数字通信电流选跳保护应用研究

首先阐述了传统保护配置的不足之处,其次探讨了数字通信电流选跳保护的基本原理、实现方法及其优点,最后对数字通信电流选跳保护的现场应用情况进行了分析。     

基于立体几何的模块化灯具设计研究

目的研究立体几何的形态构成方法,提出灯具的模块化设计新方法。方法从4类经典立体几何形态入手,重点从模块化设计角度分析它们作为基本形对灯具造型的启发应用。结论分析现代灯具模块化生产的必要性,以此达到灯具产品更新换代快、崇尚节能环保的理念发展要求,提出灯具模块化设计新方法和应用。     

基于迭代学习控制的列车自动运行研究

针对列控系统难以建立精确的动力学模型问题,利用列车运行过程中包含的大量重复信息,选用迭代学习算法对列车动力学模型中的未知参数进行辨识并提出基于迭代学习控制的列车自动运行控制算法。算法核心是利用历史数据生成新的控制量控制列车自动运行。仿真结果表明,经过一定次数的迭代,参数辨识值保持稳定并且列车能够严格跟踪目标曲线行驶,保证列车高精度、高平稳、高安全的运行。     

复合阻燃剂制备的阻燃纸

由N-六羟甲基氨基环三磷腈(HHMAPT)和甲醚化三聚氰胺甲醛树脂(HMMM)复合的阻燃剂制备的阻燃纸不仅具有良好的阻燃性,而且具有良好的耐水性和强度。当HHMAPT和HMMM的添加量分别为6%和10%时,水洗过的纸样的氧极限指数(LOI)仍高达33.5%,为难燃级别,同时垂直燃烧实验的续焰时间和灼燃时间分别为4.8s和0s,平均炭化长度为12mm,其阻燃级别仍为合格。和原纸相比,水洗后的纸撕裂强度和抗张强度有明显提高,而耐折强度略有降低。     

双峰驼乳常规营养成分检测与NIR快速预测模型建立

双峰驼乳营养丰富,总干物质显著高于牛乳,目前尚无驼乳常规营养素的专用近红外(NIR)光谱快速预测模型。从内蒙古乌海、阿拉善左旗和鄂温克旗采集双峰驼乳153份,并采集荷斯坦牛奶28份,水牛奶40份用于通用模型评价。按国标法测定乳样脂肪、乳糖、蛋白质、水分和灰分等5种常量营养素化学值,用PE台式傅里叶变换NIR光谱仪和VIAVO微型NIR光谱仪采集漫透射光谱。用Unscrambler10.5进行NIR光谱转换,偏最小二乘法(PLS)拟合校正乳样化学值和转换后的NIR光谱,建立和优化5种常规营养素含量的NIR快速预测模型。牛、水牛和双峰驼乳常规营养素通用模型R²都能达0.9以上,但RPD都小于2.5,模型可用但不够理想。双峰驼乳的专用模型,台式NIR光谱仪模型R²都大于0.92,RPD都大于3,比通用模型准确稳健。微型NIR光谱仪模型R²均大于0.9,RPD均大于2.4,准确度不如台式NIR光谱仪,但现场应用可行。153份双峰驼乳常规营养素值符合正态分布,可以估计双峰驼乳常规营养素的总体水平。     

作品名称:《回响》丝巾设计

作品说明:作品系配合重庆中国三峡博物馆的“神秘巴国”展览,开发的文创产品之一,选用最具代表性的馆藏青铜器鸟形尊和虎钮于,提取头部作为文创产品的主要元素,颜色选用符合巴蜀调性的红、绿、金等色,用当下语言,诉说远古的故事。     

考虑可靠性及灵活性的风光储虚拟电厂分层容量配置

可再生能源出力的随机波动性和不确定性使得系统可靠性在急剧下降的同时,系统灵活性需求剧增,这会导致可再生能源消纳能力大幅下降,资源浪费现象严重。针对上述问题,提出一种兼顾可靠性、灵活性和经济性的风光储虚拟电厂分层容量配置策略。其中,上层模型从利用分时电价引导用户响应可再生能源出力变化的角度,制定可削减、可转移负荷的调度方案。中层模型从可靠性最佳的角度,制定储能电池容量配置方案。下层模型在灵活性指标的约束下,从综合运行成本最优的角度,进一步完善中层模型制定的储能电池容量配置方案。最后,以新疆某地区负荷数据为例,进行了仿真验证。结果表明所提方法具有明显的经济效益,为碳达峰、碳中和提供新思路。     

基于碱性电解槽宽功率适应模型的风光氢热虚拟电厂 容量配置与调度优化

为提高能源利用效率,降低碳排放水平,改善虚拟电厂运行效益,构建了基于碱性电解槽宽功率适应模型的风光氢热虚拟电厂(Virtual Power Plant, VPP)模型。将制氢电解槽、氢燃料电池、储氢罐构成氢能系统,代替传统虚拟电厂中的蓄电池,并提出碱性电解槽宽功率适应模型,提高电解槽在不同输入功率条件下的适应性。利用氢能系统运行时产生热量对系统负荷实行热电联供,并将电解槽产生氧气出售。在此基础上,使用改进多路无网格光线寻优算法对各设备出力调度与设备容量配置进行优化。仿真结果表明,该算法在计算精度和速度上有一定提高。基于碱性电解槽宽功率适应模型的风光氢热VPP,在降低系统运行成本的同时可以有效应对风、光出力波动,提高风、光消纳水平,减少碳排放。     

基于视觉的对人员在岗行为分析的算法

由于在岗过程中,电力人员容易出现注意力不集中、瞌睡、分心等行为,为更好监督人员工作状态,基于计算机视觉提出一种对人员行为分析的算法.利用人脸关键点获取相关面部特征,结合人员的头部相关姿态,从未实现对人员的状态进行监督和评估.实验结果表明,该方法对人员行为的评估精确度在85％ 左右,能够满足实际中对人员的状态判断的需求.