一种带有除湿和散热功能的新型开关柜

高压开关柜是配网中的重要电气设备,因受潮引起绝缘性能下降是开关柜常见的安全故障之一。传统的加热除湿方法由于开关柜内部空气流通性差,其热量无法快速扩散,导致加热效率低,除湿效果差。为此,提出一种带有除湿和散热功能的新型开关柜,在传统加热除湿原理的基础上,引入吸风机构,通过控制开关使加热器和吸风机构互相配合,可有效解决开关柜内由于加热装置产生的热湿空气淤积问题,并通过模拟试验论证了该方法可以提高除湿效率,提升装置的使用寿命。

基于级联多电平的调频式谐振特高压试验电源

针对已有特高压试验电源拓扑结构的不足,提出一种级联多电平的调频式谐振特高压试验电源拓扑结构及其控制方法。出于减少输出电压总畸变率的考虑,将基于载波移相调制的背靠背级联多电平变流器代替传统单级AC/AC变换器构成大功率调频调压信号源。首先研究整流部分的数学模型及其双闭环控制策略,并引入了电容电压平衡策略,然后研究逆变升压部分的数学模型并提出多环控制策略,最后对优化拓扑的控制方法进行稳定性分析。以级联5电平变流器为例,在PSIM(电力电子仿真)平台上对优化的试验电源进行系统仿真,输入为10kV等级的高压交流电,仿真结果说明该方法成功降低了大功率调频调压信号源的输出电压总畸变率,并减少了变压器的变比,降低变压器的体积和重量,使系统效率提高。

中文语义组块自动抽取方法

句子语义表述是当前自然语言处理领域亟待解决的重要问题,是制约自然语言能否取得深度应用的重要因素。根据中文文本的特点,摈弃以前自然语言处理语义与句法相分离的观点,提出语义组块概念,并利用深度信念网络的深度学习方法构建对中文语义组块进行自动抽取的模型,模型以句子中名词为核心,将名词与其前后词语进行组合后构成中文语义组块,之后分别使用神经网络、支持向量机和深度信念网络三种抽取方法构建抽取模型,进行了三组实验,最终结果显示在高维大数据背景下,深度信念网络的方法与支持向量机和神经网络相比较具有更好的抽取效果。