全钒液流电池储能在配电网中优化配置策略

再生能源的大量接入对配电网造成许多不利影响，应用全钒液流电池（VRB）储能技术可有效促进可再生能源消纳，减少可再生能源并网造成的不利影响。分析了VRB储能的充放电特性，并在此基础上建立了电池模型，充分考虑配电网中风电、光伏发电、负荷需求的不确定性和VRB储能电池的经济性，提出了一种VRB储能优化配置策略，利用遗传算法进行求解，在IEEE33节点电网模型中进行仿真分析，验证了这种策略可有效提高可再生能源消纳，减少大电网中传统燃料能源输入电量。     

全钒液流电池储能在配电网中优化配置策略

再生能源的大量接入对配电网造成许多不利影响,应用全钒液流电池（VRB）储能技术可有效促进可再生能源消纳,减少可再生能源并网造成的不利影响。分析了VRB储能的充放电特性,并在此基础上建立了电池模型,充分考虑配电网中风电、光伏发电、负荷需求的不确定性和VRB储能电池的经济性,提出了一种VRB储能优化配置策略,利用遗传算法进行求解,在IEEE33节点电网模型中进行仿真分析,验证了这种策略可有效提高可再生能源消纳,减少大电网中传统燃料能源输入电量。     

铜冶炼转炉在线造铜期终点智能判断

铜冶转炉吹炼是一个复杂的过程,具有多变量、非线性、强耦合、大惯性和不确定性,机理复杂、物料变化范围大、影响因素多,给吹炼终点预报带来了极大困难。目前国内外铜锍吹炼过程终点判断仍以人工经验判断为主,此方式不仅增加工作强度,且吹炼终点判断严重依赖经验和工作态度,易导致欠吹或过吹等现象,影响正常生产,造成铜损失,严重时甚至发生喷炉事故。为此,利用转炉吹炼的终点与炉内烟气SO₂、O₂含量存在精确对应关系,结合人工经验和转炉工艺原理,在线对造铜期终点实现准确判断。利用SO₂浓度与烟气温度、送风量、送风压力、富氧量、内在因素(原料含硫比、原料重量、原料质量等)的关系实现动态补偿,采用Elman递归神经网络模型实现过程自调整、自学习,使判断准确率达到98%以上,对指导实际生产具有重大意义。     

负荷波动对强迫振荡扰动源定位的影响

持续的周期性小扰动容易引发电力系统的强迫功率振荡,因此准确定位扰动源对提高电网的稳定性具有重要意义。基于此,本文在能量函数法的基础上研究了负荷波动对扰动源定位的影响。在单机无穷大模型基础上推导了计及持续增长负荷的能量函数表达式,并以四机两区系统进行验证,研究结果表明,负荷增加、减小都会影响系统势能的分布,势能变化为正的机组有可能变负,从而影响扰动源定位的准确性;负荷波动对扰动源定位的影响取决于负荷波动导致能量消耗的大小;负荷节点与扰动源所在机组的电气距离越近,负荷变动对扰动源定位产生的影响越大。     

环境条件对土壤中啶虫脒降解的影响

[目的]研究土壤中啶虫脒在不同环境下的降解规律.[方法]在室内研究了环境条件对土壤中啶虫脒降解动态的影响.[结果]温度和湿度均可影响土壤啶虫脒降解,温度过高或过低均不利于啶虫脒降解,在25、35℃时,其降解较快,半衰期(t1/2)分别为8.12、5.34d,在15、50℃时,t12分别为18.43、11.75 d;其降解的最适土壤湿度为40%、60%,t1/2分别为8.06、8.12 d;在灭菌和未灭菌土壤中,其t1/2分别为29.37、8.12 d.[结论]微生物降解是啶虫脒在土壤中的主要降解形式,影响微生物活性的因素均能影响其在土壤中的降解.     

基于PCC数字协联的水轮机步进式双调整调速器

基于数字协联的水轮机PCC步进式双调整调速器采用贝加莱PCC2003系列中性能最好的处理器CP476,双线性插值完成系统的数字协联,人机接口采用工业级触摸屏,在调速器内部,集成了常规的实验系统,支持各种现场总线.在青铜峡水电厂现场运行表明所设计的调速器具有测频精度高、调节速度快、集程度与可靠性高,完全满足电厂的运行要求.     

q类似Jaynes—Cummings模型的精确解

给出了单模ｑ形变光场与两能级原子强相互作用模型的精确解，进而讨论了原子的崩塌－回复效应及ｑ形变光场光子的分布函数的时间演化。     

水轮发电机组励磁系统的自抗扰控制

为了进一步提高电力系统的稳定性，应用自抗扰控制（ADRC）理论对水轮发电机组励磁系统进行设计，将模型的外部扰动和不确定参数的变化作为系统的扩张状态进行实时观测并加以补偿，将输出量与给定信号的误差进行非线性组合，形成外环控制率。通过对三相短路故障状态的动态仿真，并与传统PID控制效果进行对比，结果表明ADRC系统响应快、超调小，对模型的不确定性及外部扰动具有更强的适应性和鲁棒性，进一步提高了系统的阻尼。     

无线传感器网络研究综述

无线传感器网络是当前信息领域的一个研究热点。本文总结无线传感器网络的发展历史和研究现状,分析无线传感器网络的地位和作用,对当前国内外的最新研究现状进行概述,列举当前无线传感器网络研究的关键技术,最后指出无线传感器网络技术发展所面对的挑战以及无线传感器网络的发展趋势。