基于超级电容的抽油机制动能量回收系统研究

针对游梁式抽油机系统的"倒发电"现象,传统的能耗制动和回馈制动造成电能浪费和谐波污染等问题,制动能量得不到合理利用.采用超级电容储能的制动能量回收系统,能够在抽油机电机处于再生发电状态时回收能量,并在电机处于电动状态时将能量释放,实现系统的节能降耗.然而,该方案存在储能装置容量配置较大、成本较高等不足,限制了其推广和应用.文章提出基于功率-容量约束的超级电容器模组参数配置方法,该方法以提高超级电容储能系统的性价比为目标,对储能系统的初始充电电压进行优化;以抽油机再生制动能量的有效回收和及时释放为前提,制定储能系统控制策略.仿真结果验证了所提参数配置方法及控制策略的有效性和可行性,满足节能效果和系统成本双优的目的.     

电液比例系统鲁棒自适应动态表面控制

对基于语义网络的产品建模及配置方案的搜索方法进行集成研究,以提高产品配置设计的效率.在相关本体的基础上,建立了基于语义网络的产品模型结构,并据此解析用户所输入的查询语句.基于语义网络的产品模型提供一种定量与定性相结合的一致化的设计实例与需求的表达方式.进一步通过产品的语义网络模型可以获取设计需求的隐含条件,使得需求在设计方案的搜索匹配过程中被更充分地考虑.配置设计方案的搜索则首先利用基于语义网络的推理技术与本体语言RDFS构造待求配置设计问题的语义网络片断,然后通过语义搜索与匹配度计算排序从设计实例库中获取符合当前需求配置设计方案.同时,通过注塑机螺杆为实例的应用证明了基于语义网络的产品模型在支持配置选型设计方案搜索方面的有效性与实用性.相对于传统的产品模型而言,基于语义网络的产品模型更关注属性之间的内部联系,经实例验证基于语义网络的产品模型使得配置设计过程更符合用户的实际需求.     

浅析大规模集群运维自动化的发展现状及走势

本文对大规模集群自动化运维模式和工具进行分析,提出IT运维自动化发展是出于形势需要。通过目前存在的问题,分析运维自动化的目标和方法,介绍建立运维自动化的步骤;介绍自动化安装、自动化配置、自动化监控等使用情况,并据此说明未来大规模集群运维自动化的远景规划。     

基于ARM9的经纬仪高帧频数据通信的设计和实现

为满足靶场对目标姿态测量需求,要求做为经纬仪数据传输的通讯系统具有更高的通讯频率。研究ARM9外部中断信号特性和看门狗功能,对其功能进行设计,很好解决了高帧频下对通讯时序的要求,设计基于ARM9芯片S3C2440的高帧数据通讯系统。介绍S3C2440外部中断信号和看门狗配置方法,结合实际应用,给出相应的软件实现。在经纬仪上实际应用,实现了1000Hz高帧数据通讯,证明基于ARM9的高帧频数据通讯设计方法简单,工作稳定。     

基于质量成本的高职专业群资源要素优化配置模型及运行

专业群建设是高职院校服务产业的基本载体,提高专业群建设效能需要优化资源配置。从质量成本观出发,高职专业群质量成本总额包括资源建设成本、办学运行成本、资源维护成本和质量改进成本,专业群产出包括专业群学生规模、培训规模、应用技术研究到款额,二者比值是单位质量成本。以最低单位质量成本为目标,设置建立高职专业群资源要素优化配置函数和约束条件,在此基础上,构建专业群师资要素资源、实习实训条件要素资源、课程要素资源优化配置数学模型。适应高职专业群资源要素优化配置模型运行需求,可以采取建立专业资源统筹配置机制、建立专业群资源共享机制、建立专业资源有效度评估机制、建立专业布局调控机制等举措。     

自备电源孤岛运行控制策略研究

以一大型炼化企业电网为例,采用基于时域的动态仿真分析方法,模拟了严重故障下企业电网孤岛运行全过程,校核了现有企业电网低频减载措施与电动机低压保护定值间的配合情况,分析得出大型工业电网在孤岛运行时低频减载措施与马达低压保护配置间及SVC配合上普遍存在的问题,提出了低频减载措施与电动机低压保护协调配合策略。经过仿真验证,在确保企业电网安全稳定运行的基础上,损失负荷代价最小。     

涪陵页岩气产建区连续油管设备的优化配置

涪陵地区页岩气井井深较深、水平段长、施工压力高,对连续油管作业设备、材料的配置要求高。但受施工条件及道路通行条件限制,不能过高配置施工设备。在保证施工质量、确保施工安全的前提下,以够用为原则,合理配置涪陵页岩气产建区连续油管作业设备、材料较为适宜。     

可再生能源供电系统电源容量的优化配置

可再生能源发电的研究对智能电网建设具有重要意义.研究了含风力发电机、光伏阵列和小型抽水蓄能电站的可再生能源供电系统电源容量优化配置问题.在分析和建立可再生能源发电和储能装置模型的基础上,计及全年风光资源和负荷数据,建立了基于等年值经济成本最小的数学模型,采用遗传算法进行求解.算例结果表明,该方法求得的优化方案具有较强的适应性,可以提高可再生能源发电的能源综合利用率,降低投资成本.     

A hardware-based algorithm for virtual machine provisioning in a private cloud

Cloud computing is becoming a key factor in the market day by day. Therefore, many companies are investing or going to invest in this sector for development of large data centers. These data centers not only consume more energy but also produce greenhouse gases. Because of large amount of power consumption, data center providers go for different types of power generator to increase the profit margin which indirectly affects the environment. Several studies are carried out to reduce the power consumption of a data center. One of the techniques to reduce power consumption is virtualization. After several studies, it is stated that hardware plays a very important role. As the load increases, the power consumption of the CPU is also increased. Therefore, by extending the study of virtualization to reduce the power consumption, a hardware-based algorithm for virtual machine provisioning in a private cloud can significantly improve the performance by considering hardware as one of the important factors.