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虚拟电厂(virtual power plant,VPP)是解决分布式能源并网波动性的有效手段,对VPP关键线路进行有效辨识有利于预防VPP系统故障,提高运行安全稳定性。针对目前VPP线路评估研究较少、指标单一等问题,提出考虑静态网络流的VPP关键线路评估模型。首先,基于复杂网络理论构建以数据采集设备为主要节点的VPP多层网络模型。其次,针对VPP运行控制体系与电力网的不同业务特征,建立基于信息流、能量流的VPP关键线路评价指标体系。最后,采用最优赋权法分配指标权重对关键度指标进行融合。仿真结果表明,所提评估模型辨识出的关键线路对网络能量传播及拓扑结构有明显影响,进而验证了文章关键线路评估机制的可行性,有效量化了VPP评价策略。 相似文献
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基于MATLAB的Web实验平台开发 总被引:10,自引:0,他引:10
张宏立 《计算机应用与软件》2005,22(2):142-144
本文简要介绍了MATLAB6.X中新提供的Matlab Web Server组件,通过实例详细介绍了利用该组件开发Web应用程序的方法和步骤,以及如何在Web程序开发中充分利用MATLAB/Simulink函数和模块的技巧和过程,并开发出了控制系统Web实验平台。 相似文献
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以LiNi_(0.5)Co_(0.2)Mn_(0.3)O_2软包锂离子电池为平台,研究不同黏结剂丁苯橡胶(SBR)及含量对负极膨胀、循环寿命的影响。不同处理对SBR机械性能、负极极片膨胀率以及循环性能有重要影响,经羟基化处理的SBR弹性模量和机械强度均增大;负极膨胀率降低,循环100次后满电态膨胀率由30.5%(未经处理SBR)降至24.0%,卷芯变形量变小,使得电池的循环寿命得到提升。SBR含量减少,极片辊压时所受压力越小,负极极片前期的物理搁置、循环前电化学膨胀率均降低(满电态膨胀率由21.0%降至17.5%),但循环100次的满电态膨胀率不变。 相似文献
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选用LiNi_(0.6)Co_(0.2)Mn_(0.2)O_2(NCM)和LiMn_(0.8)Fe_(0.2)PO_4(LMFP)复合正极材料,与石墨负极材料制成额定容量为38 Ah的2714891型电池,研究55℃下电池的循环性能,对影响循环性能的电解液和电极进行分析。负极容量衰减是高温循环性能衰减的主要因素,负极石墨比容量测试分析发现其容量损失占负极总损失的85.1%。石墨电化学阻抗谱(EIS)测试结果表明:高温循环后,石墨表面脱嵌锂活性降低,电化学反应难度增大;扫描电子显微镜(SEM)与BET比表面积测试表明:石墨表面结构破坏,体相发生膨胀。石墨本征结构的变化,是负极劣化的主要因素。 相似文献
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针对LiNi_(0.6)Co_(0.2)Mn_(0.2)O_2(NCM)和LiMn_(0.8)Fe_(0.2)PO_4(LMFP)复合三元电池,从电解液溶剂体系筛选、锂盐研究以及添加剂使用三个方面系统研究了电解液对电池高温性能的影响,通过新型锂盐、添加剂的使用,提升了电池55℃高温循环性能。结果显示:使用DEC代替DMC作为溶剂,降低EMC含量能够有效提升复合三元电池高温性能,高温55℃循环从150次提升至300次;使用1.0 mol/L LiPF_6+0.2 mol/L LiFSI,电池阻抗明显降低,电池高温循环进一步得到提升,55℃循环提升至500次;添加0.5%(质量分数)的LiODFB成膜添加剂时,能够改善负极成膜效果,55℃高温循环提升至700次,当加入过量LiODFB时,电池产生大量CO和CO_2,造成复合三元电池高温循环性能恶化。 相似文献
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文化基因算法求解TSP问题的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
TSP是组合优化问题中著名的NP-hard问题。针对粒子群算法求解离散的TSP问题收敛速度慢,求解精度低,易于陷入局部最优和模拟退火算法的性能与参数初始值有关及参数敏感等不足,提出了将改进的粒子群算法作为全局搜索策略,改进的模拟退火算法作为局部搜索策略的文化基因算法。介绍了两种算法的协同方法,定义了局部搜索邻域的确定以及在新种群产生中引入自组织随机移民策略。仿真结果表明,改进算法在求解TSP问题中具有很快的收敛速度,且能搜索到最优解。 相似文献
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滚动轴承在噪声环境下发生故障时其振动信号往往呈现出非平稳、特征混叠、故障特征易被噪声淹没等特点,为更有效地挖掘其在强噪声环境中的故障特征,提高诊断准确率,提出一种基于图卷积神经网络(Graph Convolutional Networks,GCN)的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)将振动信号转化为频域信号,并根据变换后的频谱定义节点和边,将故障信号构造为全连接图;然后,利用GCN提取全连接图的节点特征;最后,使用全连接层和Softmax作为分类器对提取的节点特征进行分类识别。实验结果表明,所提方法与机器学习、深度学习和其他图神经网络诊断模型相比,准确率更高,抗噪性更好,可有效实现强噪声背景下端到端的滚动轴承智能故障诊断。 相似文献