输电线路的电能质量能耗模型研究与应用

线损管理工作是电网公司的重点工作之一,而随着电能质量问题的日益突出,有必要研究电能质量问题对输电线路造成的额外耗损。文章定量对典型电能质量问题对输电线路的损耗影响进行分析,并建立输电线路的电能质量能耗模型,通过MATLAB进行建模仿真。该模型应用于某试点的输电线路中,为电网公司的线损管理工作提供一个新的角度。

基于改进云自适应遗传算法的无功优化

遗传算法存在着早熟的现象,易陷入局部最小点,为了克服这个缺点,笔者提出改进云自适应遗传算法(improved cloud adaptive genetic algorithm,ICAGA),即将云模型引入遗传算法,由X条件发生器自适应调整交叉变异概率,使交叉变异概率既具有传统自适应遗传算法的趋势性,满足快速寻优,又具有随机性,改善避免陷入局部最优能力,然后用模拟农夫捕鱼算法(SFOA)中的收缩搜索来对云自适应遗传算法进行修正,以获全局最优解。以网损最小为目标函数,对标准IEEE 14和IEEE 30节点系统进行仿真计算,结果表明该算法能够获得更好的优化解。

基于改进社会认知算法的电力系统多目标无功优化

针对电力系统无功优化传统算法的局限性,结合当前智能算法的特点,提出采用模拟农夫捕鱼算法改进社会认知算法(ISCO),将其运用到电力系统无功优化中,并在构建无功优化的数学模型时,充分考虑如何降低网损和综合考虑减少电压偏差及提高系统运行的电压稳定裕度。经对标准IEEE14和IEEE30节点系统进行仿真计算,结果表明该算法具有很好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效提高系统运行的经济性和安全性。

基于DSP的弹载导引头软件设计与实现

为满足弹载计算机对导引头软件的实时性要求和实现红外导引头的自主寻的跟踪功能,基于主从DSP的硬件架构完成了红外导引头软件的设计与实现;其中,ADSP2187N为从DSP,负责接收外部输入并形成目标识别所需的各类信号;TMS320C6414为主DSP,负责接收ADSP2187N发送的信号,并完成目标检测、识别、跟踪等功能;串行加载软件完成导引头软件的自动加载运行及后续升级;半实物仿真试验中,导弹稳定跟踪并命中目标,试验结果表明导引头软件各模块工作正常,满足了系统的功能和性能要求。

并联电容器装置接地和电抗率选取建议

针对并联电容器组设计和施工中出现的电抗率和接地配置不当的问题,提出了串联电抗器以外的部件接地应考虑距离串联电抗器的距离原则,以及电抗率应根据接入电网的背景谐波、变压器绕组接线方式、绕组负荷情况进行配置,并针对实际情况进行了分类以及相应的配置方法。

基于“项目驱动+以赛促学”教学模式的数学建模教学探索与实践

针对数学建模课程教育教学,秉承“以学生为中心”的人才培养理念,坚持以问题为导向、以能力培养为目标,以课堂教学改革为突破口,遵循“两性一度”标准,创新课程教学理念,全要素改革课程教学,打造“高阶学习”课堂,探索构建以“项目驱动”为教法,以“以赛促学”为手段的“项目驱动+以赛促学”教学模式。最后,从课程的教学效果、教学团队的教科研水平、竞赛指导能力、学生数学应用的实践与创新能力、学科竞赛的成效等方面,分析“项目驱动+以赛促学”教学模式的具体实施效果。

基于R语言的时间序列分析课程案例式教学的研究与应用

本文利用R语言实现时间序列分析课程中的案例分析,通过建立案例库进行案例式教学,在学生熟练掌握理论算法的前提下,培养其运用R语言进行数据分析和解决实际问题的能力。

关于中小造纸企业信息化的几点思考

我国众多中小造纸企业当前正处于激烈市场竞争之中,本文提出如何在竞争中脱颖而出的一种思路:走企业信息化道路。针对中小造纸企业的特点,本文认为企业差异化经营必须以信息化为基础,企业信息化要以人为本,以支撑企业当前管理模式为出发点,坚持花小钱办大事的方针。

基于ARIMAX-BP神经网络组合模型的新疆小麦产量-播种面积-种植结构预测研究

小麦在新疆粮食生产中占有主导地位,是全疆商品粮的重要构成部分.选取新疆1999~2020年的耕地灌溉面积、农用化肥施用量及农业机械总动力三组时间序列数据作为解释变量,分别利用ARIMAX模型、BP神经网络算法以及它们的组合模型预测新疆小麦产量、新疆小麦播种面积、全国小麦种植结构.经过模型检验与评价,三种模型都具有较好的预测结果,其中组合模型的预测精度最高,达到优化的效果.分析结果表明:影响新疆小麦产量的主要因素为耕地灌溉面积和农用化肥施用量;小麦播种面积与耕地灌溉面积呈现较强的正相关关系;全国小麦种植结构与农业机械总动力呈现很强的负相关关系.

重视统计思想、融入思政元素的假设检验教学

假设检验是统计学中一个十分重要的概念,蕴含着十分重要的统计思想,也是衡量是否真正理解统计学的试金石.文章提出了采用案例教学的方式深入浅出地介绍假设检验的思想、原理,降低新知识的抽象性,并在重视统计思想讲授的同时把课程思政元素融入整个教学过程中的教学改革.实践表明,这样不仅能使学生更容易理解假设检验的思想,还能培养学生严密的逻辑思维,同时也能以润物细无声的方式对学生进行思想政治教育.

基于动态R-Vine Copula的银行股指投资组合及风险度量研究

金融资产价格之间的波动往往具有结构相依性。为了研究银行股指数据间这种复杂关系,能够进一步准确度量金融风险,本文以我国六大银行股指数据为研究对象,利用ARMA-GJR-SkT模型作为单一资产序列的边缘分布,以灵活的R-Vine Copula模型为基础,联合构建投资组合模型。通过滚动时间窗口的Monte Carlo技术及MST-PRIM算法确定各类模型的RVM结构,在此基础上结合逆变换法仿真模拟收益率序列,并利用模拟收益率进一步计算VaR与CVaR,最后经返回值检验法对模型进行验证。结果表明:建立最优的投资组合模型是精准度量金融风险的关键;在风险度量时,相同的置信水平下,CVaR模型比VaR模型更可靠。置信水平不等时,其值增大的同时,失败天数会减小。

藤Copula模型在我国股市多资产组合VaR预测中的应用

选取我国六只股指数据为研究对象,基于几类藤Copula模型和VaR理论,运用滚动MonteCarlo技术及MST-PRIM算法确定各类模型的RVM结构,并在此基础上结合滚动时间窗口方法预测投资组合的动态VaR。为了进一步验证模型的拟合效果,采用返回值检验法测试模型的VaR预测结果。事实证明:在等权重与Mean-CVaR约束条件下,C-藤和R-藤对投资组合的VaR预测效果胜于D-藤;另外,R-Vine all Gumbel模型的VaR预测结果比R-Vine all t模型好,充分说明在面对非对称特点的金融数据时,Gumbel-Copula比t-Copula更具说服力。

航空发动机喷口收放异常故障诊断与分析

航空发动机使用过程中出现喷口收放异常故障现象,通过现场排故及测得数据分析,得出喷口收放异常是由于指令压力低所致。为此,建立以指令压力低为顶事件的故障树,从顶事件出发找出直接导致顶事件发生的各种可能因素。然后再找出这些因素的直接原因,并逐级向下深入,一直追溯到引起系统发生故障的全部原因。逐一排除,最终认定喷口收放异常故障是由于燃油增压泵花键磨秃导致燃油增压泵失效引起。更换燃油增压泵,故障排除。

航空发动机燃油系统附件低温试验方法

目的探索一种航空发动机燃油系统附件低温试验方法。方法梳理对比国内外航空发动机燃油系统附件低温试验方法的差异,分析国内外标准规定的试验温度差异的来源,检测3号喷气燃料的实际低温特性,验证‒51℃的试验温度对3号喷气燃料的不适用性。分析航空发动机系统附件低温工作时会升温的特点,提出尽量模拟起动过程的低温试验方法。结果利用提出的试验方法,在环境温度为‒55℃、燃油温度为‒40℃下,进行了135 h低温试验,额外单独进行1000次模拟发动机低温起动过程。试验过程中,某型主燃油泵调节器工作正常,并随某航空发动机通过了某飞机在我国北方某机场的高寒试飞试验。结论GJB 241A规定的燃油温度‒51℃或黏度12 mm^(2)/s对应的温度(‒56℃)不适用于3号喷气燃料,环境温度为‒55℃,燃油温度为‒40℃,并尽量模拟发动机低温起动过程的低温试验方法能够有效验证航空发动机燃油系统附件的低温工作能力。

动态GARCH-EVT-Copula模型在金融序列局部分析中的应用

随着经济的发展,金融数据的分布不仅表现出明显的波动集聚性,而且还具有时变性和局部联动性.首先选取GARCH-EVT模型对单一序列进行建模,通过模型对比分析选出合理的边缘分布.其次利用几类Copula函数分别从金融数据的整体、中间、上尾以及下尾分布特征建立GARCH-EVT-Copula模型,然后采用蒙特卡洛模拟方法计算多资产投资组合的VaR.最后结合Kupiec检验方法来验证模型的预测效果.实证研究表明:从整体数据拟合结果来看,T-copula模型比正态Copula模型更具说服力.由于Frank Copula模型的密度分布具有对称性,因此对金融序列中间数据的刻画也较为准确.利用Gumbel Copula与Clayton Copula模型分别对序列的上尾和下尾数据建模,结果也很理想.因此选用合理的GARCH-EVT Copula模型来分析金融序列的局部分布显得很有意义.

基于云自适应梯度粒子群算法的无功优化

粒子群算法存在着早熟的现象,易陷入局部最小点,为了克服这个缺点,文章首先将云模型引入粒子群算法,将粒子分成2部分,靠近最优粒子和远离最优粒子的部分,其中靠近最优粒子种群的惯性权重由云模型的X-条件发生器自适应调整,提出了云自适应粒子群算法(cloud adaptiveparticle swarm optimization,CAPSO),然后引入梯度的思想,提出云自适应梯度粒子群算法(cloud adaptive gradientparticle swarm optimization,CAGPSO)。以网损最小为目标函数,对标准IEEE 14和IEEE 30节点系统进行仿真计算,结果表明改进后的CAGPSO算法能够获得更好的优化解。

分析云自适应遗传算法——在电力系统单目标无功优化中的应用

本文研究的云自适应遗传算法是在传统的遗传算法的基础之上引入云理论,由X条件发生器自适应调整交叉变异概率,由于云模型云滴具有随机性和稳定倾向性,使交叉变异概率既具有传统AGA的趋势性,当种群适应度最大时并非绝对的零值,有利于提高种群多样性,大大的改善了避免陷入局部最优的能力。以网损最小为目标函数,对标准IEEE14节点系统进行仿真计算,结果表明改进后的CAGA算法能够获得更好的优化解。

基于“五位一体”管理理念的生产技改大修精益化管控

职责、流程、制度、标准、考核“五位一体”是以业务流程管理为核心、职责体系为保障、制度标准为依据、考核为导向,促进企业绩效提升。生产技改大修管理以精准投资和精益管控为目标,以实施电网资产全寿命周期管理为主线,以开展项目管理各节点的过程管控和结果评价为手段,以PMS2.0信息化平台为保障,规范管理行为、提高工作执行力。基于“五位一体”管理理念的生产技改大修精益化管控,通过“横向协同、纵向贯通”机制,着力提升生产技改大修投资效益和管理效率,促进工程实施进度和规范管理,为确保电网安全稳定运行奠定坚实基础。

公路工程项目的招投标问题及对策探讨

我国在新中国成立以来就对公路的建设极为重视,随着近年来社会的不断进步,公路工程项目的建设又提升了一个新高度。在竞争激烈的建设市场中招投标已经作为主要的交易方式应用到了建设行业中。经过多年来的不断发展与完善,这一方式已经逐步成熟,但当中仍然存在一些问题需要我们去改变与进步,为了工程建设行业的良性发展,笔者针对当前存在的问题进行浅要的分析,并提出几点解决措施。

折叠交叉立方体的3-额外边连通度

g-额外边连通度是衡量大型互连网络可靠性和容错性的一个重要参数.设G是连通图且g是非负整数,如果G中存在某种边子集使得G删除这种边子集后得到的图不连通,且每个分支至少有g+1个点,则所有这种边子集中基数最小的边子集的基数称为图G的g-额外边连通度,记作λ_(g)(G).由定义可知,λ_(0)(G)=λ(G)且λ_(1)(G)是图G的超边连通度,n-维折叠交叉立方体FCQ_(n)是由交叉立方体CQ_(n)增加2^(n-1)条边后所得.因此,证明λ_(3)(FCQ_(n))=4n-4,n≥5;分析说明对折叠交叉立方体互连网络的可靠性评价时,3-额外边连通度较之经典的边连通度更具优势性.