【摘 要】
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电网的暂态稳定性评估是电网安全稳定运行的重要保障,快速准确的评估方法可及时发出告警信号,帮助调度人员即使调整电网的运行方式。目前电网的暂态稳定性评估方法主要有时域仿真法、直接法、机器学习方法。与费时的经典数字仿真方法以及构造能量函数困难的直接法相比,数据驱动的深度学习方法为建立可靠的在线暂态稳定性评估模型提供了一种有前途的技术。针对电力系统暂态稳定评估遇到的问题,发挥深度学习的优点,本文主要研究了
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电网的暂态稳定性评估是电网安全稳定运行的重要保障,快速准确的评估方法可及时发出告警信号,帮助调度人员即使调整电网的运行方式。目前电网的暂态稳定性评估方法主要有时域仿真法、直接法、机器学习方法。与费时的经典数字仿真方法以及构造能量函数困难的直接法相比,数据驱动的深度学习方法为建立可靠的在线暂态稳定性评估模型提供了一种有前途的技术。针对电力系统暂态稳定评估遇到的问题,发挥深度学习的优点,本文主要研究了以下工作:1.将轨迹簇引入深度学习的特征工程之中。并利用皮尔逊相关系数,对构建的轨迹簇特征作进一步的去冗
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随着科学技术的发展,惯性约束、电磁武器、激光武器技术领域希望脉冲功率系统能有更高的能量输出水平。为了提高脉冲功率系统的集成度,顺应小型化趋势,迫切需要具有高储能密度的材料作为脉冲功率电容的储能介质材料。四方钨青铜结构微晶玻璃作为一种新型线性电介质材料,具有高介电常数、高击穿强度、低损耗和高储能密度等优点,是一种极具潜力的储能电容器介质材料。本文选择了Na-Sr-Nb-Si基微晶玻璃作为研究基料,从
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在金属材料长期服役过程中,因环境造成的整个结构体应力发生变化,进而使材料出现疲劳裂纹,若任由其发展,在循环载荷作用下,疲劳裂纹会逐步发展成宏观裂纹,轻则造成结构体失效无法正常工作,重则造成灾难性事故,给国民经济和安全带来极大的隐患。对金属构件的早期健康状态监测,有利于评估金属构件的可靠性和稳定性。金属材料早期微观结构的演化主要是材料在长期服役过程中因应力应变效应产生位错偶、滑移、微裂纹进而产生非线
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本文分析了现有的设备电流监测设备的现状,提出了基于高性能磁传感器的电流监测装置的研究。此装置可以对工厂生产设备和治污设备工作时的电流信息进行实时采集,经过信息处理之后,通过NB-IoT将数据传输到云端服务器,以备相关政府部门可以实时监测,从而为制定环保政策提供建议和反馈。本文研究的基于高性能磁传感器的电流监测装置主要包括电缆电流信号采集、传感器信号处理和射频通讯。1)信号采集模块实现三相线电流信号