基于泛在电力物联网的开关柜局放监测系统构建研究

作为电力系统中的重要设备,高压开关柜的运行状态直接影响电力系统的运行安全。开关柜的主要作用是对配电、输电以及发电设备进行开合控制或者执行保护机制,让设备能够稳定运行。但是,变电站应用实践显示,开关柜存在局部放电现象,且该种现象导致电力系统受到严重影响,甚至引发安全事故。文章在泛在电力物联网的基础上构建关于开关柜局部放电的在线监测系统,实现对开关柜的实时监测,达到远程运维开关柜的目的,降低开关柜运维成本。     

GPS(RTK)技术在宁东能源化工基地供水工程测量中的应用

1概述全球定位系统(GPS)已广泛应用于各行各业,最初GPS主要涉及控制测量和大地测量,但随着测绘新技术的不断发展,尤其是实时动态(RTK)技术的不断发展和完善,使其不仅具有全天候,通视条件要求低的特点,而且观测时间短,实时提供精确坐标。因此,这一技术在线路工程测量、施工放样、测绘大比例尺地形图方面有了精度保证,得到了广泛应用。     

外力场与工艺因素的联合作用对纳米碳酸钙粒度的影响

纳米碳酸钙产品的表面活性化 ,粒径的微细化、均匀化是纳米碳酸钙行业的主要发展方向。本文对比加与不加外力场时的电导率—时间曲线和pH值—时间曲线 ,揭示了外力场的作用是提高Ca2 + 的过饱和度 ,诱导碳酸钙迅速成核 ,同时也强化了传质作用 ;并研究了外力场协同作用下 ,碳化初始温度、Ca(OH) 2 乳液质量分数、CO2 流量等工艺因素对产品粒度的影响。实验结果表明 :外力场作用下 ,碳化的最高初始温度可以提高 5℃ ,整个反应过程在室温下进行仍能得到纳米颗粒 ;Ca(OH) 2 乳液质量分数在 9%～ 12 % ,外力场的作用较显著 ,能使产品粒度降低 12～ 15nm ;每克Ca(OH) 2 的CO2 流量为 0 .96L/h时 ,CO2 的吸收和消耗几乎达到平衡 ,外力场作用能使产品粒度减小 10nm左右。     

2007年度工程机械100佳发布

按照惯例,2007年12月,美国《建筑设备》杂志(Construction Equipment)从1200多种工程机械设备中评选出了2007年度TOP100产品,包括土石方机械、起重运输机械、高空作业机械、路面和压实机械、辅助设备等,这些设备大多数在欧美等发达地区应用较广,评选注重技术先进性及改进程度、新产品系列和在同类产品中的竞争力状况。     

接收端配备滤波器的分布式波束形成技术

基于频率选择性信道中由一个发射节点、一个目标节点和多个中继节点构成的中继网络,该文提出一种新型的分布式波束形成技术。该技术除了在中继节点上采用滤波而后转发的中继数据中转策略之外,在接收节点也配备一个有限长响应(Finite Impulse Response, FIR)滤波器,共同均衡发射节点与中继节点以及中继节点与接收节点之间的频率选择性信道。该文中,此两种滤波器将得到联合优化以提高接收节点的服务质量,并同时满足中继节点的发射功率限制。仿真结果表明,相较于放大而后转发以及滤波而后转发但无接收滤波器的波束形成器而言,所提波束形成技术极大地提高了频率选择性信道中中继网络的性能。     

邻近节点小间距的网络可靠性的计算

提出通过节点有序排列的随机图模型来计算网络系统中节点对可靠性的方法,该方法基于使用滑动窗口技术的递归算法,滑动窗口由数个连续节点构成.窗口包含的所有节点的连通概率可以在单步中计算出来,随后窗口向前滑动一个节点,重复该过程直到最终窗口到达最后的节点,此时用连通概率即可计算网络系统的节点对可靠性.该算法尤其适用于邻近节点间距小的网络.     

基于水电站大坝的太阳能融合型并网发电系统研究与应用

针对双可再生能源融合发电模式的诸多技术难题,提出了一种在水电站大坝上建设太阳能电站并进行融合发电的创新模式,重点突破了水电与太阳能发电共享型控制技术、光伏逆变谐波抑制技术、无功补偿和共享型直流技术等技术难题.水电和太阳能发电共享型控制技术实现了水电现地控制单元、太阳能现地控制单元、共享型公用现地控制单元的分布式构架;实...     

基于查询扩展的Web链接主题提取算法

HITS（Hypertext-Induced Topic Search）算法被广泛用于W曲链接结构分析，但它很容易产生主题漂移．从语义相关性角度进行分析，发现HITS算法产生主题漂移的原因在于页面被投影到错误的潜在语义基上．提出一种基于查询扩展的超链主题提取算法，利用用户查询日志扩展查询词，构造符合用户需要的个性化根集和基础集合，再利用HITS算法计算Web页面的权成值和中心值．实验结果表明，基于查询扩展的超链主题提取算法可以很好地改善HITS算法所导致的主题漂移问题，更适合于Web查询的需要．     

视频实时评论的深度语义表征方法

随着互联网技术的进步,以视频实时评论为代表的众包短文本(又称弹幕)逐渐流行,对在线媒体分享平台和娱乐产业都带来了重要影响.针对此类短文本展开研究,为推荐系统以及人工智能等领域的发展提供了新的机遇,在各行各业都具有巨大价值.然而在弹幕带来机遇的同时,理解和分析这种面向视频的众包短文本也面临诸多挑战：视频实时评论的高噪声、不规范表达和隐含语义等特性,使得传统自然语言处理(natural language processing, NLP)技术具有很大局限性,因此亟需一种容错性强、能刻画短文本深度语义的理解方法.针对以上挑战,在“相近时间段内的视频实时评论具有相似语义”假设的基础上,提出了一种基于循环神经网络(recurrent neural network, RNN)的深度语义表征模型.该模型由于引入了字符级别的循环神经网络,避免了弹幕噪声对文本分词带来的影响.通过使用神经网络,使所得的语义向量能够表达弹幕的隐含语义.在此基础上,进一步设计了基于语义检索的弹幕解释框架,同时作为对语义表征结果的应用验证.最后,设计了多种对比方法,并采用不同指标对所提出的模型进行充分的验证.该模型能够精准地刻画弹幕短文本的语义,也证明了关于弹幕相关假设的合理性.     

云主机安全运营技术探析

对云主机的安全风险进行分析,探讨云计算服务器提供商如何实现云主机业务的安全运营。