基于组合机器学习的配电网区域故障等级预测方法

为实现配电网区域风险等级的准确预测,文章提出了一种基于组合机器学习模型的配电网故障等级预测方法。通过对原始数据预处理,并对故障等级进行合理划分后,归纳整理配电网故障相关特征,利用随机森林算法对特征权重进行计算并排序,获得最优故障特征集,随后采用CNN-MSVM算法进行故障风险等级预测,并对模型参数进行优化。通过实际算例分析,验证了所提方法具有良好的预测性能,预测所得结果能够为配电网的风险防控提供理论基础,具有较好的推广与应用价值。

Co基纳米晶软磁合金研究进展

本文对钴基非晶合金的晶化及其磁性研究的进展进行了综述 ,内容包括 :(1)零磁致伸缩Co基非晶合金的晶化行为 ;(2 )Vitrovac 6 0 2 5型合金的纳米晶化和磁性 ;(3)bcc结构的Co Fe Nb Si B纳米晶合金的研究。对有关晶化产物及磁性的问题进行了讨论。

FeCuMSiB纳米晶软磁合金基础研究的新进展

总结了近三年来ＦｅＣｕＭＳｉＢ纳米晶软磁合金有关基础研究的新进展，其中包括合金的显微组织和化学组成、晶化和元素的作用、磁畴结构、磁各向异性、磁致伸缩和磁性优化的新条件。从中可以看出，有关的研究正逐步深入，为进一步改进和开发新的纳米晶磁性材料指出了途径。

智能配电网大数据应用需求和场景分析研究

智能配电网中存在大量异构多源的数据,其中的数据规模和特点符合大数据的各项特征。首先总结配电网大数据的来源和特征,然后从智能配电网中的应用场景出发,分别从配电网负荷预测、运行状态评估与预警、电能质量监测和评估、基于配电网数据融合的停电优化等方面进行分析。从不同系统和不同数据结构角度,对多源数据融合中的不良数据辨识进行重点分析,同时还归纳了配电网大数据关联模型建模方法和配电网大数据分析手段。通过在配电网中运行大数据的分析技术,能够为智能配电网开展分析提供强有力的计算和分析条件,大数据的分析结果可为配电网规划和安全运行提供数据支撑,也可有效提升配电网各类资产健康水平。

非晶态金属材料的发展趋势

在国际范围内,近年来对于非晶合金的各个分支的研究有升有降。准晶材料发展迅速。固态反应非晶化及固结成形研究日增。非晶态金属正在向高强耐蚀方面开辟新的应用,对非晶态软磁材料的研究工作仍将维持在较高水平上。

纳米晶Fe_(73.5)Cu_1Nb_3Si_(13.5)B_9磁粉芯的磁性能研究

利用球磨纳米晶Fe73.5Cu1Nb3Si13.5B9合金得到的粉末压制成磁粉芯 ,研究其磁性。结果表明 ,在测量的频率范围内( 1kHz～ 10 0kHz) ,该粉芯的磁导率几乎不随频率变化而变化 ;粉芯的品质因数Q随频率的增加而增加 ,在较高频率时有着比坡莫合金粉芯还要高的值 ,具有应用价值。推导出磁粉芯的静态磁导率的表达式 ,发现磁粉芯的磁导率与磁粉芯的密度有着密切的关系 ,密度愈大 。

有源配电网故障场景下的电压暂降仿真与评估方法研究

针对含有分布式电源的配电网进行电压暂降仿真与评估问题,提出基于点估计法的电压暂降仿真与评估方法。首先建立故障信息模型,包括对故障线路率、故障点、故障类型、故障持续时间、故障阻抗等,以及分布式电源输出功率的随机模型,然后基于点估计法将随机概率密度问题转换为多个确定性问题。通过计算随机变量的期望、标准差、三阶中心矩,利用Cornish-Fisher级数来表示每个节点电压暂降的概率密度函数,以及计算电压暂降指标SARFI,发现网络的薄弱环节。通过对含两个不同类型分布式电源的IEEE13-bus和IEEE 33-bus系统的测试,并与Monte Carlo法进行对比,证明了算法的有效性。通过对不同类型风机模型的应用,证实了该文提出算法的可行性和高效性。

基于拉格朗日松弛技术的复杂有源配电网分布式状态估计

为了提高复杂有源配电网状态估计问题的计算速度,提出了一种基于拉格朗日松弛技术的复杂有源配电网分布式状态估计方法。建立了复杂有源配电网分区模型,该模型从复杂有源配电网的量测配置情况和分布式并行计算效率角度出发,综合考虑了分区后各子区域的计算速度与精度,利用拉格朗日松弛技术将分区问题中的约束条件吸收到目标函数中,降低了分区模型的求解难度。通过网络解耦技术使各子区域相对独立,可在分布式并行环境下求解该网络的状态估计问题。各子区域选取指数型目标函数状态估计模型,该模型能够自动排除不良数据影响,在保证结果精度的同时有效减小了所求问题的系统规模和雅可比矩阵阶数,提高了状态估计算法效率。仿真算例结果表明,所提方法可实现对复杂有源配电网的合理分区,有效提高了状态估计的计算速度。

非晶合金CoFeNbSiB的纳米晶化及磁性

研究了Ｃｏ６８Ｆｅ７Ｎｂ５Ｓｉ１２Ｂ８和Ｃｏ６４Ｆｅ１１Ｎｂ５Ｓｉ１２Ｂ５两种非晶合金在４００～５８０℃温度间等温退火１ｈ后的纳米晶化行为和磁性．结果表明，在４５０～５６０℃退火ｌｈ后，在两种非晶合金的基体上均析出了单一晶相ｂｃｃ结构的α－Ｆｅ（Ｃｏ）固溶体当退火温度（Ｆａ）低于４７０℃时，合金具有很好的软磁性能；Ｔａ为５４０～５６０℃，矫顽力明显增加，在弱场下磁化强度变得很低；当Ｔａ≥５８０℃时，新的晶化相Ｃｏ－Ｂ，Ｆｅ－Ｂ及其它化合物析出，磁性变得比较软这可能是由于具有ｂｃｃ结构的α－Ｆｅ（Ｃｏ）相具有大的磁致伸缩．

Fe-Nb-B纳米晶合金的结构与磁性

利用X射线衍射,差热分析及静态磁性测量,研究了退火温度对不同成分的非晶Fe Nb B合金纳米晶化行为和磁性的影响·实验发现:在纳米晶化过程的初期出现磁硬化,矫顽力与最大磁导率均呈现不同程度的恶化·在硼化物(Fe2B和Fe3B)相析出前,具有纳米结构的合金由α Fe固溶体和非晶基体相组成,呈现较佳的软磁特性·随纳米晶相体积分数增加而呈现的磁软化现象可解释为由于纳米晶粒间距的减少,交换耦合增强所致·

Fe-Ni-Mo-(Si)-B非晶的晶化及纳米晶合金磁性的研究

对Ｆｅ４０Ｎｉ３８ＭＯ４Ｂ１８， Ｆｅ３８Ｎｉ３５ＭＯ４Ｓｉ５Ｂ１８和 Ｆｅ３９Ｎｉ３６ＭＯ２Ｓｉ５Ｂ１８（均为原子分数，％）三种非晶合金在 ４００－５２０℃等温退火１ｈ后的晶化行为进行了研究，并研究了 Ｆｅ４０Ｎｉ３８ＭＯ４Ｂ１８合金的磁性．结果表明： Ｆｅ４ＯＮｉ３８ＭＯ４Ｂ１８；合金经４３０－４５０℃温度退火后，在非晶基体上析出了 ｆｃｃ γ－（Ｆｅ，Ｎｉ）固溶体，平均晶粒尺寸Ｄ接近 １０ｎｍ，具有很好的软磁性能；当退火温度Ｔａ ４７０℃时，除析出（Ｆｅ，Ｎｉ）固溶体外又析出了Ｆｅ３ Ｂ，Ｆｅ２３Ｂ６和Ｍｉ２Ｂ化合物，磁性显著下降．Ｆｅ３８ Ｎｉ３５ ＭＯ４Ｓｉ５Ｂ１８和Ｆｅ３９Ｎｉ３６ＭＯ２Ｓｉ５Ｂ１８两种非晶合金退火后，析出相由－（Ｆｅ，

基于协同粒子群优化算法的配电网三相不平衡状态估计

为解决配电网三相不平衡状态估计的优化问题,提出一种基于粒子群优化的协同粒子群优化算法(Co-PSO),即在主种群进行全局寻优的同时,将状态估计的状态变量分为多个相互独立的子空间,每个子空间由一个子种群来求解;子种群在主种群结果的基础上进行优化,主种群不断引入子种群结果,二者协同进化、相互促进。IEEE 13-bus、37-bus和123-bus多个标准算例的实验结果表明,提出的优化方法能够有效估计不确定负荷及分布式电源出力。通过和基本粒子群算法、多种改进的粒子群方法、遗传算法等进行比较,也证明了提出的协同粒子群方法的有效性和适用性。

Fe-Cu-Nb-V-Si-B纳米晶合金磁导率与温度的关系

研究了不同温度（530—620℃）退火后的Fe72．7Cu1Nb2V1．8Si13．5B9纳米晶合金初始磁导率μi与温度T的关系（μi-T曲线）．实验结果表明，退火温度Ta对μi－T曲线的形状有较大的影响．根据Ta可将μi－T曲线划分为三种类型，其对应的退火温度分别为（1）Ta=530—550℃，（2）Ta=560—590℃，（3）Ta600℃．分析了这三种类型的μi－T曲线对应的合金相结构，讨论了双相纳米晶合金中晶体相的晶粒尺寸、体积百分数及剩余非晶相的磁特性对μi-T曲线形状的影响．

Fe_(40)Ni_(40)P_(14)B_6合金磁导率与温度的关系

研究了晶化温度为423℃的Fe40Ni40P14B6非晶合金在200-450℃退火后弱场磁导率μi随温度T的变化.结果表明,退火温度Ta对μi-T曲线的形状有较大的影响.当退火温度Ta低于非晶合金的晶化温度时,μi-T曲线上出现了尖锐的Hopkinson峰,峰值对应的温度为230-265℃,峰的位置随着退火温度的提高而移向高温,说明非晶合金的结构弛豫导致非晶合金的居里温度发生变化.在350-400℃退火后,μi-T曲线在150℃附近出现另一个宽峰,并且在合金从室温至150℃的升温过程中μi线性增加.当Ta高于非晶合金的晶化温度时,表征非晶相居里温度的Hopkinson峰消失,在从室温至400℃的升温过程中磁导率保持较低值不变,超过400℃后随温度的升高,磁导率逐渐上升.解释了磁导率随温度变化的原因并讨论了μi-T曲线的特征与合金相结构的关系及μi-T曲线的实际意义.

宽过冷液相区铁基非晶合金的形成和磁性

用熔体急冷法制备出具有明显的玻璃转变和较宽的过冷液相区的 Ｆｅ－Ｃｏ－（Ｎｂ）－Ｚｒ－Ｂ非晶合 金，研究了热稳定性和软磁性能．结果表明，在Ｆｅ－Ｃｏ－Ｚｒ－Ｂ四元合金中添加适量的Ｎｂ可以显著扩大 过冷液相区，提高合金的热稳定性．当冷却速率降低时，急冷合金具有非晶和纳米晶的复相结构．非晶合金 的饱和磁化强度随Ｎｂ含量的增加而减小．不同Ｎｂ含量的非晶合金的饱和磁致伸缩系数均较低．在低于 晶化温度的温度下退火可以有效地降低矫顽力，改善软磁性能．晶化导致软磁性能降低．

退火条件对Fe基纳米晶合金磁性的影响

详细研究了非晶 Fe72 .7Cu1 Nb2 V1 .8Si1 3 .5 B9合金在纳米晶化过程中退火温度与退火加热速度对合金磁性的影响 .实验结果表明 ,当退火温度 Ta 低于 530℃时 ,随着 Ta 的提高合金磁导率缓慢增加 .当 Ta高于 540℃时 ,磁导率迅速增加 ,570℃退火时磁导率出现峰值 .实验发现 ,在纳米晶化过程中退火加热速度对合金的初始磁导率 μi 有明显的影响 ,μi

具有宽过冷液相区的多元Fe基非晶合金的热稳定性和磁性

研究了具有宽过冷液相区的Ｆｅ－（Ｎｂ）－Ａｌ－Ｇｅ－Ｐ－Ｃ－Ｂ非晶合金及其热稳定性和磁性结果表明，少量Ｎｂ元素能够有效地提高热稳定性和玻璃形成能力，最大过冷液相区可达６５．７Ｋ．非晶合金具有好的软磁性能，饱和磁化强度较高，饱和磁致伸缩系数较低在接近晶化温度下进行退火处理能够有效地降低矫顽力，改善软磁性能晶化导致软磁性能显著下降．Ｆｅ基非品合金热稳定性的高低与其软磁性能有一致性，即高热稳定性的非晶合金具有更好的软磁性能．

纳米晶粉末 Mn_(70)Bi_(30) 的机械合金化合成

采用机械合金化的方法制备出Ｍｎ７０Ｂｉ３０纳米晶粉末。通过Ｘ射线衍射和饱和磁化强度的测量，研究了球磨过程中样品的结构和磁性的变化。Ｘ射线衍射的测量结果表明，Ｂｉ在Ｍｎ中的固溶度随球磨时间的增加而增加。球磨８０ｈ后，Ｂｉ的固溶度趋于稳定，此时粉末的晶粒尺寸达到１４ｎｍ。球磨初期，样品的饱和磁化强度（σｓ）随球磨时间的增加而增加。球磨１５ｈ，σｓ从零增加到最大值。之后，σｓ随球磨时间的增加而减小。饱和磁化强度的测量结果表明，反铁磁性的Ｍｎ元素和抗磁性的Ｂｉ元素通过机械合金化产生了铁磁性。

Fe_(78)Si_9B_(13)非晶合金的恒导磁性能

研究了普通退火对Fe78Si9B13非晶合金磁性能的影响.实验发现:当合金内有适当数量的-αFe(Si)晶体相析出时,可形成感生磁各向异性,易磁化方向与带面垂直.经470℃×120 min和480℃×60 min退火后合金呈现良好的恒导磁特性.根据剩磁比Br/B800随退火温度和时间变化的规律,讨论了-αFe(Si)晶体相在表面层和基体内的晶化过程对源于磁弹性耦合作用的横向感生磁各向异性的影响:表面层的先期晶化促进横向感生磁各向异性形成;基体内晶体相析出减弱磁弹性耦合作用.

Fe_(73.5)Ag_(1.0)Nb_(3.0)Si_(13.5)B_(9.0)软磁合金的结构和磁性

利用 X射线衍射及磁测量等方法研究了不同退火温度下 Fe73.5Ag1.0 Nb3.0 Si13.5B9.0 软磁合金的结构和磁性。发现 Fe73.5Ag1.0 Nb3.0 Si13.5B9.0 非晶态合金在50 0℃下退火处理 1h后 ,有少量的 α- Fe和单质 Ag析出 ,此时的软磁性能较好。随退火温度的增加 ,Fe2 3B6、Fe2 B、Fe3B、等 Fe- B化合物大量析出 ,软磁性能急剧下降。在 Fe73 .5Ag1.0 Nb3.0 Si13.5B9.0 非晶态合金中 Ag不能起到与 Cu相同的作用 ,退火处理后不能得到单一的α- Fe( Si)纳米晶。