计及火电阶梯式爬坡率的耦合系统优化调度方法

北方地区普遍存在可再生能源和火力发电通过同一并网点接入电网的耦合方式。在该方式下,火电和可再生能源可作为一个整体共同参与调峰辅助服务,进一步挖掘两者的协同调度潜力。该文首先针对该类耦合方式,对耦合系统的定义进行研究,并分析耦合系统的特征和潜力;其次,根据火电机组深度调峰的运行特性,提出计及阶梯式爬坡率的火电机组运行模型,并在此基础上建立耦合系统优化调度模型;最后,以辽宁某局域电网为例的仿真结果表明,计及阶梯式爬坡率的火电机组运行模型能更精确地反映深度调峰时机组的实际运行状态,且耦合系统在现有政策下可进一步提升可再生能源和火力发电的整体控制性能和经济效益。     

电力系统中采集终端智能报警装置的研制与应用

因用电信息采集终端催费报警提示音量小或无语音提示,许多用户无法及时了解剩余电量信息,未能及时购电,造成用电信息采集终端自动跳闸,严重影响了用电客户正常生产经营活动。基于采集终端无语音提示报警功能或报警音量小等原因易引发供电单位和用电客户之间的矛盾,开发研制了采集终端智能报警装置。该装置由中央处理单元、电源处理单元、操作指示单元等核心结构组成。利用各组件间的运算和协同执行能力,完成装置的报警任务,使用户及时了解剩余电量信息。该装置的成功研制为采集设备的配套安装使用提供了新的选择方向。     

Neural network-based sliding mode adaptive control for robot manipulators

This paper addresses the robust trajectory tracking problem for a robot manipulator in the presence of uncertainties and disturbances. First, a neural network-based sliding mode adaptive control (NNSMAC), which is a combination of sliding mode technique, neural network (NN) approximation and adaptive technique, is designed to ensure trajectory tracking by the robot manipulator. It is shown using the Lyapunov theory that the tracking error asymptotically converge to zero. However, the assumption on the availability of the robot manipulator dynamics is not always practical. So, an NN-based adaptive observer is designed to estimate the velocities of the links. Next, based on the observer, a neural network-based sliding mode adaptive output feedback control (NNSMAOFC) is designed. Then it is shown by the Lyapunov theory that the trajectory tracking errors, the observer estimation errors asymptotically converge to zero. The effectiveness of the designed NNSMAC, the NN-based adaptive observer and the NNSMAOFC is illustrated by simulations.     

基于数据块的关系数据库日志挖掘技术

在关系型数据库中数据库通过Redo日志来实现事物的快速提交,并记录事物的操作过程与操作内容.通过对Redo日志的分析与变化数据内容的捕获,将变化数据传送到灾备端,并在灾备端实现变化数据的写入,是目前数据库复制最主要实现原理.本文分析了oralce数据库Redo日志文件结构,阐述了日志文件头标志位信息.结合Redo 日志文件头定位分析技术,给出了一种基于数据块的数据库Redo日志挖掘算法.通过测试分析,验证了该Redo日志挖掘技术的可行性与可靠性.最后展望了下一步的研究方向.     

Effect of YSZ-incorporated glass-based composite coating on oxidation behavior of K438G superalloy at 1000 °C

A glass-based composite coating incorporating YSZ particles was prepared by sintering on K438G superalloy substrates. The YSZ additions increased the cyclic oxidation resistance at 1000 °C, while the formation of zircon resulting from interfacial reactions between YSZ and the glass matrix worked reversely. Besides, the YSZ inclusions changed the crystallization behavior of the glass matrix, and only anorthite precipitated during cyclic oxidation. Due to the synergy of sand-blasting and sealing effect of the glass-based coating, the oxidation behavior of K438G was changed and a layer of alumina instead of chromia formed at the substrate/coating interface. Furthermore, a gahnite layer formed at the alumina/gahnite interface because of interfacial reactions between alumina and the glass matrix, leading to the formation of a bi-layered thermally grown oxide. Thus, the alumina layer was protected from the attack of the active glass matrix. Accordingly, the coated K438G superalloy exhibited satisfactory oxidation resistance at 1000 °C.     

SF6气体湿度计算优化与应用

介绍了露点法测量气体湿度的原理,研究并优化了SF6气体湿度计算方法,并将研究所得方法应用于生产实际.通过对比应用情况发现,利用EXCEL、MATLAB、FrontPage等软件实现优化的计算方法,优于目前采用的手动查找并计算的方法,而且通过对比几种优化后的计算方法,得出用FrontPage实现的查找并计算方法具有占用资源少、界面明了等优点.     

基于FPGA实现的高速数据采集系统及其在有源电力滤波器中的应用

有源电力滤波器(APF)是抑制谐波的主要手段之一,其谐波检测环节要求高速采集多路数据.现场可编程门阵列FPGA(Field Programmable Gate Array)器件具有资源丰富、接口灵活等特点,基于FPGA和快速A/D转换器,AD7864提出一种高速数据采集电路,并给出其程序控制算法,通过实验验证其采样效果良好,能够满足APF对信号采样的实际要求.     

烟风道布置低温省煤器流场均匀性分析

随着电厂用煤价格不断升高,采用低温省煤器回收锅炉排烟余热成为节约能源的有效措施之一,而经过低温省煤器的流场均匀性是影响其换热效率的关键因素,本文通过数值模拟手段对烟风道加装导流板前后的流场均匀性进行对比,结果表明:增设导流板后对低温省煤器入口截面流场均匀性影响明显,其变异系数均降低到15%以下,本文研究为增设低温省煤器做后期施工设计具有一定指导意义.     

继电保护信息语义智能识别算法的研究与应用

为了应对当前存在于继电保护领域的语义不标准现象,设计一种继电保护信息语义智能识别算法。该智能算法基于字典管理、语义匹配、检索预处理以及检索管理4大模块。结合采集储存算法、预处理算法和文本相似度算法设计出一种智能自我学习的语义智能处理机制。该算法通过逐步提高计算机自识别率来实现对不标准继电保护语义的统计,从而丰富语义知识积累库,以便增加对不标准语义标准化的正确率。根据对不同类型不标准语义数据的测试,对得到的标准语义数据进行分析验证,证明了此继电保护信息语义智能识别算法具有准确的性能和良好的可行性。     

基于隐马尔可夫模型的日内风电功率预测误差区间滚动估计

风电的波动性和不确定性给大规模风电并网带来了挑战,估计风电场上报风电的预测功率误差范围,能够为含风电电力系统的运行调度提供重要信息。因此,提出基于隐马尔可夫模型的日内风电功率预测误差区间滚动估计方法。通过建立隐马尔可夫模型实现一定置信水平下对风电功率误差波动区间的快速估计,并利用局部加权回归散点平滑法对误差区间进行处理。以实际数据为例分析,结果表明所提方法能够给出风电功率预测误差的波动范围,为电力系统的调度与控制、备用容量的配置、风险评估等方面提供更全面的信息。