深基坑沉降自动化监测系统的研究与应用

本文针对传统人工沉降监测的劣势,以监测原理到工程项目实践等方面为切入点,对沉降自动化监测系统与人工监测效果进行对比分析,论证了该系统在深基坑监测过程中的应用价值。     

第五类ATM适配层(AAL_5)规范

本文结合国际电联(ITU)电信标准部(TSS)第XⅢ研究组于1993年7月以加速程序通过的新建议,即I.363建议的第六节“第五类AAL框架”,介绍了B-ISDN中一种新的ATM适配层规范——AAL5。文中重点介绍了AAL5的功能模型、连接方式、运行程序以及其中业务特定会聚子层(SSCS)、公共部分会聚子层(CPCS)和拆装子层(SAR)的功能和工作模式等。最后给出了AAL5适用于帧中继业分和B-ISDN信令消息适配的应用举例。     

线阵CCD测速系统的设计

介绍了线阵ＣＣＤ在速度测量上的一种应用，不仅在硬件上作了详细阐述，在软件上也提供了一种可行的方法。     

环己酮氨肟化工艺中钛硅分子筛流失问题的研究

在TS-1分子筛催化环己酮氨肟化制备环己酮肟工艺试验中研究了催化剂流失的原因和抑制催化剂流失的方法。结果表明，催化剂流失是由催化剂的骨架硅溶解引起的，硅的流失量为50～60μg／g；通过向反应体系中连续添加助剂能有效抑制骨架硅的溶解流失，提高催化剂寿命，且不会对新工艺产生不良影响。     

油气管道的腐蚀监测、检测及安全评估

本文介绍了几种适用于油气管道的监测技术和检测技术，强调了管道安全评估对管道安全运行的重要性，并结合江苏油田的实际状况，提出了进一步开展管道腐蚀监测、检测及安全评估的建议。     

增强RSVP-TE协议下的可信连接建立方法

针对可信网络中亟需解决的可信连接建立方法展开研究,以增强型RSVP-TE可信连接控制协议为基础,结合可信度量、基于CPK的协议安全认证及可信路由等技术,提出了一种具备节点可信度、带宽和优先级保障的可信连接建立方法,最终为数据在网络中的传送提供高安全可信的信息传输服务。仿真实验结果表明,该方法能够灵敏准确地反映节点状态变化和恶意攻击,能够有效地保证网络连接的安全可信性,具有良好的动态响应和抗攻击能力。     

提升风电消纳区间的鲁棒机组组合

基于日前风电功率点预测的传统调度方法没有充分地考虑风电不确定性,难以有效挖掘电热联合系统的风电消纳能力。该文提出提升风电消纳区间的鲁棒机组组合优化方法。基于可用风电功率区间,构建有效的风电功率允许出力区间。基于仿射策略,考虑供热机组电热耦合等约束,建立鲁棒机组组合模型,优化风电消纳区间,对于风电消纳区间内任意可能的风电波动,该模型均能保障调度策略的可行性。所建模型可转换为混合整数线性规划进行求解。最后,在修改的IEEE 39节点系统上进行测试,并与传统调度方法对比,验证了所提方法的有效性。     

考虑间歇性DG与负荷响应的多时段主动配电网孤岛划分

随着分布式电源(distributed generation,DG)渗透率在主动配电网(active distribution network,ADN)中不断增加,配电网运行规划难度也不断提高。尤其是故障时配电网形成孤岛运行后,DG出力与负荷需求分配不均,供电效率下降的情况居多。该文针对以上问题对主动配电网故障后孤岛运行展开研究,考虑DG的间歇性出力对其建立概率模型,同时对需求侧负荷进行时序性建模,提出一种基于多时段DG-负荷有功功率平衡的孤岛划分方法。在DG出力不足的情况下,根据负荷优先级和可控度采用遗传算法进行最优切负荷,精准切除优先级低的负荷,保证多负荷、重要负荷供电。最后通过PGE 69配电网算例验证所提方法的有效性和可行性,结果显示,该方法能在一定程度上有效增加孤岛供电范围。     

含潮流能/风/蓄/柴的孤岛微网容量优化配置

潮流能是海洋能的重要组成部分,针对孤岛微网分布式电源容量配置问题,提出了含潮流能/风/蓄/柴的孤岛微网容量优化配置模型。该模型综合考虑了初始投资费用、运行与维护费用、更换费用以及燃料成本,并采用粒子群优化算法对模型进行求解。分析比较了潮流能/风/蓄、风/蓄/柴、潮流能/蓄/柴和潮流能/风/蓄/柴四种容量配置方案,结果表明所提方案能有效降低微网总成本。此外,还对供电可靠率对孤岛微网年投资运行总成本的影响进行了灵敏度分析。     

长江上游水库入库流量的中长期预报EI北大核心CSCD

为分析数理统计模型与机器学习模型在中长期径流预报中的特点与适用性,挑选逐步回归与随机森林两种方法构建入库流量中长期预报模型,以气象因子的物理机制为基础,结合单相关系数及随机森林重要性分析识别关键气象因子并输入模型。利用长江上游乌东德、瀑布沟两个水库1959—1998年的入库流量训练了模型,并且预测了两个水库1999—2014年的入库流量。结果表明:两种模型的训练效果良好,稳定性强,随机森林的预测结果比逐步回归的精度高,但精度的差距较小;随机森林能减少预测因子值的异常变化带来的拟合误差,但过拟合问题更为明显。