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2.
4.
针对电网换相换流器-模块化多电平换流器(line commutated converter-modular multilevel converter,LCC-MMC)的混合直流输电系统的可靠性,对换流站故障特性进行了分析,尤其是弱交流电网环境下的LCC换流站在交流侧发生故障时的特性分析.首先对交流侧对称故障及不对称故障的暂态特性进行了分析,同时研究了交流系统故障对直流输电系统换相失败的影响机理;最后,基于PSCAD/EMTDC平台搭建仿真模型,对系统暂态特性进行了仿真验证.仿真结果表明:交流侧发生对称故障时,母线电压瞬间跌至0,失去对换流站的电压支撑导致LCC换相失败;发生单相故障时,故障相电压瞬间跌至0,由于三相不对称导致换相失败和产生倍频分量等问题. 相似文献
5.
采用共沉淀法和浸渍法制备Cu和Fe掺杂的六铝酸盐催化剂(SrCuxFe1-xAl11O19-δ,x为0、0.2、0.4、0.5、0.6、0.8和1),通过XRD、TPR和BET等方法对催化剂的结构及性能进行研究,并考察催化剂脱硝的催化活性。结果表明,用碳酸铵作为沉淀剂,在1 200 ℃焙烧4 h,可以形成完整的六铝酸盐晶型,Cu和Fe能够取代Al3+,很好地促进六铝酸盐晶体结构的形成。SrCuxFe1-xAl11O19-δ催化剂具有较高的脱硝催化活性,此类型的催化剂在含硫环境、温度不超过800 ℃和空速6 000 h-1条件下,NO转化率均达到90%以上。在SrCuxFe1-xAl11O19-δ六铝酸盐催化剂中,Fe为催化脱硝的主要活性元素,掺杂一定量的Cu有利于提升脱硝效果。 相似文献
6.
提出外场排故现有流程,叙述外场排故的变量类别,建立外场排故PERT模型.针对模型中的选择箭线,把是与否的情况转化为二态变量,依据保障服务的特点及装备协同维护保障需求,并按项目工作流程,提出模型优化方法.最后以具体外场排故实例验证了该模型的正确性和有效性,降低外场排故的服务周期,缩短准备备件的时间. 相似文献
7.
针对基于监控视频的人体异常行为识别问题,提出了基于主题隐马尔科夫模型的人体异常行为识别方法,即通过无任何人工标注的视频训练集自动学习人体行为模型,并能够应用学到的人体行为模型实时检测异常行为和识别正常行为。这一方法主要围绕"低层视频表示-中层语义行为建模-高层语义分类"3个方面进行:1)基于时-空间兴趣点构建了一种紧凑的和有效的视频表示方法。2)提出一种新颖的语义主题模型(Topic Model,TM)——主题隐马尔科夫模型(Topic Hidden Markov Model,THMM),它能够自然地分组视频中检测到的人体行为。主题隐马尔科夫模型基于已有的马尔科夫模型和主题模型构造,不但聚类运动词汇成简单动作,而且聚类简单动作成全局行为,同时建模了行为时间上的相关性。THMM是一个4层贝叶斯主题模型,它将视频序列建模为行为的马尔科夫链,同时行为是视频序列中某些视频剪辑(Clip)的概率分布;将视频剪辑建模为动作的随机组合,同时动作是视频剪辑中运动词汇的概率分布。克服了传统隐马尔科夫模型和主题模型在人体复杂行为建模过程中精度、鲁棒性和计算效率上的不足。3)提出运行时累积的异常性测度及其在线异常行为检测方法和基于在线似然比检验(Likelihood Ratio Test,LRT)的实时正常行为分类方法,从而克服了实时行为识别过程中由于缺乏充分的视觉证据而引发的行为类型歧义,能完较好地完成监控场景中实时异常行为检测和在线正常行为识别的任务。取自实际监控场景的实验数据集上的实验结果证明了本方法的有效性。 相似文献
8.
提出了一种数据块关系指导的缓存替换方法BDP(block correlations directed replacement policy).数据块关系所表示的空间局部性可以用来指导存储系统的缓存替换策略.BDP利用历史访问信息和实时访问信息,预测数据块未来的空间局部性特征,并设计数据块驻留时间的控制策略,减少现有替换算法对空间局部性预测失败带来的失效惩罚.同时给出了BDP的有效缓存模型.模拟结果显示,对大多数实际系统工作负载,BDP的失效率相对LRU算法下降11%~38%,优于现有的考虑空间局部性的替换算法. 相似文献
9.
(m,p1)有效解决了µ-pattern中第一个数字为0时部分约束规范失效的问题。在弱硬实时调度算法研究的基础上,针对(m,p1)约束规范,提出了一个动态弱硬实时调度算法,分析与仿真结果表明,算法效果良好。 相似文献
10.
根据带约束因子PSO算法,推导出认知因子c1、社会因子c2和惯性权重w之间应满足的关系.提出新的DCF-PSO算法,随着其中的惯性权重非线性递减,动态调整c1和c2值.通过Benchmark验证了改进后算法的高效性能.实验结果表明,算法表现优异. 相似文献