冻土期水工混凝土冻融膨胀观测试验研究

对冻土期水工混凝土冻融变化特征进行试验观测.试验观测结果表明:在冻融初始阶段,膨胀量随着时间递增而逐步较大,当进入缓冻时期,其冻融膨胀量区域稳定变化.冻土含水率和膨胀率相关系数可达到0.80以上,具有较好的线性相关度.含水率的变化是冻融膨胀变化的主要影响因素.     

基于数字干涉仪的无源测向技术研究

提出了基于数字干涉仪测向技术的无源测向定位系统,简述了其工作原理和工程实现方法,对高精度数字鉴相和宽带数字干涉仪基线配置及解相位模糊等关键技术进行了阐述,并给出了系统性能测试结果及与国外相关系统的情况对比;     

基于nRF2401的汽车轮胎温度监测装置设计

基于行驶中轮胎温度的骤然升高必然导致爆胎的客观事实,本文介绍了基于2.4G射频芯片nRF2401的汽车轮胎温度监测装置(TTMS)的设计,对终端接口电路及其软件的设计做了具体描述.装置由温度采集终端与中心监测终端两部分所组成,采用数字式温度传感器DS18B20构成的温度采集终端安装于轮胎中实时监测轮胎内部的实际温度,安装在驾驶室的中心监测终端通过RF访问各个温度采集终端,当轮胎温度异常变化时提醒驾驶员及时处理.该装置突破了轮胎现有安全保障技术的局限性.     

EXCEL在实验室仪器设备管理工作中的应用

利用Excel日期计算函数,使周期台帐具有自动计算有效日期和自动提醒功能。     

价格与激励需求响应下电动汽车负荷聚集商调度策略

电动汽车作为一种重要需求响应资源,在智能电网中起到重要作用。结合价格型与激励型需求响应措施,提出2种电动汽车负荷聚集商调度策略:固定签约策略及灵活签约策略。固定签约策略假定部分电动汽车用户与负荷聚集商签订固定周期激励调度协议,负荷聚集商以收益最大化及负荷波动最小化为目标进行优化。而灵活签约策略以电动汽车一次充放电过程为调度周期,考虑每个调度周期内电动汽车用户对充电方案的选择,同样以收益最大化及负荷波动最小化为目标进行优化。其次,分析了固定签约策略与灵活签约策略下参与激励调度电动汽车数量,以及不同激励折扣对负荷聚集商综合效益和电动汽车充电成本的影响等。最后,通过改进多目标粒子群算法求解该问题。仿真结果表明,固定及灵活2种签约策略均能有效提高负荷聚集商效益,而灵活签约策略更可降低电动汽车充电成本。     

基于XGBoost的双层协同实时校正超短期光伏预测

针对超短期光伏预测应对突发过程性天气时准确性普遍下降,而通过实时气象监测校正辐射值对设备要求较高、对精细化预报依赖性强的问题,以数据驱动为理念,提出了基于XGBoost的双层协同实时校正超短期光伏预测模型。根据大气运动的连续演变性和自相似性,从机器学习角度推演气象整体连续变化的过程,提升预测精度。首先,基于数值天气预报(NWP),在基准层建立强相关气象特征的预测模型。然后,在实时层由临近时段内的基准层动态预测情况挖掘潜在的气象变化规律,并推测未来预测时段气象因素对于光伏出力的影响,对时段内基准预测值进行逐点校正。采用中国杭州滨江一实际光伏电站实采数据进行算例分析,分别与基于NWP特征学习、时序分析、误差推移的XGBoost预测模型以及决策树、支持向量机、长短期记忆网络这3种经典预测模型相比较,结果表明所提模型具有更高的超短期光伏预测精度。     

电路辐射干扰机理诊断与特性估计

针对远场测试无法准确获取电路辐射机理且电磁测量过程复杂问题,提出基于近场测量的高频电路辐射机理快速诊断和基于电路射频参数测量的空间场辐射特性快速预估方法。首先,通过近场电磁场天线测量得到波阻抗及与测试点空间位置关系,分别根据共模和差模辐射的近场特性进行机理诊断;其次,根据共模辐射电流与空间总辐射场之间关系,得到基于射频共模电流分析的辐射EMI估计方法;最后,完成了针对不同无线通信设备和高速数字PCB的辐射干扰诊断与抑制实验,结果验证了文中方法的有效性。此外还利用美国ETS-Lindgren公司3m法标准电波暗室做了对比测试,结果吻合较好且误差小于5.13%。     

基于自适应原理的改进型FBD谐波电流检测算法

FBD检测法是一种有效的电网谐波电流检测方法,但受限于低通滤波器,传统FBD谐波检测法很难兼顾响应速度和检测精度。构建了一种基于自适应原理的新型FBD谐波检测法,利用改进后的最小均方(least mean square,LMS)算法替代原有低通滤波器,使算法准确快速地检测出基波正序电流。在所提算法的基础上增加移相正反馈环节,增强了算法在负载电流突变时的动态响应特性。Matlab/Simulink环境下的仿真结果和实验室测试结果证明了所提改进算法的可行性和有效性。     

数据挖掘在电力系统中的应用综述

电力系统各种数据现已呈现爆炸性增长态势,数据挖掘技术将会扮演越来越重要的角色.主要介绍数据挖掘技术及其相关的应用,以及数据挖掘的交叉产业标准(CRISP-DM)和主要方法.结合电力系统的自身特点,分析数据挖掘在电力系统当前的主要应用动态及应用前景.