整体煤气化联合循环发电技术探讨

整体煤气化联合循环(IGCC)将气化炉气化出来的合成气体经过净化后送入燃气轮机中做功,燃气轮机的排气余热送入蒸汽系统产生出力,由此而产生电能.本文首先结合当前能源环境所面临的问题,研究了国外和国内的发展历程,并详细分析了IGCC系统的重要构成部件的基本原理、提出IGCC系统技术的关键技术.     

基于并联卷积神经网络的多端直流输电线路故障诊断

针对多端直流输电(MTDC)线路故障时存在故障电流上升速度快、峰值大、不易定位等特点,提出一种兼顾快速性与准确性的MTDC线路故障诊断方法。首先,分析MTDC线路故障信号波形的幅值特征和频率特征,研究基于信号波形幅值变化的故障幅值特征提取方法和基于小波包分析的故障频率特征提取方法,进而形成基于幅值-频率特征的MTDC线路故障诊断方法。其次,构建具有故障分类支路和故障定位支路的双支路结构卷积神经网络——并联卷积神经网络(PCNN),提出基于迁移学习的P-CNN训练方法。最后,仿真验证基于P-CNN的MTDC线路故障诊断方法满足故障诊断的快速性要求,且其并联结构相比于其他人工智能故障诊断方法更具有准确性和可拓展性。     

热轧U型冷却工艺消除冷轧低碳钢带性能不均匀的实践与分析

通过显微组织观察和力学性能试验,研究了采用U型层流冷却工艺改善常规层流冷却工艺生产的冷轧SPCC钢带存在头部、尾部与中部组织和性能不均匀的效果。结果表明,采用常规层流冷却工艺时,热轧基板卷取后钢带头部、尾部与中部因温降速度不同而使组织中铁素体晶粒尺寸和碳化物形态产生差异,而后又遗传到冷轧退火后的组织,造成最终产品性能的不均匀。采用U型层流冷却工艺时,由于钢带头部和尾部的卷取温度较中部升高而使组织的差异减小,进而使冷轧退火后钢带头部、尾部与中部的组织与性能均匀性得到了明显的改善。     

结合网格密度聚类的行人检测候选域生成

目的 行人检测是计算机视觉领域中的重点研究问题。经典的可变形部件模型（DPM）算法在行人检测领域素有高检测精度的优点,但由于在构建特征金字塔前处理过多召回率低的候选区域,导致计算速度偏慢,严重影响系统的实时性。针对该问题,本文对模型中选取候选检测区域的流程进行了改进,提出一种结合网格密度聚类算法和选择性搜索算法的行人检测候选对象生成方法来改进DPM模型。方法 首先使用三帧差法和高斯混合模型收集固定数量的运动物体坐标点,然后结合基于网格密度的聚类算法构建网格坐标模型,生成目标频繁运动区域,同时进行动态掩层处理。随后引入改进的选择性搜索算法,结合支持向量机（SVM）训练得到的行人轮廓宽高比,提取该区域中高置信度的行人候选检测窗口,从而排除大量冗余的区域假设,完成对候选行人检测区域的精筛选,最后融合至DPM算法进行行人检测。结果 所提方法在PETS 2009 Bench-mark数据集上进行检测,实验结果表明,该方法对复杂背景下的检测有较强的稳定性,与传统DPM模型相比,精度提高了1.71%、平均对数漏检率降低2.2%、检测速度提高为3.7倍左右。结论 本文提出一种基于网格密度聚类的行人检测候选域生成算法,能够有效表达行人信息,与其他行人检测算法相比,有更好的精度和更快的速度,在检测率、检测时间方面均有提高,能够实现有效、快速的行人检测,具有实际意义。     

基于实测数据的风电场相邻日有功出力相关性研究

随着我国对可再生能源扶持力度的加大,风电装机容量也不断增大。由于我国北方地区冬季的供热需求量很高,致使冬季风能利用率不高、弃风现象严重,为了更加合理地利用风能资源,风电场历史运行数据成为必不可少的资料。利用Copula函数对北方地区某风电场非供热期相邻日有功出力进行计算,得到相邻日之间的联合概率密度分布图、联合分布函数图及相关系数。在此基础上,对相邻日有功出力的相关性进行定量研究,分析其随时间的变化情况,探讨风电场相邻日之间有功出力相关性。通过研究历史相邻日有功出力的相关性为研究未来相邻日有功出力相关性打下基础,同时也为电力系统工程调度运行管理人员提供一定的参考。