基于局部密度的最小生成树聚类算法及其在电力大数据的应用

电力大数据主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节,,如何运用这些数据提高电力管理工作的智能化水平已经成为相关电力环节十分重要的研究课题之一。但现有电力大数据中用到的聚类方法却不能发现任意形状的数据集聚类类别(即类簇),这影响了电力大数据在应用中的计算精度与计算时长。因此提出了一种新的算法,即使用局部密度峰值和基于共享邻点的距离,更好地结合了密度与距离的关系,表示出数据之间的差异。使用局部密度峰值并用基于共享邻点的距离来构造最小生成树,然后重复切割最长的边,直到找到给定数量的簇。在电力大数据应用上的实验结果表明,该算法在具有良好的效果。     

基于区块链的分布式光伏就地消纳交易模式研究

目前配电网中分布式光伏发电渗透率越来越高,利用区块链技术的去中心化、难篡改等特点,有助于分布式发电就地或就近消纳,提高配电网运行的经济性。提出了一种基于区块链的光伏就地消纳交易模式,建立了光伏发电用户和分布式光伏聚合商的效益函数,运用Stackelberg博弈模型确定内部电价,通过边缘计算制定最优用电计划,设计了基于信誉值的就地消纳交易机制,对就地消纳程度低的用户进行惩罚,鼓励用户通过可时移负荷消纳光伏出力。配电网仿真结果表明,在采用区块链的交易模式下,配电网的就地消纳情况得到改善,用户的综合效益得到提升。     

基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法

短期电力负荷的精准预测可以有效指导机组组合调度、经济调度与电力市场运营。针对输入数据特征量受限时负荷预测的低精度问题,提出一种基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法。通过建立融合局部特征预提取模块的LSTM（long short term memory）网络结构,并将其与XGBoost（eXtreme boosting system）预测模型并行结合,之后结合MAPE-RW（mean absolute percentage error-reciprocal weight）算法进行模型融合初始权重设置,对最佳权重进行搜索,构建最佳融合模型。通过运用电力负荷数据对所提方法进行预测实验,结果表明CNN-LSTM- XGBoost模型的MAPE（mean absolute percentage error）与RMSE（root mean square error）分别为0.377%与148.419 MW,相比于单一网络模型与融合模型结构实现了误差指标的显著降低,验证了基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法具有较快的模型训练速度、较高的预测准确度与较低的预测误差。     

基于改进LMD和能量相对熵的主动配电网故障定位方法

针对配电网发生单相接地故障且分布式电源（distributed generations, DGs）大量接入后,配电网结构和运行方式复杂多变、故障后电气量不明显、故障特征弱等特点,提出一种基于改进局部均值分解（improved local mean decomposition, ILMD）和能量相对熵的主动配电网故障定位方法。首先,利用镜像延拓将信号在两端延拓,消除LMD存在的端点效应,同时,在信号中加入自适应噪声,克服LMD存在的模态混叠问题,对各区段暂态零序电流进行ILMD分解;然后对分解后所有乘积函数（product function, PF）的能量相对熵进行计算,所有PF分量的相对能量熵之和即为区段间的相对能量熵,通过所设置的定位判据,对故障区段进行判断。仿真结果表明,所提算法在10 kV小电流接地系统和改进的IEEE33节点系统中,在不同的仿真条件下故障定位结果准确率高,验证了所提方法的准确性。     

基于能量谱相似度自适应聚类的配电网接地故障区段定位方法

分析谐振接地系统发生单相接地故障时各区段故障暂态零序电流的相似性特征,提出基于故障暂态零序电流Hilbert瞬时能量谱相似性自适应仿射传播聚类(adAP)的故障区段定位方法.所提方法对故障后首半个工频周期的故障线路各区段的故障暂态零序电流进行局部特征尺度分解(LCD),对得到的各频带波形进行Hilbert变换得到Hilbert瞬时能量谱.计算Hilbert瞬时能量谱两两间的动态时间弯曲距离,对动态时间弯曲距离构成的相似度矩阵进行adAP,根据Silhouette指标最高的聚类情况定位故障区段.在电弧故障、存在分布式消弧线圈系统、不同消弧线圈补偿度系统、噪声干扰、两点接地、采样不同步的场景下的仿真结果和现场数据验证结果表明,所提方法能克服工程应用中可能存在的影响,鲁棒性好、准确度高.     

非晶态Pd—Cu—Si合金的晶化动力学研究

本文应用DSC研究了非晶态Pd-Cu-Si合金的晶化过程动力学.根据Kissinger峰移法和Arrhenius方程分别计算了晶化激活能,发现等温晶化动力学在0.15相似文献   

一种用于IGBT模块的新型半桥驱动电路

介绍了一种高性能、高压集成新型半桥IGBT驱动电路.该驱动模块内部集成两路独立驱动和独特的故障"局域网"保护电路,驱动能力强,体积封装小,易于逆变器的小型化设计,并介绍了该驱动模块在便携式柴油发电机逆变电源中的应用,讨论了设计中应注意的问题.实验结果证明,该驱动电路结构简单,性能优越,能够实现对IGBT的可靠驱动和保护.     

高气速下鼓泡塔中气含率分布的测定

在内径476 mm的鼓泡塔内用压差法测定全塔平均气含率与表观气速的关系,进一步利用响应特性良好的双电导探针,考察了不同气速下局部气含率的分布规律。实验结果表明,利用探针法计算得到的全塔平均气含率值与压差法测定值平均误差仅为4.5%,表明探针法测量局部气含率的可靠性良好。实验还表明在高气速下,除分布板影响区外,局部气含率均类似抛物线型分布;随着气速增加,气含率分布趋于陡峭。以实验为依据,拟合了不同气速下(0.05~1.0 m/s)鼓泡塔中局部气含率的关联式,认为塔内局部气含率与径向位置、表观气速和塔径等因素有关。     

Consistent estimation of the memory parameter for nonlinear time series

Abstract. For linear processes, semiparametric estimation of the memory parameter, based on the log‐periodogram and local Whittle estimators, has been exhaustively examined and their properties well established. However, except for some specific cases, little is known about the estimation of the memory parameter for nonlinear processes. The purpose of this paper is to provide the general conditions under which the local Whittle estimator of the memory parameter of a stationary process is consistent and to examine its rate of convergence. We show that these conditions are satisfied for linear processes and a wide class of nonlinear models, among others, signal plus noise processes, nonlinear transforms of a Gaussian process ξ_t and exponential generalized autoregressive, conditionally heteroscedastic (EGARCH) models. Special cases where the estimator satisfies the central limit theorem are discussed. The finite‐sample performance of the estimator is investigated in a small Monte Carlo study.     

局部冲刷对部分埋入单桩水平承载性状的影响

为分析局部冲刷对部分埋入桩水平承载性状的影响,利用有限元软件ABAQUS模拟水平荷载作用下部分埋入单桩的受力。根据实际工况建立了部分埋入水平受荷桩的三维有限元计算模型,并将计算结果与现场试验结果进行对比,验证了所建模型的正确性。然后,通过算例分析了冲刷角度、深度、桩直径、桩顶约束条件和桩自由段长度对部分埋入桩水平承载性状的影响。分析结果表明:局部冲刷深度比冲刷角度对部分埋入桩的水平承载性状影响更大,局部冲刷对直径较大的桩体承载能力影响也更大,自由段长度的增大减小了桩体水平承载力,因此,在研究冲刷对桩基水平承载性状的影响时,应结合桩顶约束条件综合考虑。