2MCL—527型压缩机密封油向润滑油中串油的原因和对策

本文详细分析了富气压缩机油封串油的原因，并根据提出的解决串油的办法，对原油封进行了改造，一年多的实践证明，改造是成功的。     

80万吨／年超监界溶剂脱沥青装置的泵端密封的改造

本文对８０万吨／年超临界溶剂脱沥青装置的泵端密封频繁出现严重泄漏的原因进行分析和改造，解决了泄漏，保证了设备正常运行，而获得了良好经济效益。     

镁质低品位铁镍硫化矿的活化工艺及机理

细菌浸出是镁质低品位铁镍硫化矿的潜在处理方案之一。针对该矿石浸出活性较低的问题,研究了硫酸预浸出和硫酸铵焙烧预浸出2种活化方案,并与细菌直接浸出(空白试验)做了比较。结果表明,2种活化方案都有利于金属回收,但硫酸铵焙烧预浸出方案的活化效果更优:浸出时间为8 d时,Ni、Cu和Mg的浸出率分别为90.2%、89.56%和61.19%,分别高于硫酸预浸出方案2.08%、12.2%和8.95%。矿石中的Mg主要在硫酸铵焙烧预浸出阶段进入溶液,细菌对Mg浸出的影响不大。XRD和能谱分析表明:浸出渣中Ni和Cu的残留量很低,Mg主要存在于难浸出的蛇纹石之中。     

鸭河口水电站左岸电站机组增容改造

鸭河口电站从1959年建成至今已50余年,目前存在机电设备超期服役、陈旧老化、配件难以购买、缺陷多、事故率高等问题。长期带病运行给电站安全生产构成严重威胁,同时设备技术落后,发电效率和自动化程度低、能耗大、经济效益偏低。通过电站技术改造,不但可提高电站的经济效益,而且还可提高电站的管理水平。     

智能变电站电子式互感器电磁干扰分析

随着输电电压等级的逐步提高,智能变电站二次侧设备受到干扰的情况日益严峻。现有国家标准并未考虑到互感器采集卡所布置的一次侧恶劣电磁环境。通过不同项目的标准化电磁兼容测试对比,分析了不同测试项目的互感器采集卡典型输出特征,并提出了一种混合干扰测试方法。试验发现了采集卡的传导干扰敏感频点,同时创新性地应用包络来表示互感器采集卡的输出波形,以观测采集卡的受扰程度。该研究对采集卡的现场布置中的电磁环境估计有着重要意义。     

智能变电站二次设备可靠性分析

为了快速发现智能变电站二次设备因家族缺陷出现的问题,应及时采取相应的维护措施以提高供电的可靠性。分析了智能变电站二次设备的可靠性对电力系统的运行的重要性。针对智能变电站二次设备可靠性要求,建立了可靠性评估蒙特卡罗模型,并模拟分析了失效概率、可靠度和平均寿命参数。应用应力分析法和蒙特卡罗模型,对智能变电站这类设备进行可靠性计算。仿真计算表明,使用两种方法对这类设备的可靠性评估与分析的结果一致,从而验证了建立的智能变电站电子式互感器采集单元板卡、就地化模块、合并单元、智能终端和开关姿态状态监测单元设备主件可靠性评估蒙特卡罗模型的正确性。该方法可为智能变电站二次设备其他主件的可靠性评估提供理论分析。     

形态学滤波与自适应噪声抵消在GIS局部放电超高频信号去噪中的应用

抑制局部放电信号中的噪声干扰是GIS局部放电在线监测的关键技术之一。尽管超高频检测方法能够有效避开低频干扰,但来自测量系统的白噪声仍然为局部放电的准确测量带来挑战。针对GIS局部放电监测中的白噪声干扰,以提高局部放电超高频法的测量精度为目标,文中采用形态学滤波和自适应噪声抵消相结合的方法对GIS局部放电超高频信号的去噪问题进行了研究。通过对4种典型绝缘缺陷产生的局部放电超高频信号的去噪实验,结果表明文中所用方法较小波变换方法能更好地去除白噪声且去噪后信号具有较小的幅值误差和畸变率。     

电力系统谐波和间谐波检测方法综述

电力系统谐波和间谐波的实时精确检测是谐波评估和治理的前提和基础。结合国内外谐波检测技术的发展现状,从检测信号模型出发,对基于加窗、加窗插值、谱估计和希尔伯特—黄变换(HHT)的谐波检测算法进行了分类和总结,指出了各种算法在谐波检测中的优缺点。最后,对电力系统谐波检测中需要关注的问题和研究方向进行了探讨。     

基于改进多目标粒子群算法的微电网储能优化配置

储能参与微电网的优化运行能有效解决可再生能源大规模并网所引起的系统安全稳定问题。基于双层规划理论建立以负荷波动、系统成本以及储能SOC偏差为目标的储能优化配置模型,提出一种改进的多目标粒子群算法求解该模型。依据最优相似度来指导惯性权重的取值,适时引入交叉变异操作,在保证算法收敛性的同时,提高其跳出局部最优解的能力。为保证pareto解集的全局性和均匀性,提出了一种多迭代方向pareto解集动态更新策略。最终基于信息熵确立权重,采用TOPSIS法选取最优方案。通过修改的IEEE-33节点系统进行算例分析,验证了该算法在求解微电网储能优化配置问题上的有效性和优越性。     

机场离港旅客托运行李需求预测方法的选取

通过分析机场离港旅客托运行李的需求特性,引出托运行李需求影响因素,对现有的预测方法进行筛选,选择了BP神经网络模型,并对其适用性进行了分析,以准确把握离港旅客的托运行李需求,及时有效地分配及调度相关人员与设备。