一种考虑风电场并网的电力系统在线同调识别策略

现有的大电网同调机组分群策略,大都仅针对功角轨迹之间的距离进行研究,忽略了风电场并网对电力系统固有振荡模式的影响。针对上述存在的同调分群不准确问题,提出了一种两阶段高风电渗透率下大电网受扰机群同调分群策略。在第1阶段,通过修正系统的收缩导纳矩阵将风功率以电流的形式进行等值,并与其电气距离最近的同步机组进行联合分析,进而在不同潮流水平和典型工况下,离线计算其等效功角获得含风电场电力系统的改进发电机耦合程度拉普拉斯矩阵,求解其特征向量并得到离线的发电机耦合程度分类结果。在第2阶段,构建电力系统邻接图并将所得分类结果作为邻接图功角权值矩阵的约束,对高风电渗透率下大电网的改进功角拉普拉斯矩阵进行在线修正,通过特征映射算法提取其特征信息,进而通过修正的余弦相似度因子算法在线获得当前的同调分群结果。最后通过IEEE 39节点和118节点系统仿真,验证了所提策略的正确性和有效性。     

基于不确定理论的输电网规划

电力系统中存在着一系列不确定因素,而智能电网的发展给电力系统带来了更多且不确定程度更高的不确定因素。传统的规划方法不适应新形势下的输电网规划,为使规划方案能适应不确定因素带来的影响,不确定理论被引入输电网规划中,取得了一系列成果。分别从随机理论、模糊集理论、可信性理论等方面,对国内外不确定因素建模方法的研究成果和基于不确定理论的输电网规划方法的研究成果进行了综述。从规划方案不确定性评价指标的快速计算、不确定因素的处理等方面,展望了未来基于不确定理论的输电网规划方法研究中需要关注的问题。     

基于Nataf逆变换的概率潮流三点估计法

随着风电接入容量的增加,不仅需要考虑大规模风电出力随机性和间歇性对电力系统的影响,还需考虑由不同风电场的风速相关性导致的风电场出力相关性给电力系统带来的影响。利用Nataf变换及逆变换建立多维标准正态空间与多维非正态空间的关系,通过Nataf逆变换可以将独立标准正态空间的采样点转换到相关的非正态变量空间中。通过引入Nataf逆变换,提出可以处理非正态分布随机变量相关性的概率潮流三点估计法。IEEE RTS 24节点系统和IEEE 118节点系统的算例表明算法计算速度快,可以精确地给出输出变量的期望值和标准差。     

大型集群风电接入输电系统规划研究综述

大型集群风电接入给电力系统的规划和运行增加了更多的不确定因素。由于风电的间歇性、随机性、波动性及风电场选址等问题,传统的电网规划方法越来越不适应当前多不确定信息的电网规划工作。针对大型集群风电接入对电网规划的影响,评述了集群风电出力不确定性建模,并基于规划模型和评估方法,综述了近年来国内外计及风电不确定性的系统潮流计算方法以及含集群风电的输电系统规划领域的研究现状和研究成果。从输电系统规划、网源协调规划等方面着手,结合特高压电网、环保效益等研究热点,展望了如何在未来大型集群风电接入情况下获得最优规划决策方案的输电系统规划理论和方法。     

燃料电池用特殊形貌Pt催化剂的研究进展

燃料电池主要受限于阴极氧还原反应缓慢动力学过程的阻碍,需要大量使用Pt作为催化剂,提高Pt催化剂的催化性能和减少Pt的用量是当前燃料电池的研究热点。特殊形貌Pt催化剂具有选择性显示晶面、控制表面应变、几何受控的特点,大大提高了Pt催化剂的氧还原催化性能。从纳米维度的角度综述了目前研究的一维纳米结构、二维纳米结构和三维纳米结构特殊形貌Pt催化剂,总结了特殊形貌Pt催化剂在燃料电池中的实际应用,同时对特殊形貌Pt催化剂的研究方向和应用领域进行了展望。     

山东省新博物馆悬挑吊挂钢结构变形分析与施工

以山东省博物馆新馆建设项目为例,从悬挑吊挂结构变形分析研究入手,重点介绍了钢骨柱安装、钢桁架高空散装拼接安装等关键技术工艺措施。工程实践应用表明,质量满足设计和规范要求。     

井筒闪长岩富含水层段预注浆堵水技术

中煤河北煤炭四处在河北钢铁集团中关铁矿主井井筒工程施工中,碎裂闪长岩段利用止浆岩帽在工作面采取预注浆措施,施工工期仅25d,取得了很好的治水效果,为井筒安全、顺利、快速施工创造了条件.     

一种基于链接和语义关联的知识图示化方法

将海量的知识梳理成人类更容易接受的形式,一直是数据分析领域的难题.大多数传统分析方式直接对知识本身进行总结和描述概念化(conceptualization);而一些教育实践证明,从临近的知识单元进行刻画图示化(schematization)更容易使一个知识点被人类接受.在目前的经典计算机知识表达方法中,知识图示化主要依靠人工整理完成.提出了一种利用计算机自动化完成知识图示化的方法,依托维基百科概念拓扑图,探究概念与其临近概念的关系,并且提出了基于链接的自动筛选最关联概念算法;使用目前最新的神经网络模型Word2Vec对概念间的语义相似度进行量化,进一步改进关联概念算法,提高知识图示化效果.实验结果表明：基于链接的关联概念算法取得了良好的准确率,Word2Vec模型可以有效提高关联概念的排序效果.提出的方法能够准确有效地主动分析知识结构,梳理知识脉络,为科研工作者和学习者提供切实有效的建议.