基于GPU加速的分布式水文模型并行计算性能

针对具有物理机制的分布式水文模型对大流域、长序列模拟计算时间长、模拟速度慢的问题,引入基于GPU的并行计算技术,实现分布式水文模型WEP-L（water and energy transfer processes in large river basins）产流过程的并行化。选择鄱阳湖流域为实验区,采用计算能力为8.6的NVIDIA RTX A4000对算法性能进行测试。研究表明：提出的基于GPU的分布式水文模型并行算法具有良好的加速效果,当线程总数越接近划分的子流域个数（计算任务量）时,并行性能越好,在实验流域WEP-L模型子流域单元为8712个时,加速比最大达到2.5左右;随着计算任务量的增加,加速比逐渐增大,当实验流域WEP-L模型子流域单元增加到24897个时,加速比能达到3.5,表明GPU并行算法在大尺度流域分布式水文模型计算中具有良好的发展潜力。     

量子通信技术在输电系统中的应用

电力系统的安全通信关系着整个电网的安全稳定运行,为保证电力通信在传输数据和信息的过程中不被破坏或窃听,需要采用严格可靠的加密手段。从电力系统通信网络的安全性特点出发,提出了一种适用于220kV输电线路的量子密钥通信结构,基于量子通信技术的电力系统通信网,可有效增强电力二次系统抵御高性能计算机对通信信道破坏和入侵的能力。     

河北销售的扶贫经

村容改造、技术扶持、资金投入……河北销售结合业务优势、地域特点助力贫困乡村脱贫。"全面建成小康社会,一个不能少;共同富裕路上,一个不能掉队。"习近平总书记在十九届中共中央政治局常委同中外记者见面时的讲话振奋人心。过去5年,中国共产党以每年减贫1300万人以上的成就,让全世界为之惊叹。     

改进新型齿结构对磁通切换永磁电机转矩指标的影响

基于12槽/10极磁通切换永磁电机(FSPMM)提出了定子切边齿、转子U型槽齿、转子凸缘齿3种新型齿形,以有效减小FSPMM电机的齿槽转矩和转矩波动。通过2-D有限元法从平均转矩、齿槽转矩、转矩波动等方面对不同新型齿形的FSPMM的性能进行了全面的分析和评估。结果验证了所提出的3种新型齿形状,特别是转子U型槽齿和凸缘齿可以减小齿槽转矩和转矩波动,平均转矩只有轻微的减小。     

永磁同步电机的电流鲁棒性优化方法研究

随着社会的进步和发展,新能源汽车是我国汽车工业由大变强的一条必由之路,这也是人们解决环境问题以及能源危机问题的一个有效手段之一。永磁同步电机作为电动汽车中最常用的驱动电机,其鲁棒性和控制精度对于整个电动汽车的驱动性能来说,尤其重要。为了更好地满足电动汽车的驱动性能,提出了一种新型自适应模糊滑模控制方法,对目前永磁同步驱动电机的电流鲁棒性差、抖振严重等问题进行优化。该方法将快速终端滑膜控制理论和模糊控制理论相结合,不仅实现了滑模增益的动态调整,明显提高了系统的鲁棒性和稳定性,还有效地提高了电流的控制精度,响应速度更快。通过仿真对比分析, 证明了该优化方法的有效性。     

选矿回水对贵州某钙镁质磷矿石浮选的影响研究

为了考察磷矿选矿废水回用对浮选的影响,利用清水、选厂回水以及不同清水与回水比进行反浮选试验。结果表明,废水回用有利于降低硫酸和捕收剂用量,提高精矿P2O5品位,但会导致精矿中P2O5回收率的降低和尾矿中P2O5品位的升高。试验确定合适的清水与回水比为7︰3、硫酸用量为12kg/t,捕收剂用量为0.2kg/t,获得的精矿含P2O536.43%,精矿中P2O5回收率93.88%。与清水浮选相比,可节约硫酸2kg/t,捕收剂0.5kg/t。     

新型捕收剂AY对胶磷矿与石英表面特性影响研究

使用新型阳离子捕收剂AY对胶磷矿和石英进行了纯矿物浮选试验, 采用粉末接触角、Zeta电位、红外光谱及吸附量测定等方法对捕收剂AY在矿物表面的作用机理进行了研究。结果表明:在弱酸性条件下, 采用硫磷混酸作为胶磷矿抑制剂, AY作为捕收剂可实现胶磷矿和石英的分离。石英表面零电点小于胶磷矿, 捕收剂AY可使石英和胶磷矿表面电性正移, 石英正移幅度大于胶磷矿; 捕收剂AY在石英表面发生物理吸附, 混酸可以抑制捕收剂在胶磷矿表面上的吸附, 捕收剂AY在石英表面吸附量高于在胶磷矿表面上的吸附量。     

基于数据挖掘的风电功率预测特征选择方法

输入特征向量的选择是建立风电功率预测模型中至关重要的第一步,但由于风电机组的待选监测量项目过多、部分监测量与风电功率的相关性不明显甚至不相关、信息冗余量大等因素造成输入向量集的选取不够合理,进一步影响功率预测模型的准确性。针对这一问题,在综合对比研究了邻域粗糙集、随机森林和互信息这三种较为有效的用于特征选择的数据挖掘算法的基础上,提出了一种综合性能较好的基于随机森林筛选风电功率预测模型输入向量的方法,并分析了另两种方法的特点和适用范围,最后使用风机的实际运行数据,基于最小二乘支持向量回归算法对文中所提出的方法进行了验证。仿真结果表明,该方法能够通过减少功率预测模型的输入向量有效地降低模型复杂度,不仅加快了模型的预测速度而且提高了预测的精度。