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51.
智能电网可靠性需求约束下无线发射功率模型预测控制 总被引:1,自引:1,他引:0
在基于无线传感器网络(WSN)的智能电网数据采集与通信的应用中,通信可靠性是WSN的关键技术指标。提高发射功率会增加通信的信号强度和可靠性,但同时会导致节点间相互干扰增加。针对这一矛盾,基于自适应模型预测控制的方法,研究智能电网中WSN发射功率优化问题。依据无线通信链路路径损耗模型分析了影响智能电网无线通信信噪比的主要因素,并构建了系统状态空间模型;通过实时估计信噪比随机波动置信区间下界对系统期望信噪比给定进行补偿,并基于模型预测控制的算法,优化求解节点发射功率;最后,通过仿真软件将所提算法与自适应传输功率控制(ATPC)算法及势反馈控制(PFC)算法进行对比分析,并采用WSN硬件平台对算法进行测试。结果表明,所提出的自适应模型预测控制算法可以在保证智能电网无线通信可靠性条件下,降低由节点发射功率较大导致的相互干扰。 相似文献
52.
随着综合能源系统建设和电力市场改革推进,综合能源服务商有望成为新的市场交易成员。为解决申报阶段有限的决策参考信息制约申报策略制定的问题,文章提出了一种基于Q强化学习的综合能源服务商现货市场申报策略,以提升申报策略的理想度。该方法的主要特点在于充分利用庞大的历史运行信息,通过人工智能算法训练申报策略智能体,建立综合能源服务商所掌握的有限参考信息与最优申报策略之间的内在关系。智能体以市场公开信息、社会公共信息及服务商私有信息为环境变量,能够实现申报策略的自动生成和智能改进。最后,基于某省电网实际数据构造算例表明,该方法能较好地拟合合作博弈下的申报策略,具有收敛速度快、理想度高、计算效率高等特点,更符合综合能源服务商决策需求。 相似文献
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55.
基于非均匀分布的虚拟材料模拟螺栓连接薄板搭接部分的力学特性,其中虚拟材料的材料参数用复模量表示,可直接生成复刚度矩阵以表示搭接部分的刚度及阻尼特性,省却了常规建模中生成结合部阻尼矩阵的步骤,在保证模型精确性的基础上简化了建模流程,以此建立了螺栓连接薄板结构的半解析模型并对其进行了动力学分析。首先描述了建模理念,将虚拟材料分别假定了三种复模量非均匀分布形式模拟螺栓搭接部分的力学特性,提出用反推辨识技术确定虚拟材料储能模量与耗能模量的方法。接着,基于能量法并用正交多项式假定模态,推导了螺栓连接薄板的半解析分析模型,并创新性地给出了求解半解析模型任意锤击点与拾振点处频响函数的公式。最后,以一个具体的螺栓连接薄板结构为对象进行了实例研究,结果表明:用所创建的半解析模型计算出的各阶仿真固有频率与实验测得的各阶固有频率的误差均在5%以内,计算得到的各阶仿真模态振型以及频响函数曲线与实测值均较为接近,从而证明了利用复模量非均匀分布的虚拟材料模拟螺栓搭接部分可有效简化螺栓结合部建模,亦可达到较高的仿真计算精度。 相似文献
56.
为研究低屈服点钢材LY100在反复拉力作用下的力学性能,设计LY100钢与Q345钢或Q235钢焊接连接的材性试件,共进行4组18个材性试件的单调和反复受拉加载试验研究。获得6种不同加载制度下试件的荷载-位移曲线、应力-应变曲线、滞回性能、超低周疲劳破坏机理以及延性特征等。研究结果表明,焊接接头对试件的超低周疲劳性能有不利影响,焊接接头使LY100钢材力学性能的稳定性和延性变差;LY100钢与Q345钢或Q235钢焊接后,材性试件的强度提高但延性下降;反复拉力作用下,带有焊接接头的材性试件呈现强度硬化、延性下降的受力特征,而未带焊接接头的材性试件会产生强度下降、延性增强的现象。 相似文献
57.
58.
59.
密封养护混凝土内部湿度与收缩的一体化试验与模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
对3种强度等级的混凝土进行了密封养护下内部相对湿度和自由变形的试验测定,获得了从混凝土浇注开始到77d龄期混凝土内部湿度和自由变形的发展数据,同时对混凝土因水泥水化引发的自干燥和自收缩问题进行了模拟.结果表明:混凝土内部相对湿度和收缩具有较好的同步性;混凝土内部湿度变化可以看作是其自收缩变化的驱动力;水灰比越小,自干燥引起的混凝土内部相对湿度下降幅度越大,密封条件下混凝土的收缩也越大;以水泥水化度和混凝土内部湿度为内因的自干燥与自收缩模型较好地模拟了密封条件下混凝土内部湿度变化与相应的自收缩发展.试验结果与模型预测值吻合良好,模型可用于不同养护环境下混凝土自干燥与自收缩的分析预测. 相似文献
60.
综合管网是一项较为复杂的工程,施工单位多,交叉作业多,管道敷设于地下,成品保护难度大,经常出现一个专业队伍开挖沟槽时,破坏了已经完成的其他管道,而且破坏的管道较难修复,其次,管道交叉打架的现象频繁。根据以上特点,本文以辽宁鞍山等地区为例阐述了小区综合管网工程的设计、优化及施工要点,并结合工程实践,提出建设单位对质量控制的对策,为综合管网工程的施工管理提供一定的参考。 相似文献