基于有限元分析的开关柜温度场研究与优化

12 kV大电流开关柜广泛用于配电网中,一般采取强迫对流的方式进行散热。文中基于有限元仿真技术和温升试验研究了开关柜在强迫对流条件下的散热过程,分析了开关柜的散热能力。通过对开关柜三维建模、热源计算和边界条件设立仿真模型,分析了开关柜温升和气流场分布情况,在降低成本和改善散热通道的基础上对开关柜进行了散热优化设计,并通过温升试验进行验证。研究结果表明:将电缆室横流风机鼓风换为等风量的轴流风机鼓风后,通过优化散热通道,开关柜温升符合国标温升要求,降低了开关柜的成本。     

CF4/CO2混合气体工频击穿特性的试验研究

SF₆是目前电气设备中广泛使用的气体绝缘介质,但其产生的温室效应对环境影响极大,因此,研究能替代SF₆的环保型气体绝缘介质具有重要的意义。CF₄是一种具有低温室效应指数（global warming potential, GWP）和低液化温度的强电负性气体。通过工频击穿试验,研究了CF₄/CO₂混合气体的工频击穿特性,并对其协同效应和GWP值进行分析。结果表明：CF₄混合比为50%的CF₄/CO₂混合气体的绝缘强度能达到纯CF₄的90%左右,同时GWP值低,具有用于气体绝缘的潜力;CF₄/CO₂混合气体的协同效应值在0.12~0.38,表现出明显的协同效应。     

矩阵变换器输入功率因数可调时的换流控制策略

矩阵变换器的电压型两步换流策略具有换流过程快,开关损耗小,不受运行工况影响,控制系统结构简单等优点。针对该方法在输入电压换区间时易发生短路的现象,一些文献提出了一种带有过渡区间的电压型两步换流策略,较好地解决了矩阵变换器在较大功率输出条件下的换流问题,但是该方法只适用于输入功率因数为1附近的情况,当输入功率因数变化较大时,系统仍会发生短路问题。为此,本文在具体分析换流过程的基础上,提出了适用于输入功率因数可调时的换流方法,在过渡区间内通过判断电压的相对大小,使用换序法将大压差电压调整至调制顺序的中间,避免了换流时可能出现的短路现象,进一步完善电压型两步换流策略。最后,仿真和实验结果表明本文所提出的改进策略是正确可行的。     

基于DSP的同步电动机转子位置检测和定位

准确、可靠的转子位置检测装置是磁场定向控制同步电动机系统运行的必要条件。本文根据转子位置检测的基本原理，采用绝对式光电编码转子位置检测法设计了一套基于DSP的检测程序及转子位置检测电路，从而为磁场定向控制奠定了基础。     

基于DSP的三相交-交变频器控制系统

研究了基于DSP的三相交 -交变频控制系统 ,并设计了相应的零电流检测电路 ,同步信号检测电路和I/O扩展电路。实验结果表明该方案是可行、正确的     

基于DSP的三相交一交变频器控制系统

研究了基于DSP的三相交一交变频控制系统，并设计了相应的零电流检测电路，同步信号检测电路和I／O扩展电路。实验结果表明该方案是可行、正确的。     

基于DSP的同步电动机数字式励磁调节器

利用DSP(DigitalSignalProcessor)实现了同步电动机转子励磁电流的数字控制。通过对PI调节器输出与整流器控制角关系的线性化处理 ,简化了控制程序。使励磁电流能较快地跟踪给定 ,从而为同步电机的矢量控制奠定了基础     

矩阵变换器电压型两步换流策略及实现

针对电压型换流策略在输入线电压过零区域,由于测量不准确会导致短路,本文提出了基于临界区域的两步换流策略。通过在临界区域中定义新的P、M、N状态和PM、MN、NP暂态以及调整临界区域中每个调制周期的零矢量和双向功率开关状态换流次序,可以避免输入相电压在临界区域因判断不准确而出现的短路现象,且输出电压波形和输入电流波形不受影响。并据此研制了一台5kW矩阵变换器原理样机,采用FPGA实现了电压区间检测和换流控制逻辑,并详细给出了FPGA的换流控制时序。实验结果表明,该方法不需要精确的测量电路即可实现矩阵变换器安全、可靠的两步换流。     

一种可支持多种多媒体业务的基于IMS的IPTV架构

IP多媒体子系统用于实现端到端的IP多媒体通信,具有接入无关性、对各种接入技术广适性的特点,因此,下一代网络采用IP多媒体子系统作为核心架构.提出一个基于IP多媒体子系统的IP电视架构,在IP多媒体子系统核心模块的基础上,以一组互相独立的基于会话初始化协议的功能模块构成应用服务器,并设计了能够支持和提供不同IM S业务的客户端与内容提供商端,使该IPTV框架可以在下一代网络上支持基于IP多媒体子系统的包括IPTV业务在内的多种多媒体业务.     

Correlated Differential Privacy of Multiparty Data Release in Machine Learning

Differential privacy(DP)is widely employed for the private data release in the single-party scenario.Data utility could be degraded with noise generated by ubiquitous data correlation,and it is often addressed by sensitivity reduction with correlation analysis.However,increasing multiparty data release applications present new challenges for existing methods.In this paper,we propose a novel correlated differential privacy of the multiparty data release(MP-CRDP).It effectively reduces the merged dataset's dimensionality and correlated sensitivity in two steps to optimize the utility.We also propose a multiparty correlation analysis technique.Based on the prior knowledge of multiparty data,a more reasonable and rigorous standard is designed to measure the correlated degree,reducing correlated sensitivity,and thus improve the data utility.Moreover,by adding noise to the weights of machine learning algorithms and query noise to the release data,MP-CRDP provides the release technology for both low-noise private data and private machine learning algorithms.Comprehensive experiments demonstrate the effectiveness and practicability of the proposed method on the utilized Adult and Breast Cancer datasets.