基于反射系数傅里叶逆变换的电缆局部缺陷诊断方法研究

为了及时发现电缆中存在的潜伏性缺陷,研究一种基于反射系数傅里叶逆变换的电缆局部缺陷诊断方法。首先根据传输线理论建立电缆计算模型,然后采用快速傅里叶逆变换（IFFT）将电缆首端反射系数谱转换到空间域,最后利用缺陷定位诊断函数DF（x）实现电缆局部缺陷的定位和诊断。针对存在典型局部缺陷的10 kV交联聚乙烯（XLPE）电缆仿真分析,当选取适当的测试频率和测试点数,缺陷定位误差最低可达0.01%。定位曲线中缺陷对应的DF（x）幅值受分布参数的影响,与电容变化的程度线性相关;缺陷长度在一定范围内,DF（x）幅值与缺陷长度成正比;随着缺陷到电缆首端距离的增加,DF（x）幅值成指数衰减;此外,电缆上多处缺陷的诊断结果相互独立。结果表明,该方法具有良好的灵敏度和精确性。     

基于包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法

针对传统功率预测方法以气象因素进行聚类划分时各气象因素权重难以分配以及单模型预测精度较差的问题,提出一种基于光伏功率包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法.对异常特征数据进行预处理,采用Pearson相关系数与XGB Feature Importance模块分析光伏功率和各特征之间的相关关系,并构建新特征;介绍包络线理论,并根据光伏功率包络线参数进行聚类划分,将聚类后的数据作为输入,借鉴Stacking集成学习框架构造XGBoost+LightGBM+LSTM融合模型对光伏功率进行预测;将所提算法与气象因素聚类和功率区间聚类下的各预测算法进行实验对比;为了避免训练过程中模型超参数的影响,采用K折交叉验证对数据的训练集、验证集和测试集进行划分.仿真结果表明,所提算法较气象因素和功率区间聚类法能有效提高复杂天气情况下光伏功率预测精度,且多模融合效果总体优于单独算法模型.     

含大规模储能的多端直流输电系统协调控制策略

近年来,储能和直流输电系统作为大规模新能源发电并网、消纳和远距离传输的关键技术,得到了迅猛发展。然而,规模储能的接入增加了电网调度复杂性,对电网安全稳定带来挑战。为了解决上述难点,提出了含大规模储能的多端直流输电系统协调控制方法。首先,分析了可再生能源及储能并网模型,给出了风电、光伏及储能的控制策略;其次,提出了风、火、光、储多端直流输电系统的综合能源控制策略;最后,通过系统仿真,验证了文章所提控制策略的有效性。研究表明,基于所提控制策略,电网加入储能系统后,各种工况下受端电网功率波动范围均在±5％以内,系统达到稳定状态响应时间均小于0.5 s,使得受端电网具有快速调节能力,提高了新能源富集区域电网的稳定运行能力。     

数据仓库在城市环境信息系统中的应用

在分析城市环境信息系统(City Environmental Information System，CEIS)中常规数据库所存在问题的基础上，提出了一种基于数据仓库的城市环境信息系统的基本结构框架，探讨了在该系统构建过程中数据仓库的概念模型、逻辑模型、物理模型等关键技术问题，展望了城市环境信息系统中数据仓库的发展方向和趋势。     

基于人体舒适度日特征向量的PSO-NN短期负荷预测

通过详细分析负荷特征,结合平均风速、最大风速等8项气象数据,引入风寒指数、炎热指数和人体舒适度用以综合考量气象对负荷的累加影响。同时,通过构建日特征性向量,分别对不同季节采用不同的特征向量选择相似日。利用粒子群(PSO)优化神经网络(NN)的权值和阈值,从而降低了计算规模和提高预测准确性。算例表明,该方法能够针对不同季节特点,选取较合适的相似日,算法收敛速度快、有较高的预测精度和较强的适用性。     

吊车货运业务的微机检测与处理

本文介绍了该装置的用途、特点,利用总体框图对其工作原理进行了详尽的论述,给出了主程序设计框图,分析了连续打印的要点,打印格式、打印项目表的设计,并对打印内容中点阵图案、字符串的组成及自建文字库的过程进行了剖析。     

龙山矿田纽带构造的初步研究

纽带是一种常见的地质构造现象,在湖南龙山矿田内广泛发育。它们穿切劈理,往往密集成带,大多互相平行,少数分支交叉。单条纽带较平直,宽1—15公分,长数米至数十米。按其形态特征可分人字型、折曲型和挠曲型三种。部分纽带遭受强烈硅化,局部具矿化现象。研究结果表明,本矿田的纽带构造可能属旋转成因,并与矿田的穹窿(或短轴背斜)褶皱构造密切相关。     

对公路路基路面排水设计的探讨

公路建设工程的不断增多,便利了人们的出行,极大地推动了交通运输业的发展。论文阐述了地表水和地下水对公路路基路面的危害,研究出公路路基路面排水设计的具体方案,在公路路基路面排水设计的实施中提出几点注意事项,希望能为相关工程提供参考。     

基于Attention-GRU风速修正和Stacking的短期风电功率预测

针对使用数值天气预报（NWP）数据进行风电功率预测时,NWP风速与实际风速存在偏差导致预测精度欠佳,提出一种基于注意力机制（Attenion）门控逻辑单元（GRU）数值天气预报风速修正和Stacking多算法融合的短期风电功率预测模型。首先,分析NWP预报风速和实际风速的皮尔逊相关系数,建立Attention-GRU风速修正模型,提高预报风速精度。其次,考虑风向、温度、湿度、气压、空气密度等气象因素,基于Stacking框架,提出融合XGBoost、LSTM、SVR、LASSO的多算法风电功率预测模型,同时采用网格搜索与交叉验证优化模型参数。最后,选取西北和东北两个典型风电场数据进行验证,算例结果表明,所提出模型能改善NWP风速精度并提升风电功率预测效果。