二氧化碳碳酸化材料选择及其强化措施

阐述了温室气体CO2碳酸化固定所需的几种热点原料的选择及其碳酸化的效率,并从化学及热力学、反应动力学机理等方面,探讨了加强碳酸化反应过程的可行性方法,并分析了这些方法的特点。最后指出以工业固体废弃物为原料的间接工艺路线是温室气体CO2碳酸化固定的具有较好应用前景的技术途径。     

“专变共享”模式下考虑时变电价和转移概率的EV有序充电

针对城市楼宇停车场难以新建变压器供电的问题,提出了利用原有专变冗余容量消纳电动汽车(EV)负荷的“专变共享”模式,建立了分别由专变用户、充电站运营商和EV用户主导的3层有序充电调节模型;建立了充电体验指数、专变租费、运行商盈利额和专变利用指数等评估指标描述各方的需求,以此建立了有序充电的综合目标;建立考虑时变电价和EV用户充电时段转移概率的有序充电优化模型,并提出了基于粒子群优化算法的有序充电优化方法。通过算例仿真分析了基于时变电价的3层有序充电调节模型的优化效果,验证了考虑EV出行需求和电量约束的合理性,并研究了楼宇负荷类型对有序充电的影响。     

基于数据驱动的低压配电网线户关系识别方法

低压配电网的线户关系自动识别是智能低压配电网实现的基础。通过分析低压配电网中负荷节点电压所呈现的空间、时间以及时空特性,依托"互联网+"智慧能源发展带来的海量电网运行数据,提出了基于数据驱动的低压配电网线户关系识别方法。通过建立基于基尔霍夫电流定律的优化模型,并将其转化为二次规划问题求解,实现低压配电网线户关系识别。同时为了提高求解效率并解决空房用户的识别问题,提出了一种基于电压时空特性的电能表聚类方法。73用户算例系统和多个试点台区应用效果验证了所提方法的有效性,并分析了电能表计量误差、数据长度对识别结果的影响。     

某矿区煤矸石堆周围土壤重金属污染特征研究

通过对某矿区所属两煤矿的矸石堆及周围土壤Cr,Cu,Pb,Zn元素总量进行测定及分析评价,结果表明两煤矿矸石中4种重金属含量均高于当地背景值(除煤矿B的Cu元素外),煤矸石堆放使周围土壤受到了不同程度的污染,未受到Cu污染;煤矿A因采矿历史较长,比煤矿B土壤各重金属污染严重;两煤矿下风向区域(西北)重金属污染比上风向区域严重。表层土壤的重金属污染程度受到多种因素(尤其是风向)的影响,在东南与西北方向均随着距矸石堆距离的增大而呈现减小的趋势;在剖面上(0~50cm),重金属元素含量均随着土壤深度的增加而呈现降低的趋势。     

FHT型缓冲托罐装置在竖井提升中的应用

介绍一种缓冲托罐装置,主要用来解决竖井提升中的容器过卷撞击防撞梁后的托罐问题,既可用于缠绕式提升机,又可用于摩擦式提升机。重点介绍了该装置的工作原理、特点、安装调试和使用维护方面的情况。该装置经过4a多的使用,证明是可行的。     

均匀设计法优化工业钛液的水热水解工艺

应用均匀设计法优化了工业钛液的水热水解工艺。以水热水解生成的偏钛酸在水中的悬浮体系的吸光度为优化指标进行均匀实验设计,在DPS7.05软件平台上采用二次多项式逐步回归法对数据进行分析。对回归模型的分析表明,在所考察的10个工艺参数中,离心时间和水解产物的水洗次数在研究范围内对偏钛酸水系分散性没有影响。对优化条件的实验验证表明了水热水解工艺的回归模型具有实用性。     

激光成像雷达跟踪实验研究

提出一种基于数字信号处理器(DSP)的激光成像雷达的跟踪控制方法,利用自行设计的数字图像处理板和随动部件,采用形心跟踪算法,由数字信号处理器和CPLD(complex programmablelogic device)给出控制信号.实验结果显示,此方法较好地完成了激光成像雷达的跟踪演示实验.     

基于量测数据质量的低压台区拓扑识别结果可信度评价

在没有先验拓扑连接关系的情况下,基于数据分析法的低压拓扑识别准确率无法量化评估.为此从数据分析法所需的量测数据质量着手,提出了一种根据高级量测体系(AMI)量测质量评价出数据分析法识别结果可信度的方法.首先,通过剖析基于二次规划的数据分析法的工作原理,推导数据质量对识别准确率的影响机理.其次,从数据完整性、数据差异性和数据时间尺度3个方面出发,建立与识别准确率关联的数据质量评价模型,量化了所需数据的质量.然后,以数据质量评价分数和相应的拓扑识别准确率为训练样本,搭建可根据AMI量测质量评价出数据分析法识别准确率范围的模型.最后,以中国广东省3个典型低压台区的数据构建测试集,验证了所提模型的有效性和实用性.     

Windows Server操作系统课程教学模式改革探索

从Windows Server操作系统课程的教学现状出发,提出了在Windows Server操作系统课程的教学中引入项目驱动教学模式及设计原则,并阐述了此模式下具体的教学环节设计,为Windows Server操作系统课程的教学在计算机网络技术专业技能训练与职业能力培养方面提供了新的视角,具有一定的实用和推广意义。     

面向新能源并网的低压用户链路识别算法

针对新能源并网带来的电压特性变化和低压拓扑关系辨识颗粒度细化需求,提出了基于图信号处理的用户链路识别模型。该识别模型利用相邻节点间的电压相似性表征图信号的平滑性,结合节点电流定律对网络结构的约束,克服新能源并网带来的同相用户电压相似性变差的影响;利用图结构固有的链路属性,实现低压拓扑识别下沉至用户之间的上下游连接关系识别。最后,利用真实用户数据搭建仿真模型验证了所提算法的有效性,探讨了所提算法在不同场景下的性能表现,并与已有识别算法进行了比较分析。算例表明,所提算法与已有算法相比,可有效识别用户链路关系,且对新能源并网渗透率和数据误差率有较好的鲁棒性。