智能机柜方案解决5G基站建设难题

众所周知,与4G相比,5G具有更高的速率、更低的时延和更大的连接能力,既能满足人与人的通信,还能满足人与物、物与物的通信,是构建未来万物互联社会的基础。在国内,以5G等为代表的“新基建”已成为数字经济发展的战略基石。作为一座以“科技”和“创新”著称的城市,深圳5G建设正走在全国前列。     

小端面冲击连接效应的若干问题讨论

碰撞冲击连接凭借其优异的连接性能得到广泛关注. 为探讨小端面冲击连接效应，首先从冲击焊的连接界面形貌出发，探讨冲击连接界面形貌对力学性能的影响，指出波浪形界面对可靠接头的重要性，并从大端面冲击连接的过程进一步讨论波浪形界面的形成机理，在此基础上讨论小端面冲击连接的波浪形界面形成机理，指出人为设置的带倾角的碰撞是形成小端面波浪形界面的前提，同时提出解决小端面带倾角碰撞所出现的非对称问题的有效方法是将复板连接端面改为锥形端面.     

基于灰色模型与ARIMA模型的股票价格预测

以三只股票的历史数据作原始序列,建立了GM(1,1)模型与ARIMA自适应过滤组合模型.分析两种模型的应用场景,并以ARIMA模型为基础建立股价反转判断模型.实验证明,所建立的模型在短期内的拟合、预测与反转判断效果较为理想.     

具备无功补偿功能的串联电压调节器

针对电网存在的暂降、低电压、谐波、无功等电能质量问题,采用一种背靠背式单相三电平无耦合变压器的拓扑结构,与H桥等结构相比,无桥臂之间耦合问题,降低了设备损耗及成本,同时本文整流侧采用TTA算法检测无功电流,具备无功补偿功能.对于逆变侧,采用输出电压前馈控制策略,消除了负载对逆变系统控制性能的影响,同时充分利用设备调制度较小的情况,在DSP中采用立即刷新的方式,消除了控制延时的影响,提高了系统的开环增益、响应速度、稳态控制效果和系统鲁棒性.所研制的10 kVA的补偿设备验证了该拓扑结构、TTA算法及控制方法的正确性和有效性.     

基于蜂群算法和半监督极限学习机的光伏系统故障诊断

户外环境中运行的光伏系统容易受到各种因素特别是灰尘的影响，其非正常运行会导致大量的电力损失，严重的短路故障则会导致安全问题和火灾隐患。因此，监测光伏系统的运行状态，及时排除潜在故障，制定有效的处理方案是当前研究的重点。本文分析了光伏电池串在各种故障状态下的I-V特性，特别是在污秽条件下的I-V特性。针对具有特定故障的光伏系统，特别是大规模光伏系统的标记数据难以记录的问题，提出了一种结合人工蜂群算法和半监督极值学习机（ABC-SSELM）的新算法。该算法能够利用少量的模拟标记数据和历史未标记数据对光伏故障进行诊断，大大降低了人工成本和时间消耗。此外，灰尘堆积监测可以提醒电厂业主及时清洗光伏组件，提高发电效益。最后，使用3.51kWp和3.9kWp的光伏系统验证所提出的诊断方法，数值仿真和实验结果证明了所提光伏诊断技术的准确性和可靠性。     

基于K空间理论的磁共振图像空间分辨率影响因素分析

空间分辨率是对磁共振成像设备进行质量控制的主要性能参数。利用美国体膜实验室生产的Magphan SMR100体膜在自旋回波序列T1加权模式下对磁共振成像设备的空间分辨率进行计量检测，基于K空间理论，结合扫描视野的形状及频率编码矩阵和相位编码矩阵的大小及取向，对决定图像空间分辨率的因素进行了深入分析，获得了在不降低空间分辨率的前提下以较小的信噪比损失成比例缩短扫描时间的参数选取规则，从而提高磁共振成像设备周期检定的实践水平。     

基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测

光伏发电功率存在波动性,且光伏出力易受各种气象特征影响,传统TCN网络容易过度强化空间特性而弱化个体特性。针对上述问题,文中提出一种基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测模型。通过VMD将原始光伏发电功率时间序列分解为若干不同频率的模态分量,将各个模态分量以及相对应的气象数据输入至改进TCN网络进行建模学习。利用中心频率法确定VMD的最优分解模态分解个数。在传统TCN预测模型的基础上,使用DropBlock正则化取代Dropout正则化以达到抑制卷积层中信息协同的效果,并引入注意力机制自主挖掘并突出关键气象输入特征的影响,量化各气象因素对光伏发电的影响,从而提高预测精度。以江苏省某光伏电站真实数据为例进行仿真实验,结果表明所提预测方法的RMSE为0.62 MW,MAPE为2.03%。