军校专业背景课程群"课程思政"建设与运用路径

专业课程"课程思政"是新时期军校教育重要的时代命题和现实难题.为培养德才兼备的高素质、专业化新型军事人才,基于系统科学思维方式(SSTM)视角,对军校专业背景课程群"课程思政"价值取向进行了认知,并遵循"成果产出导向(OBE)"教育教学理念,提出了基于"三重"育人核心要素的专业背景课程群"课程思政"教学体系构建与"理实一体化"运用路径.这为军校专业课程群"课程思政"提供了一种范式.     

关于电容式超大触摸按键可靠性的研究与应用

随着人民生活水平的提高,人们对电器设备的要求也越来越高,如要求操作更便利、更美观,触摸按键作为人机交互的界面,有向大尺寸、超大尺寸发展的趋势.通过对电容式超大触摸按键的可靠性进行研究,主要包括防静电(ESD)问题、超大触摸按键的群脉冲(EFT)实验和传导抗扰度(CS)实验的抗干扰实验问题,并通过应用案例进行验证,达到了预期效果.研究结果表明:设计的超大按键防静电安装结构,能彻底解决触摸防静电问题;设计的增加抗干扰处理的软件方法,能有解决超大触摸按键在做群脉冲(EFT)实验和传导抗扰度(CS)实验时实验失效的问题.     

基于PSO算法的直流近区光伏发电系统控制参数优化方法

针对直流近区光伏发电系统的小扰动和振荡问题,本文提出了一种基于P SO算法的直流近区光伏发电系统控制参数优化方法以提升系统小干扰稳定性.首先,建立包括光伏阵列、逆变器及其控制器、直流输电系统的直流近区光伏发电系统小信号模型.其次,建立了基于特征值的直流近区光伏发电系统控制参数优化问题,并提出了一种基于P SO算法的控制参数优化方法对优化问题进行求解.最后,在Matlab/Simulink仿真平台中采用所提出方法对直流近区光伏发电系统的控制参数进行优化,并施加不同类型的扰动,比较控制参数优化前后系统的动态响应.仿真结果表明,采用优化后的控制参数,系统的动态响应性能得到明显提升.     

城市污水主干排水系统优化调度分析——以华东某市污水主干管为研究案例

排水系统智能化调度是实现污水系统安全平稳运行的重要举措,尤其针对一些工程措施无法或尚未实施的区域。通过对污水主干管实现智能化调度的关键因素分析,并以华东某市污水主干管为研究案例,结合排水模型和大数据挖掘优化污水主干管系统运行,将末端污水厂旱天溢流天数降低了15%,从而优化污水干线系统运行工况。     

基于二次插值粒子群优化算法的输电网储备项目优选排序策略研究

为解决电网投资过程中,如何在有限的投资金额下,从冗余度较高、关联度较强的各种储备项目中选出能够最大程度解决电网弊端、提升电网整体性能的难点,提出了基于二次插值粒子群优化算法的输电网储备项目优选排序策略.针对输电网储备项目特点,首先建立了一套科学合理的输电网储备项目综合效益量化评价指标体系,构建了输电网储备项目量化评价模型,并利用基于二次插值的粒子群优化算法对输电网组合权重优化模型进行求解.其次通过以单位投资的综合贡献度为基础,构建了输电网储备项目的动态优选排序模型.最后,以某省2019年底形成的网架为基础,以2020年规划负荷为边界,选取"十三五"规划库中2020年规划投产项目进行优选排序,验证所提输电网储备项目优选方法的科学性与合理性.     

宽频测量装置两种谐波/间谐波算法比较

新能源发电大规模入网,造成电力系统电能质量问题.宽频测量装置可监测谐波/间谐波的含量,但谐波/间谐波的测量在工程实现中目前存在两种方案,有争议.介绍了这两种方案的实现方法和各自的局限性,供后续工程参考.     

基于可变撬棒电阻的双馈风机低电压穿越优化控制方法

电网故障时,DFIG并网点电压的跌落深度影响着机组的暂态特性,进而决定着机组应采用的低电压穿越策略(LVRT).此外,LVRT性能在一定程度上依赖于控制参数的选取,据此提出由电压跌落程度匹配低电压穿越策略的方案.首先根据故障距离对DFIG并网点电压进行分类并形成相应的LVRT优化策略;然后用粒子群算法优化控制系统参数后形成参数表,故障瞬间通过判断故障距离即可匹配合适的LVRT方案和最优控制参数;最后在PSCAD/EMTDC上建模仿真,结果表明所提方案有效提高了DFIG应对故障的灵活性,减小了故障对机组的不良影响,降低了无功损耗,总体上LVRT效果更佳,更具有实际意义.     

基于IPSO-GRU深度学习算法的海底管道缺陷尺寸磁记忆定量反演模型

针对海底管道缺陷磁记忆定量反演的难题,提出一种基于改进粒子群优化的门控循环神经网络模型,即IPSO-GRU模型。以两端焊有盲板的X52管道作为实验材料,其上预制有不同直径、深度的缺陷,采用TSC-5M-32磁记忆检测仪,外接11-6W非接触探头,进行水下磁记忆检测试验,提取不同缺陷尺寸的磁记忆信号特征值。考虑到磁记忆信号特征值随缺陷尺寸呈复杂的非线性变化,引入门控循环神经网络,利用其双门结构能够记忆缺陷处的信号特征,非线性回归拟合能力强的特点,构建海底管道缺陷定量反演模型,进一步考虑到模型超参数选择的随机性,采用改进粒子群算法进行超参数寻优。验证结果表明:该模型对缺陷深度反演平均精度达96%;对缺陷直径反演平均精度达93%,为海底管道缺陷的磁记忆定量化识别与反演提供了新的思路和方法。