浅析导水机构安装间隙过大对一次调频的影响

根据春堂坝水电站机组及调速器工作原理以及华中电网对一次调频性能的技术要求,针对本电站并网一次调频试验过程中出现的不合格现象,总结了相应的经验及应对措施,供同类型电站参考。     

DB2性能优化策略

数据库的优化对提高系统的性能起到了绝对性的作用,从数据库建立（表空间、缓冲池）、性能参数配置（日志空间、排序堆、SQL堆等）、应用优化（SQL优化、索引等、统计信息）这几个方面做了细致分析。文中提到的优化方案都是经过了实际项目的验证。     

选择稀疏矩阵乘法最优存储格式的研究

稀疏矩阵向量乘法(sparse matrix vector multiplication,SpMV)是科学和工程领域中重要的核心子程序之一,也是稀疏基本线性代数子程序(basic linear algebra subprograms,BLAS)库的重要函数.目前很多SpMV的优化工作在不同程度上获得了性能提升,但大多数优化工作针对特定存储格式或一类具有特定特征的稀疏矩阵缺乏通用性.因此高性能的SpMV实现并没有广泛地应用于实际应用和数值解法器中.另外,稀疏矩阵具有众多存储格式,不同存储格式的SpMV存在较大性能差异.根据以上现象,提出一个SpMV的自动调优器(SpMV auto-tuner,SMAT).对于一个给定的稀疏矩阵,SMAT结合矩阵特征选择并返回其最优的存储格式.应用程序通过调用SMAT来得到合适的存储格式,从而获得性能提升,同时随着SMAT中存储格式的扩展,更多的SpMV优化工作可以将性能优势在实际应用中发挥作用.使用佛罗里达大学的2 366个稀疏矩阵作为测试集,在Intel上SMAT分别获得9.11GFLOPS(单精度)和2.44GFLOPS(双精度)的最高浮点性能,在AMD平台上获得了3.36GFLOPS(单精度)和1.52GFLOPS(双精度)的最高浮点性能.相比Intel的核心数学函数库(math kernel library,MKL)数学库,SMAT平均获得1.4~1.5倍的性能提升.     

基于小波变换的电力系统短路故障定位研究

输配电网承担着用户的供电任务,对供电可靠性的影响巨大,因此,当输配电网发生短路故障时,准确快速地进行故障定位显得至关重要.采用基于小波变换的双端行波分析方法进行故障点测距,利用Daubechies小波对发生故障时的暂态直流信号进行分解,并对双端提取到的故障点向两端产生的电压、电流行波信息进行5层小波变换分析.通过MATLAB/SIMULINK建立仿真模型,利用阈值触发法提取突变点时间,计算出故障距离,仿真所得到的故障信息与所设定的故障类别基本一致,表明本文采用的方法可以达到精确快速定位故障的目的 .     

交流干扰下管道最佳保护准则探究

为了探究交流干扰下抑制管道发生腐蚀的最佳保护准则,通过试验确定交流干扰下达到最佳保护状态时的阴极保护电位,首先验证经典的-0.85 V[vs饱和硫酸铜参比电极(CSE)]阴极保护电位准则和负向偏移100mV阴极保护准则在交流干扰下是否还具有良好的保护效果;接着探究阴极保护电位对保护效果的影响,确定保护效果较好时保护电位的范围.在此基础上,再结合保护程度和保护效率2个评价指标全面分析,找出最佳保护状态下的阴极保护电位取值.结果表明:存在交流干扰时,经典的-0.85 V(vs CSE)阴极保护电位准则和负向偏移100 mV阴极保护准则已经失效;在-1.20 V(vs CSE)以内,阴极保护电位负向升高,对交流干扰下的腐蚀抑制作用会增强;综合腐蚀速率、保护程度和保护效率3个因素,得到交流电流密度在50 A/m2以内时,建议采用-1.00 V(vs CSE)的保护电位;交流电流密度大于50A/m2时,建议采用-1.10 V(vs CSE)的保护电位.     

基于机器学习的无人船目标识别系统研究

针对无人船装置在复杂视域环境下的目标识别准确率低、运算率高等不足,提出了采用OpenCV视觉处理框架,建立基于机器学习的无人船目标识别系统。利用HAAR级联分类器训练算法建立了目标物的机器学习库,通过多组训练目标物对比实验,分析出最大识别率和最小虚警率的关系,及正负样本尺寸和比例对训练时间和精确度的影响,得出参数值的最适设定范围。还通过水面的镜面效应,采用相位相关性法水岸线识别算法,准确地识别出水岸线,提高了水中目标物的识别效率。     

高压压气机转子叶片断裂分析

对断裂叶片进行材质和断口等综合分析，确认高压压气机Ⅰ、Ⅱ级叶片断裂的特征和失效模式，明确叶片断裂失效与材料的力学性能等冶金因素无关。结果显示:高压压气机Ⅰ级叶片断裂为疲劳断裂，为首断件和肇事件；Ⅱ级叶盘所有叶片均为大应力作用下的疲劳断裂，为受害件。Ⅰ级叶盘叶片断裂与承受较大的共振应力有关，属于结构设计问题。进一步的分析表明，压气机Ⅰ级叶盘叶片叶型厚度超差，使得K=3激起的一阶弯曲共振转速更靠近慢车转速区域。疲劳断裂叶片在裂纹萌生处存在明显的横向加工痕迹，降低了疲劳性能。叶片表面较明显的加工损伤对Ⅰ级转子叶片断裂起到一定的促进作用。     

个性化时空数据隐私保护

智能移动终端的普及导致收集的时空数据中个人位置隐私、签到数据隐私、轨迹隐私等敏感信息容易泄露,且当前研究分别针对上述隐私泄露单独提出保护技术,而没有面向用户给出防止上述隐私泄露的个性化时空数据隐私保护方法。针对这个问题,提出一种面向时空数据的个性化隐私保护模型（p,q,ε）-匿名和基于该模型的个性化时空数据隐私保护（PPP_ST）算法,从而对用户个性化设置的隐私数据（位置隐私、签到数据隐私和轨迹隐私）加以保护。设计了启发式规则对时空数据进行泛化处理,保证了发布数据的可用性并实现了时空数据的高可用性。对比实验中PPP_ST算法的数据可用率比个性化信息数据K-匿名（IDU-K）和个性化Clique Cloak（PCC）算法分别平均高约4.66%和15.45%。同时,设计了泛化位置搜索技术来提高算法的执行效率。基于真实时空数据进行实验测试和分析,实验结果表明PPP_ST算法能有效地保护个性化时空数据隐私。     

液化石油气活性炭脱硫机理及研究进展

综述了液化石油气干法脱硫剂有关活性炭吸附剂的脱硫机理、脱硫路径及脱硫过程动力学的研究,从微孔吸附、含氮官能团催化氧化脱硫、金属催化氧化脱硫、水蒸气催化脱硫等方面对脱硫路径进行了详细讨论,最重要的步骤包括:1微孔吸附H_2S,使单质硫沉积在微孔中;2含N官能团在活性炭孔道内高度分散,形成催化活性中心;3金属离子负载到活性炭表面,与H_2S反应将金属离子还原成单质或低价态离子;4一定的湿度能使活性炭表面形成水膜,促使H_2S解离。分析了干法脱硫中活性炭基脱硫剂的脱硫机理及水膜在脱硫过程中的作用,归纳总结了提高脱硫效率的途径。对活性炭脱硫机理和脱硫过程的动力学进行了讨论,列举其速率表达式,表明反应活化能与硫的沉积量有关。     

钢铁企业蒸汽管网压力预测

为解决钢铁企业中蒸汽管网压力变化无规律很难对蒸汽系统进行实时有效调度的问题,提出一种基于小波变换-贝叶斯神经网络预测方法。首先利用小波变换对原始数据进行降噪处理,以降低数据中的误差干扰;然后利用贝叶斯正则化算法结合BP神经网络,在训练优化过程中降低网络结构的复杂性,避免网络过拟合,提高了网络的泛化能力同时改善了预测效果。实验结果表明:基于小波变换-贝叶斯神经网络预测方法的钢铁生产蒸汽管网压力的预测精度高、性能好,具有良好的实用性,可提高企业蒸汽管网的运行管理水平,为蒸汽的合理调度提供了科学的理论依据。