混凝土路面厚度超声检测仪研制及应用

介绍水泥混凝土超声测厚仪电路原理、换能器特性和模拟路面与现场实际路面厚度检测的应用结果。在３０ｃｍ混凝土厚度范围内超声厚度检测误差为５％左右。     

火车车轮成形新工艺的开发研究

在比较分析技术先进国家的火车车轮成形工艺流程后，采用试验研究和数值模拟相结合方法，研究开发出优化的新工艺。钢坯先在一台水压机上预成形制坯，再在另一台压机上模锻，经轧制扩径后冲孔压弯。这样的生产线效益最好     

PETG间歇装置的优化改造

结合公司PETG间歇装置实际生产情况,简单介绍了装置存在的问题,并进行了分析,提出了针对性的优化改造方案及落实情况,并对优化措施进行了总结和探讨.     

基于机会约束的电动汽车充光储一体化充电站容量优化方法

针对电动汽车充电站建设运营成本高,土地利用率较低,功能单一的缺点,提出了电动汽车充光储一体化充电站的容量优化方法。考虑光伏出力及电动汽车充电负荷的不确定性,研究在不确定性环境下的容量配置问题,以保证优化方案的可靠性。基于机会约束规划,以建设运营成本最小为目标建立电动汽车充光储一体化充电站容量配置模型,通过序列运算理论将模型中含有随机变量的约束进行确定性转化,采用CPLEX作为模型的求解工具。算例验证了所提模型及方法的有效性。     

基于CVaR的风电机组日前申报出力优化模型研究

在我国,风电机组需提前一天提交次日24小时的申报出力信息,由于来风具有明显的不确定性和随机性特征,风电机组次日实际出力与日前申报出力会存在一定的偏差。为解决以上问题,首先采用K-means聚类法对风电机组实际出力数据进行聚类,并生成样本集;其次,基于风电不确定性样本集构建风险中性风电机组日前申报出力决策优化模型;再次,构建基于条件风险值（CVaR）的日前申报出力优化模型;最后,基于实际数据进行了算例分析。算例分析结果表明,基于CVaR的日前申报出力决策优化模型能有效减少风电机组日前申报出力与次日实际出力的偏差,且使风电机组获得风险价值更好的申报出力,从而实现申报利润的风险可控性。     

基于隐枚举法的快速分级切负荷优化方法

目前稳控装置广泛采用的穷举法已经很难满足快速、精准切负荷的要求。为了高效地求解切负荷优化问题,为紧急决策争取更多时间,提出了基于隐枚举法的快速分级切负荷优化方法。该方法协调低频和低压切负荷动作轮次,建立切负荷优化模型,通过制定合适的搜索策略和剪枝策略,仅在可行解范围内进行寻优,大大提高了计算最优解的效率。切负荷算例结果表明同等条件下该方法可以节约至少50%以上的计算时间,实现了稳控装置的快速切负荷,保证了紧急情况下电网的安全稳定运行。     

计及多能需求的综合能源服务商优化运行策略研究

随着分布式发电技术的不断成熟及发展,未来综合能源服务将是整合不同类型分布式发电并满足用户不同用能需求的有效途径。提出了一种含有多种分布式发电资源同时考虑多用能需求的综合能源服务商优化运行策略模型。首先建立了含有风电、光伏、燃气轮机、电储能、电热泵、辅助锅炉等分布式资源及电、热用能需求的园区综合能源系统优化调度模型;其次计算优化运行后的能源利用效率;最后,分析对比了不同季节、实时电价及天然气价格变化对综合能源服务商运行策略及盈利的影响。仿真结果验证了模型的有效性,其中综合能源服务商的收益对天然气的价格变化更为敏感。     

全电飞机用外转子SPMSM机壳结构轻量化设计

随着全电飞机大量使用,如何实现电机轻量化、提高功率密度从而满足更高性能要求,逐渐成为研究热门问题。以一台全电飞机用外转子表贴式永磁同步电机（SPMSM）为研究对象,基于有限元仿真对6063t6铝合金和钢2种材质下静态力学场进行了分析,确定选用更为轻质的6063t6铝合金材料。在安全系数为10的前提下,轻量化设计端盖厚度2 mm、机壳厚度5 mm。提出了一种镂空式机壳结构,并配合“蟹钳”式加强筋,成功将该结构的安全系数由5.5提高到10以上,优化后机壳成功减重51.92%。对比分析“蟹钳”式与“一字型”加强筋结构,验证了“蟹钳”式加强筋的优越性。结构优化后的电机,既满足轻量化设计又满足可靠运行要求。     

GIL机械故障诊断与预警技术研究

为了有效诊断气体绝缘金属封闭输电线路(GIL)的机械故障,搭建了110 kV GIL试验平台并设计了3种典型机械故障,通过互补集合经验模态分解(CEEMD)模糊熵值与鲸鱼优化极限学习机(WOA-ELM)模型联合方法对GIL机械故障模式进行识别与诊断。首先,利用CEEMD方法对振动信号进行分解,引入正负白噪声组对信号进行处理,得到含有故障信息的模态分量(IMF)。其次,利用模糊熵计算模态分量特征值,得到能表征故障特征的模糊熵值。最后,结合WOA-ELM模型对特征向量集进行模式识别,根据聚类结果与自适应阈值对GIL设备机械故障进行诊断和预警。结果表明,利用CEEMD与模糊熵对GIL振动信号特征进行分析,可以有效避免模态混叠和冗余噪声分量的干扰,得到能够表征故障特征的特征值;利用WOA-ELM模型可以有效实现GIL设备机械故障诊断与预警。     

基于改进深度强化学习的智能微电网群控制优化方法

针对微电网群控制的经济效益、负荷波动以及碳排放问题,提出一种基于改进深度强化学习的智能微电网群运行优化方法。首先,计及分布式电源、电动汽车及负荷特性,提出微电网的系统模型。然后,针对微电网群的运行特点,提出4个系统优化目标和5个约束条件,并且引入分时电价机制调控负荷运行。最后,利用改进深度强化学习算法对微电网群进行优化,合理调控多种能源协同出力,调整负荷状态,实现电网经济运行。仿真结果表明了所提方法的有效性,与其他方法相比,其收益较高且碳排放量较小,可实现系统的经济环保运行。