基于渐进式分解架构的风电时间序列预测

准确预测风电机组各项指标对准确管控机组和调控电网的供需有着重要意义. 预测指标任务可抽象为风电时间序列预测任务. 目前时间序列预测模型主要采用深度学习模型, 但是风电时间序列具有较强的波动性和随机性, 导致绝大部分模型不能较好挖掘风电时间序列的复杂演化特性. 为解决上述问题, 提出了一种基于渐进式分解架构的风电时间序列预测方法, 该方法首先应用神经网络池化分解方法将复杂的依赖关系简化并应用注意力机制学习长期趋势, 然后运用多变量融合捕捉模块增强了网络整体的多变量关联挖掘能力, 最后, 融合趋势项和周期项对风电时间序列做出准确的预测. 实验结果表明, 该方法在风电时间序列的多步预测中均方误差相比基线模型至高可提升24%, 在多尺度预测长度下表现出预测性能稳定提升的同时, 计算效率显著优于同类模型.     

Ultra-thin Body Buried In0.35Ga0.65As Channel MOSFETs with Extremely Low Off-current on Si Substrates

In this paper, we investigated the electrical properties of the Metal-oxide-semiconductor gate stack of Ti/Al2O3/InP under different annealing conditions. A min...     

模糊综合评判法在变电站工程质量评定中的应用

以模糊数学中的综合评判方法,探讨变电站工程质量评价体系;介绍了模糊综合评判方法在工程项目质量评判中的应用.     

铜合金六通接头体热挤压刚粘塑性有限元模拟

本文利用刚粘塑性有限元法,对六通接头的热挤压成形进行了热力耦合的数值模拟,获得了热挤压成形的载荷和行程的关系曲线,应力、应变和温度的分布信息.模拟结果表明,在工件挤压温度为730℃和模具预热温度为400℃时,挤压速度范围是70mm/s～80mm/s.这一模拟结果对后期的工艺制定和模具设计提供了参考.     

Lifetime maximization routing with network coding in wireless multihop networks

In this paper, we consider the lifetime maximization routing with network coding in wireless mul- tihop networks. We first show that lifetime maximization with network coding is different from pure routing, throughput maximization with network coding and energy minimization with network coding. Then we formulate lifetime maximization problems in three different cases of (i) no network coding, (ii) two-way network coding, and (iii) overhearing network coding. To solve these problems, we use flow augmenting routing (FA) for the first case, and then extend the FA with network coding (FANC) by using energy minimized one-hop network coding. After that, we investigate the influence of parameters of FANC, evaluate the performance of FANC with two-way and overhearing network coding schemes and compare it with that without network coding under two different power control models, namely, protocol and physical ones. The results show that the lifetime can be improved significantly by using network coding, and the performance gain of network coding decreases with the increase of flow asymmetry and the power control ability.     

氨浸工艺从废旧锂电池中选择性回收有价金属

研究了碳酸氢铵-还原剂体系选择性浸出废旧三元锂电池中锂、镍、钴的过程。考察了浸出温度、碳酸氢铵浓度、还原剂的种类和浓度、固液比及浸出时间等对有价金属浸出率的影响,并通过XRD、SEM-EDS和FT-IR等表征方法对选择性浸出机理进行了初步探明。结果表明：在浸出温度80 ℃、浸出时间2.5 h、碳酸氢铵浓度2.5 mol/L、固液比50 g/L、还原剂亚硫酸钠浓度0.6 mol/L的条件下,锂、镍、钴的浸出率分别为96.86%、96.36%、93.43%,而锰几乎不被浸出。碳酸氢铵-亚硫酸钠还原浸出体系可以实现从废旧三元锂电池材料中高效、选择性回收锂、镍和钴。     

汽车转向拉杆断裂失效分析

某车辆在一次轮侧碰撞事故中,其转向拉杆在与梯形臂连接的螺纹处发生断裂。通过宏观检查、化学成分分析、显微组织分析、断口扫描电镜分析以及建立其力学模型进行稳定计算并综合分析后认为,该拉杆具有早期缺陷。很大程度上降低了其安全系数。在有缺陷的情况下,横拉杆的稳定极限载荷为24．41kN,承载能力较其正常稳定极限载荷50．23kN下降了51．4％。该转向拉杆在此次事故中受到冲击载荷,在横截面积最小处即连接螺纹处发生失稳,最终断裂失效。     

换流器故障在线监测电气量及其诊断系统

利用故障信号能量变化率量化换流器各类故障的电气特征,表征换流器故障信号相对于正常状态的变化情况。根据各电气量变化情况的不同,选择出能有效定位和诊断换流器各类故障的在线监测电气量。将各在线监测电气量的能量变化率与零进行比较,得到换流器不同故障情况下,各在线监测电气量逻辑编码值。利用编码值的不同,再结合统计学知识,提出换流器故障在线监测诊断系统。仿真结果表明,该系统能准确有效地定位和诊断出换流器各类故障,且不受系统运行方式和故障过渡电阻的影响。     

一种改进的CVCF逆变器直接重复控制策略

提出了一种改进型恒压恒频(CVCF)逆变器直接重复控制策略,通过电压微分内环反馈控制有效消除了逆变器固有的高谐振峰,使逆变器稳定性和开环动态特性得以极大的提高,不仅简化了重复控制器的设计,也可获得高品质的输出电压。将该控制策略用于10 kVA三相EPS逆变器中,获得了非线性负载下输出电压总谐波含量低(THD≈1.5%),误差收敛速度快(两个基波周期)的结果。实验证明了理论分析的正确性和控制策略的简单、实用性。     

变压器绕组电容量异常变化实例分析

对变压器绕组电容量异常变化的实例进行了分析。