机械检测技术与装备教育部工程研究中心

重庆理工大学机械检测技术与装备教育部工程研究中心是国家创新体系（大学）的技术创新基地,是“985工程”和“211工程”的重要组成部分。中心于2008年1月被批准立项建设,经过多年的科研积累,已经在有关齿轮机床、分度转台、锥齿轮、发动机和变速箱的几何量误差精密测试技术、     

考眼力

山东胶州读者吕鑫：什么是自掩埋水雷？ 小编：自掩埋水雷出现于80年代,是一种在深水布设的特种水雷。它由内外两个圆筒组成：内筒里装有水雷、弹射机构、水雷引信、传感器和自掩埋装置;外筒顶部呈敞开状,用于从海底排除泥沙。     

不断壮大的无线通信市场挑战无线测试技术

无线测试技术目前正走到一个从未有过的十字路口,主要是由以下诸多因素引起的:     

主动配电网故障恢复的重构与孤岛划分统一模型EI北大核心CSCD

随着分布式电源和储能装置大量接入配电网,配电网在发生故障之后可以进行重构和孤岛划分,提高故障恢复的水平。为此,提出了一种同时包含重构与孤岛划分的故障恢复方法。建立包含多类型分布式电源、柔性负荷和储能的多时间段故障动态恢复模型,考虑分布式电源和储能的黑启动能力,并计及故障恢复时间和检修次序。利用二阶锥技术将所建模型转换成混合整数二阶锥规划模型。在PG&E69系统上对该算法的有效性进行验证,结果表明,与传统方法相比,所提故障恢复方法计算速度更快,故障恢复率更高。     

基于Wide&Deep-LSTM模型的短期台区负荷预测EI北大核心CSCD

负荷预测是电力系统经济运行的基础,其对电力系统规划和运行都极其重要。由于影响负荷预测的因素较多,因此用常规的方法很难获得较好的预测结果。随着新一代人工智能技术的兴起,尤其以深度学习和大数据技术的快速发展,为进一步提高负荷预测的精确度奠定了良好的基础。文中将深度学习方法引入到电力系统的短期台区负荷预测中,综合利用了负荷台区的电压、电流、功率以及时间等特征信息。同时在已有的长短期记忆网络(LSTM)模型和宽度&深度(Wide&Deep)模型的基础上,建立了基于Wide&DeepLSTM的深度学习短期负荷预测模型,并在此基础上进行了日前台区负荷预测。该模型能够兼具深度神经网络的学习能力与LSTM模块的时间序列信息表达特性,能够较好地解决台区电力负荷预测的多特征维度及时序性特征问题。最后利用Tensorflow深度学习框架生成了仿真模型并加以验证,仿真结果充分证明了所提方法的准确性与实用性。     

基于优化分网策略的有源配电网多速率并行暂态仿真分析EI北大核心CSCD

随着配电网元件种类日益丰富和分布式电源渗透率不断提高,网络动态过程更加多样化,配电网暂态仿真的难度进一步加大。针对目前有源配电网并行暂态仿真方法未考虑元件动态响应速度对仿真计算量的影响和仿真步长需求的问题,提出了一种基于优化分网策略的自适应变步长多速率并行仿真方法。考虑不同元件暂态响应速度和计算量的差异,提出了以CPU多核心计算均衡和核心间交互数据量最小为目标的有源配电网优化分网策略;在此基础上建立了元件接口等效模型和子任务协调模型,提出了CPU子任务间多速率并行、子任务内部仿真步长自适应调整的并行仿真方法,达到加速暂态仿真的目的。通过对变电站同一母线的12条出线进行仿真测试,验证了所提并行仿真方法能够满足配电网暂态的仿真需求,在保证仿真精度的同时大幅提高计算速度。     

电力自动化终端公用网络接入控制系统架构研究*

研究了一种考虑电力自动化终端公用网络接入的控制系统架构,具备电力数据公网通信安全管控功能、电力自动化终端智能辨识功能和电力自动化终端互操作功能,可使得电力系统在使用公用网络通信的情况下,既能保证电网关键运行控制数据安全,又能实现对末端电力自动化终端的接入管控,以适应电力系统用户侧物联网化的发展趋势。     

PSD-SCCP多端网络等值计算分析

利用仿真方法分析了PSD-SCCP软件的多端网络等值功能,对不基于潮流结果和基于潮流结果2种计算条件下等值参数的差异进行了对比,认为不基于潮流结果的多端网络等值可保留原系统的阻抗特性,等值模型不能复现原系统潮流,适用于不关心系统潮流的仿真工作;基于潮流结果的多端网络等值可保留原系统的阻抗特性,等值模型可以复现原系统潮流,适用范围还可扩展到以系统潮流为基础的仿真领域。     

基于独立分区的非线性优化测风求阻法

基于图论结合实际,通过模糊算法对测风求阻法进行改进,以实现快捷准确地获得井下通风参数。利用基于非线性优化的测风求阻法对具体矿井巷道风阻进行求解,并与通风阻力测定结果对比分析。结果表明该数据在实际应用过程中可弥补通风阻力测定数据的不足,具有较强的实际应用价值。     

高瓦斯粉尘矿井无线安全供电系统建模研究

介绍无线供电的基本原理和组成结构,建立全互感耦合模型,对全互感模型的基本特性进行探讨,分析对比传统互感模型与全互感模型之间的区别。验证全互感模型的正确性,根据阻抗频率特性可以提高能量传递效率。