辊辊形,上机使用后,中间坯的侧弯(镰刀弯)现象有明显改善。     

试论管理会计应用的几个问题

管理会计在我国的应用有待于进一步的发展。本文通过对管理会计应用的深入透析,说明管理会计发展应达到的要求,展望知识经济时代管理会计的变革和发展趋势,提出了管理会计应用的几点设想。     

神农架林区水土保持工作急待开展

神农架林区位于鄂西山区和四川交界处,全区面积3250平方公里,是我国为数不多的原始林区之一。经过深入调查和多年观测,发现这里水土流失相当严重,如不采取有力措施进行综合治理,后果不堪设想。     

神经网络预测液态挤压工艺参数的应用系统研究

文章通过对液态挤压新工艺的深入分析和研究,采用人工神经元网络方法建立了液态挤压工艺参数的预测模型,从而解决了用数学方法难以对液态挤压工艺建立精确模型的问题。同时,开发了一套基于神经网络,集建模、预测为一体的液态挤压工艺系统应用软件,为液态挤压工艺的实际应用和智能控制奠定了基础。