土壤容重测定用分段式原状取土器的设计

为了提高土壤容重测定中土样采集的效率和精准性,将环刀法和原状取土管法结合,进行了分段式原状取土器的研制。该分段式原状取土器主要由取土装置和土样分离装置等组成。与经典环刀法试验对比表明,分段式原状取土器可有效保证所取土样的原状度,并能提高取土效率4～8倍。

基于分段拟合算法的电流互感器误差研究

电流互感器的传变误差直接影响继电保护动作的可靠性。然而利用现场测试数据无法直接预估大倍数短路电流时的励磁电流,很难对传变误差作定量评估和确切计算。提出利用三次样条插值和指数函数综合解析表达式,对原始数据分段处理拟合伏安特性曲线,可完整描述线性区和饱和区伏安特性,准确求出饱和区内的励磁电压和励磁电流值,从而计算出大倍数短路电流时电流互感器的传变误差和二次最大允许负载。通过与多组实测数据比对,验证了该算法拟合精度高,计算结果准确,具有较好的工程应用价值。

设施农业土壤消毒方法比较

土壤消毒是防治设施农业土传病害的有效措施。介绍了3类常用的土壤消毒方法,包括物理消毒、化学药剂消毒和生物熏蒸消毒,并对各消毒方法土传病害的防治效果进行了分析总结。

基质微波消毒设备设计

基质作为栽培的核心,是决定植物根系生长环境的最主要因素,也是病虫害传播的媒介和繁殖场所。为实现设施内安全高效生产,有效避免和杜绝设施无土栽培土传病害的问题,利用微波消毒加热速度快、无污染和无残留的特点,设计开发了一种基于微波技术的基质消毒设备。试验测试结果表明,该机平均杀菌率95.57%,能够满足基质杀菌消毒要求。

水果自动检测分级设备的研究现状和展望

通过比较我国现有水果分级设备采用的机械式、光电式和基于机器视觉技术的设备工作原理和应用现状,分析了未来水果检测分级设备的发展方向和研究重点。结果表明,机械式分级设备在短期内仍有一定的发展空间,光电式分级设备未来发展空间不大,而应用机器视觉技术为主的分级设备是未来的发展方向,下一步应重点研究在线实时检测和多指标综合自动分级问题。

双刀盘三喂入式树枝粉碎机的研究应用

锯末是生态发酵床养猪、食用菌栽培等用量最多、性能最好的原料,但其使用受到生产成本高、来源少等问题的制约。针对这一问题,设计了一种以修剪后的树枝、玉米或花卉等作物秸秆为原材料,可生产锯末的双刀盘三喂入式树枝粉碎机。试验表明,该粉碎机能够有效完成树枝、秸秆等的粉碎成料工作,生产率、碎片合格率等各项指标均达到了设计要求。

施药覆膜一体化土壤消毒机的设计开发

为了解决化学药剂消毒中人工覆膜问题,设计开发了施药和覆膜一体化土壤消毒机。通过试验测定,土壤消毒机作业速度1.28 m/s,施药深度为20 cm,能够满足土壤消毒作业要求。

同步发电机励磁快速模型预测控制研究

介绍了一种新的控制器设计方法——在线优化快速预测控制方法,并将这种方法应用到同步发电机励磁控制中,以有功功率、角速度、机端电压和励磁电压的偏差量组合作为全局变量,以预测步数内系统状态轨迹和控制量的偏差最小为优化控制指标,并考虑以系统微分方程、状态和输入为约束条件。算法中对滚动优化模型进行简化,运用区块排除法、温启动等有效地降低了模型预测控制在线计算复杂度,可加快在线运算速度。对单机无穷大系统的仿真结果表明,该励磁控制方法优于一般励磁控制方法,控制效果好。此外,控制器的控制效果可由预测步数控制,灵活方便。

基于平衡降阶模型的多机系统非线性励磁预测控制

将预测控制与模型降阶技术相结合提出一种基于平衡降阶模型的多机电力系统非线性励磁预测控制方法,以解决最优励磁控制和传统比例积分微分励磁控制无法考虑系统复杂状态和控制输入约束的问题,并且降低非线性励磁预测控制高阶动态模型数值计算的复杂性。首先,利用经验Gramians平衡降阶原理,对电力系统非线性动态模型进行降阶,以降低动态模型的维数。然后,建立基于降阶模型的励磁预测控制模型。以系统输入输出最小二乘残差向量为优化目标,以降阶动态模型作为等约束条件,以输出量、控制量的变化范围作为不等约束条件。利用内点法求解优化问题。最后,利用一个四机电力系统验证该预测控制方法的有效性,仿真结果表明:基于平衡降阶模型的多机电力系统非线性励磁预测控制器能够大大缩短优化计算时间,维持机端电压在定值附近,提高系统的稳定性。

基于状态监测的风电机组主轴承早期故障预测方法

利用风电机组实时监测数据来研究主轴承温度与其潜在故障之间的关系,提出一种基于温度预测模型的风电机组主轴承在线故障预测方法。首先建立正常运行状况下主轴承温度的线性回归分析预测模型,提出可表示系统实际运行状态和预测状态之间偏差的判别函数,通过比较判别函数值与设定门槛值来监控主轴承的运行状态。理论分析和仿真结果表明,该方法所用模型鲁棒性好,提取的故障特征明显,可有效地预测在线风电机组主轴承潜在的故障。

低温等离子体杀菌技术及在设施农业应用展望

低温等离子体灭菌具有短时、低温、安全等优点,在食品工业、医疗器械、废弃物灭菌方面有所应用。为此,简要介绍了低温等离子体的概念、杀菌机理以及在一些行业的应用现状。同时,基于低温等离子体的特性,提出了在设施农业生产上应用低温等离子体进行杀菌的合理性和可行性。

基于两种不同内点法的最优潮流建模与仿真

用预测-校正内点法(predictor-corrector interior point method,PCIPM)最优潮流算法对原-对偶内点法(primal-dual interior point method,PDIPM)最优潮流算法进行改进。该方法在进行泰勒展开时保留了高阶项,首先通过修正方程计算仿射方向,在计算得到仿射扰动因子后回代入修正方程得到校正方向,进而得到修正量。最后用MATLAB语言编程实现了利用原-对偶内点法和预测-校正内点法进行潮流优化计算,并用不同算例进行了仿真验证。仿真结果表明预测-校正法具有比原-对偶法更好的收敛性。

温室生产智能化控制与作业装备最新进展

利用先进的温室设施及配套作业装备，可以使农业生产最大限度地摆脱自然条件（如高温、暴雨、低温、霜冻、风雪等）的制约与侵袭，实现全天候、反季节和周年生产，从而获得高产、高效、优质的农产品。同时可大幅度提高劳动生产率和土地单位面积产出率。笔者通过大量的资料搜集与调查，将温室生产智能化控制与作业装备新技术述之如下。

光纤配线表在智能变电站中的应用

介绍智能变电站过程层网络的光纤连接关系,针对过程层网络查找光纤链路问题时存在的诸多困难,提出在过程层网络使用光纤配线表和T型光纤标签,从配线表的制作维护和标签应用方面进行分析,借助这两者能对光纤链路问题迅速定位,认为配线表及标签应用可有效避免光纤重复插拔,提高光纤使用寿命。

基于平衡降阶模型的电力系统多机励磁预测控制

介绍一种基于平衡降阶理论的电力系统多机励磁预测控制方法。为减少开环优化计算时间,利用平衡降阶理论对电力系统多机线性模型进行降阶,降低预测模型维数。以预测步长内系统输出和控制量的偏差最小为优化控制指标,以模型降阶微分方程、状态和输入为约束条件,利用改进内点法求解优化问题。从降低模型阶数和改进优化算法两方面降低计算复杂度,加快在线计算速度,适用于电力系统大规模励磁控制。对某50机系统进行仿真验证该方法的有效性,仿真结果表明:基于平衡降阶模型的励磁预测控制器可极大降低优化计算时间,提高系统的稳定性。

TA误差分段拟合算法的分段点选取方法

介绍三次样条插值和指数函数分段拟合算法,针对算法中存在分段点选择的不同直接影响TA传变误差计算精度的问题,提出利用斜率系数法实现三次样条插值和指数函数拟合时分段点选择的方法,通过实例验证,说明该方法可提高算法的拟合精度,更加准确的描述线性区和饱和区伏安特性。

基于自适应加权的多尺度图像融合研究

近年来图像融合技术广泛应用到电力行业,通过不同类型的图像传感器采集电力设备和输电线的图像,经过红外和可见光的图像融合处理,实现电力设备及输电线的智能巡视和故障分析。文中提出一种基于自适应加权的多尺度图像融合算法,采用配准后的可见光和红外图像,进行多尺度小波分解,根据高低频的不同图像特征,低频采用自适应加权融合规则,高频采用绝对值最大的融合规则,将融合后的小波系数进行逆变换后得到全新的融合图像。通过对融合图像的主观和客观评价分析,证明融合算法解决了单一图像传感器采集图像存在的完整性问题,提高了融合图像细节信息,提升了场景的置信度。

基于XGBoost联合模型的光伏发电功率预测

提出一种考虑时间序列和多特征的光伏发电功率XGBoost联合预测模型。首先,基于偏最小二乘(PLS)提取影响光伏发电功率的多特征;然后,基于XGBoost算法分别建立发电功率的时间序列预测单模型和多特征预测单模型;最后,通过训练线性模型构建了光伏发电功率联合预测模型。使用某地区光伏电厂运行数据验证,结果证明,所提XGBoost联合模型预测精度更高,泛化能力更强,并且对噪声数据具有较强的抵抗能力。