高压滤波电容器元件损耗的研究

目前在对滤波电容器额定电流进行选型时,假设电容器在所有谐波下有相同的介质损耗角正切值,以此为基础设计电容器的热稳定性能。但电容器元件的损耗角正切与谐波次数有关,如果仅仅考虑谐波电流的大小而忽略谐波次数的影响可能使滤波电容器单元的热稳定设计出现偏差。本文先对电容器元件建立了理论模型,根据理论模型的计算发现,电容器元件的损...     

基于知识图谱的国内女性体型分类领域前沿研究

为揭示国内女性体型分类领域的研究现状、热点及未来的发展方向,基于Citespace软件,通过绘制知识图谱对2003—2023年CNKI知网数据库筛选的198篇文献进行分析,得出国内在女性体型分类的发展趋势。研究表明：当前女性体型分类研究的热点主要集中在体型数据获取与处理、体型分类算法以及数字化技术应用等方面。随着人工智能、数字化技术的迅猛发展,未来的研究趋势和方向应侧重于对分类方法的深入探索,借助先进的科学测量手段、机器学习技术以及创新的分类方法,实现对不同年龄段女性体型特征的更精准分类。这一方向的深入研究有望为女性体型领域的科学发展提供更为创新和前瞻性的贡献。     

管件电磁胀形过程中的材料变形性能问题与电磁力加载方案

管件电磁胀形因其在轻质合金加工领域具有明显优势而得到广泛研究。传统电磁胀形过程中,存在管件壁厚减小、轴向变形非均匀等问题,制约了这一技术的发展。提出采用径向电磁力与轴向电磁力双向加载的施力方式,构建轴向压缩式管件电磁冲胀形方法解决壁厚减薄问题;仿真数据显示,因为轴向压缩,管件壁厚减薄量由最初的15.05%降低至9.65%。进一步地,提出采用凹型线圈削弱管件中部电磁力以提高管件成形质量的方法;算例中,采用凹型线圈时最大变形区域为36mm,"凹型"分布的径向电磁力可有效改善管件轴向变形非均匀问题。显然,电磁力加载方案的改进能有效解决管件电磁胀形存在的问题,推动电磁成形技术工业化应用进程。     

基于BP神经网络的短期小水电电力负荷预测

电力系统短期负荷预测在企业的调度运营和服务管理等方面都起着不可或缺的作用,其预测精度的高低直接影响着电力系统运行的安全性、经济性和稳定性,因此短期负荷预测方法的研究一直为人们所重视。基于电网实际运行数据建立一个BP神经网络模型,利用神经网络高度非线性建模能力,探讨含小水电地区电网的负荷情况。实例计算表明,该方法精确有效,收敛性好,运行速度快,对提高多小水电地区网供负荷预测的准确度有较高的实用价值。     

基于RBF神经网络的短期小水电电力负荷预测

文章依据电网实际运行数据建立一个基于径向基函数(RBF)的神经网络预测模型,探讨含小水电地区电网的负荷情况。仿真分析结果验证了该方法具有较好的精确性,可为供电企业的负荷预测和规划调度工作提供一定的指导作用。     

风光储氢综合能源系统容量配置策略优化研究

在风光机组大量扩张下,风能和光能的间歇性和波动性等特点造成了严重弃风弃光现象。为解决该问题,将电解水制氢技术与综合能源系统相结合,并结合储能发电设备,构建风光储氢综合能源系统。首先,建立风光储氢综合能源系统中各单元模型;其次,考虑各单元的约束条件和系统运行特性,建立综合考虑可靠性、经济性及弃电率的多目标容量配置策略。在此基础上,利用MATLAB和商用求解器CPLEX对模型进行配置求解优化,分析系统在有无储氢技术的2种运行模式及系统有储氢技术时,3组权重系数对容量分配的影响。研究结果可为风光储氢综合能源系统容量配置策略优化提供参考。     

基于灰色预测和BP神经网络的高校食堂客流量预测与调度——以华北电力大学为例

在当前疫情防控背景下,高校复学对公共区域的人流量预测和调控有着更高要求。以高校食堂为例,预测就餐时期客流量,既有利于食堂人员的合理调度安排,降低了人群密集带来的潜在病毒传播风险,也可针对食堂客流量分布情况提供分时分批服务,减少餐饮浪费,厉行勤俭节约,同时还有助于缓解就餐高峰时期排队拥挤的现状,改善用餐体验,提升就餐效率。基于实地调研得到的食堂客流量数据,将灰色理论、神经网络技术研究与客流量信息预测研究紧密结合,以期能适应客流量的非线性特征,优化预测模型的性能并提高预测模型的精度,并将结果用以计算客流密度,指导窗口开放。通过对结果进行综合因子分析,优中选优,建立了适用于校园多食堂的渐变色客流量预测模型。