风电机组无功功率控制和频率调节建模与仿真研究

风电机组并入电网时,难免会导致电网运行的一些故障,其中的两种可能故障情形就是无功功率控制和频率调节。本文根据《大型风电场并网设计技术规范》中关于风电机组无功功率控制和频率调节的规定,利用Matlab/simulink来模拟风电机组并网时可能遇到的故障电压,分别模拟了风电机组满足功率因数在一定范围内动态可调和频率发生变化时的情形。仿真结果表明本文所设计的仿真系统能达到系统要求。     

型腔体组件装配尺寸检测技术分析与运用

为解决型腔体组件装配尺寸的检测问题,以某枪型的型腔体组件为例,分析该型腔体组件的结构特点,设计组合型检测装置,实现准确检测目的.归纳总结了型腔体组件装配尺寸检测技术运用过程中检测装置的设计要领,采用设计与被测型腔体组件相匹配的组合型检测装置,有效解决了型腔体组件装配尺寸检测过程中的定位困难、操作繁琐、检测准确性差等问题.该检测技术对确保型腔体组件装配尺寸的检测稳定性、检测可操作性、检测准确性等方面具有现实的指导意义.     

A型地铁空调系统及客室内流场数值分析

为给目前国内A型地铁车辆的舒适度设计提供理论参考,针对地铁车辆静压风道结构特点,基于k-ε两方程湍流模型和SIMPLE算法,建立包含空调送风风道和客室的三维计算模型.对计算模型的空气流动和传热状况进行CFD数值计算.计算过程综合考虑车体壁面传热和人体散热等多种传热.分析计算结果得到客室内温度场和速度场的分布规律,并对空调通风设计方案进行量化评估.计算结果表明:客室内人体头部区域温度场分布均匀,平均温度为26.6℃,最大温差为6℃;车厢内有较理想的气流组织形式,速度分布范围为0.50~0.79 m/s,而且客室端部和中部区域人体头部周围速度较大.将计算结果与欧洲EN 14750-1标准进行对比分析,认为乘客的舒适性较好.     

有挡板悬浮聚合搅拌釜的粘釜规律

在有机玻璃釜中,以冷模方法研究挡板条件对粘釜量及其分布的影响。发现挡板系数在0.1相似文献   

面向聚类的平面反射数据扰动方法

面向聚类的数据隐藏通常使用数据扰动技术防止敏感信息泄露。针对现有的面向聚类的数据扰动方法隐私保护度低的问题,提出一种基于平面反射的数据扰动方法,将发布对象的全部属性两两配对构成平面上的点,再随机选择一条直线,作每对属性关于直线的对称点,转换后的数据即为发布的数据。实验结果表明,这种方法具有较好的隐私保护度和聚类可用性,且对高维数据有良好的适应性。     

废旧塑料改性再生技术研究现状及进展

废旧塑料是一种可回收利用的资源,通过改性可以提高回收再生塑料的性能。本文介绍了废旧塑料的改性再生技术现状及最新进展,并就主要技术、产品及发展趋势提出了建议。     

2005年日本皂类及油脂化学品进出口情况(待续)

对日本2005年肥皂及相关化学品的进出口情况进行了回顾；对各国油脂化学品及相关产品的进出口状况进行了分述。     

对羟基苯乙酮的合成

参照弗瑞斯(Fries)重排反应合成了对羟基苯乙酮。对催化剂的用量和反应温度进行了研究,同时还进行了元素分析、红外光谱和质谱等鉴别。     

油水乳液分离吸附材料的分离原理、构建方法和分离性能

采用吸附材料进行油水分离是经济且非常有效的方法。吸附材料主要有无机材料、合成高分子材料和天然有机纤维材料等。相比较而言，天然有机纤维材料为可再生生物质资源，来源广泛、生物降解性好，可有效防止二次污染，具有良好的发展潜力，备受关注。本文首先简要介绍了油水乳液稳定性的影响因素，然后综述了油水分离材料的分离原理、构建方法和分离性能等研究进展，并总结了油水乳液分离材料的表征及其分离性能的评价指标。特别地，重点总结了天然有机纤维基吸附材料分离油水乳液的研究进展。最后指出研究智能响应型天然有机纤维基油水乳液分离吸附材料是重要的发展方向。     

不确定度模型下数据流自适应网格密度聚类算法

随着计算机技术及感知技术的发展及应用,各个领域普遍出现不确定性数据流形态的新型数据,吸引了众多研究者的关注.现有的数据流聚类技术普遍忽略不确定性特征,常导致聚类结果的不合理甚至不可用.为数不多的针对不确定性特征的聚类方法片面考察不确定性,且大多基于K-Means算法,具有先天缺陷.针对这一问题展开研究,提出了不确定度模型下数据流自适应网格密度聚类算法(adaptive density-based clustering algorithm over uncertain data stream,ADC-UStream).对于不确定性特征,该算法在存在级和属性级不确定性统一策略下,构建熵不确定度模型进行不确定性度量,综合考察不确定性.采用网格-密度的聚类算法,基于衰减窗口模型设计时态和空间的自适应密度阈值,以适应不确定性数据流的时态性和非均匀分布特征.实验结果表明,不确定模型下的数据流网格密度自适应聚类算法ADC-UStream在聚类结果质量和聚类效率方面都具有较好的性能.