基于多目标沙猫群算法的含风光储配电网无功优化

针对现有智能优化算法在求解配电网无功优化时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种基于多目标沙猫群算法(MOSCSO)的含风光储配电网无功优化方法.MOSCSO融合了多目标算法中外部储存集的更新和选择机制,具有较好的全局寻优能力,而沙猫群算法(SCSO)特有的搜索和攻击的种群更新方式保证了其具有较快收敛速度和较好寻优能力.建立储能设施(ESS)作为控制变量的IEEE 33节点系统数学模型,应用MOSCSO进行仿真验证.结果表明,本文所提方法在平衡风光发电系统的同时能够降低网损和提高电网稳定性,通过与传统算法比较,验证了MOSCSO在无功优化模型上的有效性和稳定性.     

低轮廓电解铜箔制备工艺参数的优化

采用直流电沉积法制备了低轮廓电解铜箔，在仅以明胶作为添加剂的情况下研究了钛基体(阴极)表面粗糙度、电流密度、硫酸质量浓度、铜离子质量浓度、电解液温度等工艺参数对铜箔表面形貌及粗糙度的影响。确定最佳的工艺条件为：钛基体表面粗糙度(Rz)1～2μm，电流密度4.0 A/dm²，硫酸100 g/L，铜离子60 g/L，电解液温度37°C。所得铜箔表面形貌良好，粗糙度(Rz)小于1.8μm。