基于拓扑分析的电能表编码方法

提出了一种基于拓扑分析的电能表编码方法,该方法将电能表所在网络的拓扑结构进行编号,并与传统的电能表编码组合,形成新的编码体系。这样的编码不但能反映电能表自身的相关属性,而且能通过与自动抄表系统的配合反映电能表所在网络拓扑结构的变化,从而消除由于运行方式变化带来的线损计算误差。     

电力系统年最大负荷概率预测

概率预测已经在气象、地震预测等领域中成功应用.提出将概率预测的方法用于负荷预测领域.在深入研究年最大负荷与温度关系的基础上建立了概率预测模型,模型有较高的预测精度,并已形成实用化应用软件,软件已在河南省正式使用,使用效果好.     

国外海军水下特种作战研究

水下特种作战是各国海军热点研究的一种作战形式,已研制了多种特种作战装备,并逐步应用于军事斗争实际。可以预见,在未来海上作战中,水下特种作战将成为决定海上作战胜利的关键要素。对国外水下特种作战的作战样式、特点和装备进行了深入分析,研究其水下特种作战的组织指挥,这对发展水下特种作战有着重要的军事意义。     

厌氧水解的新解读：快速水解和慢速水解

挥发性脂肪酸（VFA）具有可生化性好、附加价值高等优点而得到广泛应用,厌氧消化产VFA是目前学术界的研究热点,但对有机物经过水解后的生物降解性能则少有论及,厌氧发酵过程中的水解产物存在“数量”和“质量”之间的权衡问题。为了进一步提高厌氧发酵过程中微生物对有机物的利用效率,突破水解对厌氧消化的限制性作用,从基质碳源释放快慢及厌氧发酵过程中碳源降解性能不同,本文将厌氧水解分为快速水解和慢速水解,分别阐述了两种水解方式的含义、分类以及优缺点,指出细胞内外碳源的释放速率和释放方式的不同是影响厌氧产酸和生物降解性能的决定性因素。最后指出快速水解与慢速水解相结合的分阶段联合处理方式,是今后厌氧消化产VFA的主要研究方向。     

基于CNN-GRU分位数回归的短期母线负荷概率密度预测

随着分布式电源大规模并网,母线负荷的波动性和不确定性日益增加,给母线负荷预测带来新的挑战。传统的点预测方法难以对母线负荷的不确定性进行描述,为此提出一种基于卷积神经网络和门控循环神经网络分位数回归的概率密度预测方法。该方法通过卷积神经网络提取反映母线负荷动态变化的高阶特征,门控循环神经网络基于提取的高阶特征、天气、日类型等因素进行分位数回归建模,预测未来任意时刻不同分位数条件下的母线负荷值,最后利用核密度估计得到母线负荷概率密度曲线。以江苏省某市220 kV母线负荷数据进行测试,结果表明本文所提方法能够有效刻画未来母线负荷的概率分布,为配电网安全运行提供更多的决策信息。     

十九层三角形平面高层建筑抗震设计

本文就一幢建于8度地震区、Ⅲ类场地土上的三角形平面高层建筑,通过选择结构适宜的基本周期、合理选择结构体系,调整结构刚度、减轻上部结构自重和加强结构整体性等措施改进结构抗震性能,从而降低地震荷载50%,减少桩200余根,取得了较好的经济效益。     

基于光纤超声传感器的油纸绝缘局部放电超声波信号特性试验研究

对变压器绝缘进行有效的局部放电在线监测,可及时发现变压器的绝缘缺陷,确保整个电力系统的安全运行。本文采用光纤超声传感器对油中局部放电超声信号在油、绝缘纸板、钢板、绝缘纸钢板组合介质以及铜线圈中传播时,超声波衰减情况、传播速度和波形变化进行了试验研究,结果表明:超声波在油、绝缘纸、钢板以及组合介质中传播时信号强度会衰减,但波形不会变化;铜线圈对超声波影响最大,不仅衰减严重,速度减小,而且波形也会发生畸变。最后在实体变压器中进行了实际测量,取得较好的检测效果。     

中长期电力负荷灰色预测的新方法探讨

提出了灰色预测的一种新方法——二次迭代拟合方法。该方法是在原有GM(1，1)模型的基础上，直接采用原始数据将模型进行二次迭代拟合，使得参数的值达到最佳。根据“远小近大”的思想，在拟合中使用了加权最小二乘法，并对预测结果进行二次修正。实例分析结果表明，此方法提高了精度，是一种理想的预测方法。