基于广义最小二乘回归的间谐波源识别方法

间谐波阻抗等系统参数对间谐波源的识别有着重要意义。为了克服电压和电流信号中有色噪声影响,首次将广义最小二乘回归法应用于间谐波阻抗等系统参数估计。该方法通过白化滤波器将有色噪声转化成白噪声,然后对转化的数据进行参数估计,从而克服变量与变量之间相关性的影响,与传统回归估计方法相比能够减小间谐波阻抗估计误差。此外,还结合间谐波国标,引入量化指标划分供用电双方的责任大小。仿真及实例分析验证了该方法的有效性。     

定位不准与纸张弓皱

我厂新购进一台J2101型胶印机,由于该设备输纸板前端的定位铁板制作粗糙不光滑,所以纸张进入前规定位时,由于碰撞造成纸张歪斜,定位不准。为解决这个问题我们请教一些老师傅,他们让在铁板上贴纸条把纸张和铁板隔离开,效果不错。 不过用了一段时间后,发现纸张印完后在纸张单面拖梢处固定部位产生弓皱,找了很多方面的原因     

炭纤维表面特性对炭/炭复合材料力学性能的影响

分别以含有原始上浆剂的聚丙烯腈基炭纤维及其经过高温除胶处理的炭纤维为增强体,通过沥青浸渍、炭化和高温热处理方法获得了炭/炭复合材料,对获得的复合材料中基体炭的结构和材料的力学性能进行了分析。含有原始上浆剂的炭纤维表面含有较多含氧官能团,易与基体炭形成较强结合的界面,基体炭取向受到限制,在纤维轴向呈竹节状断裂,承载过程中基体炭对炭纤维协同承载作用弱,复合材料表现出了较弱的力学性能。经过高温除胶处理的炭纤维表面几乎没有含氧官能团,易于与基体炭形成弱结合界面,基体炭取向受到的约束小,可围绕炭纤维形成"类同心圆"结构。这种状态下形成的基体炭在纤维轴向连续性较好,复合材料的力学性能较高。     

一种面向控制的振荡水柱波能装置等效数值模型EI北大核心CSCD

波浪能是海洋可再生能源中储量最为丰富的一种,而振荡水柱式(oscillating water column,OWC)波浪能发电装置是目前技术成熟度最高的波浪能装置类型之一。OWC数值模拟大部分基于计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)方法,主要用于装置的结构参数优化设计及动力学响应分析。为提高OWC的数值计算效率,便于开展发电装置的控制设计与优化,提出一种面向控制的OWC波浪能装置等效数值模型,并完成不同工况下的水池试验验证。该数值模型基于线性势流理论和Cummins方法,将振荡水柱等效为和水同密度刚体,并将动力输出装置(power take-off,PTO)和黏性效应等效为线性阻尼系数。通过对比数值模拟和水池试验结果,可以发现该模型能较好地预测规则波、不规则波与不同PTO下的OWC自由液面及功率输出等动态特性。在此基础上,完成OWC装置闭锁控制设计,并对比分析OWC的俘能效率。研究发现,该等效数值模型可有效提高计算效率,能较准确地预测OWC自由液面动态过程及功率输出。     

基于改进直流断路器注入信号的柔直电网自适应重合闸方案

采用架空线路的柔性直流电网容易发生瞬时性故障,需要配置快速、可靠的重合闸方案。常规的自动重合闸方案缺乏对故障性质的预判,而基于换流器注入信号的故障性质判别方法不利于多端直流电网的功率传输。针对上述问题,提出一种适用于混合式直流断路器的RCT型缓冲电路（由电阻、电容、晶闸管构成）,增加主动信号注入模式来实现自适应重合闸,避免信号产生过程对多端直流电网功率传输的稳定性造成影响。在此基础上,详细推导限流电抗器的衰减作用,合理选取注入电压脉冲的宽度;进一步提出基于行波保护信息的注入信号幅值自适应调整策略,提高故障性质判别方法的耐受过渡电阻能力。大量仿真算例验证了所提重合闸方案的可行性和优越性。     

新工科下电力系统课程综合实践能力提升

随着新工科建设的开展,如何提高实践环节的质量和成效成为各高校关心的热点问题。本文探索电力系统方向实践课的设置和教学方法,分析了北京交通大学实践课存在的不足,推出综合能源+电气、人工智能与大数据+电气、交通+电气等学科交叉领域的实践课设置方案,并在电气化交通特色领域结合虚拟仿真技术开展实践教学。     

VC 调用Fortran Powerstation程序

本文介绍了在 ＶＣ５．０中对 Ｆｏｒｔｒａｎ ９０程序的调用,并以一个小程序为基础,讲述各种数据类型参数 如何从Ｆｏｒｔｒａｎ传到Ｃ。     

DDS在分布式系统仿真中的应用

提出了数据分发服务(DDS)在分布式系统仿真中的一种应用.DDS是OMG组织的数据分发服务规范,可以应用于对数据传输性能要求高的领域.它定义了一种以数据为中心的数据发布-订阅模型,提供了一个与平台无关的数据模型,以简化分布式系统中数据的有效发布.通过使用DDS,可以实现分布式系统仿真环境中各个仿真节点之间高效、高速地进行数据交互.该方法与基于服务器的数据传输方法相比,DDS具有简单高效、传输时的服务质量(QoS)可控、数据的传输不依赖于服务器等优点.     

基于小波神经网络的电力负荷预测方法

分析了小波神经网络的特点，研究了在电力负荷预测中小波神经网络存在的优缺点及适用范围。通过对小波神经网络和BP神经网络的结构和算法进行理论分析，并对实际电力负荷预测算例进行对比研究，指出小波神经网络本身适合对波动性的信号进行预测，而且在神经网络节点数目相同的情况下，小波神经网络比BP神经网络具有更高的预测精度，因此采用小波神经网络有利于减少隐节点数目。还指出由于当前的连续小波神经网络主要使用传统BP神经网络的随机初始化方法和基于梯度的训练算法，因此存在收敛性差的缺点。     

高速科学CCD CAMERA系统设计

在实验结果的基础上,介绍了一种高速科学CCD相机系统设计。测试选用了柯达CCD芯片KAF-0401LE和KAF-1001E,用MAXII系列CPLD芯片实现了CCD驱动时序和数据采集时序控制;采用片内集成CDS的CCD信号A/D转换器AD9824进行相关双采样和高速模数转换;内置8051的CypressUSB2.0控制芯片CY7C68013A完成了高速同步数据传输及与上位机通讯,接收和发送上位机指令等;结合USB采集系统使用VisualC 编写了系统控制界面。实现了采集速率选择(最高10MHzPixelRate对应于20Mbyte/sUSB传输速度)、复合模式选择、单帧/连续采集、制冷温度采集和控制等,适用于同类型CCD相机的系统设计。