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1.
为降低主动配电网运行网损与成本,提升其分布式电源消纳能力,研究了基于边缘计算的主动配电网功率自动补偿方法。设计包含终端设备层、边缘计算层、信息管理层与云计算层的主动配电网自动管理平台,实时监控主动配电网各设备的运行状况,运用边云协作模式实现平台对设备信息数据的采集、存储及预处理,并结合最低线路总网损目标函数,由云计算层建立双层规划主动配电网功率自动补偿模型,通过边缘计算层运算该模型后,完成主动配电网功率自动补偿。实例分析结果表明,该方法可有效降低主动配电网的总线路损耗,提升其运行的经济性,改善分布式电源消纳水平,运算的收敛性能好、精度与效率较高,CPU消耗量低,可保障主动配电网的低成本与安全稳定运行。 相似文献
2.
为实现盾构刀盘主驱动重载齿轮箱国产化,设计一种重载三级行星减速器,解决盾构核心部件自主可控国产化问题。基于盾构刀盘主驱动原理与使役条件,设计NGW三级行星齿轮传动装置;进而,建立三级行星齿轮传动系统多体接触模型,解析计算各级行星齿轮传动系统啮合刚度,并基于非线性静力学、接触力学研究减速器行星齿轮传动系统多齿接触状态。分析结果表明,盾构刀盘主驱动重载三级行星齿轮传动均满足强度设计要求,时变啮合刚度符合理论,为盾构核心部件自主可控奠定理论基础。 相似文献
3.
针对“人机物”三元融合的万物智能互联时代需求,中国科学院计算技术研究所的学者提出了“信息高铁”高通量低熵算力网的设计构想,在基础设施层提供低熵有序的支持,从而显著提升性能与品质.但信息高铁构想尚缺乏实验数据支撑.本文量化定义了通量、良率、CPU熵,分别用于刻画系统的性能、品质、无序程度;构建了信息高铁原型系统;并与基于Kubernetes容器编排的云计算系统进行对比.通过北京-南京的广域实验,验证了信息高铁原型系统可数量级提升良率和通量,其正则化后的CPU熵降至K8s系统的50%以下.本文通过提供实验数据分析结果,初步验证了信息高铁的低熵高通量潜力. 相似文献
4.
5.
近地表速度模型层析反演多采用基于初至旅行时射线追踪的迭代反演方法。通常采用基于共享存储的MPI并行方式提高计算效率,但当计算节点增至一定规模时会存在网络I/O压力过大的计算瓶颈。为此,提出了一种快速、稳健的基于Spark技术的近地表速度模型层析反演方法,采用分布式内存管理技术将迭代中重复计算的数据持久化至内存中,提高程序运行效率。同时,为了解决共享存储中随着节点规模扩大而产生网络I/O堵塞的瓶颈问题,在分布式存储环境下组织弹性分布式数据集(RDD),设计基本规约单位为深度方向的一维反演数据,基于Spark Shuffle在规约过程中分布并行规约,利用Spark调度器在各个进程中分配任务,实现并行计算。实际数据计算结果表明:在反演结果精度不变的情况下,相对于常规MPI并行技术,该实现方法能够大幅度降低迭代过程中产生的网络I/O;当计算节点较多时,计算效率能够提高4倍以上;并行加速比呈现类线性增长趋势。 相似文献
6.
白旭 《自动化技术与应用》2022,41(1):5-8,13
精准有效地控制试验质量是客观评价武器装备性能好坏的重要标准,由此提出基于GERT网络模型的武器装备试验质量控制方法。明确全部样本数据先验信息,使用贝叶斯方法计算参试产品数量,利用工作分解结构法得到武器装备试验GERT网络模型并简化转换为确定型网络,构建武器装备试验质量控制模型,引入混合粒子群算法求解模型。实验结果表明,本文方法可获得准确的试验参数,且质量控制精度较高,可为武器装备的实践应用提供参考。 相似文献
7.
采煤机和刮板输送机作为综采面的主要机电设备,其工作状态直接影响着开采率和企业的经济效益。刮板输送机为采煤机提供牵引和导向装置,使采煤机能够在刮板输送机铺设的轨道上往复运动并割煤。同时,刮板输送机为液压支架提供铰接点,随着采煤工作面的推进而蜿蜒移动。刮板输送机上煤量的分布除与自身运行的状态有关系,也与采煤机的运行状态密切关联。通过建立刮板输送机上的瞬时煤量和煤量分布模型,得到刮板输送机上实时的煤层厚度。通过调节刮板输送机的速度,达到控制刮板输送机煤层厚度,保持刮板输送机上煤均匀分布的目的。 相似文献
8.
采用COMSOL Multiphysics软件建立了稠油微波加热模型,通过仿真计算考察了微波谐振腔的尺寸和微波功率对稠油微波加热过程的影响,通过与实际微波加热过程对比,验证微波加热模型的可靠性。结果表明,微波谐振腔的结构影响稠油内部微波电场的分布,微波功率影响电场强度的大小,二者共同影响稠油样品的升温速率及温度梯度分布。因对微波加热模型的合理简化,忽略了热量向环境的散失,稠油升温速率和终温的计算值均稍高于实际值,但不影响该仿真计算对装置设计因素的考察。该仿真计算和微波加热模型可用来辅助微波加热装置的设计。 相似文献
9.
目前的搜索引擎仍然存在“重形式,轻语义”的问题,无法做到对搜索关键词和文本的深层次语义理解,因此语义检索成为当前搜索引擎中亟需解决的问题。为了提高搜索引擎的语义理解能力,该文提出一种语义相关度的计算方法。首先,标注了金融类新闻标题实体与新闻正文语义相关度语料1万条,然后建立新闻实体与正文语义相关度计算的BERTCA(Bidirectional Encoder Representation from Transformers Co-Attention)模型,通过使用BERT预训练模型,综合考虑细粒度的实体和粗粒度的正文的语义信息,然后经过协同注意力,实现实体与正文的语义匹配,不仅能计算出金融新闻实体与新闻正文之间的相关度,还能根据相关度阈值来判定相关度类别,实验表明该模型在1万条标注语料上准确率超过95%,优于目前主流模型,最后通过具体搜索示例展示了该模型的优秀性能。 相似文献
10.