风电功率预测方法综述

随着风电接入容量的持续增长,风力发电的间歇性和波动性对电网造成的影响越来越明显,因此风电功率预测方法的研究得到了广泛的关注。准确的风电功率预测可以给电网调度、机组组合操作、风电场运营维护等提供必要的依据。从3个方面对目前的风电功率预测方法和进展进行介绍。首先,介绍了两种确定性预测方法:仅使用历史数据的统计学习方法和使用了NWP(numerical weather prediction)数据的物理模型。其次,介绍了用于提供预测结果不确定度的概率性预测方法。最后,由于风电爬坡事件会对电网造成较大的影响,还介绍了目前风电爬坡事件预测方法的研究和进展。对现有的风电功率预测方法介绍后,提出了目前风电功率预测模型遇到的一些问题以及需要进行深入研究的方向。     

有源电子式电流互感器中高压侧电路的供能方法

电子式电流互感器已经成了国内外研究的热点,其中有源电子式互感器高压侧电路的供能问题则是研究工作中的关键技术。笔者首先简要地综述了电子式电流互感器的发展,然后重点介绍有源电子式电流互感器中高压侧电路的供电问题,对国内外的研究现状进行了探讨,得到了一些有益的结论。     

用可靠性数据分析及BP网络诊断变压器故障

将ＢＰ神经网络应用于电力变压器的故障诊断,采用一种改进的ＢＰ网络学习算法,并利用可靠性数据分析中的一些基本概念对ＢＰ神经网络的输入数据进行预处理,实例证明该诊断方法具有较高的诊断准确率和应用价值。     

磁传感器特性测试中标准磁场发生装置的设计

磁传感器作为传感器的重要组成部分,在航空航天、生物医学、材料科学等领域得到了广泛应用,但目前却缺乏对其特性进行全面测试的手段,特别是传感器的频率特性。针对这个难题,在分析了Helm-holtz空心圆柱线圈、电磁铁、永磁铁、通流导线等磁场发生装置的特性与优缺点后,设计出一种实用性较强的磁场发生装置,能够产生较宽频率、较宽幅度的标准磁场,通过对磁场发生装置多项参数的仿真计算,验证了设计的可行性,最后给出了磁场发生装置的系统实现框图。     

北京市非正式住房聚居区居住环境发展趋势研究——以双泉堡为例

非正式住房聚居区已成为特大城市中不可忽视的重大问题,北京市目前针对此类区域主要采取"整体腾退取代"的改造方式,但对于此类区域应该运用"取代还是改良"的改造方式一直还处在争论之中。本研究回顾了2010年上半年以北京著名的双泉堡非正式聚居区为案例展开的居住实态调研,并结合2013年下半年开展的后续实地调研,获取了区域内物质环境与群体特征等方面的数据而后基于时间序列进行对比。笔者希望通过调研和对比分析从而研究这类区域在城市化进程之中的发展趋势,并希望此研究结果对政府今后制定与此类研究对象的相关政策有一定参考意义。     

基于硅微传感器的混合机桨叶状态无线测试系统

混合是固体火箭推进剂制造过程中的一个关键工序，需在线测量桨叶上的压力信号。为此，设计并实现了混合机桨叶状态的在线检测系统，对实现过程中的若干关键技术进行深入研究，系统通过了现场联调。最后对测试系统设计过程中存在的不足进行全面分析，对今后改进的方向，特别是采集速度的提高问题进行了探讨。     

基于渐进成形技术的滚塑模具成形工艺研究

将金属板材渐进成形技术应用于单人滑梯的滚塑模具成形。在介绍单人滑梯滚塑模具成形原理的基础上,实验比较了不同成形参数下单人滑梯滚塑模具的成形结果,根据产品的结构特征,针对成形过程中出现的产品失效以及缺陷问题,分析其产生原因,获得了成形参数(成形工具头直径、Z轴进给量)对产品成形性能的影响规律,并提出了改进措施。结果表明,金属板材渐近成形技术用于滚塑模具的成形是可行的,综合考虑成形件工艺性、进给量、工具参数和加工参数,能保证高质量的成形。     

基于数控渐进成形技术的车身装饰件成形工艺

基于数控渐进成形技术进行板科成形工艺研究,提出完整的渐进成形工艺规划,并将其成功应用于车身装饰件成形.对影响成形的主要参数成形工具头直径d和每层进给量△h进行了分析.为今后完善和发展金属板料数控渐进成形技术起到重要作用.     

巨磁电阻传感器综合特性测试装置的研制

随着巨磁电阻传感器日益广泛的应用,对其静、动态特性进行综合测试的需求日益迫切。文章以亥姆霍兹线圈为基础,构建了标准磁场发生装置,实现了对巨磁电阻传感器特性的全面测试,对比了不同型号传感器的动静态特性、角度特性和温漂特性;之后针对测试过程中的不足,重点对传感器角度特性测试、动态磁场发生和校准平台三部分提出了改进方法,为进一步改善巨磁电阻传感器特性测试的质量奠定了坚实基础。     

面向传感器突发故障的监测模型自适应快速调整技术研究

针对多传感器监测场景中传感器突发故障导致监测模型失效的问题,本文提出了一种堆叠自编码器深度学习模型的自适应快速调整方法。根据传感器故障时采集数据的分布特点自适应调整原始数据集,采用调整后的数据集正向传播和监测误差反向传播微调模型更新模型的权重和偏置,实现监测模型自适应快速调整。以机械加工过程中刀具磨损状态监测为例,采用加州大学伯克利分校的BEST实验室提供的刀具数据集验证了自适应调整方法的有效性。结果表明,该方法可解决当传感器突发故障时,在实时监测不中断的情况下,自适应调整后的监测模型可以准确地对刀具状态进行监测。