并联电容器不平衡电流保护的改进方法研究

并联电容器不平衡电流保护是通过检测电容器组三相不平衡电流来判断电容器组内部是否发生故障,从而给出报警信号或者跳闸信号使电容器组退出运行.不平衡电流保护不能够识别故障相、不能够对三相平衡故障保护以及在多相同时发生故障时会发生误操作.为了克服这些缺陷,对电容器不平衡电流保护进行了改进方法的研究.分析了中性点接地电容器组内部故障时的内部过电压和相电流变化,并给出了相应计算公式.同时,提出了在检测、判断不平衡电流的同时增加对三相电流变化进行判断的改进方法,该改进方法能够克服不平衡电流保护的缺陷.     

ASP与ADO在Web数据库检索中的应用

结合校园网馆藏书目检索系统的开发,介绍了利用ASP与ADO技术在Internet上发布数据库信息的方法,对其工作原理、ODBC数据源指定、数据库检索的方法与设计等作了较详细的阐述,并分析了这种技术的适用范围。     

超声波微波协同提取青钱柳超微粉多糖及活性研究

应用超声波微波复合法提取青钱柳叶超微粉多糖,试验在不同提取时间、液料比、超声波功率和微波功率等条件下测定多糖的提取率,选出最佳超声波-微波协同提取工艺。超声波微波辅助提取法的最佳工艺为超声功率360 W,微波功率100 W,处理时间20 min,多糖得率高达10.02%。对热水法和超声波微波法提取的多糖进行抗氧化,抗肿瘤和降血糖的活性测定,试验结果显示青钱柳多糖具有很强的抗氧化性,较弱的抗肿瘤活性和很强的α-葡萄糖苷酶抑制能力。超声波微波提取的青钱柳多糖其生物活性显著高于热水法提取的多糖。试验结果表明超声波微波提取法不但效率高,而且可以提高多糖的活性。     

桑黄子实体与桑黄菌丝多糖抗氧化活性研究

桑黄是我国一种非常珍贵的功能性真菌,多糖是其的主要生物活性成分,试验提取桑黄子实体多糖和二种不同生长期的菌丝多糖,对其进行抗氧化试验,以总抗氧化能力、清除DPPH自由基能力、清除羟基自由基能力、对Fe~(2+)螯合能力、超氧阴离子自由基清除能力测定5种方法评价其抗氧化活性,试验结果表明桑黄子实体多糖表现出较强的抗氧化活性,对比桑黄子实体多糖与桑黄菌丝多糖,子实体多糖抗氧化效果显著高于菌丝体多糖,不同生长期的菌丝多糖也呈现出不同的抗氧化性,生长期短的菌丝多糖表现出更强的抗氧化性。试验结果为今后桑黄产业提供重要的理论基础。     

AgNPs协同BNNS增强高导热绝缘无纺布复合薄膜

为了应对高导热绝缘复合材料日益增长的需求,本研究以PET无纺布(NWF)为模板,经过聚多巴胺(PDA)改性和原位还原工艺得到银纳米粒子(AgNPs)修饰的NWF(AgNPs@NWF)。采用循环浸渍吸附-分层组装工艺,通过纳米纤维素的分散作用和界面结合作用将氮化硼纳米片(BNNS)分别吸附到NWF和AgNPs@NWF表面,构建连续的BNNS导热网络骨架(BNNS@NWF)和AgNPs/BNNS协同导热网络骨架(AgNPs/BNNS@NWF)。以BNNS@NWF为表面层,AgNPs/BNNS@NWF为中间层,热压制备了BNNS-AgNPs/BNNS-BNNS三明治结构导热复合薄膜,对复合薄膜进行微观结构表征并测试其导热性能、绝缘性能、力学性能以及实际热管理性能。结果表明：复合薄膜在形成AgNPs/BNNS协同三维导热网络的同时也保证了绝缘性能。在BNNS和AgNPs的质量分数分别为34.8%和3.3%时,复合薄膜的面内导热系数达到7.56 W/(m·K),体积电阻率达到3.54×10¹³Ω·cm,同时具有良好的力学性能,实际应用场景的测试证明该复合薄膜具有良好的热管理...     

基于静力位移及频率的结构损伤识别神经网络方法

模型误差、量测噪声及量测数据不完整等因素是制约结构损伤识别技术应用的主要难点.为此,利用结构部分节点静力位移以及前几阶固有频率构造出神经网络合适的输入参数形式.采用改进动量BP神经网络算法对一五榀桁架结构进行了损伤识别数值模拟研究.识别结果表明,在一定水平噪声及量测数据不完备条件下,网络仍有较好的识别损伤位置及程度能力.     

学术期刊的办刊特色与学术影响力——基于大学人文社科学报的视角

学术期刊的办刊特色与学术影响力是同一问题的两个方面,在逻辑上具有紧密的联系.文章以大学人文社科学报为视角,从期刊特色与学术影响力的内在逻辑关系,形成大学学报办刊特色的主要影响因素等方面展开讨论,并就大学学报特色及其建设、大学学报学术影响力的评价提高等问题从理论、实践两个方面提出了见解和建议.     

基于不同整流装置的电动汽车充电机比较

电动汽车充电站的主要设备之一是充电机,充电机是由整流器、直直变换器等装置组成的电力电子设备,接在城市电网和电动汽车之间会对城市电网产生谐波污染.为了消除和抑制谐波污染.有必要分析各种充电机的谐波大小和变化趋势.本文使用电力系统软件PSCAD,建立了不控整流充电机、十二脉波整流充电机和PWM整流充电机的模型,从接入系统产...     

风电功率GARCH预测模型的应用研究

根据风速变化的特点, 选择了适于描述波动变化特性时间序列的GARCH方法。分析风速小时变化曲线的残差项, 发现其存在着ARCH效应, 满足ARCH的建模条件。采用美国夏威夷岛Lalamilo的风速数据, 建立了ARCH和GARCH风速变化时间序列模型, 预测日的日逐点预测误差的平均值为25.1%。经过与ARIMA算法的比较, 预测的精度有所提高。运用风电机组出力与风速的关系, 转换后得到了所需要的风电机组出力。对集群性不同的时间序列进行了多次数值计算, 发现GARCH模型对波动性序列具有更好的适应性。     

基于统计聚类分析的短期风电功率预测

考虑到短期风电功率预测模型建立时,样本的选取对预测模型的精度有较大影响,提出了运用聚类方法对历史风速数据进行处理,实现了历史数据的自动分类。根据预测日的平均风速和最大风速等特征参数,按照相似度最大的原则,选择合适的类别作为预测建模用的训练样本。运用时间序列方法,建立风速预测模型,与不经过预处理的相比,所建立预测精度得到了提高,验证了运用聚类进行数据预处理的正确性。运用风力发电机的出力曲线,得到了未来日的风电功率的预测值,为含风电系统的电力系统运行计划的制定,提供了基础数据支持。