十二五期间云南向南方电网送电曲线研究

根据"十二五"期间云南西电东送容量规划,综合考虑送端外送电能力、受端电网承受能力、输电通道经济性以及电网安全性等,研究了"十二五"期间云南给南方电网送电曲线。结果显示,云南向广东的送电规模最大达到18.50 GW,送电量5年累计为286.6 TWh;云南向广西的送电规模最大达到3 GW,送电量3年累计为31.7 TWh;云南向广东送电曲线、向广西送电曲线的输电小时合理范围分别为3 800～5 000 h和3 600～4 800 h。     

机械变磁通永磁同步电机发展综述

机械变磁通永磁同步电机是利用机械传动方式实现磁场调节的一类新型永磁电机.通过引入机械调磁及机械变磁通永磁电机的概念,提出了几种典型拓扑结构的机械变磁通永磁同步电机,分析了新型电机的工作磁路与运行原理,并给出了各类电机综合特性的定性比较分析.结果表明,相对于其它几类机械变磁通永磁电机,转子错开式机械变磁通轴向磁场永磁同步电机拓扑结构具有弱磁效果较好、漏磁系数较小、效率较高和制造工艺较简单等优势.     

考虑风险因素耦合的超高层施工预警方法研究

针对超高层建筑施工过程中的施工风险预警问题,按一般状态与极限状态对系统的失效可能性进行研究,以整体钢平台装备的承力构件为关键风险环节,提出一种超高层建筑施工风险预警指标体系与方法.首先,基于风险因素耦合的事故演变路径分析和失效模式分析,结合施工现场监测条件,提出风险预警指标体系的核心指标;然后,提出一种包括人员指标、环...     

萘普生对斑马鱼胚胎发育及运动行为的影响

非甾体抗炎药（ＮＳＡＩＤｓ）萘普生有着广泛的使用,导致其在水环境和水生生物中被广泛检 出．为考察萘普生水生环境安全,以斑马鱼胚胎为模型,将其暴露于不同质量浓度的萘普生溶液中, 观察各时间点的死亡率、畸形率和孵化率等,并进一步研究了萘普生对幼鱼运动行为的影响．结果 表明：萘普生对斑马鱼胚胎具有致死致畸效应,呈明显的时间—质量浓度效应关系．低质量浓度组 的萘普生对斑马鱼早期发育没有显著影响,而在高质量浓度下,死亡率增加显著,４８ｈ的心包囊肿 率高达８５％．与发育毒性不同,低质量浓度实验组在光照和黑暗条件下均能显著刺激了斑马鱼运 动,而高质量浓度２ｍｇ／Ｌ实验组却没有明显改变其运动活力．     

扩大华中与西北电网联网规模的可行性研究

利用华中科技大学编写的电力电量平衡计算程序,对扩大联网规模前后的华中与西北电网进行了电力电量平衡计算,详细分析了扩大联网规模给上述电网带来的用电效益。从西北与华中地区的能源分布情况入手,分析了2大电网整体能源的流向,并根据2大电网水文特性的差异,计算了扩大联网规模所带来的错峰效益。根据综合分析结果,本文指出扩大华中与西北电网的联网规模有利于充分发挥华中与西北电网的优势、实现更大范围的资源优化配置、获得更大的联网效益。     

渝西地区走滑断裂活动背景下地层水对页岩气富集的控制作用

为了搞清渝西地区来苏-云锦向斜走滑断裂附近地层水活动对页岩气富集的控制作用,通过含水饱和度对比、含水饱和度与裂缝分布特征关系的分析,研究不同构造部位含水饱和度差异并明确其控制因素。通过井温对比、地层水氢氧同位素示踪、盆地模拟及构造演化分析,搞清页岩中地层水的来源,明确地层水活动对页岩气富集的影响。结果表明：走滑断裂走向转折端的构造低部位页岩的含水饱和度高且受控于裂缝发育程度,该部位页岩中的水来源于深部流体,页岩大量生气时期早于断裂走滑活动期和深部流体上涌期。走滑断裂活动背景下页岩气富集可分为2个阶段,第1阶段为侏罗纪—早白垩世构造挤压阶段,页岩大量生气且保存条件好,来苏-云锦向斜利于页岩气保存,第2阶段为晚白垩世—现今的走滑断裂活动阶段,云锦向斜南部受到的走滑挤压分量小,深部流体上涌进入页岩储层,导致页岩含气性差。研究成果可为川南坳陷同类地质条件的页岩气勘探部署提供理论支撑。     

RTOS技术在变电站通信服务装置中的应用

随着国家对变电站综合自动化的要求不断提高,变电站内的通信服务装置显得越来越重要：由于它用于各电压等级变电站的综合自动化系统与远方调度等的通信连接,在整个综合自动化中起不可缺少的纽带作用.结合实际情况,提出了基于实时多任务操作系统（RTOS）的变电站通信服务装置的设计和研究,并且引入了实时多任务操作系统的内核Nucleus PLUS来完成主体软件的设计,有重点地设计了通信服务装置中管理主模块及部分接口模块.通信服务装置采用了合理的模块化设计,从而保证了整个综合自动化系统的兼容性、通信实时性和可靠性.     

基于自适应注意力机制的YOLOv4无人超市商品检测

针对无人超市智能结算任务中商品检测实时性不高、堆叠商品检测效果差、相似商品难分类的问题,提出一种基于YOLOv4改进的商品识别算法。使用轻量级网络MobileNetv2进行特征提取加快检测速度;在MobileNetv2的倒残差结构中引入通道注意力和空间注意力放大局部特征权重,从而加强对堆叠商品的检测能力;在损失函数中使用焦点损失(Focal loss)解决类间差异小的难分类问题。实验结果表明,该方法在自建商品数据集Goods上准确率达到了80.3%,检测速度达到73帧/s,优于YOLOv4算法。     

基于深度学习的轻量级和多姿态人脸识别方法

目前基于深度学习的人脸识别方法存在识别模型参数量大、特征提取速度慢的问题,而且现有人脸数据集姿态单一,在实际人脸识别任务中无法取得好的识别效果。针对这一问题建立了一种多姿态人脸数据集,并提出了一种轻量级的多姿态人脸识别方法。首先,使用多任务级联卷积神经网络（MTCNN）算法进行人脸检测,并且使用MTCNN最后包含的高层特征做人脸跟踪;然后,根据检测到的人脸关键点位置来判断人脸姿态,通过损失函数为ArcFace的神经网络提取当前人脸特征,并将当前人脸特征与相应姿态的人脸数据库中的人脸特征比对得到人脸识别结果。实验结果表明,提出方法在多姿态人脸数据集上准确率为96.25%,相较于单一姿态的人脸数据集,准确率提升了2.67%,所提方法能够有效提高识别准确率。