考虑规模化快充负荷的低压互联配电台区风险评估

提出一种基于规模化电动汽车快充负荷的配电台区风险评估方法。首先,以“停车—充电”模式为基础,考虑居民区、商业区不同的充电需求,进行电动汽车快充负荷的模拟;其次,给出配电台区中快充负荷分散接入的传统方式,以及台区低压侧互联的新型接入方式,并基于此提出AC/DC变流器、储能设备的控制策略,建立台区互联的功率模型;最后,以台区变压器为中心,提出包括配变重载、超载和切负荷成本的风险指标,建立配电台区风险评估体系。以南京市某地区示范工程作为算例,讨论分析不同拓扑结构及快充负荷规模下配电台区的安全运行风险,及储能系统的对台区支撑作用。     

考虑样本类别不平衡的电网故障事件智能识别方法

电网中不同设备的故障概率存在差异,影响智能诊断技术的准确性.为解决此问题,提出了一种基于代价敏感学习和模型自适应选择融合的电网故障事件智能识别方法.首先,利用Word2vec模型将预处理后的电网告警信息向量化,并搭建2个双向长短期记忆网络作为基础分类器;然后,设计代价敏感损失函数,将交叉熵损失函数与代价敏感损失函数分别应用于2个分类器中;最后,提出一种模型自适应选择融合法,融合上述分类器,得到故障事件识别结果.实际数据测试表明,所提方法能够有效降低故障事件识别中样本类别不平衡的影响.     

基于ZigBee技术的医院供水管网水质监控系统

针对医院供水管网水质问题,设计了基于ZigBee无线传感器网络的水质实时监控系统。监控系统由末端的不同传感器采集水温、pH值、电导率水质参数,通过ZigBee无线网络传送给网关,网关实现ZigBee和TcP/IP协议间的转换后,将数据传送给监控中心进行存储、分析和处理,监控中心可发送命令控制整个网络。该方案不仅可以实现本地和远程水质实时监控,而且很容易应用于其他环境下的水质实时监控。     

三层混床的应用

随着现代科学的发展,对纯水质量的要求越来越高,除盐水、纯水、超纯水的装备都必需采用混合床。近年来国内外运行实践证明,普通混床具有再生剂交叉污染,阳阴树脂分层不清,出水质量不高等缺点。三层床(Tribed)是国外七十年代中期开发的一种混床新工艺,该工艺首先由法国Dia prosim公司提出,1977年在比利时投运。美国Rohm and hass公司第一台三层混床于1979年投运。三层混床的基本原理是在交换塔内加入有一定要求的阳、阴树脂外,同时加入比重介于阴、阳树脂之间的隋性树脂。在树脂失效     

配电网故障区段定位

介绍了配电网故障区段定位的发展过程和研究现状。重点讨论了两大类故障区段定位方法:一类是基于现场终端设备采集的故障信息的配电网故障区段定位方法;另一类是基于电力用户投诉电话的故障区段定位方法。最后,针对目前配电网区段定位中所存在的问题,对今后的研究方向进行了初步展望。     

校企合作提高网络工程专业学生的应用能力

通过对企业需求调研,针对网络工程专业的特殊性,指出典型校企合作方式对网络工程专业学生培养的局限性,提出并实施多种校企合作模式,为网络工程专业的实践教学提供思路,有效地提高学生的应用能力。     

基于长短期记忆网络的UKF动态谐波状态估计

传统动态谐波状态估计的卡尔曼滤波预测步通常以单位阵构建状态空间模型,同时将系统噪声协方差矩阵假设为常数阵,从而导致动态估计预测精度降低,影响动态状态估计模型的滤波性能。为了准确建立谐波状态的空间模型,提出一种基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的时序预测方法。通过大量历史数据离线训练模拟复杂的状态转移过程,基于历史时刻的滤波估计值预测当前时刻的谐波状态量,有效提高无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)中预测模型精度。在改进IEEE34节点三相不平衡系统上进行了测试分析。与传统算法进行对比,结果证明所提出的方法在谐波状态估计精度和鲁棒性方面均表现更好。     

改进迭代自组织数据分析法的不良数据辨识

针对迭代自组织数据分析技术A(iterative selforgani zing data analysis technique A-ISODATlA)对初始聚类中心敏感问题,提出将基于遗传算法的改进ISODATA方法用于电力系统不良数据辨识。该方法采用量测值的标准残差rN 和相邻采样时刻量测值之差△z作为特征值,然后采用遗传算法形成初始分类矩阵,通过遗传操作进行迭代计算,实现量测数据的模糊聚类分析,最终根据隶属度的大小来辨识其是否属于不良数据。算例表明,该方法能最终获得全局最优解,从而进行准确的不良数据辨识,避免了初始聚类中心对分类结果的影响。     

仪器化冲击在评测断口剪切面积比例中的应用

根据示波曲线定量给出的特征载荷点分布关系，结合ESIS给出的评测夏比V型冲击断口剪切面积比例(PSF)经验公式，介绍了仪器化冲击试验在估算PSF数值中的具体应用。估算值与实际测量值所进行的误差离散性与置信区间的分析结果表明，选用合适的经验算法可以在试验过程中实时获得高度可靠的PSF结果。与常规光学手工评测技术相比，该方法不依赖于试验者的主观评测经验、不受特定客观试验条件的限制，具有广阔的应用前景，同时也为材料PSF评测以及动态断裂机理的研究提供了一套方便而有效的试验手段。