基于工业传感器示教平台的课堂教学改革

以学生发展为中心的教学理念逐渐深入人心,目前的传感课程存在一个实际问题——学生在课堂上学到的理论知识很难转变成实践能力。为了解决这个问题,自主开发了具有知识产权的工业传感器示教平台,在课堂上创设工业教学环境,现场演示或远程直播工业级传感器的测量实验,让同学们能把理论知识用得好。通过以上创新,解决了课堂教学的真实问题,提升了学生实践能力,建设为省一流本科课程。     

基于灵活性裕度的含风电电力系统源荷储协调滚动调度

新能源渗透率提高增加了电力系统调度运行难度,电力系统灵活性不足严重影响了新能源消纳和电网安全运行。从灵活性资源出力特性和灵活性供给能力角度入手,基于电力系统灵活性裕度指标,以最大抽蓄调峰效益、最大风电消纳电量、最小机组运行成本和最小可中断负荷调用成本为目标,计及电力系统运行约束,建立源荷储多种灵活性资源统一协调滚动调度模型。基于协调调度思想,优化日前每个调度时段各灵活性资源出力,然后利用日内超短期风电预测数据,滚动修正各灵活性资源出力状态。最后通过算例验证了模型及其调度方法的有效性和可行性。     

智能化变电站关键技术应用研究

智能化变电站技术在国家电网公司系统内得到了广泛的应用和实践,为更好地总结智能化变电站技术,文章从智能化变电站的二次系统结构出发,对智能变电站的保护技术配置原则进行了研究,并从工程实践的角度对智能变电站的面向通用对象的变电站事件(Generic Object Oriented Substation Event,GOOSE)网络、智能终端等新技术进行了研究,就智能变电站的关键技术进行了深入的探讨,并对智能化变电站的发展进行了技术上的展望。     

键槽对称度检测法对比及解析

以履带拖拉机导向机构上的零件插入耳环为例,对比、解析键槽对称度的几种检测方法,目的和意义在于想通过解析加深检验人员对国家标准的进一步理解,尽快统一键槽对称度检测方法,避免因测量方法不同引发质量纠纷。     

浅析可燃气体报警器的应用及其故障处理

本文首先介绍了可燃气体报警器的工作原理,然后分析了固定式可燃气体检测报警器的应用,最后阐述了可燃气体报警器的常见故障并提出了相应的对策．     

“皖电东送”优化模式对安徽电网的安全经济运行分析

"皖电东送机组"的投运在满足华东电网经济快速发展需求的同时,也大幅增加了安徽500 kV线路网损。为降低500 kV线路传输网损,将"皖电东送"从具体机组转移到省级输出,实现了安徽电网内的机组优化以满足华东电网的电量需求,提高了安徽电网的稳定运行水平和运行经济性,实现了资源的有效配置。利用"皖电东送"的最大高峰方式代替网损的最大高峰负荷方式来计算"皖电东送"引起的安徽500 kV网损,并对"皖电东送"发电模式优化后的效果进行了证明,结果表明"皖电东送"优化模式的合理性和优越性。     

蠕墨铸铁钢锭模

蠕墨铸铁作为一种新型工程材料应用于生产,只有十几年的历史。1976年我们用冲天炉研制蠕铁,并探索其在重型机械上大中型铸件的适用性。对蠕铁、灰铁和球铁的主要机械性能、铸造性能和(?) 些耐热性能进行了对比测试。结果表明,蠕铁不仅有较高的强度,而且具备良好的综合耐热性能。我们研制的受热循环条件下的耐热铸件,具有很好的应用价值。1980年曾先后生产两批200多支8in蠕铁钢锭模,分别在太原重机厂铸钢车间(平炉     

大中型油压机的蠕墨铸铁活塞环

针对大中型油压机活塞环的性能要求,分析了用蠕墨铸铁的可能性。用普通蠕铁、中硅(Si4.9％)蠕铁、锡(Sn0.1％)蠕铁和铬钼铜灰铸铁制造的三种不同直径的活塞环进行性能比较和生产实践验证表明,蠕铁活塞环不仅能全面满足油压机活塞环性能要求,而且生产工艺简便,质量稳定,成品率高,经济效益好。现已正式用于生产。     

基于人工蜂群优化算法的自励磁发电机性能评估研究

运用人工蜂群优(artificial bee conlomy,ABC)化算法对自励磁感应电机稳态运行进行分析,基于该优化算法,可以最小化感应电机的总导纳,优化得到与转子速度、负载阻抗和励磁电容相匹配的工作频率和励磁电抗。根据计算所得的优化结果设置电机的运行参数,进而可以改变自励磁感应电机的运行特性。将人工蜂群优化算法计算得到的优化结果和数值计算方法所得的结果进行比较,两者结果相近,由此证明人工蜂群算法在解决有非线性约束的自励磁感应发电机稳态特性优化问题的有效性。     

基于专家反馈的广义孤立森林异常检测算法

针对孤立森林算法无法检测与轴平行的局部异常点以及树结构无法动态更新等问题,提出了一种基于专家反馈的广义孤立森林异常检测算法。首先,将数据映射在单位特征向量上,从映射区域内选择分割点划分数据空间,重复此操作构造出一棵广义孤立树;然后,给广义孤立森林中每棵树的叶节点引入权重,综合考虑子空间划分次数和子空间内样本数量对数据异常分数的影响;最后,计算每个数据的加权异常分数,并选择异常分数较大的数据交由专家进行批量标注,算法根据标注结果更新叶节点权重,从而实现树结构的动态调整。实验结果表明,该算法在7个数据集中专家标注真实异常的数量优于其他同类树结构算法,并在12个数据集中平均准确率比孤立森林、扩展孤立森林和广义孤立森林分别提升了38.952%、49.144%和49.144%。