阴极材料正尖晶石LiMn_2O_4制备方法研究现状

综述了制备锂离子电池正极材料正尖晶石ＬｉＭｎ２Ｏ４ 的几种常用方法及其各自特点。对于高温固相反应而言，阐述了原料及合成条件的选择方式，并讨论了焙烧温度、升降温方式及机械研磨对产物晶型结构、粒度大小分布和电化学性能的影响，提出合成温度是控制固相合成正尖晶石ＬｉＭｎ２Ｏ４ 的关键因素，直接影响产物的结构、粒度、杂质含量；对于低温合成技术，介绍了通过控制制备前体的反应条件及其转化正尖晶石ＬｉＭｎ２Ｏ４ 焙烧温度，来优化材料的组成、结构形貌，提高产物均匀性和电化学性能的途径，认为发展尖晶石ＬｉＭｎ２Ｏ４ 低温合成技术的前提是寻找合适的制备前体的反应体系及条件  

一种引入停止机制的改进爬山算法

针对爬山法(hill-climbing searching,HCS)在最大功率点(maximum power point,MPP)处存在的转速振荡和风速变化导致搜索方向误判的问题,提出1种具有扰动停止机制的改进爬山算法。该算法不仅继承了变步长爬山法快速搜索至MPP附近的优点,还具有MPP检测和停止机制。在风机跟踪至MPP附近时,该机制不仅可以有效降低转速振荡对风机系统机械部件的磨损,而且克服了算法停止机制生效后风速再次变化时对搜索方向判断的干扰,从而进一步提高了风能捕获效率。在简化风电系统模型的基础上,仿真结果验证了该算法的有效性和优越性。  

电力系统谐波和间谐波检测方法综述

电力系统谐波和间谐波的实时精确检测是谐波评估和治理的前提和基础。结合国内外谐波检测技术的发展现状,从检测信号模型出发,对基于加窗、加窗插值、谱估计和希尔伯特—黄变换(HHT)的谐波检测算法进行了分类和总结,指出了各种算法在谐波检测中的优缺点。最后,对电力系统谐波检测中需要关注的问题和研究方向进行了探讨。  

多谐波源网络滤波器最优配置的分级递阶遗传算法

基于大系统分解协调原理，采用遗传寻优算法，立足多谐波源网络中各节点谐波综合抑制的角度，依据电容器安装容量最小原则，考虑所有网络运行参量处于某一特定运行等级的静态组合，提出无源滤波器安装点及额定参数的优化选择方法，给出了整体分级递阶算法，并实例分析说明了整体算法的有效性。  

网络型电能质量管理系统

为了提高电力系统供电的电能质量，江苏电网已建立了一套网络型电能质量管理系统。该系统是一个分层、分布管理系统，系统分成三层，即监测终端、地区电网电能质量数据管理系统和中心数据管理系统，以广域网为层间通信介质。介绍了系统结构、各层的功能和数据库结构，并简要地介绍了该系统在江苏电网中的应用情况。最后，提出了提高系统功能的设想。  

风机最大功率点跟踪的失效现象

针对具有大转动惯量和宽最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)区间的风电机组,发现了一种在传统MPPT控制策略下出现的风机MPPT失效现象.基于对简化风机模型的平衡点及加速/减速区域的分析,从机理上解释了MPPT失效现象的产生原因,即风机的慢动态性能难以跟踪风速的快速波动.进一步,针对多种容量风电机组的仿真统计分析表明,该MPPT失效现象的发生及其对风能利用系数的降低是不能忽视的.特别是在高湍流强度的风速条件下,MPPT失效导致的风能捕获损失率可能高达10%以上.  

基于动态时间弯曲空间距离度量的电能质量综合评估

将电能质量进行综合评估得出的量化结果,是衡量电能质量优劣的依据之一,有利于实现电能按质定价的市场机制.采用集成层次分析法和熵值法确定电能质量各项指标的综合权重值;同时,将空间距离度量的思想应用于电能质量综合评估,将电能质量指标问题转化为空间上的模式距离问题,采用动态时间弯曲算法进行序列模式识别,计算经加权化的标准电能质量指标序列、待评估电能质量指标序列与理想电能质量指标序列的匹配系数,进而确定电能质量等级,实现电能质量的综合评估与分级评估.实例计算结果表明,所提出的综合评估方法具有一定的有效性和可行性.  

水平平面声波对重力场中PM2.5颗粒作用的数值模拟及实验研究

将空气对PM2.5的阻力特性考虑在内，建立了水平平面声波对重力场中PM2.5颗粒动力学特性影响的数学模型，以探讨声场和重力场双重作用下PM2.5颗粒的运动情况。模拟了整周期时刻和整波长位置平面波声场内压力的分布情况。颗粒在不同初始位置的速度及颗粒在初始位置为整波长位置的位移情况。通过模拟计算发现：颗粒初始位置的不同造成了颗粒初始速度的大小、方向不同；声场的强度、频率是影响颗粒运动的重要条件；颗粒的水平位移和垂直位移的综合结果是颗粒螺旋型下落，这个空间是颗粒碰撞的有效空间。可视化实验验证了模型的可行性。  

DFIG-SMES互补系统一次调频控制

由于大规模风电接入,电网要求风电场具备一次调频能力,因此风机附加频率控制和风储互补运行设计日益受到关注。本文针对双馈风电机组(DFIG)和超导储能(SMES)互补系统(DFIG-SMES),提出一种基于模糊神经网络的互补频率控制策略。利用神经网络的学习推理能力训练出适应性较强的模糊神经控制器,实现双馈风电机组转子动能和备用功率联合控制;采用模糊神经网络优化超导储能有功功率控制特性,进而利用超导储能快速的功率吞吐能力和灵活的四象限调节能力为系统提供频率支撑。基于4机2区域系统对相关控制策略进行了仿真验证,结果表明所提模糊神经控制策略具有较好的鲁棒性,互补系统的联合运行能有效改善系统的频率稳定性。