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1.
2.
基于储能的双模式逆变器可以在并网和离网两种模式下运行。并网运行时,由于电网电压的箝位作用,逆变器以电流源形式运行;离网运行时,为继续给重要负载供电需要双模式逆变器维持系统电压稳定。为保证对负载的不间断供电,需要实现并网/离网的无缝切换。从离网到并网切换时,需要调整双模式逆变器的逆变电压与电网电压一致;从并网到离网切换时,需要锁定切换前的负载电压的相位、幅值,以使离网后的逆变电压和并网电压保持一致。根据上述方法,在PSCAD/EMTDC软件中对双模式逆变器的并网/离网切换进行了仿真,在一台30kVA的双模式逆变器上进行实验。仿真和实验结果表明,该方法是有效的。 相似文献
3.
文章对现阶段新型无线网络技术进行功能上的对比,并详细的对无线网络WIFI的优势进行阐述,并同时也对WiFi技术以及用家庭的结构的无线网络形成进行原理上的解说,着重强调关键技术的所在。同时对WiFi技术对在市场上的发展前景作了展望。 相似文献
4.
采用示差扫描量热法(DSC)研究了第四周期过渡金属盐类对苯并恶嗪(BOZ)开环聚合的催化作用。结果表明,Cu~(2+)、Ni~(2+)、Co~(2+)、Fe~(3+)对苯并恶嗪开环聚合具有催化效果,催化能力与过渡金属d轨道的电子构型、离子势以及其反离子的亲核性有关。电子空穴多、离子势高的过渡金属催化效果好,反离子的亲核能力弱有利于提高过渡金属离子的催化效果。采用非等温示差扫描量热法研究了对甲苯磺酸铁(Fe PTS)催化BOZ的固化动力学,得出固化反应的表观活化能Ea为138.76 k J/mol,指前因子A为1.26×10~(15)/s,反应近似一级反应。 相似文献
5.
将苯酚在适当过量的浓硫酸中磺化得到粗产物直接配制成可聚合有机强酸(苯酚磺酸)/硫酸复合固化剂用于酚醛树脂发泡,测定了不同n(苯酚)∶n(硫酸)下苯酚的磺化率、分析了粗产物的组成;研究了不同n(苯酚)∶n(硫酸)得到的粗产物配制的复合固化剂对酚醛泡沫体pH值及其结构与性能的影响。结果表明,可聚合有机强酸/硫酸复合固化剂在催化固化反应的同时,参与固化反应,以化学键连接在酚醛树脂中,减少了对基材腐蚀。泡沫体在保证基本性能的前提下,其pH值达到5.4。 相似文献
6.
目的:建立联苯乙酸巴布剂中联苯乙酸含量的HPLC测定方法,研究联苯乙酸巴布剂(LDH-Cata-plasm)的体外透皮释放性能,并与国外商品样品(J-Cataplasm)进行了比较。方法:高效液相色谱法,色谱柱:Wa-ters SunFireC18柱(150mm×4.6mm,5μm);流动相:甲醇-乙酸铵水溶液(60?40)(乙酸调节pH=3.6);流速:1.0mL/min,检测波长:254nm,进样量:10μL。用离体豚鼠皮肤作为透皮屏障,采用改进的Franz扩散池测定联苯乙酸巴布剂的体外透皮性能。结果:在1.26~20.16μg/mL浓度范围内,联苯乙酸浓度与峰面积之间呈良好线性关系,相关系数r=0.9999;定量限为0.05μg/mL;回收率为98.7%~100.0%。LDH-Cataplasm与J-Cataplasm的体外透皮方程均符合Higuchi方程(Q=kt1/2),且两者的体外透皮过程相似,各时间点的透皮速率无显著性差异。结论:该方法快速、简便,重复性好,可用于联苯乙酸巴布剂的含量测定及其体外透皮释放量的测定。 相似文献
7.
8.
以K2S2O8作为引发剂,N,N'-亚甲基双丙烯酰胺作为交联剂,采用水溶液聚合法制备丙烯酸类吸水性凝胶.凝胶经过干燥、粉碎后,得到高吸水树脂.研究了丙烯酸单体的浓度、丙烯酰胺单体的浓度、引发剂的用量、交联剂的用量,丙烯酸的中和度,反应温度等条件对所得树脂吸水性能的影响. 相似文献
9.
正则化路径算法是数值求解支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的有效方法。根据SVR正则化路径的分段线性性质,该类算法可在相当于一次SVR求解的时间复杂度内求得正则化参数的所有可能取值及对应SVR的解。由于在解路径建立过程中需要求解线性方程组,已有的精确计算方法难以处理大规模的样本数据,因此研究了正则化路径近似算法,并提出了SVR正则化路径近似算法SVRRPMCC。首先,应用Monte Carlo方法实现线性方程组系数矩阵的随机采样,求得近似系数矩阵; 然后,应用Cholesky分解方法实现快速求解系数逆矩阵;进一步,分析了SVRRPMCC算法的近似误差和计算复杂性;最后,在标准数据集上的实验验证了SVRRPMCC算法的合理性和较高的计算效率。 相似文献
10.
在ε-不敏感支持向量回归(ε-insensitive support vector regression,ε-SVR)正则化路径的基础上,提出基于输入K-近邻的三步式SVR模型组合方法。在整个样本集上进行训练,求得ε-SVR的正则化路径。由SVR正则化路径的分段线性性质确定初始模型集合,并应用平均贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC)策略对初始模型集合进行修剪以获得候选模型集合。该修剪策略可减小候选模型集合的规模,提高模型组合的计算效率和预测性能。在预测或测试阶段,根据样本输入向量采用K-近邻法确定最终组合模型集合,并实现贝叶斯组合预测。证明了ε-SVR模型组合的Lε-风险一致性,给出了SVR模型组合基于样本的合理性解释。试验结果验证了正则化路径上基于输入K-近邻的ε-SVR模型组合的有效性。 相似文献