TSP203Plus超前地质预报技术在贵广铁路客运专线长大隧道施工中的应用技术研究

贵广铁路线路中特大长隧道、特大断面的隧道所占比例达到75%以上,隧道穿越某些地质情况复杂地区,可能遇到的工程地质问题及地质灾害较一般浅埋隧道更多、更严重。因此,在隧道施工中开展超前地质预报工作非常有必要。TSP203plus的工作原理和系统工作特点能满足工程预报需要。在贵广铁路部分隧道超前地质预报中证实了TSP203plus作为一种隧道地质预报手段的合理性和有效性。在对TSP203plus超前地质预报产生的误差原因进行分析的同时,提出了提高预报精度对策,从而指导不良地质条件下的隧道安全快速施工。     

气象预报评分系统的设计与实现

为了提高预报部门的精细化管理,在现有预报手段的基础上,开发了一种预报评分系统。通过读取数据库中的预报员每天录入的预报资料,基于评分权重及预报阀值的选取等方式,快速准确地算出预报员的天气及气温的预报准确率。同时,为了提高预报员数据录入的准确性,以及考核的严谨性,采用了网络授时的管理机制。本文着重介绍了系统的主要特点以及各模块的设计和实现。实际应用表明,该系统安全稳定可靠。     

动态对角递归网络在变压器故障诊断中的应用

介绍了动态对角递归网络,并针对BP算法收敛慢的缺点,提出了递推预报误差学习算法。利用该算法对神经网络的权值和域值进行训练,有效地提高神经网络的收敛性及增量学习能力。将动态对角递归网络应用到变压器的故障诊断中,利用改良三比值方法来实现诊断,建立了诊断的模型。利用部分数据进行了训练及故障诊断的仿真,结果表明了利用该方法进行变压器故障诊断的有效性。     

滚动支承主轴回转误差的微机辅助测试及预报补偿模型的建立

通过微机辅助测量实验,揭示了滚动轴承支承的机床主轴回转误差的特点,并建立了回转的预报补偿模型。本项目为国家自然科学基金派生项目。     

磨削弧区温度在线临测技术研究

设计了一种可以在发生现场的强前景干扰下在线监测磨削弧区温度的新方法。并通过实验磨削测温实验及烧伤跟踪实验对该方法的可行性进行了分析。结果表明,该方法简单、实用,可实现磨削温度的在线监测,特别适用于断续式ＣＢＮ砂轮磨削过程监测。     

地空路径水凝物交叉极化特性研究

水凝物的交叉极化预报模式对10GHz以上频段使用正交极化频率复用的卫星通信系统设计具有重要意义.基于ITU-R与OPEX数据库的地空雨致交叉极化数据和二阶小变量近似的预报模式,给出了一种改进的雨致交叉极化预报模式.与其它模式比较表明,这一模式的预测精度有明显提高.     

基于递归等权组合模型的中长期电力负荷预测

针对电力负荷预测中单一模型不能充分利用数据信息和对其内在规律考虑不完全的问题,文中采用基于递归等权的组合预测模型,通过灰色关联度法对多个单一模型进行筛选,并确定参与组合的模型。再由递归等权法实现了对参与组合的各单一模型的变权重处理,有效地考虑各单一模型的预测好坏的变化。最后,通过对某地区最大负荷进行预测,对比单一模型与递归等权组合预测模型的预测误差。结果表明,递归等权组合预测模型比各单一预测模型的误差都小,从而验证了该模型能有效提高电力系统负荷预测能力,其精度高、结果可靠。     

基于面向对象的电力系统中长期负荷预测软件的开发

为了更方便、快捷、准确地进行中长期负荷预测,开发了基于Windows的电力系统中长期负荷预测软件。软件采用面向对象程序设计方法,使系统易扩充、易维护。该软件除具有一般负荷预测软件所具有的计算快速、模型库丰富等特点之外,还有原始数据输入简单方便、模型库扩充简易、具备饱和负荷预测以及考虑了与其它常用软件的接口等独特的地方。以华东某地区的供电量历史数据为例,选择了5种不同模型进行预测,并对结果进行了分析和比较,最后还对该地区进行了“s”型饱和负荷预测。分析表明该软件使用方便,预测精度满足电力负荷预测的精度要求,具有一定的实用性。     

风电场出力短期预报研究综述

风力发电是可再生能源发电技术中发展最快的一种,是一种理想的、无污染的洁净能源。但是风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点,大容量的风力发电接入电网,势必会对电力系统的安全、稳定运行带来严峻挑战。对风电场的出力进行短期预报,是解决这一问题的有效途径。在参考阅读大量国内外文献以及作者工作的基础上,首先对风电场出力预报的划分方法进行了探讨;结合我国风力发电发展的实际情况,分析了进行风电场出力短期预报的意义和必要性;然后对风电场出力短期预报的原理、方法以及国内外研究现状进行了总结;最后指出风电场出力短期预报研究中存在的问题和今后的研究方向。     

基于多元相关性矩阵的中长期负荷预测方法研究

正中长期负荷预测是电力系统规划建设、运行安排的重要基础数据。当前我国经济发展进入新常态,增长速度、经济结构和驱动要素都将发生根本性转变。传统的中长期负荷预测面临原参考指标不适用、可参照历史数据有限等问题。为此,深入分析我国经济新常态下的发展模式转变特征,从增长速度、经济结构和驱动要素三个方面构建中长期负荷预测参考指标库。基于多元相关性矩阵构建了新