基于灰色关联分析的自适应低频减载

针对当前低频减载方案常按频率跌落延时切除离线整定的负荷量、缺少对负荷特性的综合考虑而引起的欠切、过切等问题,提出以负荷频率效应系数、单位电能损失和负载率为决策指标对不同重要性级别下的负荷节点进行灰色关联分析排序,按关联度由大到小确定切负荷顺序。基于广域测量的系统初始频率变化率自适应估计系统功率缺额,在计及发电机和负荷的调节作用的同时计算切负荷总量,并按减载顺序主动分配。四种典型故障场景下的仿真结果表明所提方案能有效决策减载策略,以最小的减载量和减载代价获得了最优的频率动态恢复曲线,验证了可行性。     

输电线路金具的全寿命选型

针对传统金具大量使用铁磁材料引起运行过程中磁滞和涡流损耗的激增,在线路金具实际选型中提出的秉承全寿命周期设计理念在工程应用中受到极大关注。统筹考虑金具采购、安装和运输的经济费用、运行损耗费用、故障检修费用、使用寿命、安全可靠性、环境保护等,搭建了输电线路金具全寿命选型模型,并结合厂家调研数据和实际输电线路工程的设计条件进行了全过程综合性评价,推荐符合实际需求兼顾全寿命理念的线路金具型式,以提高线路工程资产总体经济效益和社会效益。     

自适应粒子群支持向量机风速组合预测模型

提出一种优化的支持向量机风速组合预测模型,首先通过模糊层次分析法对参与组合的单项预测模型进行遴选,在当前风速样本集下自适应决策预测效果较优的单项预测模型的输出值作为支持向量机的输入,将实际风电场风速值作为支持向量机的输出,并采用粒子群算法优化支持向量机组合模型的参数。基于实际运营的风电场数据进行仿真分析,自适应遴选出BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络和遗传算法优化BP神经网络这4种单项预测模型参与支持向量机组合,结果表明所提方法的预测精度不仅高于单项模型,且高于线性组合预测模型和神经网络组合预测模型。     

奥美沙坦酯片的处方筛选与工艺制备

介绍了湿法工艺制备出奥美沙坦酯片并对其体外溶出曲线进行研究。采用正交设计考察处方中各辅料之间的配比,根据优化后的处方制备奥美沙坦酯片,并将其与参比制剂进行体外溶出曲线对比。采用湿法制粒工艺可以达到与参比制剂一致的体外溶出曲线。