基于SBS超短脉冲激光器的介质研究

皮秒激光器在众多领域中都有广泛的应用,将纳秒量级激光器脉冲压缩至皮秒量级超短脉冲是目前获得高能量皮秒脉冲激光的常见方法之一。而基于布里渊散射(Stimulated Brillouin Scattering)的脉冲压缩系统结构简单,造价较低,是近年来较为热门的技术手段。布里渊散射脉冲压缩方案的技术关键在于介质研究。本文通过研究目前获得应用的三类介质的化学性能、物理特性以及压缩效果等,对比国内外研究现状,分析了受激布里渊散射对介质的要求以及未来的发展方向。     

掺铒单模光纤飞秒脉冲激光器和放大器

为了获得一种被动锁模掺铒光纤振荡器及功率放大器，数值模拟出超短脉冲在光纤中的传输和演化过程，并基于此搭建了一种被动锁模掺铒光纤飞秒振荡器及功率放大器。实验获得了中心波长1560 nm、重复频率100 MHz、输出功率30 mW、脉冲宽度85 fs超短脉冲。通过采用PPLN晶体进行倍频，进一步获得了输出功率5 mW，中心波长780 nm的飞秒脉冲。该光纤激光器为全保偏光纤结构，具有体积小巧、可靠性高、稳定性好的特点。     

浅论水泥回转窑窑型的发展

在研究水泥生产工艺技术时一直围绕三个中心:一是如何提高和保证水泥熟料和水泥的质量;二是如何提高水泥熟料的产量,以增加经济效益;三是在保证产品质量和产量的同时如何提高其热效率,即如何实现提质增效、增产降耗和节能减排这个永恒的目标而努力前行。因而相继出现了多种窑型,而且热效率愈来愈高。按其发展过程基本上可概括为干法回转窑、湿法回转窑、半干法或称半湿法的立波尔窑、悬浮预热回转窑、预分解回转窑,包括新型超短窑和高固气比窑等,窑型发展的最重要核心标志就是其热效率逐渐提高。水泥回转窑的窑型是随着水泥生产工艺技术的进步而逐渐改变的,其中最重要的核心指标就是热效率。     

基于超短期功率预测的配电网调度模型

提出了一种基于超短期风电功率预测的滚动配电调度模型。在配电调度过程中，模型不仅可以同时修正传统机组的功率输出，还可以修正风力发电的功率。利用二阶马尔可夫（Markov）链模型对风电预测误差状态（WPPES）进行修正，并更新剩余时段的风电风力发电预测结果。该模型考虑了多时段功率平衡、机组输出调节、上旋备用和下旋备用的约束条件，并结合素数对偶仿射尺度内点法进行求解。最后的仿真验证了该方法的经济性和有效性。     

超短半径水平孔钻具及导向器的应用研究

高压水射流径向水平孔钻进技术是水平孔施工技术之一,它是在垂直瓦斯抽放或煤层气勘探钻孔布置机械或水力扩孔装置,对准选定的煤层部位进行扩孔。扩孔后下入特制的转向工具在300 mm的曲率半径内实现由垂直转向水平。该技术可以使用同一垂直钻孔,在不同煤层内完成多个水平钻孔。这些径向水平钻孔的形成,沟通了新的瓦斯流动通道,从而大幅度提高瓦斯抽放效率。     

基于分时长短期记忆神经网络的光伏发电超短期功率预测

准确预测光伏发电功率对电力系统运行调度至关重要。提出一种基于Spearman相关系数和分时长短期记忆网络的光伏发电功率预测方法。首先利用Spearman相关系数分析每个时刻下影响光伏发电功率的因素,选取相关度高的影响因素作为长短期记忆网络模型的输入变量;然后,对每个时刻建立一个基于长短期记忆网络的预测模型,实现分时光伏发电功率的预测。最后,利用实际光伏发电站的历史发电功率和数值天气预报数据进行案例分析。结果表明,所提方法比单一长短期记忆网络预测模型具有更高的预测精度。     

基于EMD-SA-SVR的超短期风电功率预测研究

针对风电功率的高随机和强波动性,提出一种基于EMD-SA-SVR的风电功率超短期预测方法。采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)提取风电功率序列的不同特征。将原始序列分解为多个更具规律的模态,针对每个模态序列建立各自的预测模型,以消除不同特征之间的相互影响。鉴于支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)好的泛化能力,研究建立基于SVR的各模态预测模型。进一步采用模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法对SVR参数进行优化以解决模型选择的多极值复杂非线性问题,获得各模态分量的最优模型,进而汇总各模态分量的结果得到风电功率预测值。在某风电场历史数据上的对比分析表明,EMD-SA-SVR模型可以有效提高风电功率超短期预测精度。     

超短基线水声定位系统基阵安装误差校准方法研究

超短基线水声定位系统在海洋开发中得到广泛应用,基阵安装误差对水声定位系统的定位精度影响很大,在使用前必须进行安装误差校准。基于最小二乘估计法,通过不同坐标系之间的转换,结合声线修正提出一种超短基线定位系统基阵安装误差校准方法,并通过试验证明该方法的有效性。