直驱风电场并网对系统静态电压稳定性的影响

风电场的大规模接入会对电网静态电压稳定性造成不容忽视的影响。以含直驱风电机组的扩展单机无穷大系统为例,通过2种静态潮流计算方法对含直驱风机的系统等值模型进行分析,推导风电接入后系统并网点母线电压的解析式。在BPA中分别建立含直驱风电机组的扩展单机无穷大系统以及实际电网系统的仿真模型,对比理论计算结果与仿真试验结果。分析并网点母线电压在不同控制方式下,风电渗透率、风机并网位置、负荷接入比例和负荷接入位置等因素对系统静态电压稳定性的影响。     

Object-based rice mapping using time-series and phenological data

Remote sensing techniques are often used in mapping rice, but high quality time-series remote sensing data are difficult to obtain due to the cloudy weather of rice growing areas and long satellite revisit interval. As such, rice mapping is usually based on mono-temporal Landsat TM/ETM+ data, which have large uncertainties due to the spectral similarity of different vegetation types. Moreover, conventional pixel-based classification method is unable to meet the required accuracy for rice mapping. Therefore, this study proposes a new strategy for mapping rice in cloud-prone areas using fused data of Landsat-8 OLI time-series and phenological parameters, based on the object-based method. We determine the critical growth stages of paddy rice from observed phenological data and MODIS-NDVI time-series data. The spatial and temporal adaptive reflectance fusion model (STARFM) is used to blend the MODIS and Landsat data to obtain a multi-temporal Landsat-like dataset for classification. Finally, an object-oriented algorithm is used to extract rice paddies from the Landsat-like, time-series dataset. The validation experiments show that the proposed method can provide high accuracy rice mapping, with an overall accuracy of 92.38% and a kappa coefficient of 0.85.     

空气动力二阶核函数辨识方法

采用截断三阶Volterra级数模型来研究空气动力二阶核函数的辨识问题,选取一簇正交化的切比雪夫多项式对二阶核函数进行参数化处理,并将非参数辨识问题转化成参数辨识问题。相比于其他方法,本文模型能有效降低对激励信号幅值的敏感程度,保证辨识出的核函数具有较好的保真度;只针对三阶Volterra降阶模型中的一阶、二阶核函数进行辨识,即可提升原系统一阶、二阶核函数的辨识精度,却不会显著增加辨识过程的工作量;参数化辨识方法属于整体性辨识,根据已有的部分数据对(输入、输出数据)就能完成系统辨识,且能达到较好的辨识精度,从而有效地减少了执行计算流体力学(CFD)代码程序的总次数,节约了大量的时间成本。算例表明,与目前流行的非参数化方法相比,本文提出的切比雪夫函数辨识方法,精度上达到预期要求,辨识过程消耗的CFD总时间量至少可降低一个数量级。     

交错级数的审敛法

本文给出交错级数及双项交错级数的一种类型的审敛法，并分别给出判定交错级数及双项交错级数绝对收敛的一种方法。     

一种通用型航空蓄电池充电器研制

研制了一种通用型的航空蓄电池充电器，可作为铅酸、镉镍航空蓄电池的地面保障设备。该充电器为电源变换器与电流可逆双象限变换器的组合，将充电和放电结合由一套功率和控制电路实现。本文阐述了系统的电路方案、参数设计方法和控制电路构成。研制成功可用于恒流充电和放电的充电器样机，文中给出了实验数据和波形。样机实验表明了该充电器具有输出与电网高频电气隔离、结构简单、体积小、重量轻等优点。     

基于时间序列数据挖掘的旋转机械故障预报

提出一种基于时间序列数据挖掘的故障预报新方法。把故障前兆因子作为一种暂态,根据旋转机械轴承振动的实验数据建立时间序列．利用时延嵌入的方法重构状态空间,在状态空间中使用遗传算法搜寻最优暂态束．组成暂态集。用暂态集对旋转机械轴承振动的测试数据进行分析．判断是否为故障前兆因子．从而实现故障预报。     

周期序列正交分解和离散傅里叶级数

本文试图用信号线性逼近的方法和正交分解的理论导出周期序列离散傅里叶级数DFS关系式。推导过程表明,在N维序列空间上,用N维复指数序列集线性逼近任一周期序列,在方均误差最小的条件下,其表达式就是DFS关系式;同时说明,周期序列的DFS部分展开式在方均误差准则下线性逼近误差最小。     

ARMA参数识别的预估噪声法

若ARMA模型(B)y_t=θ(B)w_t的驱动白噪声预先给定,则参数的识别是一个线性问题,本文从此观点出发,推导了从已知时间序列{y_t)预估驱动白噪声{w_t}序列的递推算法,由序列{y_t}与递推得到的{w_t}的值,对相关函数作出估计,然后由参数与{y_t}和{w_t}二阶矩的线性关系即可求解出模型的参数,此算法简单快速,并且有良好的精度。     

随机有限元方程一般式的两种推导方法

８０年代初发展起来的随限元法是解决随机问题强有力的数值分析工具，如随机动力学、随机场及结构强度的可靠性等等问题，本文从有限元基本方程出发，分别采用对有限元方程按Ｔａｙｌｏｒ级数展开和对有限元方程求偏导数等方法。推导了随机有限元基本方程的一般式，并用数学归纳法证明了上述两种方法推导结果的与等效性，本文研究表明，Ｔａｙｌｏｒ级数展开法推导，数学意义明确，但推导过程较为复杂；而按求偏导数法，数学意义不够     

新型航空蓄电池起动车研制

介绍一种新型的飞机保障电源车,以大容量蓄电池作为能源,采用新型大功率逆变器作电能变换装置,可以输出直流和交流电源,与传统的柴油动力电源保障车相比,具有无污染、噪声小,交直流输出安全、稳定等特点,具有良好的推广应用前景。