基于改进粒子群优化BP神经网络的火灾预警方法

针对传统仓库火灾预警系统易受外界环境因素干扰,误报漏报率高的问题,采用一种基于改进粒子群优化BP神经网络的火灾预警方法,增强仓库消防系统的安全性和智能性,为传统检测系统增加一层保险。在标准粒子群优化BP神经网络的基础上,引入Tent映射,选取新的权重更新函数,改进粒子群随机搜索能力,加速神经网络收敛,输出期望结果。由Matlab软件仿真实验结果分析可知,改进后的方法相较于标准粒子群优化方法,收敛速度和准确率均显著提升,证明了该方法的优越性。

基于分段最小二乘法的Pt100三线制温度检测

阐述了常用温度传感器及检测方法,对Pt100铂电阻的阻值-温度特性进行分析,设计了精度高、成本低的Pt100铂电阻三线制桥式检测电路;针对铂电阻阻值-温度曲线的非线性特征,采用分段式最小二乘法实现了线性拟合,减少随机干扰等因素的影响。结果表明,检测电路最大测温误差±0.13℃,满足测温要求且具有良好经济性。

基于OneNET的需求侧用电信息监测系统

针对传统电力监测系统服务器维护成本高、功能不完善等问题,通过STM32微处理器采集各设备的数据,远程监测采用Modbus通信协议以及无线模块将数据发送至云服务器实现数据的传输与存储,最终基于中移动的OneNET平台设计一套用户侧用电信息监测系统。该系统可以对用电信息、负载运行等进行有效监测,便于用户更加直观地观察用电状态,制定更加合理的用电规划,提高经济效益。实验结果表明,该系统运行稳定可靠,满足国家关于电力监测电压、电流测量精度0.5级以内的指标要求。

基于超声波定位的无轨运输机随动控制系统设计

随着我国农业尤其是温室农业的不断发展,生产运输工具也在不断革新。为了满足广大工作者对智能化运输工具的需求,设计了一款基于超声波跟随的无轨运输系统。系统使用三角定位算法进行定位,采用STM32单片机为主控制器,采用收发分离的超声波模块进行测距,采用E18-D80NK进行避障,采用电桥电路进行称重,采用HC-05与手机APP进行通信。考虑到使用环境温湿度对超声波信号的影响,加入温湿度采集系统,所有的信息通过OLED进行实时显示,对温室农业的效率提升有积极意义。

数字教材应用的价值、风险及其应对

在教育数字化转型的背景下,数字教材应用已成为教学实践的内生变量,是提升教育教学质量、落实立德树人教育任务的重要途径。在历时性变迁中,教材从“纸质”走向“数字”的变化是制度创新、空间交叠及个体需求等要素综合作用的结果。由此出发,共享教学资源、重塑教学生态和立足教学实际三者相结合,共同构成对数字教材应用价值逻辑的综合性理解。但从现实来看,数字教材应用背后潜藏着技术依赖、场景固化和关系失衡的风险。为规避这些风险,教师要从外力与内生的整合、技术与价值的融合、关系与功能的聚合三方面入手,进一步探寻数字教材应用的行动路向。

基于低场核磁共振技术PVC-P土工膜细观渗透机理研究

PVC-P土工膜的防渗性能是膜防渗结构乃至工程安全运行的关键。为避免传统上用渗透系数表征其渗透性能的弊端,运用多组渗透压力下土工膜垂直渗透试验数据和基于低场核磁共振技术获取的孔隙度,构建了渗透流量-孔隙度数学模型,结合孔隙和孔径动态分布探讨了用孔隙度评价其垂直渗透性能的适用性。结果表明:以1H原子为探针的低场核磁共振技术能够准确量测膜内孔隙和孔径分布;依据T2特征谱弛豫时间划分的微孔隙、中孔隙和大孔隙的占比以及孔隙范围内孔径的萎缩或发育是孔隙度变化的根本原因;孔隙度与渗透流量关联性较强,利用量测的饱和PVC-P土工膜孔隙度和构建的模型能够准确预测渗透流量。研究成果表明基于低场核磁共振技术测得的孔隙度可用于PVC-P土工膜防渗性能评价。

城市地下综合管廊基坑施工风险评价研究

为控制城市地下综合管廊基坑施工风险,根据城市地下综合管廊基坑工程项目特点,构建基坑施工风险评价体系;使用模糊层次分析法和CEEMDAN方法对实际工程进行风险评价,将主观评价数据进行客观处理,得到各评价指标的最终权重;根据云模型理论生成标准评价云模型,并结合专家意见和最终权重生成综合评价云模型;最后将该模型用于实际工程风险评价,得出该工程处于“较低风险”。评价结果与实际情况相符,表明该模型的准确性和实用性,且能有效规避专家打分的主观因素影响。

基于瞬时电压矢量定向的有源电力滤波器补偿电流检测

结合电力系统无功补偿与谐波治理的基本原则,对基于瞬时无功功率理论的传统谐波电流检测方法在有源电力滤波器中的应用进行了简要分析,进而提出了以电网电压为参考基准,以实现各种非线性负载及阻感、阻容性负载向纯电阻性负载转换为目的的负载电流波形和相位治理原则,并详细阐述了基于瞬时电压矢量定向的补偿电流检测方法。该方法克服了传统方法在电网电压畸变时补偿后电流不能跟随电网电压波形的不足,避免了有源电力滤波器补偿电流过大及畸变无功功率倒送电网现象的出现,同时该方法具有频率自动跟踪、相序自适应等特点。最后,通过仿真和样机试验验证了该补偿电流检测方法的优越性。

基于瞬时电流直接控制的有源电力滤波器电流跟踪新方法

阐述了有源电力滤波器(APF)实现瞬时电流直接控制的基本理论,并藉此提出一套新型脉宽调制电流跟踪控制方法。该方法通过分析并网型逆变器不同开关状态对瞬时电流的直接控制作用得出一组瞬时电流位移因子算式。在调控输出电流时,采用脉宽调制方法选择不同瞬时电流位移因子并控制其作用时间,完成当前电流向下一时刻指令电流的转移,从而达到输出电流跟踪指令电流的控制目标。该方法仅用单数字信号处理器(DSP)系统即可实现有源电力滤波器的高性能快速检测与控制,简单实用,有效减小了输出滤波电感量。最后,通过两电平有源电力滤波器仿真实验证明新方法优于传统方法。

电动汽车充电站供电系统无功补偿与谐波治理

首先讨论了电动汽车充电设备的分类及它们对供电系统电能质量的影响。其次,介绍了适用于大型充电站的无功补偿与谐波治理手段及其基本原理与构成。最后,提出了一套适用于充电站的有源电力滤波装置设计方案,仿真实验结果证明了该方案的正确性及有效性。

铅酸蓄电池组分布式在线监测与状态诊断

为提高电储能用铅酸蓄电池组状态检测的实时性、准确性及方便性,提出了一种铅酸蓄电池组分布式在线监测新方法。基于铅酸蓄电池电化学工作机理,分析了蓄电池处于恒流均充、恒压均充、浮充及放电过程中的工作状态特征及端电压变化规律,阐述了在自然负载波动下的内阻在线检测原理及方法。分别研究了基于单体蓄电池端电压、温度分布及实时内阻的健康状态筛选方法,并进一步提出了基于以上单参数筛选结果的综合分级评估策略。选用基于控制局域网(CAN)的分布式网络测控系统架构,以STM32F103为核心控制芯片,设计了分布式在线监测系统。该系统具有安装简便、实时性强、灵敏度高等优点,对提升电力、通信、金融等行业的安全、可靠性具有现实意义。

基于光纤光栅的高压开关柜温度在线监测系统

采用光纤光栅作为温度传感器,利用全息体相位光栅衍射解调方法设计了高压开关柜内关键节点温度的在线监测系统。对利用聚酰亚胺材料封装的光纤光栅的温度响应特性进行了实验测试,验证了光纤光栅反射波长与温度的良好线性关系。对高压开关柜内接头温度进行了现场测试,获得了良好的试验结果。

基于LSTM的储能蓄电池SOC与SOH联合在线估计

蓄电池组是微电网储能系统重要的组成部分之一,对储能系统的整体技术及经济性能具有重要影响。针对蓄电池荷电状态(SOC)与健康状态(SOH)在线准确测量的难题,提出基于长短期记忆(LSTM)神经网络的蓄电池SOC与SOH联合在线估算方法。该方法利用LSTM的动态逼近与长时间记忆能力,以电池端电压、电流及温度的时间序列数据,将阶段SOH均值引入SOC的估算中实现联合估算。采用NASA开放实验数据测试,基于LSTM网络的联合模型相比于单独模型及Bp传统网络具有更高的精确度和更稳定的估算效果。

基于LoRa通信的智能电力测控仪设计

随着现代微电网建设的不断深入,针对工业用户对于设备能耗、电能质量、负载运行、新能源发储配状况实时监控的实际需求进行研究,设计了一款具有远程通信功能、适用于微电网复杂环境的智能电力测控仪。以STM32VET6为控制核心,采用快速傅里叶变换技术对用电信息及电能质量进行准确的计算与分析,并通过LoRa模块以无线方式与上位机监控中心进行通信,实现了用户对微电网运行状况的实时监控。该设计可提高需求侧用电管理水平,有利于节约能源,提高经济效益。

干式变压器风冷系统在线监测与温控保护装置

针对传统干式变压器温控保护装置对风机运行状态缺乏有效监测的不足,设计实现了以STM32F103为控制器核心的新型干式变压器温控保护装置。提出基于离散傅里叶变换实现对风机运行状态参数在线监测,阐明实现风冷系统故障诊断的判据与温控保护策略,并给出电压电流采样电路、三线桥式温度采样电路及相应的信号调理电路设计。该装置具有风机电源电压、电流等全电量参数及温度监测、系统控制、状态诊断、保护预警、数据存储、远程通讯等功能。

基于LSTM神经网络的区域微网短期负荷预测

针对大电网负荷预测的研究较多而微电网相对较少,因此建立合适的微电网负荷预测模型提高预测的准确度非常重要。本文针对输入变量较少的情况,分析并选用温度、日类型以及多个历史负荷量作为模型的输入变量,选用基于循环神经网络基础下的长短期记忆神经网络进行建模,构建基于LSTM神经网络的微网负荷预测模型。最后,为增强结果的可靠性,采用2组不同时间段的负荷数据分别进行预测,将LSTM神经网络的预测结果与BP神经网络、径向基函数神经网络、Elman神经网络的预测结果进行对比。实验结果表明,LSTM神经网络的预测结果要优于BP神经网络、径向基函数神经网络及Elman神经网络,采用LSTM神经网络负荷预测模型在微电网背景下具有比较好的推广前景。

光伏发电组件在线监测与故障诊断系统研制

该文提出了基于峰值发电功率估计及最大功率电压估计的光伏组件在线故障诊断方法。以光辐射强度(S)及温度(T)为参变量,依据光伏组件有关出厂技术参数推算出峰值功率Pm(Si,Ti)和开路电压Uoc(Si,Ti)标准值空间分布;采用二维平面分段双线性插值法求取光辐射强度-温度平面内任意点的峰值功率基准值Pm(S,T)及开路电压基准值Uoc(S,T)。以此为基础,引入了最大功率评价系数(KP)和峰值功率电压评价系数(KV),阐述了依据实际KP,KV实现光伏组件在线故障诊断的判定方法。基于智能化光伏组件设想,采用分布式网络系统架构并完成了智能监测终端单元电路设计。该系统具有安装方便、成本低廉、实时性强、灵敏度高等优点。

基于数据扩充的光伏组件故障诊断方法

针对光伏发电组件故障类型复杂且监测困难的问题,在原始小样本数据的基础上,提出基于数据扩充的光伏组件故障诊断方法。首先,在光伏发电组件等效模型基础上,建立以光伏发电组件输出电压、输出电流、太阳辐照度及组件表面温度为输入量的单隐含层BP神经网络故障诊断模型,并基于Kolmogorov定理确定隐含层神经元数量;其次,引入原始小样本数据源及白噪声扩充原始数据后的数据源;最后,在同一故障诊断模型下,对两种数据源进行诊断准确率及效率的对比分析。结果表明,利用白噪声扩充后的数据进行诊断,其准确率达到100%,高于原始数据诊断的平均准确率81.25%。故该故障诊断方法可实现对组件故障类型的判断,具有一定的实用性,可为工程应用中利用小样本数据进行光伏组件故障诊断提供参考。

“八桂书风”的保护与文化品牌的塑造

广西雅称"八桂","八桂书风"是立足于广西地区文化传统的书法创作风格,要实现"八桂书风"的健康发展,就需要其与"八桂风情"更好的融合,可以通过加强"宣传教育教学力度"、"加强富有地区特色的理论研究"以及"建设具有八桂情结的书法创作人才队伍"等手段来促进二者的相互融合。

民族地区义务教育公用经费的问题与对策——基于广西的实证分析

通过对广西义务教育经费统计数据和部分市县学校公用经费使用数据的分析发现,民族地区义务教育公用经费的支出水平与自身相比虽有所进步,但与全国平均水平相比还比较落后,且区域内配置不平衡、使用结构不合理等现象较严重。究其原因,主要是民族地区经济基础比较薄弱以致对义务教育的支持力度不足,而地方政府在义务教育投入方面的努力程度也不够,同时教育资源配置机制与政策上存在某些偏差造成区域之间义务教育经费投入差距拉大,教育主管部门制定的公用经费拨付规则和管理制度与学校工作实际也不尽相符。为解决这些问题,需要进一步强化各级政府的教育职责,加大对义务教育的投入力度,加强中央和省级政府对区域内的义务教育经费统筹平衡,完善各级政府之间的义务教育经费转移支付制度,优化义务教育公用经费的使用结构,增加学校管理公用经费的自主权。