电力市场中双边交易的损耗分摊策略研究

电力市场中往往存在着大量的双边交易。如何公平合理地分摊双边交易产生的损耗,对于电力市场正常运营有着重要的作用。提出基于费用流模型的损耗分摊策略,根据损耗产生的原因进行分类,并采用不同的分摊方法。算例显示了该法的有效性。     

辽宁电网继电保护状态检修辅助决策系统建设与应用

基于辽宁电网继电保护检修工作开展的现状,提出了继电保护状态检修工作开展的新思路,介绍了基于OMS信息管理平台下的继电保护状态检修辅助决策系统建设的方案和实现目标。     

电厂循环水管安装门架小车体系研发关键技术

以电厂循环水管门架小车体系研发为背景,提出研发过程中对该体系关键技术的一些思考,以作为一种研发思路的探讨依据,尤其文中对门架体系节点的刚性连接讨论。     

TD-SCDMA集群通信系统会话类业务模型分析

通过分析会话类业务用户行为、集群系统信道分配方式和业务的容量特性,总结出TD-SCDMA集群系统的会话业务模型。针对坎贝尔算法无法准确地描述不同集群业务对容量需求的缺点,提出了一种改进算法,并应用到TD-SCDMA集群业务模型的分析中,得出了会话业务的容量需求。结合不同区域忙时拥塞率、业务忙时话务量及业务呼损制估算出了TD-SCDMA集群基站载波需求数。这些分析和参数的估计对TD集群的初期建网和系统资源配置提供相应的参考依据。     

三硫代碳酸酯引发的苯乙烯活性自由基光聚合

合成了一种可逆加成-断裂链转移聚合(RAFT)链转移试剂S,S′-二(α,α′-甲基α-″-乙酸)三硫代碳酸酯(TR IT),对以TR IT为链转移剂,苯乙烯(S t)等单体室温下的紫外光引发聚合进行了研究。得到了分布比较窄的PS t(M-w/M-n=1.10~1.14)。研究了S t光聚合过程,ln[M]0/[M]随聚合时间的延长呈线性增加,分子量随转化率也呈线性增长。用FT-IR、NM R等方法对所得聚合物的结构进行了研究,结果表明,聚合物分子链中含有三硫代碳酸酯基。以合成的含有三硫代碳酸酯基的PS t-S-C(=S)-S-PS t为大分子引发剂,在相同的光聚合条件下引发丙烯酸丁酯(BA),得到了分子量分布窄的PS t-PBA-PS t三嵌段共聚物。     

辽宁电网输电线路故障点定位方法分析

介绍了辽宁电网220 kV及以上线路目前采用的各种故障点定位方法,阐述了各方法的主要特点、适用范围和存在的不足,并在比较分析的基础上,提出了综合各种技术手段,准确分析计算线路故障点的综合分析方法。     

动态网格下的资源发现算法

网格中应用程序的运行需要获取一些满足特定条件的网格资源。文章提出了一种网格环境下动态资源的表示方法-矩阵表示法,同时研究了矩阵表示法下的资源的查找和更新的算法。该算法充分考虑了资源属性的动态性,由于矩阵计算不用操作资源的原始数据,从而提高了查找的效率,不仅能够进行精确匹配的查询也能进行范围查询。在路由查询时,只要参考本地信息就可给出准确的路由选择。矩阵表示资源还简化了动态资源的更新过程,使资源信息能够及时接近真实的网格环境。     

S,S′-二(α,α′-甲基-α′′-乙酸)三硫代碳酸酯存在下的热聚合反应及光聚合反应

合成了S,S′-二(α,α′-甲基-α′′-乙酸)三硫代碳酸酯(TRIT),以TRIT为可逆加成-裂解链转移(RAFT)聚合反应的链转移剂,对苯乙烯(S t)和甲基丙烯酸甲酯(MMA)单体的热聚合反应和室温下光引发的聚合反应进行了研究,用凝胶渗透色谱、核磁共振(1H NMR)和傅里叶变换红外光谱(FTIR)等方法对热聚合反应和光聚合反应所得聚合物的结构和相对分子质量及其分布进行了表征。实验结果表明,聚合反应具有明显的活性特征,聚合物的相对分子质量分布较窄,相对分子质量随转化率的增加呈线性增加,ln[M]0/[M](M为单体)随聚合反应时间的延长也呈线性增加,聚合物分子链中含有三硫代碳酸酯基。根据1H NMR和FTIR的分析结果,初步提出了光聚合反应机理。     

TD-SCDMA集群系统语音业务模型分析

通过分析通信中语音业务的特性和集群通信系统的特点,总结出了TD-SCDMA集群通信系统的语音业务模型。采用Erlang-C模型描述TD-SCDMA集群通信系统的语音业务,对模型中的条件呼损、呼叫平均等待时间和平均队列长度等参数用数学公式进行了描述,并给出了TD-SCDMA集群语音业务建模所需的分布参数值。文章所做的工作对TD-SC-DMA集群的初期网络规划设计、组网建设、系统资源配置提供一些参考依据。     

基于CNN-SVM的高压输电线路故障识别方法

高压输电线路故障识别对保证电网安全稳定运行具有重要意义。提出了一种基于CNN-SVM的高压输电线路故障分段识别方法。针对传统故障识别方法数据特征提取过程复杂的问题,通过深度学习的CNN模型,将故障特征以时序矩阵形式输入其卷积层与池化层,从而简化特征提取与计算过程。此外,针对高压输电线路故障特征不明显导致相间故障识别率较低的问题,提出将故障相间电流差及非故障相负序与零序分量作为特征,输入到SVM模型,进而判断相间故障接地类型。仿真结果表明,所提方法准确率高,与其他深度学习方法相比,在相间故障识别的准确率上提升尤为显著。