定频房间空调器APF的不确定度评定方法研究

新版房间空调器的能效标准GB 21455-2019《房间空气调节器能效限定值及能效等级》中将定频热泵型房间空调器能效等级评价指标调整为全年能源消耗效率APF值,为了提高检测质量,评定APF的不确定度显得尤为重要.通过空气焓值法对空调器性能进行测试,对APF的计算、测量以及不确定度的评估等进行了分析,得到APF的相对扩展不确定度为1.96％,其中额定制冷量引入的不确定度分量最大,占比达75.11％.以额定制冷工况为例,对额定制冷量影响较大的测量参数为室内侧进风湿球温度和室内侧出风湿球温度,不确定度分量占比分别达51.99％和36.42％.     

壁挂式空调器电辅热噪声改善与研究

壁挂式空调器通常加装PTC电辅热对低温制热进行补偿,以提升制热效果和速度;但在低温、低转速情况下,开启电辅热,室内机经常出现异常噪声,影响用户使用和体验.基于CFD数值仿真和实验验证,对电辅热不同形式、不同加装位置进行验证和分析,确定电辅热形状、位置对风量、噪声、凝露等方面影响,通过优化电辅热布局,有效降低因开电辅热引起的宽频均值频率,同时明显风量提升,改善音质,对后续电辅热位置的设计具有指导意义.     

基于压缩感知理论和二阶微分法的贯通式同相AT牵引供电系统牵引网输电线路单端保护方法

贯通式同相牵引供电系统能彻底解决电分相及负序问题,是目前高速铁路研究的重要方向.压缩感知技术在突破奈奎斯特采样定理对采样个数要求的同时能增强信号时聚性,并对故障暂态信号进行降噪.二阶微分法可以放大故障特征,解决高阻接地故障时故障分量过小而导致保护拒动的问题.提出用压缩感知技术对故障电流的线模信号进行压缩重构,再由二阶微分法处理压缩感知重构出的故障电流线模信号得到其首波头的幅值,将该幅值与预设阈值比较进而判断出故障位置的保护方法.利用PSCAD/EMTDC平台搭建贯通式同相AT牵引供电系统模型,通过改变故障位置、故障初始角及过渡电阻进行仿真实验,实验结果验证了该保护方法的有效性.     

关于高压电气设备带电检测信息化管理的研究

随着电力系统的发展,对发电、输电、供电和用电的可靠性要求越来越高,高压电气设备状态检测也尤显重要.建立了一种智慧仪器仪表在线检测智能运检平台,制定统一的数据传输规范,实现检测数据终端分析、检测结果线上管理,全面提升电力设备带电检测试验工作水平,支撑泛在电力物联网重要战略部署.     

多元羧酸与指甲醌染料交联染棉的结构及性能

为了提高天然染料对棉纤维的染色固色性能,以聚马来酸（PMA）和柠檬酸（CA）为交联剂应用于天然染料指甲醌对棉织物的交联染色。采用FTIR、SEM和XRD分析了染色前后棉织物的表面形态及结构,探讨了酯交联对棉织物性能的影响以及多元羧酸复配交联染色机理。结果表明,染色前后棉织物表面差别不大,各纤维间不粘连;直接染色后的棉纤维表面变化不明显,仅有少量染料附着,而交联染色后的棉纤维表面负载较多的染料导致其粗糙度增加,酯化反应主要发生在纤维的非晶态区。与直接染色棉织物相比,交联染色棉织物的染色深度（K/S）和上染率分别提高了88%和38%;染品的绿光、黄光增加,颜色饱和度提高;摩擦色牢度提高了1~2级;耐洗色牢度提高了1~2级;交联染色后棉织物的折皱回复角（WRA）提高了约60%,UPF值达到了50+,具有优异的抗紫外性能。     

基于SARIMA SVM混合时序的吊弦故障强度预测方法

针对高速铁路接触网设备故障强度预测问题,以吊弦为例提出一种基于季节性自回归移动平均模型(SARI-MA)-支持向量机(SVM)混合时序的吊弦故障强度预测方法.采用SARIMA对吊弦故障时间序列进行线性建模,并利用SVM对SARIMA预测残差进行非线性建模,实现组合预测.结果 表明,混合时序对故障强度的预测精度好于单一预测模型,为吊弦及其他接触网设备故障强度预测提供了一种有效可行的方法.     

核电厂棒电源发电机滑环的更换

秦二厂#2机组棒电源发电机已连续运行近16年,在最近一次解体检修时,测量发现发电机滑环外径接近最小要求尺寸,需对滑环整体进行更换处理.因为滑环和转轴固定方式特殊,且新滑环没有螺纹孔,所以设计出一种专用工具,以安全有效地对滑环实施更换,并提高了新滑环安装的准确性.     

一起800kV耦合电容器介损测试的影响因素及对策分析

特高压现场试验中,耦合电容器的介质损耗因数均在10 k V及以下电压下进行测试的,但设备自身存在Garton效应,某些时候所测的异常数据不能真实反映设备绝缘状态.针对特高压换流站800 kV耦合电容器的介质损耗因数测试数据异常,从设备的结构、使用条件及测试方法等进行了异常原因的详细分析,给出了应对设备Garton效应的现场实施策略及设备运行建议.     

基于LSTM的电力暂态稳定在线评估及预测研究

电网规模的扩大使得电力系统运行状态变得更加复杂,对电网安全稳定运行提出了更高要求。提出了基于深度学习中长短时记忆（long-and-short term memory,LSTM）的电力暂态稳定在线评估模型。该模型通过获取全网各节点电压、电流、功率等电气量,实时计算得到电网失稳可能性评分,并在新英格兰10机39线系统上对该模型进行测试与优化。实验结果表明,该模型能通过实时运算得到电网稳定性的评估及预警,具有准确性高、预警能力强、支持在线监测的特点。     

浅谈贵冶转炉残极加料机无液压控制及应用

转炉残极加料机是贵冶转炉重要辅助设备之一。本文分析了贵溪冶炼厂熔炼车间转炉残极加料机运行过程存在的问题。从设备管理角度出发,分析故障原因并提出改进措施。同时改变现有残极加入的方式,顺应时代趋势,实现自动化、岗位无人化操作并在一定程度上得到应用。