基于动态测度的电能质量扰动检测

将动态(Dynamics,以下用Dyn表示)测度有关概念引入电能质量研究领域以分析各种扰动信号。提出一种高效的Dyn测度算法,该算法能够准确检测信号的所有极值点,并计算其Dyn测度。通过分析扰动信号极值点的Dyn测度,发现扰动信号畸变点的Dyn测度与信号峰/谷点的Dyn测度差别较大,根据二者差异可以有效识别信号的畸变点。基于此提出了一种新的扰动检测方法。应用新方法对多种实测和仿真扰动信号进行检测,结果表明提出的新方法是正确的、有效的。

基于Dyn测度的电压暂降检测方法

针对电压暂降检测的实时性要求,提出了一种基于Dyn测度的电压暂降检测方法。Dyn测度算法能够快速检测信号的所有极值点,并计算各极值点的Dyn测度。而基于Dyn测度的检测方法根据信号畸变点的Dyn测度和信号峰谷点的Dyn测度差异可以识别信号的畸变点,准确定位电压暂降的发生时刻。文中应用该方法对实测大容量电动机启动引起的电压暂降、变压器投切引起的电压暂降和短路故障引起的电压暂降分别进行测试,并与其他检测方法的结果进行了比较。结果表明文中提出的电压暂降检测方法是有效、可行的,完全满足实时性要求。

基于最小极大法的电力扰动信号压缩

作者对电力扰动信号的时—频局部特征进行了分析,针对信号压缩过程中的阈值选取问题提出了最小极大法。按照最小极大法选取阈值并压缩信号分解的各细节版本,信号的时—频局部特征不会丢失。对影响压缩效果的分解层数和频带重叠问题进行了研究,并提出了有效的解决策略。测试结果表明提出的压缩方法可以获得很好的压缩效果,在特征信息不丢失、基频分量不失真的情况下,压缩比仍比较高,是解决电力扰动信号压缩问题的一种有效方法。

基于Prony法的暂态扰动信号分析

应用Prony法对配电系统中的电容器操作事件和电压放大问题进行了机理分析,并将仿真信号分解为不同的分量。通过对不同仿真信号分解结果的比较,认为电容器投切时在用户端产生的放大电压是不同频率、阻尼、幅值和相位特征的谐振分量共同作用的结果,而且谐振分量的特征与配电系统的参数和结构紧密相关,通过改变配电系统参数和结构可以减小用户端出现的放大电压。测试结果表明Prony法能够对暂态信号中的衰减谐振分量进行建模,提取各分量的幅值、频率、相位和阻尼参数,验证了Prony法对暂态扰动信号分析的有效性。

重金属离子吸附用微凝胶研究新进展

微凝胶聚合物网络中易于引入能够与重金属离子螯合或络合的功能基团,且比表面积大,对重金属离子具有较快的吸附速率,因此,微凝胶在重金属离子的去除方面具有广阔的应用前景。本文介绍了重金属离子吸附用微凝胶研究新进展,重点回顾了基于羧基、氨基、磺酸基、羟基及巯基等多官能团化合物与重金属离子通过静电相互作用形成稳定络合物的微凝胶用于重金属离子的吸附,离子印迹型微凝胶用于重金属离子的吸附,以及基于冠醚环(苯并-18-冠-6醚)与Pb2+离子通过超分子主-客体识别作用形成稳定络合物的微凝胶用于重金属离子的吸附;描述了这三类微凝胶对重金属离子的吸附性能、优点、用途等;指出了这三类微凝胶适用于不同场合下重金属离子的吸附。

基于ANN的变电站故障诊断系统及其容错性

介绍了基于人工神经网络 (ANN)方法的变电站故障诊断的系统 ,并对其容错性进行了研究 ,该系统充分利用人工神经网络所具有的强大的学习能力及高度的容错性等特点 ,实现对变电站故障元件的诊断。仿真结果表明 ,本系统不仅能在输入信息正确的条件下准确地诊断出故障元件 ,而且在输入信息不完整或少部分信息错误的情况下 ,仍能给出满意的诊断结果。

基于人工神经网络的变电站故障诊断

介绍了一种利用人工神经网络（ＡＮＮ） 实现变电站故障诊断的方法，该方法充分利用人工神经网络所具有的强大的学习能力及高度的容错性等特点，实现对变电站故障元件的诊断．仿真结果表明，该方法不仅能准确地诊断出保护、开关正确动作时的故障元件，也可有效地诊断出因保护或开关拒动的越级故障时的故障元件．

从审查视角看高校如何提高药物领域专利申请的撰写质量

我国高等院校作为科技创新的主体,在专利申请方面占据重要地位,然而,其中成功进行科技成果转化的专利寥寥可数,导致这种现象的一个主要原因是专利申请质量不高。笔者结合所审查的具体案件剖析了高校在药物领域专利申请中存在的问题,并给出了撰写建议,以期对相关领域申请人有所裨益。

吸入性糖皮质激素治疗哮喘相关专利申请剂型分析

吸入型糖皮质激素（ICS）是目前治疗哮喘中应用最广泛、最主要的抗炎药物.本文对ICS治疗哮喘相关专利申请剂型进行分析,以期为相关研究者提供有价值的专利信息,力求服务于我国相关技术的研发与创新.

浙江钱氏家谱和金氏家谱

家谱，是同宗共祖的血亲团体记载本宗旗世系和事迹的历史图籍。它按照一定体例编写，主要记述家族的姓氏源流、世系繁衍、人口变迁、居地迁徙、婚姻状况，以及家族成员在科举、仕宦等政治、经济、文化生活中的地位、作用和事迹等等，也可以说这是比较真实反映家族历史面貌的家族档案。浙江《吴兴钱氏家乘》和《金氏如心堂谱》，是清以来重要的珍贵家谱。

中国未来电网的发展模式和关键技术

化石能源枯竭和气候环境变化两大关键问题,促使全球范围内开展了一场以可再生能源和新能源发展为核心的新能源革命。在此背景下,电网将承担除了电力输送之外的更重要的使命,成为能源、电力、信息综合服务体系的支撑平台。研究了2031—2050年中国电网发展模式及影响电网发展的关键电网技术,采用一种基于关键问题表征指标的宏观预测方法,分近中期(2011—2030年)、中长期(2031—2050年)两个阶段给出了中国电网的发展趋势预测,并凝练了10项影响电网发展的关键技术,梳理了其中的基础科学问题和前沿技术。

风电机组接入对系统小干扰稳定性的影响研究

针对大规模风电并网后系统小干扰稳定性的变化情况,通过简单系统算例仿真,详细分析了不同风电渗透功率水平下,分别采用固定转速风电机组、双馈感应风电机组和永磁同步直驱风电机组并网对系统阻尼特性的影响,并且通过实际系统仿真算例,验证了分析结果。结合定速风机、双馈风机和直驱风机的仿真结果进行对比分析,对考虑风机并网后系统动态特性因素的风电机组选型提出了建议。

基于KOHONEN神经网络的电力系统负荷动特性聚类与综合

提出了应用Kohonen神经网络解决电力负荷动态特性的聚类问题:首先对每组负荷扰动数据建模,进而将各负荷模型对相同电压激励的响应与相应的负荷有功运行水平合并形成特征向量,最后引入Kohonen神经网络进行聚类。通过对河北沧州地区1996年、1997年和1998年电力负荷特性数据的聚类与综合处理发现:Kohonen神经网络是一种学习速度快、分类精度高、抗噪声能力强、并且适用于电力负荷动态特性聚类的神经网络模型。同时还发现电力负荷特性具有可重复性,这也证明了总体测辨法的可行性。若将这些典型负荷模型实用化,将有利于提高电力系统仿真准确度。

感应电动机负荷模型参数解析灵敏度分析及参数辨识策略研究

通过对感应电动机参数的解析灵敏度分析,较好地解释了感应电动机负荷模型中部分参数易辨识,部分参数难以辨识且辨识结果较离散这一现象。研究结果表明:灵敏度大的参数易辨识,灵敏度小的参数难辨识,且辨识结果较离散;在不同的激励强度下,感应电动机负荷模型各参数灵敏度将随激励的增强而增大。文中提出了一种新的感应电动机负荷模型参数辨识策略。经现场实测数据建模,验证了该辨识策略的有效性及可行性。

一种基于线性规划的交易管理实用算法

交易系统是发电侧电力市场的重要组成部分。其功能是以尽可能低的成本购入足够的电量,以满足系统中负荷的需求。与此同时,系统的各种安全要求也应加以考虑。这个过程可以用一个综合优化问题进行描述,采用线性规划法来求解。文中提出了一种基于线性规划的两部式五阶段交易计划实用算法。该算法已应用于黑龙江省电力市场并取得了良好效果。

感应电动机群聚合方法及其动模试验

通过对感应电动机聚合理论进行研究,提出了一种感应电动机聚合方法:根据感应电动机2种特殊状态,即运行滑差s=0和s=1对感应电动机群进行等值,建立了感应电动机聚合模型。采用仿真准确度较高的动模试验验证了该等值方法的有效性和合理性。

电动汽车充换电设施工程项目评价指标体系与评价方法

参照世界银行及国家政府部门普遍采用的评价指标体系设计准则——SMART准则,基于项目技术性、经济性、社会性及实用性,构建了一套电动汽车充换电设施工程项目评价指标体系;根据评价指标体系的多维度、多层次等特点,提出了充换电设施工程项目的评价方法,并以此评价方法对试点工程进行了成效分析和评价,结果表明:该评价指标体系和评价方法可为试点工程的推广应用提供依据,为优化电动汽车充换电设施建设提供参考。

口服结肠靶向给药系统专利技术综述

基于CNABS、DWPI、SIPOABS、VEN数据库,通过检索、统计和分析国内外有关OCDDS的专利申请,对该领域申请量趋势进行统计,梳理OCDDS领域的技术发展脉络,同时,对OCDDS领域的核心专利和重要申请人进行分析,以期为国内相关企业的发展提供参考。

吸入性糖皮质激素治疗哮喘专利申请趋势分析

本文就吸入性糖皮质激素（ICS）治疗哮喘的相关专利申请进行分析，梳理全球申请量趋势、主要技术原研国、主要申请目标国/地区、全球重点主体和申请人类型，以期为国内研究者提供有价值的专利信息参考。

微藻光生物反应器专利技术综述

本文针对微藻光生物反应器全球和中国专利布局进行详尽的分析,从全球申请量、地域分布、重要申请人、核心专利以及中国申请量、国内省市分布、主要申请人方面进行统计分析,能够为该领域日后的技术研发和专利布局提供一定指导,并且在微藻光生物反应器行业能起到积极的指引作用。如付诸现实将对微藻光生物反应器行业的发展起到重大作用,产生巨大经济价值。