电子政务在吉林省机构编制工作中的实践与应用

电子政务在当今政府的行政工作中占据着举足轻重的地位,自2009年吉林省编办独立设置后,一直把电子政务建设工作作为创新机构编制管理的重要载体来抓,本文从吉林省编办开办"网上办事大厅"着手,设计及研发了"省直部门机构编制业务管理系统",进一步探索了电子政务在吉林省编办的实践应用。     

基于粗糙集的光电装备延伸保修策略评估研究

光电装备延伸保修策略选择中最重要工作就是评估待选择的策略;为选出最合适策略,提高决策的科学性和合理性,克服不同指标之间的属性不一致性和以往指标确定主观性过大的问题,提出基于粗糙集和模糊集理论的综合评估模型;根据粗糙集理论和经验,采用属性指标重要度计算属性评估指标权重;与专家模糊指标评估矩阵相结合,得到最终综合评估值,选定最优策略;通过具体实例应用分析,验证方法的合理性和可行性。     

非接触式刚体(道轨)位移测试系统

一、引言 高速列车在弯道处对轨道的作用力是巨大的,可能使道轨在三维方向上均会发生位移,从而导致安全事故的发生.目前的铁道形变检测手段主要是人工方式,但是人工测量方式不能实现实时监控,基于对道轨三维位移量的智能测量,我们设计了本系统,可精确非接触测量道轨在三维方向上的位移量.     

基于Bagging的多模型钢水温度预报

针对LF(Ladel Furnace)冶炼特点及现有钢水温度预报方法存在的不足,提出一种基于Bagging的多模型预报方法.该方法利用Bagging思想,有效地将智能方法与机理方法相结合,在提高智能方法预报精度的同时使得机理模型与智能模型的优势得到互补,克服了单纯机理模型参数获得不够准确以及单纯智能模型缺乏工艺指导的不足.另外,该方法还对Bootstrap采样后的子训练数据集进行了主成分分析(PCA),有效地克服了集成算法固有的子学习机精度与数据集多样性不能兼顾的问题.

     

基于TDCS9200的循环流化床锅炉控制系统设计与开发

针对循环流化床锅炉的工艺特点和控制需求,开发了基于TDCS9200-DCS系统的循环流化床锅炉控制系统。该文详细介绍了该控制系统的技术方案和系统特点。该系统实现了锅炉的自动控制,试运行结果表明,达到了规定的设计性能指标并能满足工艺要求。     

源-荷应用场景下储热式电锅炉投资经济性分析

储热式电锅炉是一种电-热转换设备,可应用在电力系统的源、荷两侧,提升系统灵活性。为分析储热式电锅炉投资经济性,首先,基于储热式电锅炉在源-荷场景下运行模式的差异,构建不同场景下储热式电锅炉运行约束模型,分析不同模式下投资主体经济效益和社会综合效益构成;其次,基于时序生产模拟,以年度经济效益最大为目标,建立储热式电锅炉投资主体经济效益优化模型;最后,基于净现值法分析评估储热式电采暖投资主体的投资经济性,并以“三北”地区某省级电网开展实例分析,依据东北电力辅助服务市场运营规则测算,结果表明：不同应用模式均具有明显社会综合效益,热电厂投资模式的盈利能力最强,风电场投资模式和荷侧独立主体投资模式经济上不可持续,需要调整相应的市场运营策略。     

考虑综合需求响应的综合能源系统多能协同优化调度

在能源互联网迅速发展的背景下,综合能源系统多能耦合互补特性为需求侧参与系统调度提供了更大的优化空间,如何建立切实有效的多能源、多类型需求响应模型对提升系统运行性能具有重要意义。为此,建立了考虑激励型、替代型和基于实时定价机制的价格型多能源、多类型需求响应精细化模型,在此基础上,以电、气、热、冷多能耦合园区系统为研究对象,考虑系统运行、需求响应、用户用能满意度等约束条件,提出了考虑综合需求响应的综合能源系统多能协同优化调度策略。算例分析结果表明所提优化策略能够充分挖掘需求侧资源的调节潜力,在促进能源供需平衡的同时实现了系统多能协同互补与经济运行。     

基于同步相量轨迹拟合的电力系统次同步/超同步振荡的实时参数辨识EI北大核心CSCD

基于同步相量数据的次同步振荡参数辨识可有效监测次同步振荡的动态过程。该文提出一种基于同步相量轨迹拟合的电力系统次同步/超同步振荡的实时参数辨识方法。通过求解超定非线性的同步相量轨迹拟合方程组,能准确得到频移基波、次同步和超同步分量的频率、幅值和相位。该方法利用各分量对应的同步相量正负频率部分耦合而成的椭圆轨迹特性,仅依据100ms的同步相量数据序列即可进行高实时性的参数辨识。所提算法相比现有算法的优势在于,一方面可辨识与次同步分量耦合的超同步分量参数;另一方面超短数据窗大幅提升了算法实时性,并克服了频谱分析法的频率分辨率受限问题。模拟同步相量测量终端(phasor measurement unit,PMU)数据和实际仿真数据的对比分析结果表明,所提方法可准确获取基波和次同步/超同步振荡参数,并有效实现次同步振荡的动态实时监测。     

用户低压故障导致10 kV柱上断路器跳闸解决方案的研究

针对用户低压侧故障导致柱上断路器跳闸且变电站出线断路器未跳闸的情况,对某供电公司近两年的17次真实故障进行总结,发现大部分故障存在保护不完全配合的问题。柱上断路器起到承上启下的作用,承上需要跟变电站出线保护配合,启下需要跟用户高压侧保护配合。通过分析柱上断路器的各种继电保护配置,发现每种配置均存在一定的缺陷。为此,提出一种全新的柱上断路器保护配置方案,同时对用户高低压侧保护进行相应的设置。在新的保护配置方案下,变电站出线、柱上断路器、用户高低压侧保护均满足上下级配合关系,不会发生越级跳闸现象,有效提高了供电可靠性。     

ALO优化下1DCNN-BiLSTM-Attention锂电池SOH预测

锂电池因具有质量轻、寿命长、功率承受力高、自放电率低等优点,在绿色能源汽车制造、航空航天等领域得到了广泛应用。为了进一步提高锂电池健康状态(SOH)的预测精度,提出了一种基于一维卷积神经网络(1DCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的锂电池SOH预测方法。1DCNN用于提取老化特征,BiLSTM用于特征分析。利用1DCNN参数少、抑制过拟合性能高的优点,并结合BiLSTM能充分考虑样本之间的关联性及有效结合数据过去和未来的状态等优势,模型能够在实现高预测精度的基础上兼具高计算速度。通过引入蚁狮优化算法(ALO)对模型的超参数进行优化,在减少耗时的基础上有效避免了人工调参的不确定性。同时引入注意力机制,通过对输入数据赋予不同权重,提高神经网络对重要信息的捕捉能力。以NASA锂电池数据集的电池参数为依据进行验证,结果表明该模型在B0005、B0006、B0007 3种锂电池单体上估计SOH的MAE均值为0.0064,相对于1DCNN-LSTM(0.0111)、CNN-LSTM&GRU(0.0197)模型分别降低了42.34%、67.51%,且在各方面评价指标上均优于其消融模...