考虑风电接入的电力系统动态随机环境/经济调度

考虑风电固有的随机性、波动性和间歇性,兼顾环境污染和经济性的多优化目标,针对不同时间断面,构建风电接入后的电力系统动态随机环境/经济调度模型。引入机会约束规划理论,设计基于非劣排序的随机多目标粒子群优化算法,应用模糊集合理论和熵权法建立综合最优解的提取方法。算例分析验证了该模型和算法的可行性和有效性。     

二次系统状态检修技术在智能变电站中的应用

智能变电站虽然减少了传统二次电缆的长度,但也带来了难于对智能二次设备进行有效地监视和分析的问题,以往的二次检修方式已无法满足智能二次设备的运维要求。在提出问题的同时,介绍了220 kV西泾智能变电站的二次系统组网结构,并结合2个二次系统检修案例,说明在智能变电站采取二次状态检修模式的必要性。     

AloT技术在城市安防系统中的应用探析

AloT技术的兴起受到了社会各界人士的关注,在建立有效的城市安防系统时能够发挥重要价值。此项技术结合了AI智能与物联网技术,通过搜集保存于物联网的多维度云端数据,运用AI进行大数据比对分析使结果更加精准,两种技术的融合形成智能化数据分析体系,不论任何智能设备,在任何地点和时间的数据都能够通过AloT技术产生关联,达到万物互通互融的良好效果。文章主要叙述了AloT技术在城市安防系统中的重要应用策略。     

110 kV数字化变电站的自动化系统结构和现场调试

无锡投运了江苏省内第一座数字化变电站,在自动化的调试的过程中积累了一定的经验。介绍了数字化变电站自动化系统的结构,简单说明了IEC61850协议,阐明了无锡圆石变电站的数字化原理,设计了变电站低压线路和电容器的遥测精度调试方案。     

小电阻接地系统线路零序保护拒动原因分析

根据小电阻接地方式下的零序保护原理,介绍了小电流接地系统零序保护不动作的原因,分析了一起线路零序保护由于存在保护死区致使故障范围扩大的案例,通过对如何防止零序保护拒动问题进行探讨,提出了相应的反事故措施及其对策,为防止线路零序保护死区故障,建议其零序电流采用三相电流互感器合并而成,并制定有针对性的保护定值调整方案,为设备安全稳定运行提供保障。     

主变平衡绕组故障引起差动保护动作的分析

主变平衡绕组的引出桩头发生两相短路导致主变差动保护动作,从波形上看故障切除过程中平衡绕的桩头由两相短路发展为三相短路.简单介绍了主变平衡绕组的作用、详细介绍现场故障检查以及对差动保护动作波形的分析,还从理论角度分析了YO/△-11联结组别的主变三角形侧两相短路时星形侧三相绕组上流过的故障电流的幅值及角度,其分析结果和实...     

Bi4MoO9/g-C3N4复合材料的合成及光催化性能研究

通过煅烧法合成g-C₃N₄纳米片并在其表面负载Bi₄MoO₉纳米粒子(NPs),制备了Bi₄MoO₉/g-C₃N₄(BMC)异质结光催化剂. 采用TEM、SEM、DRS、PL等方法对BMC样品进行表征. 以磺胺二甲基嘧啶(SMT)为目标降解物,考察BMC的光催化性能. 结果表明,BMC-50(Bi₄MoO₉质量分数为50.0%)的光催化活性最高. BMC-50投加量为0.5 g·L^-1时,SMT溶液在光照180 min后降解率可达94.0%,是单一Bi₄MoO₉降解能力的17.7倍. 复合材料中Bi₄MoO₉与g-C₃N₄间异质结构的构建降低了电子-空穴对的复合,提高了光催化性能.     

盐含量对金华火腿中脂质水解的影响

考察盐含量对金华火腿中的内源酶活力及游离脂肪酸含量的影响.将原料腿分成2组,分别进行低盐(8%)和高盐(浓度12%)处理.取原料腿、腌制结束期、风干结束期、成熟1期、成熟2期、后熟期的股二头肌部位分别测定其中盐含量、内源酶活力和游离脂肪酸的含量.结果显示:在整个生产工艺中,盐含量不断升高,低盐样品从0.19%上升到8.42%,高盐样品从0.19%上升到9.77%:内源酶活力不断下降,且高盐处理的样品的内源酶活力低于低盐处理样品;总的游离脂肪酸含量呈现上升趋势,其中棕榈酸、油酸和亚油酸是主要的脂肪酸,亚油酸是重要的风味前体物质.盐含量对脂质水解作用的影响不大.     

基于Nuttall自卷积窗的10 kV配电电缆中间接头定位改进方法

为解决现阶段采用离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)分析电缆首端输入阻抗谱时存在频谱泄露和栅栏效应的问题,提出一种基于Nuttall自卷积窗的10kV配电电缆中间接头定位改进方法.首先,应用含有中间接头的电力电缆传输线模型、电缆输入阻抗谱、中间接头定位原理、加窗傅里叶变换(wi...     

基于卷积神经网络的室内场景三维重建技术研究

三维场景重建技术是计算机视觉领域的十分重要的研究课题。传统三维场景重建大多是专业工程师通过手工制图实现,效率不高且成本较高。对此提出一种基于卷积神经网络的三维场景重建方法。该方法在对2D图像进行语义分割的基础上,提取分割后的室内场景元素图像块,训练一个基于卷积神经网络的三维模型匹配模型;再将匹配得到的三维模型结合深度图构造的残缺三维模型,进一步进行组合,从而完成室内场景的三维重建工作。实验验证了该方法的可行性和优异性。