动态负荷模型对电力系统暂态稳定的影响

研究了暂态过程中电动机负荷吸收功率波动的机理,故障后不同负荷模型的功率恢复特性,并针对参数和负荷完全对称的两区域四机系统,使用BPA仿真研究了送、受端不同电动机负荷比例下,故障后系统的波动情况,从而得到了该模型下送、受端电动机负荷模型对系统暂态稳定性影响不同的结论。该结论对进一步研究负荷模型影响系统暂态稳定性和小扰动稳定性具有参考价值。     

基于暂态分量遗传算法的小电流接地故障定位方法

对于小电流接地系统单相接地故障定位问题,目前用于主站的定位方法较简单,不适用于结构复杂的配电网,且容错率较差。提出了一种基于暂态分量遗传算法的小电流接地故障定位方法,故障发生后,终端利用实时测量的暂态零序电流和零序电压的相位关系进行编码,主站收到编码后启动遗传算法搜寻故障区段并输出定位结果。该方法同样适用不接地系统和谐振接地系统,并且定位判据的获得比较简单,各终端之间不需要GPS对时,另外还具有一定的容错性。通过现场实际验证,证明了该定位方法的可行性。     

小电流接地系统单相接地故障选线防止误判的有效方法探讨

目前小电流接地选线装置在现场运行的效果大多不很理想 ,针对这个问题 ,依据在华北电力大学小电流接地实验室进行的几千次实验 ,找出了影响选线正确的原因 ,并提出防止误判的几种有效措施 :改变 PT接线方式 ,避免铁磁谐振对选线的影响 ;增加抗干扰的软措施 ;采用综合判据避免单一判据的局限性等     

带着罗盘远航——盐城市亭湖区法院规范化建设之路

2008年3月4日,亭湖法院邀请全区近百家规模骨干企业参加“依法服务和保障经济发展推进会”,会上出台《依法服务和保障规模骨干企业发展的工作意见》;     

面向产品族架构的鲁棒双层优化模型

针对产品族架构中平台参数和个性化参数之间的主从特点以及产品族与产品族中各产品之间的全局与局部的设计关系,在不确定的产品设计环境下,建立了一种具有不确定系数的面向产品族架构的一主多从双层优化设计模型,并应用鲁棒优化方法将其转化为从者无关联的确定性非线性双层规划,设计了一种混合遗传算法进行求解,使产品族架构设计具有较强的鲁棒性。最后,通过桁架产品族架构设计阐述了模型的应用。     

井间剩余油分布规律的测井评价方法

针对砂泥岩油田注水开发的特点,推出了在相控条件下应用测井资料结合地质、沉积、开发等动静态资料综合进行剩余油分布评价方法.该方法通过在杏6-7区应用,沉积微相划准率达85%以上;小层对比符合率达90%以上;砂体连通性预测和剩余油分布评价与地质规律基本一致.为油田精细地质研究、优化布井、合理制定射孔方案、充分挖掘剩余油和油藏管理提供可靠的依据.     

双相介质BISQ地震油气预测技术

单相介质理论针对固体而忽视流体,预测油气则先天不足。双相介质理论指出流体尤其是油气的存在和运动是弹性波频散和衰减的主要原因,因而可以通过计算频散谱和衰减谱来预测油气。谱的计算要求有瞬时特性,才能避免时窗效应。为此采用分频的办法对地震道进行分频,形成分频道集后再作“三瞬”处理,这样在指定时刻一个釆样点可集合成瞬时振幅谱、瞬时频率谱、瞬时相位谱;用瞬时振幅谱和瞬时频率谱计算出瞬时衰减谱,而瞬时频散谱则可用瞬时相位谱去近似代表。通过已知井建立预测模型,再对6个待钻井位目标用该方法进行预测,完井试油预测成功率达83.33%。     

分子筛膜-精馏耦合用于费托合成水相副产物混合醇回收的工艺流程模拟

费托合成油水相副产物混合醇的回收多采用萃取精馏的分离方法,此方法需要配置7个精馏塔和5路循环回路。通过分析发现,流程冗长的关键因素在于混合醇中除甲醇外各个组分均与水产生共沸,而分子筛膜渗透汽化技术不受汽液平衡的限制,因此可以利用分子筛膜渗透汽化技术将混合醇中的水分先脱除,然后再利用精馏技术对混合醇各组分进行分离。本文完成了精馏-膜分离耦合工艺分离混合醇的全流程模拟,并与传统的萃取精馏工艺流程进行对比。精馏-膜分离耦合工艺大幅简化了原有萃取精馏工艺流程,整体能耗降低30%。并根据此流程在陕西延长石油（集团）有限公司建成了国内第一套膜分离-精馏耦合工艺的1000t/a低碳混合醇回收和分离的工业示范装置。     

智慧医疗背景下基于物联网工程技术的医疗设备智能管理研究

对智慧医疗背景下基于物联网工程技术的医疗设备智能管理进行研究，提出了一种医疗设备智能管理系统。首先，构建了具有双层结构的医疗设备智能管理系统框架；然后，利用物联网工程技术采集医疗设备特征数据，并对数据进行降噪与归一化处理；其次，分别构建基于PSO-LSTM的特征数据预测模型与基于改进RF的故障分类模型，然后对两种模型进行训练与测试；继而搭建基于特征数据预测与故障分类的医疗设备故障预警系统，并对系统性能进行试验检测。实验结果表明：基于PSO-LSTM的特征数据预测模型的预测结果与真实值之间重合度较高，准确率可达98%以上，基于改进RF的故障分类模型的精确率为95.7%,构建的医疗设备预警系统的精确率为97.9%,召回率为94.8%,F1系数为97.1%,表明该系统模型的性能良好，且预警准确率较高，能够实现对医疗设备进行智能管理的目的。