基于Massive MIMO及频谱叠加的5G SA网络上行优化方法

大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)可以有效提升5G SA网络的上行链路数据传输速率以及可靠性。针对5G SA网络上行链路速率和覆盖不均衡的情况,提出了基于大规模MIMO的分组算法,将发送信号矢量进行分组,组内采用最大似然检测,组外采用基于正交三角分解(QR分解)的干扰消除检测,并且结合5G频谱的叠加策略,在降低算法复杂度的同时,有效提升网络覆盖和速率。通过5G SA现网实测,通过MIMO降低分组数量能够提升分组检测性能,结合上行低频段频谱叠加策略能够有效提升5G SA网络上行覆盖30%,提升5G SA网络上行平均速率40%~80%,特别是弱覆盖边缘的网络速率,最高可达600%。     

基于人工补偿功率的功率因数监测方案及应用展望

针对地铁主变电所测得的计量功率因数无法正确反映供电局侧功率因数的问题,对现有地铁主变电所功率因数监测的现状进行分析,提出了一种基于人工补偿功率的功率因数监测方案,介绍了该方案的系统结构及关键设 备,并通过测试验证了该方案的可靠性,最后对基于人工补偿功率的功率因数监测方案进行了总结和应用展望.     

样品温度对在线pH计测量的影响

在线分析仪表的种类繁多，在工业中的应用日趋广泛。作为其中的一类分析仪表，无论按被测介质的相态来划分，还是按照测量原理来划分，在线pH计通常都被划分为简单的一类分析仪表，掌握pH计的维护一般都会作为在线分析仪表从业者技能的最低要求。然而，pH计的测量原理实际上非常复杂，运行过程中也会出现种种问题需要解决。这其中样品温度的变化导致的测量误差会经常发生。本文就着重对于样品温度对于在线pH计的影响情况进行了探讨并给出了解决方法。     

基于汽轮机分级前馈补偿的火电机组AGC优化

随着新能源发电占比增大,电网侧对火电机组响应速度和调节精度提出了更高要求,传统AGC(自动发电控制系统)已无法满足此要求。提出一种基于分级前馈系统的AGC优化方法,首先计算汽轮机输入功率偏差ΔN,超过阈值M时则进行分级修正,且修正值随差值动态变化,指令偏差大时,增加修正值以提高响应速度,同时防止过调,反之,减小修正值;当偏差值低于阈值L时,不修正,减少阀门动作频率,降低设备损耗,此优化方法主要基于"两个细则"考核指标及锅炉储能计算来动态设置参数,实用且易于实现,即提高机组AGC调节性能,同时给企业带来可观经济效益,极具推广价值。     

基于SAOR的Massive MIMO系统信号检测算法

大规模多输入多输出(Massive multiple input multiple output, Massive MIMO)系统采用最小均方误差(Minimum mean square error, MMSE)接收检测方法时存在矩阵求逆复杂度高的问题，已有较多降低复杂度的研究。在降低检测算法复杂度的同时，如何提高算法收敛速度和检测性能一直是人们关注的焦点。本文将对称加速超松弛(Symmetric accelerated over-relaxation， SAOR)迭代算法应用于Massive MIMO系统信号检测中，避免了复杂的矩阵求逆计算，实现了复杂度较最小均方误差算法降低了一个数量级。仿真结果表明，基于SAOR的检测方法通过较少的迭代次数就能逼近最小均方误差（Minimum mean square error, MMSE）算法的检测性能，为Massive MIMO系统中接收信号的快速检测提供了较好的实现方法。     

基于V2-OCC的BUCK变换器的斜坡补偿控制研究

针对BUCK变换器的电压模式控制中,电力电子开关工作在大占空比下不稳定,易引起次谐波振荡,提出了一种基于V~2-OCC的BUCK变换器斜坡补偿控制方法。增加斜坡补偿环节,在电流内环引入基于负载前馈的纹波补偿,通过匹配控制参量参数达到稳态无差调节。通过对输出电压进行补偿设计,不仅提高了系统的带载能力,同时也提高了系统的鲁棒性与稳态精确性。为验证所设计控制器的性能,在Matlab/Simulink里搭建仿真模型,并将控制效果与传统PID控制以及V~2-OCC控制效果相比较,仿真结果表明引入斜坡补偿环节的控制方法具有更强的鲁棒性与带载能力。     

某煤矿供电系统SVG无功补偿技术的应用

分析了某矿SVG（Static var generator）监控系统的运行特点，并将SVG无功补偿技术应用于某煤矿6 kV的配电网中。实测表明：SVG无功补偿技术能够有效的在该矿供电网中进行动态无功补偿，能够有效抑制供电线路的谐波污染，有助于提高该矿供电系统的功率因数和供电质量。