新疆莎车阿尔塔什剖面白垩—第三系界线的碳稳定同位素异常事件

新疆莎车阿尔塔什剖面白垩系—第三系界线的碳同位素研究表明,在白垩系—第三系交替时期,碳同位素曾出现明显的负异常,达-3.79‰,变化幅度达6‰,负异常最大值位于原划定的吐依洛克组底界以上1.4m.反映了在吐依洛克组开始沉积后不太长的时期内,地质环境发生了重大变化.     

空气物理参数对电厂风量测量的影响

针对火电厂风量测量问题,研究温度、压力和相对湿度对电厂风量测量的影响.结合云南某电厂300 MW锅炉的风烟系统,计算了各测点的温度、压力修正系数以及冷热风混合不均对磨入口风量造成的最大偏差值,分析了不引入相对湿度修正对于冷、热风流量测量可能造成的偏差.结果表明,准确测量风量需要合理引入温度、压力及相对湿度修正.当风温不高于50 ℃时,不引入相对湿度修正将使云南该厂风量测量产生0～3%的偏差.     

超临界流体制备PMMA/MWCNTs微孔发泡复合材料及其导电性能

通过溶液-熔融共混法制备聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)/多壁碳纳米管(MWCNTs)复合材料,辅以透射电子显微镜对MWCNTs在PMMA基体中的分散性进行表征,发现MWCNTs分散性良好,直径约为10 nm,平均长度约为200 nm.通过超临界流体发泡工艺对PMMA/MWCNTs复合材料导电网络进行调控,从而获得具有不同...     

新型承插式分体提升爬架受力特性分析

本文研究导轨式分体提升承插型爬架受力特性,旨在为高层及超高层建筑施工钢管脚手架安全合理设计提供依据,结合工程现场情况,通过ABAQUS有限元软件对脚手架承载能力进行数值分析.结果表明:外荷载会引起脚手架杆件轴力产生较大变化,具体表现为所受压应力增加约58.36％,架拉应力作用约97.6％;水平向荷载是造成架体离墙位移的...     

主瓣伴随干扰下数字子阵雷达和差波束测角方法

针对数字子阵体制雷达在强主瓣干扰存在情况下弱目标的到达方向DOA估计问题，提出了一种和差波束测角方法。首先，建立了多子阵和差波束结构下的主瓣干扰与目标回波的接收模型。然后，根据目标回波与干扰信号在时域上的不相关特性，对每个子阵列采用盲源分离算法分离目标回波与干扰信号，进而联合各子阵分离的目标回波/干扰信号，采用单脉冲测角技术实现目标/干扰DOA估计。最后，通过数值仿真实验验证了分析算法的有效性及性能。     

边缘算力架构及应用场景分析

分散去中心化的边缘算力可以满足各类用户不断涌现的低时延、大带宽、强安全等方面的特性化需求。边缘算力与传统云算力相比，架构同样由基础设施层和应用服务层组成，但更注重统一架构，标准化适配，以期实现边缘算力规模的弹性伸缩以及算力在多边缘之间的灵活调度。文章分析边缘算力的四类应用场景，包括虚拟云网关、云化网络存储、游戏云桌面、家庭安全防护等的实现思路及优势特点，并提出边缘算力的部署建议。     

第5代区域供热供冷驱动的产消型综合能源系统多能流分析

第5代区域供热供冷（5GDHC）与主动配电网构成电-热-冷强耦合、热产消者、双向传输的复杂新场景。为此，文中基于传统综合能源网模型，通过对比5GDHC与传统第1至4代区域供热网的不同特征，提出了与5GDHC热产消者相兼容的多能流网络模型。该模型系统地集成了热力共享的产消者模型、冷热负荷重叠系数、管网温度的热泵模型以及双向水流引起的复杂水力交汇等特征，描述了各产消者在时空上共享互补的冷热功率。最后，采用15节点配电网、36节点供热网算例验证了所提模型与方法的有效性。计算结果包括状态变量的时域仿真（电压、电/热/冷功率、温度、流量、压力等）、与冷热未互补系统运行成本的对比以及蓄热与热泵的联合运行等。     

基于CatBoost算法的光伏阵列故障诊断方法

针对基于传统机器学习算法的光伏阵列故障诊断方法需要大量训练集的问题，提出了基于CatBoost算法的故障诊断方法，实现小规模训练集下不同程度故障的准确诊断。建立了光伏组件等效电路模型，考虑短路、开路、老化、局部阴影下不同程度的光伏阵列故障，分析包含旁路二极管和阻塞二极管的光伏阵列的伏安特性曲线变化特性，构建反映不同故障特性的特征量，作为光伏阵列故障诊断方法的输入向量。使用CatBoost算法对小规模训练集进行训练，建立基于CatBoost算法的故障诊断模型。为验证所提方法的效果，分别进行了仿真和实验分析。将所提方法与传统神经网络算法、其他决策树算法进行对比，验证了所提方法在小规模训练集下的准确性与稳定性。     

基于多维高斯混合模型的电力系统不确定性建模方法EI北大核心CSCD

在基于多维高斯混合模型的电力系统多变量概率建模中,针对期望最大化算法参数估计精度较低的问题,该文引入非参数核密度估计和密度保留的分层期望最大化算法,提出一种基于高斯成分数约简的建模方法。以非参数核密度估计结果作为基高斯混合模型,采用密度保留的分层期望最大化算法约简高斯成分数,能够建立任意高斯成分数的高斯混合模型,克服了期望最大化算法在高斯成分数较多时参数估计精度低的问题。为降低大样本下的建模计算负担,提出按时间尺度分层的建模方法。为解决相互独立的多个随机变量出现高斯成分数组合爆炸的问题,提出“组合–约简”分层建模方法。采用具有复杂分布特性的实测多维风速数据和负荷数据对所提方法作了测试,结果表明,所提方法的精度显著优于基于期望最大化算法的高斯混合模型和Copula函数法。     

能源区块链离散状态事件驱动仿真方法

区块链技术在能源领域具有广阔的应用前景，能源区块链的工程应用正逐步推进。现有能源区块链仿真方法仅能仿真小规模系统，且难以灵活测试能源区块链参数对运行效率的影响，无法分析含大规模节点的能源区块链性能。该文首次引入离散状态事件驱动仿真思想，提出灵活高效的大规模能源区块链仿真方法。首先，构建面向离散状态事件驱动的能源区块链仿真模型，仿真能源区块链节点和网络的核心功能。随后，设计了能源区块链的离散状态事件集和事件调度时序规则，驱动仿真模型动态运行。最后，开发了能源区块链仿真器，选取大规模分布式能源点对点交易场景验证了所提方法的有效性及仿真效率。结果表明，所提方法能够灵活高效地仿真大规模能源区块链，既可以验证智能合约的有效性，同时为能源区块链的参数配置提供仿真数据支撑。