模块化多电平复合变换器电池储能系统模型预测优化控制策略

基于MMHC-BESS，将MPC算法与占空比调制思想结合，提出一种可有效减小系统计算负担的模型预测优化控制策略。控制策略利用MPC算法实现功率控制，通过变换器的离散模型反推出最优输出电压，采用载波移相调制方法实现开关信号输出。同时考虑电网电压不平衡状况，利用MPC算法对负序电流及功率波动进行抑制，具备较好的冗余容错运行能力。最后通过仿真模型验证了所提控制方法的有效性和可行性。     

不锈钢波纹换热片腐蚀泄漏原因分析

某工程用板式散热器在运行过程中，不锈钢波纹换热片发生了泄漏故障。为此，利用宏观形貌分析、化学成分分析、金相显微组织检测、扫描电子显微镜(SEM)微观形貌观察与X射线能谱分析(EDS)等方法对波纹换热片的泄漏原因进行了综合性分析。结果表明：波纹换热片表面的高温氧化膜特别是“牛顿环”中心的粗糙度较大，且该点为冷冲压槽的凸起处，位错密度较高；在长期运行过程中，Cl^-于该位置不断聚集，形成孔蚀核，并最终诱发孔蚀。此外，在换热片基体中冷冲压残余应力的作用下，还会触发局部区域的应力腐蚀。随着孔蚀及应力腐蚀程度的不断加剧，波纹换热片的厚度逐渐减薄，并最终引发泄漏。建议对Cl元素来源和高温氧化膜的形成原因进行排查，从而制定针对性的改进措施。     

基于矿山开采的地质矿产勘查及找矿技术分析

随着科学技术的快速发展,人们对矿山地质的勘查与找矿工作提出更高要求.技术人员要综合利用各类勘查与找矿方法,提高矿产资源的利用效率,避免施工行为产生的一系列负面影响.文章从实际出发,主要围绕矿山地质资源勘查与找矿的相关理论要点进行分析,探讨提升矿产资源利用效率的途径,从而为相关工作者提供一定的理论与实践参考.     

储能型MMC-HDT的无源控制及模式切换控制策略

针对智能煤矿建设的需求和煤矿井下电网存在的问题，提出了一种含有储能模块的储能型模块化多电平混合式配电变压器（MMC-HDT）。首先，对提出的储能型MMC-HDT进行建模，并考虑电网故障和储能荷电状态（SOC）给出四种工作运行模式。其次，根据MMC-HDT交流侧的端口受控耗散哈密顿模型（PCHD）设计无源控制器。最后，设计四种工作运行模式的切换控制策略。实验结果表明，所提控制策略在储能型MMC-HDT中，馈网电流稳态总谐波畸变率进一步降低，有效限制电压故障时馈网电流无限制突增；在任何电网电压故障状态下，均可以实现负荷电压保持在额定值处，可以实现不间断供电的功能，提高了配电系统的可靠性。     

基于高压压铸工艺的车身一体化开发流程优化研究

结合实际整车开发项目，从整车开发流程方面阐述当前以铝压铸结构件为代表的车身开发与应用面临的问题和挑战，对一体化车身结构及工艺进行分析研究，提出面向过程控制的基于成熟度评价的车身一体化快速开发方法，为进一步开发符合轻量化趋势的优质车身结构奠定基础。     

基于和差测角的多通道SAR动目标指示方法

针对合成孔径雷达系统中运动目标由于速度的存在使其能量无法累积会造成目标散焦的问题，结合和差测角技术提出了一种杂波环境下的四通道合成孔径雷达运动目标指示方法。首先，利用空时自适应杂波抑制技术去除杂波的影响。然后，由于运动目标的非合作性，杂波抑制完成后得到的运动目标信号的能量分散于不同的距离或者方位单元内，利用二维和差测角技术来估计动目标的方位角和俯仰角，结合聚类技术将目标能量集中绘制到对应的分辨率网格中，完成回波内的运动目标能量累积，为动目标指示技术提供一种新的思路。最后，通过两组仿真实验结果验证本文所提出的动目标指示方法的有效性。     

体积管检定中水的压缩系数的计算

体积管是工业流量计量的工作标准，是量值传递的一个重要环节。体积管检定规程中水压缩系数的取值与国际标准存在差异。为了使规程和国际标准接轨，结合体积管检定现场的实际工况，文章经过推导，给出了水的压缩系数计算方法，以期完善或改进体积管检定中水压缩系数的取值。     

基于平均场内生奖励的多智能体强化学习算法

针对复杂的多智能体应用场景中只依靠根据最终目标设计的简单奖励函数无法对智能体学习策略做出有效引导的问题，提出了一种基于平均场内生奖励的多智能体强化学习(Model-based Multi-agent Mean-field Intrinsic Reward Upper Confidence Reinforcement Learning, M³IR-UCRL)算法。该算法在奖励函数中增加了内生奖励模块，用生成的内生奖励与定义任务的外部奖励一起帮助代表智能体在用平均场控制(Mean-Field Control, MFC)化简的多智能体系统中学习策略。智能体学习时首先按照期望累积内外奖励加权和的梯度方向更新策略参数，然后按照期望累积外部奖励的梯度方向更新内生奖励参数。仿真结果表明，相比于只用简单外部奖励引导智能体学习的(Model-based Multi-agent Mean-field Intrinsic Reward Upper Confidence Reinforcement Learning, M³-UCRL)算法，所提算法可以有效提高智能体...     

基于自抗扰控制的风电并网变流器锁相环设计

在高比例可再生能源渗透环境下，电力系统呈现低惯性阻尼特性，传统基于PI控制器的同步参考坐标系锁相环更易受到新能源波动性的影响，造成锁相输出结果较差，从而引发跟网型风电变流器的一系列振荡问题。提出基于一阶线性自抗扰控制器的锁相环，通过对比分析一阶线性自抗扰锁相环和传统锁相环的频域特性，说明其抗扰性能的优势。提出一种简易的参数设计方法，简化锁相环参数设计。在相同带宽尺度比较下说明高阶自抗扰控制器应用于并网变流器锁相环的局限性。通过锁相环仿真和基于混合多电平并网变流器的实验结果表明，所提自抗扰锁相环在受扰动环境下具有更准确的锁相结果，更加适用于高比例可再生能源参与的新型电力系统。