支撑云-群-端协同调度的多能园区虚拟电厂:研发与应用

虚拟电厂技术挖掘并利用了各类分布式资源的灵活调节能力,是提高电网安全水平、降低用户用能成本、促进新能源消纳的重要措施.在能源互联网环境下,虚拟电厂面临分布式资源主体众多且特性各异、不确定性强、各地电网需求多样化等技术挑战.文中基于云边协同的信息架构,设计了云?群?端递阶协同的多能虚拟电厂调度技术框架,研究并提出了面向特性各异分布式资源的调控能力标准化建模方法、日前鲁棒聚合和日内滚动修正衔接的虚拟电厂在线等值技术、考虑差异化调峰需求的虚拟电厂?电网交互调度模式等多项实用化关键技术,设计并开发了面向园区的虚拟电厂调度模块,并在多个工程现场实际运行.以中国北京某多能园区的场景分析为例,证明了所提方法的实用性和模块的通用性.     

基于事例推理的回转体零件冷/热挤压工艺设计系统研究

为了实现回转体零件挤压工艺的快速设计，减少不必要的重复性设计，将事例推理（CBR）引入工艺设计中，提出了事例表示、事例检索和事例修改等过程的具体实现方法，并在UG／NX平台上开发了回转体冷／热挤压工艺设计系统。实例研究表明所建立的系统是有效的。     

烟气轮机波纹管失效分析

利用金相、ＳＥＭ、ＳＡＭ、ＥＳＣＡ等方法，分析了某石油化工厂催化系列烟气轮机进出口六个不锈钢波纹管开裂泄漏的原因。根据现场调查和实验分析结果证明，１８－８型不锈钢波纺管的开裂是由于连多硫酸引起的应力腐蚀开裂所致，而大量连多硫酸的形成与烟机频繁的停机有关。     

多任务小批量流水线遗传算法仿真与实施

文章阐述了在流水线调度时,可利用遗传算法计算出工件的最短通过时间, 但这并非最佳方案,应同时考虑交货期的影响、设备的负荷率和员工加班等问题.在设计过程中,根据多任务,小批量流水线生产的特点,改进常规遗传算法,设计出一种基于交货期的遗传算法,可以很快地搜索到最优个体,并实例证明了其可行性.     

液态金属快速结晶的热力学驱动力

采用超高真空无容器悬浮熔炼技术使液态Ｆｅ和Ｎｉ的过冷度分别达２００和２３５Ｋ，借助量热法测定出其比热各为４８．６和４０．５Ｊ·ｍｏｌ~（－１）·Ｋ~（－１）．据此精确计算出深过冷Ｆｅ和Ｎｉ快速结晶的热力学驱动力△Ｇ_（ＬＳ），并与Ｔｕｒｎｂｕｌｌ模型和Ｄｕｂｅｙ－Ｒａｍａｃｈａｎｄｒａｒａｏ模型的近似计算结果相比较，发现这两种近似模型在过冷度超过１００Ｋ时均产生大于１％的偏差．进一步分析发现，△Ｇ_（ＬＳ）的计算偏差对深过冷液态金属中晶体形核率的影响极大，因此快速凝固研究中应尽可能精确计算△Ｇ_（ＬＳ）．     

减震垫铁在普通车床上的使用效果分析

机床安装时采用减震垫铁代替普通垫铁具有方便、迅速，减震、隔振等优点，但应用于普通车床时存在着明显的振动。通过在CA6140车床上的激振对比试验及车削试验，发现在130Hz附近，车床导轨水平方向的振幅明显加大。从而得出结沦：普通车床床身的刚性对减震垫铁的使用有一定的影响。     

结合分块的改进三帧差和背景差的运动目标检测

针对运动目标检测易受背景影响及帧间差分易产生空洞的问题, 提出了一种基于分块的改进三帧差分和背景差分相结合的运动目标检测算法. 该算法利用边缘检测法和均值法建立初始背景模型, 将视频图像划分成多个子块, 对利用改进的三帧差分和背景差分获取的图像的各个子块进行自适应阈值检测, 获取图像中的运动前景目标, 背景图像采取自适应更新方法. 实验结果表明, 该算法能完整的提取运动目标, 背景适应性强, 具有较高的准确性和效率.     

小波去噪算法在含噪盲源分离中的应用

无噪模型下的盲源分离算法在信噪比较低的情况下并不适用。针对该情况一种解决方案就是先对含有高斯白噪声的混合信号进行去噪预处理,然后使用盲源分离算法进行分离。为此,本文提出了一种适用于信噪比较低条件下的基于平移不变量的小波去噪算法。该算法首先使用高频系数滑动窗口法准确估计含噪混合信号的噪声方差,然后使用Bayesshrink阈值估计算法 得到更加合理的阈值,最后在不降低去噪效果的同时缩小了平移不变量的范围,减少了运算量。实验仿真表明,在信噪比较低的情况下,与传统小波去噪算法相比,该算法可以更加有效地去除噪声,在很大程度上提升盲源分离算法的性能。     

一种基于噪声功率的信道有效阶数盲估计算法

基于二阶统计量的盲均衡算法大多要求估计信道阶数。根据噪声功率随信道阶数的变化特点,提出一种新的阶数估计算法。实验表明,与传统算法相比,该算法不仅复杂度低,在低信噪比和小样本个数情况下估计性能良好,且不依赖于具体的盲信道估计算法,具有较强的适用性。     

适用于十字型正交幅度调制信号的多模盲均衡算法

在加权多模盲均衡算法的基础上,采用多模算法在处理十字型正交幅度调制(QAM)信号时的改进方案,充分利用十字型QAM信号的符号统计特性,采用分段线性模值,使误差模型与十字型QAM信号星座更加匹配.此外,还给出了不同信噪比下均方误差估计值与权值的对应关系.仿真结果表明,该算法更适合处理十字型QAM信号,具有较好的稳态性能.