电感在两级电涌保护器设计中的应用

介绍了雷电波在遇到串联电感时,不同的时刻折、反射系数会发生变化,雷电波通过它们时将发生波形的改变.雷电波的陡度降低,雷电波的电压幅值也相应降低.根据这一原理,利用ICGS冲击平台进行大规模的试验,通过对实验数据进行对比分析,提出在多级电涌保护器的设计中,采用串联电感的方法可以降低电涌保护器的残压,相对地增加SPD的承受能力,提高电涌保护器的保护效果,对电力系统的防雷保护具有重要意义.     

山地城市径流污染特征分析

以重庆主城某大学校园为例,对路面、屋面和绿地等3种典型的城市下垫面径流水质进行了监测,指标包括pH、悬浮固体（SS）、化学需氧量（COD）、氨氮（NH3-N）、总磷（TP）等。研究结果表明：除TP外主要污染物质的平均浓度均超过地表水环境Ⅴ类标准,降雨径流SS的平均浓度可高达1.73×103mg/L,COD和NH3-N平均浓度可高达76.25 mg/L和3.67 mg/L;存在显著地初期冲刷效应,混凝土路面的SS、COD、NH3-N的初期径流浓度分别为2.33×103mg/L、106.4 mg/L、5.64 mg/L,初期径流浓度相当于全场降雨径流浓度的2-4倍左右,其最高值出现在产流后10~15 min内。对比3场不同降雨强度下的径流水质,降雨强度越大,径流污染物浓度越高,其中降雨强度对大坡度路面的地表径流污染物浓度影响更大。     

基于趋势点状态模型的时间序列预测算法

针对传统的时间序列线性预测算法对时间序列的线性程度要求高,而非线性方法一般建模复杂且计算量大,提出了一种基于趋势点状态模型的时间序列预测算法.该算法无须考虑时间序列是否具有显著线性特征,通过序列间耦合度挖掘时间序列上的相似子序列,找出相对应的相似序列趋势点,建立趋势点状态模型并求出预测值.算法建模简单,复杂度较低.通过模拟实验,结果表明该算法性能良好,尤其对具有周期性的时间序列预测精度很高.     

一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法*

提出了一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法。该算法首先对时间序列数据进行向量形式转换,计算出各个时间序列间的相似度并构建复杂网络,然后利用基于Normal矩阵的方法进行复杂网络社团划分,同一类的时间序列被划分到一个社团,即实现对时间序列数据的聚类。为了验证该方法的可行性和有效性,将其应用于股票时间序列数据聚类分析中,并在两个实际的数据集上与其他方法相比较,取得了较好的实验结果。     

基于关键点的时间序列模式表示

时间序列包含的数据量大、维数高、数据更新快,很难直接在原始时间序列上进行数据挖掘.借鉴时间序列线性分段的基本思想,提出了一种基于关键点的分段线性表示法,用关键点组成的直线段近似描述时间序列.将关键点作为时间序列的分割点,反映时间序列的主要特征,降低时间序列的维数,使整体误差达到最小.     

Bifurcation analysis for an SMIB power system with series capacitor compensation associated with sub-synchronous resonance

In this paper,an introduction to the bifurcation theory and its applicability to the study of sub-synchronous resonance (SSR) phenomenon in power system are presented. The continuation and bifurcation analysis software AUTO97 is adopted to investigate SSR for a single-machine-infinite-bus power system with series capacitor compensation. The investigation results show that SSR is the result of unstable limit cycle after bifurcation. When the system exhibits SSR, some complex periodical orbit bifurcations, such as torus bifurcation and periodical fold bifurcation, may happen with the variation of limit cycle. Furthermore, the initial operation condition may greatly influence the ultimate state of the system. The time-domain simulation is carried out to verify the effectiveness of the results obtained from the bifurcation analysis.     

随机环境下的幂变换门限ARMA-ARCH模型的极限行为

提出了随机环境下的幂变换门限自回归滑动平均自回归条件异方差模型,得出了其以几何速率收敛的充分条件．     

聚羧酸系减水剂对水泥水化过程的影响

研究了以聚乙二醇800、丙烯酸、顺酐、烯丙基磺酸钠、丙烯酸羟乙酯为原料合成的聚羧酸系XYZ18减水剂对水泥水化过程及微观结构的影响.结果表明,XYZ系减水剂具有缓凝特性,能减少并延缓水泥水化放热;使水泥早期微小晶体大量生长并填充孔隙,气孔细化且分布更加合理,晶体向外伸长使水泥粒子相互搭接而形成网络结构,提高了水泥石的密实性.     

基于重要边缘点的时间序列异常模式检测算法

在分析边缘算子的思想和现有时间序列模式表示方法基础上,将边缘点方法和重要点方法相结合,提出了基于重要边缘点的时间序列模式表示算法。算法按各观测点的边缘化程度,提取重要的边缘点将时间序列分成多个子线段,通过分析直线段之间的相似性,发现异常的序列模式。从理论和实验两方面对算法进行了分析和验证,结果表明,算法复杂度较低,模式表示误差小,能够满足大规模时间序列数据模式表示的要求。     

SPG-Suite：面向伪周期时间序列的预测方法

伪周期时间序列是一种广泛存在的数据形式,它具有伪周期性、非平稳性和特征值等特征。对这类时间序列进行预测,具有很强的研究和应用意义。然而,目前的相关研究对伪周期时间序列的关注度不足,一些已有的时间序列预测方法在应用到伪周期时间序列上时,会造成误差的累积,使得预测效果很差。为了解决这些问题,总结了伪周期时间序列的特征,并提出了SPG-Suite预测方法,很好地解决了传统方法无法解决的问题。最后,在真实的数据集上进行了实验,并与传统方法进行了对比,实验结果表明,SPG-Suite方法在预测精度上具有明显的优势,并具有较强的可扩展性。