高等职业院校示范基层教研室建设——以安徽卫生健康职业学院妇外护理教研室为例

高等职业学校教研室是组织教学活动、培养高质量人才的基本单元,对提升学校教学质量和高水平人才培养意义重大.文章根据对基层教研室建设过程中存在问题的分析,以安徽卫生健康职业学院妇外护理教研室建设为例,介绍了省级示范基层教研室在规章制度、专业、课程与教材、实训室建设和管理、课题研究等方面的特色做法,具有一定的示范引领作用.     

提高500kV变电站220kV母线短路水平问题的研究

针对当前城市电网中500 kV变电站的220 kV母线短路水平超标问题,通过辨识分区内的最大短路电流点,开展将500 kV变电站的220 kV母线设备短路水平提升至63 kA后,分析其对500 kV母线、相邻220 kV变电站、110 kV和35 kV母线、分区规模、设备的影响,并利用天津电网进行实证,给针对电网短路水平整体偏高的问题的研究提供参考.     

某1000 MW汽轮机组励磁系统实测建模过程浅析

该机组是上海汽轮发电机有限公司生产的1000 MW汽轮机组,励磁调节器是ABB公司生产的UNITROL-6800型数字励磁调节器。文章论述了该机组励磁系统参数测试结果,给出了电力系统稳定计算用励磁系统的模型和参数。     

甲基酚醛树脂的制备与表征

以间甲酚、甲醛和硼酸为反应原料,采用原位聚合方法分别合成了甲基酚醛树脂和硼改性甲基酚醛树脂,表征了树脂的结构,测试了其力学性能、耐热性能和残碳率,研究了树脂结构对其性能的影响.结果表明:与甲基酚醛树脂相比,硼改性酚醛树脂综合性能最优,残炭率为41.61％,拉伸强度为31.21 MPa,弯曲强度为80.14 MPa,冲击强度为46.79 MPa,有望做为热防护材料基体树脂使用.     

开绕组永磁同步电机系统有限集模型预测控制研究

提出了一种用于开绕组永磁同步电机(OW-PMSM)的快速模型预测控制方法,与传统模型预测电流控制(MPCC)相比,在不影响性能的情况下减少了预测的次数和时间.为了提高OW-PMSM的转速响应和抗负载扰动性,提出了单环模型预测控制(MPC),将速度环MPC和电流环MPC组合一起同时进行模型预测控制.仿真结果表明所提出方法能够有效降低算法复杂度和改善系统控制性能.     

高压断路器电机操动机构模糊控制研究

根据高压断路器电机操动机构运动过程非线性特点,提出模糊PI控制方法,可随时更改控制参数来适应断路器不同运动状态.介绍了操动机构的动触头运动原理和系统控制原理;在Simulink环境下采用模糊PI控制方法,建立基于无刷直流电机系统的控制仿真模型,同时对模型进行分析.仿真结果表明,运用模糊PI控制方法,动触头速度与给定速度的误差较小,超调量较低,速度曲线响应迅速,实现对高压断路器动触头的准确控制,可运用到电机操动机构运动控制系统.     

500 kV智慧变电站过电压监测设计及应用

基于500 kV智慧变电站改造实际需求,设计基于串接分压电容的母线过电压监测装置与基于宽带脉冲电流互感器的避雷器放电电流监测装置;对串接分压电容后电压互感器测量精度、信号传输电缆电感对测量信号影响等关键因素进行分析,基于500 kV变电站现场实际选取合适参数,并开展监测装置测量准确性现场验证工作.该监测装置功能完备,能够实现高幅值、高频率的过电压、过电流监测,在500 kV智慧变电站改造项目中已现场应用,能够为故障分析与绝缘设计改进工作提供支撑,对保障电网安全稳定运行具有重要意义.     

7S管理对班组建设的影响

介绍了7S管理的定义以及班组建设"八极双核标"管理工作法的主要内容,分析了7S管理方法在电力企业班组建设中的运用及效果,指出推行"7S"与"八极双核标"相结合的管理工作法,不仅可提高班组生产效率、安全效益,而且可改善班组面貌,有利于形成良好的班组文化.     

基于全局灵敏度的互联电网阻尼提升策略

针对互联电网中潜在的弱阻尼低频振荡,提出了一种基于索波尔(Sobol')法全局灵敏度的阻尼提升策略,实现低频振荡的早期有效抑制.首先,利用随机子空间辨识(stochastic subspace identification,SSI)算法实现从系统随机响应数据中提取系统的振荡频率、阻尼比等,当系统的区间模式阻尼比小于5％时发出预警,进而利用Sobol'法辨识影响系统阻尼的关键机组,实现参调发电机的选取,并应用优化算法快速确定有功功率调整量,实现区间弱阻尼模式阻尼比的提升.最后,利用IEEE 4机2区系统的仿真结果验证了本文算法的有效性和可行性.     

基于KSOM-Elman网络的配电网故障定位方法

针对配电网分支较多、故障数据特征不明显引起的故障定位困难的问题,提出了一种基于行波测距和核自组织特征映射网(kernel self-organizing feature maps,KSOM)-Elman神经网络的故障定位方法.首先利用行波法和小波变换进行故障测距,搜寻故障可疑分支;其次在传统自组织特征映射网神经网络中引进高斯核函数,构建KSOM网络聚类器,将无标签故障样本数据分组,并结合Elman神经网络对聚类数据进行监督训练和学习,从而判断故障分支,精确定位故障点位置;最后将KSOM-Elman神经网络与其他神经网络的定位结果对比.经过仿真验证,该方法可靠有效,定位效果优于其他网络.