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关键词： 变压器套管   典型缺陷   局部放电   光纤EFPI传感器  

摘要： 变压器套管是变压器的重要附件之一,局部放电现象是导致套管发生绝缘类故障的主要原因,对其进行局部放电检测有利于提高电网运行的安全稳定性。针对现有套管局放检测方法检测灵敏度低、抗电磁干扰能力差等问题。本研究提出了一种基于光纤EFPI传感器的变压器套管局部放电检测方法。设计并制作了能够伸入变压器套管内部及变压器升高座内部的光纤EFPI传感器。搭建套管局放检测实验平台,对含有4类典型缺陷的套管进行局放检测实验,对比分析了EFPI传感器与其他传统的局放检测传感器对套管内外部放电的检测效果,证明了利用EFPI传感器进行套管局放检测的可行性和优越性,有一定的工程意义。

关键词： 综合护理   严重创伤性休克   抢救成功率   护理满意度  

摘要： 分析综合护理干预对严重创伤性休克患者抢救成功率、并发症及护理满意度的效果。方法 选取2021年1月至2022年1月本院收治的50例严重创伤性休克患者,以随机抽签法分组。对照组行常规护理,观察组行综合护理,对比护理效果。结果 常规护理通常需要较长的时间进行护理措施的评估和执行,综合护理干预能够提供全面化、个体化的护理手段,观察组各项评比指标更优。结论 综合护理的应用,可以降低严重创伤性休克患者的并发症风险,提高其生存率,增强患者的护理体验。

关键词： 自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)   蜣螂优化算法(DBO)   广义回归神经网络(GRNN)   超短期风电功率预测  

摘要： 针对风电数据波动性过大而导致的风电功率预测不精确问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与蜣螂算法(dung beetle optimizer,DBO)优化的广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)超短期风电功率预测方法。首先将原始风功率序列进行时滞特性分析,选取与预测时刻相关性强的时序进行多路时序建模;然后对相关性强的时序进行CEEMDAN分解,得到一组本征模态分量(intrinsic mode function,IMF)和剩余分量;其次将上述两组分量输入经蜣螂优化算法优化的GRNN网络进行各分量预测;然后将各预测分量叠加,得到最终预测结果。算例分析表明,所提的CEEMDAN-DBO-GRNN预测模型的预测精度更高,而且CEEMDAN能够减少风电功率波动性与随机性对预测结果的影响,同时利用蜣螂算法优化后的超参数模型进行预测,在一定程度上提高了超短期风电功率预测的精度。

关键词： LCL型并联有源电力滤波器   鲁棒电流控制   有源阻尼   稳定性   电网阻抗  

摘要： 基于电网电流和逆变侧电流的双环电流控制策略因其固有的有源阻尼作用而成为LCL型并联有源电力滤波器的研究热点,但控制回路中不同有源阻尼共存将导致系统特性难以确定。对此,通过虚拟导纳模型准确评估了系统的阻尼特性,发现其有源阻尼区域会随电网阻抗波动而变化,最大接近1/3采样频率;考虑LCL初始谐振频率处于不同的频率范围情况,利用开环极点及鲁棒性分析得到适用于不同情况的统一稳定性约束条件,并对应提出了一套鲁棒控制参数设计方法,从而充分保证电网阻抗波动下并联有源电力滤波器的稳定运行。在一台380V、45A的实验样机上验证了所提理论及控制策略的有效性。

关键词： 光纤激光器   窄线宽   高功率   横模不稳定  

摘要： 高功率窄线宽光纤激光器在光束合成等领域具有广泛的应用前景。本文主要介绍了高功率窄线宽光纤激光器中横向模式不稳定性产生的原因以及有效的抑制方法,为进一步提高窄线宽光纤激光器的输出功率提供了参考依据。

关键词： 高通滤波器   电感互耦   传输零点   垂直安装   双层微波印制MIM电容  

摘要： 介绍了一种具有小型化、低成本特点的新型半集总参数高通滤波器。该滤波器在传统电感-电容(Inductance-Capacitance, LC)集总参数高通滤波器电路原型的基础上引入电感互耦,在阻带近端产生传输零点,提高了阻带近端的带外抑制。通过采用垂直安装的双层微波印制金属-绝缘体-金属(Metal Insulator Metal, MIM)电容,实现了半集总参数高通滤波器的小型化和高性能。同时,电路兼具加工工艺简单、成本低的优点。所提出的电路满足当前微波产品对电路小型化、高性能和低成本的需求。

关键词： 风电   功率预测   长短期记忆网络  

摘要： 风力发电是中国能源供应体系中的重要组成部分,尤其在风光互补照明系统中发挥着至关重要的作用。为提高风电功率预测的稳定性,构建了基于LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)的风电功率预测模型。首先,对风电功率数据进行了预处理;然后,建立了基于门控机制的LSTM预测模型,该模型能够捕捉风电功率数据的时序特征和长期依赖关系,实现对风电功率的预测;最后,通过算例对比分析,验证了LSTM预测模型在风电功率预测中具有较好的精度和稳定性。

关键词： 高速动车组   IGBT   焊层疲劳   可靠性   有限元分析  

摘要： 为了提高高速动车组服役环境下功率器件主端子连接结构的服役可靠性,文章通过有限元分析对IGBT器件主端子结构焊层的疲劳可靠性进行研究,并且运用不同的理论预测焊层疲劳寿命并通过功率循环试验进行了验证。结果表明,随着主端子焊层孔洞率的增加,循环周次会降低,但影响并不明显。随着主端子焊层厚度逐渐增加,循环周次呈现出先增加后减少的变化规律。在功率循环过程中,主端子结构焊层的退化表现为灰色含Sn相的粗化,采用基于能量的Darveaux模型进行分析更加符合功率器件主端子结构焊层的退化过程。故在主端子结构中,影响其服役寿命的主要因素为焊层厚度。

关键词： 光伏功率预测   特征选择   随机森林算法   灰狼优化算法   高斯过程回归  

摘要： 针对光伏功率预测中特征因素太多、关键特征与功率间映射关系难以有效挖掘和预测精度不高的问题,提出一种基于随机森林RF(random forest)算法特征选择和灰狼优化算法GWO(grey wolf optimizer)优化高斯过程回归GPR(Gaussian process regression)模型相结合的组合预测模型。首先,采用皮尔逊和斯皮尔曼相关系数对特征进行相关性分析,并进行初步筛选;接着,基于随机森林算法对特征进行重要性评价,并选取最优特征子集;然后,采用灰狼优化算法对高斯过程回归模型进行优化;最后,将最优特征子集输入到组合预测模型RFGWO-GPR中进行短期光伏功率预测。应用某光伏电站实测数据的仿真实验结果表明,提出的模型在不同天气条件下可以对特征进行有效选择,与未进行特征选择的单一模型相比,预测精度显著提高,并且明显优于其他优化算法与GPR模型组成的组合预测模型。

关键词： 变电系统   变电运行   变电设备   变压器  

摘要： 变电运行安全是保证电力系统稳定运行的一个重要环节,文章针对变电运行中存在的问题,对变电运行过程中的危险因素累积、变压器及变压器异常、变电器油位异常、输电误报等问题进行了深入的分析,揭示了其对变电运行安全的潜在威胁。基于此,提出了具体的安全维护措施,包括做好验电工作、处理好开关故障、提高员工专业素质、加强对变压器的检测和维护、科学设定变压器运行参数、健全规章制度与体系。研究证明,采取系统化的技术与措施,可有效地防范与应对电力系统运行中出现的安全隐患,提高电力系统安全可靠运行,保证供电安全稳定。