工业现场CAN-bus通信网络搭建及应用

CAN-bus技术已经成为主流现场总线技术之一。基于CAN-bus网络的控制系统广泛应用于工业现场。工业现场由于其电磁干扰大,运行环境恶劣,不仅要求设备抗干扰能力强,还要求有一个健壮的CAN-bus通信网络。文章结合工业现场对CAN-bus控制系统的网络提出了总体搭建原则,详细分析了CAN-bus的网络拓扑的优劣势,列举现场应用常见的布线方式,电缆选型、终端电阻安装方式及地线处理,形成了一套可行的CAN通信网络搭建的规则。     

基于数据分析的配电网故障数据特征变量提取

配电网线路故障预测是提升配电网可靠性指标的重要手段,为了构建性能稳定、预测能力强的线路故障预测模型,需要保证模型输入特征变量的有效性、强相关性和无冗余性。为合理确定线路故障预测模型的输入特征变量,本文采用数据探索和挖掘的分析方法对馈线故障及其影响因素之间的关系进行了分析研究,以皮尔森相关系数为计算指标,对大量实际馈线故障数据与其影响因素进行相关性统计,从馈线故障的时间-地域特性、外部影响因素、自相关特性、运行影响因素等四个维度筛选出了馈线故障影响因素特征变量作为馈线故障预测模型的输入变量,直观有效地剔除无关故障特征变量。因此,所提出方法可用于配电网大数据的预处理分析和提取,为配电网故障预测提供重要方法和数据基础。     

基于收缩因子改进PSO算法的J-A磁滞模型参数辨识

变压器铁心磁滞特性的准确预测及其模型参数可靠辨识,一直是国内外学者们研究的难点问题。针对现有主流磁化(Jile-Atherton,J-A)模型存在的辨识参量多、计算时间长、容易陷入局部最优解等问题,提出一种基于收缩因子改进粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的J-A磁滞模型参数辨识方法。研究建立以磁感应强度为输入变量的J-A静态磁滞逆模型,提出考虑包含涡流损耗、异常损耗因素下的动态磁滞模型;针对传统PSO算法计算精度低、不易于快速寻优的问题,提出基于收缩因子改进的PSO优化算法,可实现J-A磁滞模型关键参量的快速辨识。所提算法克服了传统粒子飞行速度的限制,兼具全局寻优和局部寻优的特点,易于实现J-A磁致模型的快速参数辨识。通过仿真算例分析,验证了所提改进PSO算法在不同磁密峰值工况下的应用可靠性,且迭代收敛速度和精度均优于传统PSO算法。     

一种紧凑型多频段手机内置环形天线的设计

设计了一种应用于GSM850/900/GPS/DCS1800/PCS1900/UMTS2100多频段移动通信制式的紧凑型手机内置环形天线.整个天线结构包括一个弯折线形的折叠环形辐射体和T型背面耦合单元,其中环形辐射体由连接至微带馈线的T型单元通过电磁耦合机制激励.整个结构尺寸为114 mm×61.6 mm×6 mm,其中环形辐射体仅占空间61.6 mm×15 mm×6 mm,结构紧凑,适合满足移动手机狭小的空间要求.使用HFSS仿真软件设计和优化天线,并构建一个实际的测试模型.测量结果和仿真结果吻合良好,表明此天线能够满足实际需求.     

基于微服务的电力运维云平台研究与应用

随着国家电网改革政策的逐步推进和落实,传统的线下运维模式已渐渐不能满足客户的需求,同时物联网技术快速发展,因此基于云计算的智能化运维管理和电力服务平台应运而生.电力云平台不但系统复杂且功能需求众多,诸如显示电力系统全貌、电力数据监测、电能质量分析、用电统计分析、事件预警及记录、运行环境监测和运维巡检派单等功能,且需要支...     

曲克芦丁脑蛋白水解物联合依达拉奉治疗急性脑梗死的疗效观察

目的:分析依达拉奉配合曲克芦丁脑蛋白水解物治疗急性脑梗死(ACI)的效果。方法:选取2016年1月—2017年12月本院收治的80例ACI者为观察对象。根据治疗方法不同将患者分为对照组26例(常规治疗)、观察1组27例(常规治疗+依达拉奉)、观察2组27例(常规治疗+依达拉奉+曲克芦丁脑蛋白水解物)。比较三组疗效、不良事件发生情况、治疗前后的神经功能、凝血功能。结果:三组总有效率比较,差异有统计学意义(P<0.05),且以观察2组最高,为96.30%;治疗后,三组神经功能评分、凝血功能指标均低于治疗前,且三组间比较差异有统计学意义(P<0.05),其中观察2组上述指标均低于其他两组;三组不良反应发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:依达拉奉配合曲克芦丁脑蛋白水解物用于ACI者治疗,临床疗效好,患者神经功能恢复良好,机体高凝状态明显改善,且用药不良反应少。     

基于网损的分布式光伏并网容量匹配策略的研究

在分析分布式光伏出力特性的基础上,从配电网潮流方程出发,分析分布式光伏并网容量对网损的影响,推导出分布式光伏并网的最优容量计算公式,并提出分布式光伏并网的容量匹配策略。实际仿真算例结果证明该策略具有有效性,对分布式光伏并网的规划及运行具有参考价值。     

基于互补集合经验模态分解与样本熵算法的接地系统故障选线研究

针对中性点经消弧线圈接地的配电网接地系统在发生单相接地故障时存在故障电流特征不明显、阈值整定困难和故障选线准确性不高等问题,本文提出一种无阈值的基于互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition, CEEMD)与样本熵的故障选线方法。通过研究故障线路零序电流暂态特性,选定震荡和衰减特征的高频分量作为观测对象,提出基于CEEMD算法的高频分量快速提取方法及故障表征策略,探究基于高频分量的样本熵作为无阈值选线判据的可靠性。模拟建立多场景扰动下中性点经消弧线圈接地系统模型,验证了所提算法在不同线路位置、故障合闸角、接地电阻和消弧线圈补偿度等工程场景下应用的可行性。其中,所提的算法能够实现仅采集半个周期电流的快速故障选线,并且该方法无需设置阈值,不受系统不同运行方式影响,易于多场景故障选线的工程应用。     

基于最小能量法的无线传感器网络节点能量有效性研究

分析了传统无线网络系统模型中的能耗.利用最小能量编码（ME-Coding）作为信源编码的On/Off Keying(OOK)调制方法,对节点间传输的信号序列进行了优化,结果提高了信噪比,降低了误码率.但实验模拟仿真结果表明,当将链路能耗考虑进总体能量消耗中后,若使用传统系统模型,其总能耗并未得到优化. 因此提出并验证了更加适合最小能量法的系统模型,以便降低系统能耗和延长传感器网络节点的寿命.     

基于数据分析的配电网故障数据特征变量提取

配电网线路故障预测是提升配电网可靠性指标的重要手段,为了构建性能稳定、预测能力强的线路故障预测模型,需要保证模型输入特征变量的有效性、强相关性和无冗余性。为合理确定线路故障预测模型的输入特征变量,本文采用数据探索和挖掘的分析方法对馈线故障及其影响因素之间的关系进行了分析研究,以皮尔森相关系数为计算指标,对大量实际馈线故障数据与其影响因素进行相关性统计,从馈线故障的时间-地域特性、外部影响因素、自相关特性、运行影响因素等四个维度筛选出了馈线故障影响因素特征变量作为馈线故障预测模型的输入变量,直观有效地剔除无关故障特征变量。因此,所提出方法可用于配电网大数据的预处理分析和提取,为配电网故障预测提供重要方法和数据基础。