笑谈至关重要的声电设计“三字经”（PART I）—从EPR需要的电功率谈起

一年前的这个时候——2002年3月份,《和朋友们谈谈EASE3.0视窗版本》专题开始在本刊发表,一年来先后写了5篇有关大型音响工程音质设计的报导;本来,这一部分内容远未写完,不过由于考虑到读者的兴趣和需要,所以在写此专题的第一篇时,就拟定了:“采用间隔叙述的办法,今天介绍一个新功能,明天谈谈3.0在哪些操作方面更加方便了,下一次再谈另一个新的建模方法……”。现在,是时候了,所以本期笔者推出了一个新的专题——戏称之为声电设计的“三字经”;还会在适当的时候推出第三个专题,并采用刚才所说的“间隔叙述”的安排,当然仍要注意系统性,以防杂乱无章,好在脉络会很清楚的。 专题一涉及建声学一些,专题二则主要为电声计算方面,而专题三将主要讨论一些电脑建模方面有关建筑和3D(三维)制图的问题。     

恰甫其海水电站励磁系统PSS原理及现场试验方法

介绍了恰甫其海水电站励磁系统电力系统稳定器(PSS)的工作原理,分析了电功率型PSS和加速功率型PSS的特点,并详细介绍PSS的现场试验方法。     

红外辐射器能效测试仪的研制

报道红外辐射器能效测试仪的电功率测量系统和微机系统的研制,电功率测量系统采用"等效功率计"法实现,简单易行,使用方便,微机系统用于数据处理和结果显示,采用MCS-51单片机系统,硬件设计简单,尽可能使硬件软件化,通过功能选择,本测试仪可分别测试辐射器的红外辐射转换效率和辐射功率,且可检测辐射器的局部辐射均匀性.     

利用贝叶斯线性回归结合混合Copula函数分析风电功率的相关性

分析风电场之间的出力相关性有助于合理规划风机的功率输送以及调度优化,从而提高传输线路的利用率。以冀北地区风场为例,首先分析了该区域风速的分布特性,然后利用贝叶斯线性回归算法建立混合Copula函数模型,拟合得到4个机群风速序列的联合分布,计算出风电场之间的出力相关性,并与其他相关性函数建模进行对比研究。研究结果表明,基于贝叶斯线性回归的混合Copula函数模型能够提高参数估计的精确性,从而使得计算出的相关性更为准确,并且由其拟合得到的出力概率分布与实际风场出力的概率分布较为一致。     

焊接与切割设备的使用与维修(三)——电弧焊机的使用须知和交流弧焊机的安装使用与维修

讲述了电焊机使用中应注意的事项,介绍了交流弧焊机的特点和弧焊变压器的分类。从交流弧焊机的安装地点及环境,动力线、开关、熔断器和焊接电缆的选择等方面详述了焊机的正确安装是保证焊机正常使用、保证安全及节约能源的重要条件。     

圆盘造粒机电机功率的通用计算法

圆盘造粒机电机功率的通用计算法商永利李景春李克原（中国一重集团公司）（黑龙江化工厂１６１０４１）１圆盘造粒机的机构简图（见图１）。图１圆盘造粒机的机构简图１．圆盘，２主轴，３轴承，４联轴器，５减速器，６小皮带轮，７电机，８大皮带轮２电机功率的理论推导...     

基于高频臭氧发生器介质阻挡放电特性研究

为了实现高频臭氧电源与臭氧发生器阻抗匹配问题,采用Q-V Lissajous图形法研究了电源电压幅值和频率对介质阻挡放电(DBD)的放电功率、等效电容等放电参量的影响.试验结果表明,增大外加电源电压幅值和激励频率,放电强度增强,放电功率增大;随着电源电压和频率增大,放电管总等效电容C在1.350～1.356 nF内变化,电介质等效电容Cd增大,放电间隙等效电容Cg减小.     

RBF-NN与RBF-SVM组合的风电功率预测研究

针对单一预测模型无法全面利用历史数据对风电场风电功率预测问题,本文提出了基于径向基神经网络(RBF-NN)与径向基-支持向量机(RBF-SVM)组合的风电场风电功率预测模型,通过固定综合权系数将2个模型融合在一起,同时采用最小二乘法来求取各子模型的权系数,实现2个子模型的优势互补,并对实际某风电场的功率数据进行预测仿真和测试。仿真结果表明,2个模型组合后,平均绝对误差为11.63%,分别比子模型降低0.87%和0.76%,证明所提出的组合预测模型能有效提高预测精度。该研究满足实际的调度预测要求。     

平抑风电波动的混合储能优化配置及控制策略∗

混合储能系统可以利用不同储能类型互补特性,以较低成本有效平抑风电功率波动,为此提出了一种针对混合储能系统容量配置和控制策略的联合优化方法.首先,基于小波包分解将不平衡功率按频段分配给不同类型储能 设备.然后,建立考虑充放电深度对储能寿命影响的成本年值模型,以最小化成本为目标确定最优分频点,进而确定储能配置.最后,采用双层模糊控制策略,通过交叉补偿在防止荷电越限前提下有效平抑风电波动.通过对某风场全年运行数据进行仿真,验证了所述方法的有效性.     

基于堆叠稀疏降噪自动编码器的地区风电场群高精度超短期风电功率预测

为解决风电功率预测过程中面临的风电数据量大且复杂化以及如何提高预测精度的问题,基于堆叠稀疏降噪自动编码器提出地区风电场群高精度超短期风电功率预测方法。该方法采用自编码器对输入风电功率数据进行降维提取特征,为进一步增强自动编码器的抗干扰性,对其引入稀疏性约束和降噪技术。该方法能够有效降低数据的解析难度和提高特征提取的可靠性。通过实际算例验证,该预测方法可有效提高多风电场功率预测的精度。