应用于智能电网的高压直流电流及谐波测量方法研究

智能电网的发展对相应的测量设备提出了更高的要求,包括体积小、重量轻、准确度高、测量频带宽等.本文研究了一种应用于智能电网的高压直流电流及谐波电流测量方法.直流电流测量采用基于霍尔磁场传感阵列的测量方式,采用多个传感器构成传感阵列,有效降低导体偏心、偏角等因素的影响;直流谐波电流测量采用4个直线型线圈构成的方形Rogowski线圈作为传感单元,并利用改进的高精度数字积分算法实现线圈输出的积分还原,大大降低了频率变化等因素的影响.同时,提出一种基于梯形自卷积窗的四谱线插值DFT算法,有效提高了直流分量及谐波分量的提取准确度.测试及应用结果表明,该新型高压直流测量互感器直流电流测量误差小于0.10%,谐波测量比差变化小于0.2%,角差变化小于8′,输出信号为数字量.该测量设备具有准确度高、测量频带宽、体积小等优点.     

热毛细对流自由面微弱位移信号高灵敏度相位检测系统

在流体力学的研究领域,流体自由面的变化是一种非常重要的物理现象.针对自由面的形变位移,研制一套双频激光相位光电检测系统.将光学干涉技术与相位计相结合,实时获得相位计输出的反映流体表面形变的信号.本文详述了此双频激光相位光电检测系统的原理和装置.通过高精度PI步进电机驱动物体移动,标定系统的性能特性.应用激光位移传感器验证该系统的精度,同时分析环境对干涉测量系统的影响.将该系统应用于浮力热毛细对流自由面形变测量中,获得有意义的实验结果.     

心血管疾病即时检测技术的研究进展

心血管疾病已经成为危害人类健康的第一大类疾病,其治疗效果很大程度上依赖于早期诊断及早期干预.随着微流控技术和纳米技术的飞速发展,目前市场上已有多种基于此技术的心血管即时诊断检测装置;同时,与手机App的结合不仅可以对该装置的检测结果进行读取,还可以直接对生理指标进行测定.本文介绍了该疾病现有即时检测的现状及未来的发展方向,概述了商业化心血管疾病即时诊断装置以及研发中产品原型,阐述了基于智能手机本身或者结合其他装置进行心血管疾病监测的研究进展.未来,基于智能手机的集血样检测、疾病诊断和成像处理于一体的集成化系统将会成为POC检测的新方向.     

基于双线性构造算法的电力有源滤波器补偿电流实时计算新方法

以“当负载电流为周期电流时, 负载电流与负载基波有功电流差的绝对值在一个周期内的积分值最小”为检测原理, 提出了基于直接计算, 基于简单迭代算法和基于最优迭代算法的电力有源滤波器谐波电流实时检测方法. 直接计算法能够准确计算负载电流处于稳定状态时的基波有功电流幅值. 简单迭代算法和最优迭代算法提供了一种判别负载电流状态的思想. 在直接计算法、简单迭代算法、最优迭代算法和对负载电流处于变化状态时的基波有功电流真实幅值等基本概念进行了明确定义的基础上提出了双线性构造思想, 即通过一次线性构造计算了此采样时刻的负载基波有功电流幅值, 通过二次线性构造为下一个采样的处理创造了条件. 在双线性构造思想的基础上, 提出了一种能够计算负载基波有功电流幅值的基于双线性构造算法的电力有源滤波器谐波电流实时检测方法.     

面向GIC的巨磁阻电流传感器的特性研究

地磁暴引发的地磁感应电流(geomagnetically induced current,GIC)侵入高铁电气系统可能影响高铁的安全运行,为了对GIC进行监测,本文设计了一个基于巨磁阻(giant magnetoresistance,GMR)效应的电流传感装置.该电流传感器装置由一个量程100 A且配备磁通聚集器的GMR传感器构成.本文探讨了传感器与导线成极端偏转角和水平偏移两种情况下对测量精度的影响,通过理论推导和有限元方法(finite element method,FEM)仿真进行了分析.仿真结果表明:当水平偏移控制在16 mm内时,测量误差3.66%;当角度偏转控制在70°内时,测量差6.62%;相比无磁通聚集器的传感器,灵敏度提高了19.7倍;极端位置下,测量误差减小可达121倍.同时实验结果表明,该装置测量准确度97.2%,能够对GIC进行准确的监测.     

基于DSP的谐波电流检测

随着电力电子技术的迅猛发展，电力电子装置产生的谐波对公用电网产生的危害，引起了人们越来越多的关注。文章基于瞬时无功功率理论的ip-iq算法，重点研究了采用TMS320F240芯片时电网中的谐波电流进行实时检测的方法，并借助MAT-LAB进行了仿真。仿真结果表明，这种检测和计算方法以及硬件结构可以满足电网中谐波检测实时性、准确性的要求。     

大功率电解整流系统背景谐波建模及谐波责任评估

大功率电解整流系统向电网排放大量谐波,严重影响并网点电能质量,建立精准的电网背景谐波电压模型并对谐波责任进行评估有利于衡量电力用户谐波排放对公用电网造成的影响程度.本文基于某电解锰厂实测数据,首先介绍了被测工厂供电背景和电网公共连接点谐波电压分布规律;进一步地,分别采用正态分布、对数正态分布和Weibull分布函数对特征停产日的分时段谐波电压概率分布进行拟合,利用Kolmogrov-Smirnov检验方法获取的拟合优度辨识出最优拟合函数,建立停工日背景谐波电压仿真模型;最后,根据该谐波电压概率分布模型对生产日的电解车间在公用电网母线上的谐波责任进行评估,分析结果表明:所测试的电解厂对公用电网的谐波责任以负向贡献为主.     

基于脊波变换的直线特征检测

特征检测是图像处理中的重要问题, 其检测效果直接影响模式识别和分类. 基于脊波分析思想, 给出一种新的离散的局部脊波变换, 同时提出一种适合于方向性较强的图像中直线特征检测的新方法. 实验表明该方法是可行有效的.     

矿物及固体绝缘材料电阻率测量的小型电极实验装置与应用

目前还没有一种矿物及固体绝缘材料小块样品电阻率测量的有效方法.为此,根据国家标准GB/T1410-2006和数字高阻计特点,研制了一种与通用高阻计配套使用的小型电极实验装置,将试样直径由标准电极的100mm减小到18mm,试样面积减少了30.86倍;该装置采用2个直径60mm×高20mm的绝缘基座对三电极系统进行支撑和精确定位,以实现装置结构的精准性和测量结果的可靠性,其关键技术参数是高压电极和测量电极的直径分别为18和14.6mm,保护电极内径和外径分别为16和18mm,保护电极与测量电极间隙尺寸为0.6mm,适用于直径ф=18mm的矿物及固体绝缘材料平板试样电阻率测量;体积电阻率和表面电阻率验证实验结果表明,采用小型电极实验装置与标准电极测量结果一致.     

广义S变换的参数优化及在电能质量分析中的应用

针对广义S变换(generalized S-transform,GST)的参数优化困难问题,提出一种GST参数优化方法并应用到电能质量扰动分类与扰动参数检测中.对基频点对应的参数r独立设置突出时域扰动特征,便于其他频点的参数优化专注于频域扰动,使优化后的广义S变换(optimized generalized S-transform,OGST)能同时表征较高精度的时域扰动和频域扰动信息.提出确定r的优化指标,使r的求取具有自适应性和理论依据.基于OGST的时频矩阵,提出4种扰动特征,并设计决策树分类器进行分类识别.同时实现对扰动起止时间、扰动幅值、谐波成分等扰动参数的检测.仿真数据及实测数据分析表明OGST抗干扰能力强、识别精度和检测精度高.     

牵引网宽频域谐波与振荡抑制技术应用研究

针对大功率、高密度、多种类的机车群在小容量牵引供电网中带来的宽频域谐波和谐振问题,从交流机车的拓扑和调制出发对宽频域谐波产生的机理进行了分析,并结合对两种典型车型,对不同类型机车混跑线路的谐波分布多样性进行了分析.为此提出了基于H桥级联的有源电力滤波器（HCAPF）和高通滤波器（HPF）相结合的谐波抑制方案,利用HCAPF对无功功率进行控制并对低次谐波进行抑制,利用高通滤波器对高次进行吸收.结合示范工程,对参数设计、HCAPF性能测试进行了详细介绍,最后对整个补偿系统投入前、后24 h的电压畸变率等参数进行对比测试,结果表明补偿后电压总畸变率平均值从4.324%下降到2.934%,满足国标,其中各次谐波电压都有较大下降.同时电网电压的最大波动率从14.5%下降到10.7%.     

A note on the predictive power of survey data in nowcasting euro area GDP

This paper investigates the trade‐off between timeliness and quality in nowcasting practices. This trade‐off arises when the frequency of the variable to be nowcast, such as gross domestic product (GDP), is quarterly, while that of the underlying panel data is monthly; and the latter contains both survey and macroeconomic data. These two categories of data have different properties regarding timeliness and quality: the survey data are timely available (but might possess less predictive power), while the macroeconomic data possess more predictive power (but are not timely available because of their publication lags). In our empirical analysis, we use a modified dynamic factor model which takes three refinements for the standard dynamic factor model of Stock and Watson (Journal of Business and Economic Statistics, 2002, 20, 147–162) into account, namely mixed frequency, preselections and cointegration among the economic variables. Our main finding from a historical nowcasting simulation based on euro area GDP is that the predictive power of the survey data depends on the economic circumstances; namely, that survey data are more useful in tranquil times, and less so in times of turmoil.     

Power grid operation optimization and forecasting using a combined forecasting system

Reliable photovoltaic and wind power generation forecasts are essential for efficient power systems operations. A combined forecasting system is developed, which integrates a data preprocessing method, a sub-predictor selection rule, and a multi-objective optimization to integrate various forecasting models. The proposed system effectively aggregates the advantages of all algorithms involved, facilitating greater prediction precision and stability. Experiments indicated that the proposed system can achieve higher quality point and interval forecasting performance relative to the comparative approaches.     

基于压缩感知的土壤呼吸监测传感网动态采样调度策略

土壤呼吸监测传感网通常部署在野外,无法直接访问电力,并且土壤呼吸测量过程比较复杂、能耗较高,因此在满足重建准确度要求的前提下,希望以尽量少的采样次数来进行测量.利用土壤呼吸真实物理过程中时间序列的相关性,可以采用压缩感知理论来实现采样调度.本文提出了一种基于压缩感知的分段动态采样调度策略:利用前期测量数据进行分析得到的先验知识,对测量时间区间的数据序列进行分段线性拟合,依据分段数据子序列的线性程度度量指标,动态确定各段的采样率.土壤呼吸测量仪在进行监测时,按照分段动态变化的采样率构造压缩感知采样和重建所需的测量矩阵.实验结果表明,相比平均采样率相同的固定采样策略,本文提出的分段动态采样策略能够得到更好的重建质量,即如果以确定的重建误差阈值作为需求,则本文的动态采样策略具有更小的采样率.虽然计算动态采样率会带来一定的计算开销,但减少的采样次数可以节省更多的能量.本文提出的基于压缩感知的分段动态采样策略,虽然在土壤呼吸监测传感网的应用场景中进行了实验和分析,但其思想对于其他类似应用的采样调度和节能问题也具有借鉴价值和潜在的可应用性.     

基于DSP和CPLD的电力数据远程通讯系统设计

本文根据电力数据的特点，提出了一种新的电力数据压缩处理方案。首先对电力数据进行预处理，然后再用自适应Huffman编码对实时采集的电力数据进行压缩。通过对比测试结果，本文给出了运用此处理方案的效果仿真图。最后提出了基于DSP和CPLD的电力数据远程通讯的设计方案，该方案简单易行，适合电力系统，为本算法的移植打下了基础。     

Forecasting the European Credit Cycle Using Macroeconomic Variables

We question the ability of macroeconomic data to predict risk appetite and ‘flight‐to‐quality’ periods in the European credit market using a model inspired by the Markov switching literature. This model allows for a direct mapping of exogenous variables into state probabilities. We find that various surveys and transformed hard data have a forecasting power. We show that despite its depth, the 2008–2009 crisis should not be regarded as an unusual episode that would have to be modelled by an additional state. Finally, we show that our model outperforms a pure Markov switching model in terms of forecasting accuracy, thus clearly indicating that economic figures are helpful in forecasting the credit cycle. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

高强度聚焦超声辐照离体牛肝组织后回声与空化、沸腾的关系

目的 高强度聚焦超声(high intensity focused ultrasound,HIFU)辐照离体组织过程中焦域处空化、沸腾与回声强度的关系.方法 采用不同的声功率(50 W、100W、150 W、200 W、250W)辐照新鲜离体牛肝组织5s,辐照深度30 mm.在辐照过程中,使用热电偶组成的测温系统对焦域处的温升进行实时采集.5 MHz接收换能器和Labview软件组成的被动空化检测(passive cavitation detection,PCD)系统对焦域处空化信号进行采集,在Labview平台上对空化信号进行定性和定量分析,观察空化信号随时间的变化规律,并计算累积空化剂量.对比HIFU辐照前后的B超图像,计算焦域处的灰度差值.结果 声功率为50 W和100 W的HIFU辐照时,空化和沸腾均未发生,B超图像上未出现回声变化；声功率150W的HIFU辐照时,空化发生(1/2分谐波和宽带噪声)但无沸腾,累积空化剂量和靶区灰度差值增大,辐照后即刻出现弱回声；声功率200 W的HIFU辐照时,空化和沸腾均发生,累积空化剂量和靶区灰度差值继续增大,辐照后即刻观察到强回声出现；声功率250W的HIFU辐照时,空化和沸腾均发生,累积空化剂量和靶区灰度差值略有增大,观察到“明亮”的强回声出现.除声功率为50 W的HIFU辐照后未见凝固性坏死产生,其余各声功率组均产生了凝固性坏死.结论 空化在HIFU辐照后即刻回声的出现中有贡献,但强回声的出现来自于沸腾.     

基于小波阀值降噪和BP神经网络的超短期风电功率预测

针对超短期风电功率预测问题，考虑了风电场复杂的噪声背景和风电功率的波动性，提出了一种基于小波阀值降噪-BP神经网络的超短期风电功率预测方法。该方法采用近似对称光滑的紧支撑双正交小波db4（Daubechies函数）作为小波基，通过多分辨分析的Mallat算法对历史时序风电功率数据进行3尺度分解。根据Donoho阀值法对各层小波系数进行软阀值降噪处理，再通过小波逆变换重构历史时序风电功率，由BP神经网络对其进行训练，预测目的风电功率序列。仿真算例将该方法与普通BP神经网络方法进行了对比，比较结果证明其预测精度优于后者，具有很好鲁棒性和降噪性能，适用噪声复杂的风电场超短期风电功率在赣预测．     

中国公共数据库数据质量控制模型体系及实证

在讨论公共数据库的公共产品属性及其制造过程的特点基础上,确定了公共数据库中数据质量的维度,提出了公共数据库作为特殊公共产品的生产过程中非技术数据清洗和数据稽查的概念,并建立了数据质量的变权综合评估模型.对公共数据库的数据制造过程质量控制进行了技术设计和博弈论模型分析,给出了各个环节的数据质量控制措施,并以此分析了当前中国公共数据库建设和运行中存在的问题和政策建议.最后,作为实例,提供了质量技术监督公共数据库的设计、运行、数据制造过程质量控制方法.     

Wind power prediction based on wind speed forecast using hidden Markov model

This study examines a new approach for short-term wind speed and power forecasting based on the mixture of Gaussian hidden Markov models (MoG-HMMs). The proposed approach focuses on the characteristics of wind speed and power in the consecutive hours of previous days. The proposed method is carried out in two steps. In the first step, for the hourly prediction of wind speed, several wind speed features are employed in MoG-HMM, and in the second step, the results obtained from the first step along with their characteristics and wind power features are used to predict wind power estimation. To increase the prediction accuracy, the data used in each step are classified, and then for each class, one HMM with its specific parameters is used. The performance of the proposed approach is examined using real NREL data. The results show that the proposed method is more precise than other examined methods.