核电半速汽轮机冲转过程跳机事件分析及处理

某核电半速汽轮发电机组临时停机后,在冲转升速过程中,2号低压转子5号轴承振动达到保护定值,引发跳机。通过分析振动数据、系统参数,以及调查检修数据等,判断跳机的原因为:汽轮机轴封系统发生波动,引起转子受力不均和圆周温差不对称,所导致的转子临时性热弯曲引发了动静摩擦,从而引起盘车转速及暖机转速下5号轴承轴振异常增大,在升速至临界转速时,共振效应使汽轮机振动急剧增大。制订了冲转过程中的汽轮机参数监控方案,并延长盘车时间以消除转子临时性热弯曲,待转子状态恢复后再冲转,汽轮发电机组得以启动成功。分析过程和处理结果可为汽轮机冲转过程振动监测及异常干预措施的制订提供参考。

考虑双重SOC的混合储能系统功率协调控制

为了降低直流微网系统中负载变化或者多源出力变化引起的功率波动,提出一种同时考虑蓄电池和超级电容荷电状态(state of charge,SOC)的混合储能协调控制策略。首先,分析直流微网系统协调控制原理,在此基础上,通过低通滤波器对所需平抑功率进行分频,低频功率由蓄电池承担,高频功率及系统开关的高频纹波由超级电容承担,根据频率响应确定了滤波器的时间常数调整原则;然后,将超级电容和蓄电池各自的SOC实时状态作为反馈观测量,根据两者的SOC状态并结合实际功率需求,将系统划分成11个工作模式,分析了不同工作模式下的功率需求,依据不同工作模式下的功率需求进行功率调整,进而实现功率二次分配;最后,将所提策略在4种典型情况下进行仿真验证,实验结果验证了该策略的有效性。

基于自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计

锂电池的SOC是新能源汽车电池管理系统的重要参数,对新能源汽车的安全运行起着重要作用。针对因系统噪声特性未知导致传统UKF算法对电池SOC估计精度不高的问题,提出了可以保证系统噪声协方差矩阵非负定性和对称性的改进Sage-Husa自适应滤波算法,并将改进的Sage-Husa自适应滤波算法与UKF结合形成一种新的AUKF算法。AUKF在估计电池SOC的同时,对系统噪声特性进行估计和修正,从而提高SOC估计精度。在FUDS工况下对AUKF进行验证,并将SOC估计结果与UKF对比。实验结果表明,AUKF具有更高的估计精度和稳定性,验证了该算法的有效性。

动态社会网络数据发布隐私保护方法

社会网络数据发布具有动态性与不安全性,为避免使用不同时刻的社会网络数据进行关联攻击,兼顾节点属性多样性,提出了一种动态社会网络数据发布隐私保护方法。首先,根据匿名规则进行节点聚类,求解当前时刻的匿名图,保证同一个匿名集中节点属性多样性最大的前提下,数据发布后的节点属性与边的泄露概率均小于1/k。然后,生成相邻时刻数据关系图的差集,结合当前时刻的匿名图,删除前序时刻不存在的节点与边,逆向更新已发布数据,保证不同时刻下的匿名图具有相似的图结构,抵御关联攻击。最后,采用新浪微博数据和邮件往来数据进行实验验证,对所提方法的安全性和可用性进行评估。实验结果表明所提方法兼顾了用户数据隐私保护和数据可用性的个性化需求。

基于变分贝叶斯理论的不确定厚尾噪声滤波方法

为了解决非线性滤波中量测噪声呈厚尾分布且统计特性不确定的问题,提出一种基于Pearson Type VII分布的自适应滤波算法.针对传统鲁棒卡尔曼滤波器因尺度矩阵和自由度参数固定不变而无法自适应调整的问题,以容积卡尔曼滤波器为基础,选择Pearson Type VII分布对厚尾噪声进行建模,将传统鲁棒滤波固定自由度参数的估计转化为Pearson Type VII分布中可自适应调整的双自由度参数的估计,并通过inverse Wishart和Gamma分布描述尺度矩阵、双自由度参数和辅助参数的先验分布,利用遗忘因子对各参数进行时间更新;基于变分贝叶斯理论,对系统状态、尺度矩阵、双自由度参数和辅助参数形成的联合后验概率密度函数进行变分迭代,实现对系统状态和未知厚尾噪声的联合估计.仿真结果表明,在不确定厚尾噪声条件下,本文算法的滤波精度高于传统鲁棒容积卡尔曼滤波.

基于参数在线辨识和SVD-UKF的锂电池SOC联合估计

锂电池的荷电状态(SOC)是电池管理系统的核心参数,准确的SOC估计对电动汽车的安全运行至关重要。针对因电池模型参数固定导致锂电池SOC估计精度不高和误差协方差非正定导致传统无迹卡尔曼滤波算法估计SOC失败的问题,提出基于参数在线辨识和SVD-UKF的锂电池SOC联合估计算法。该算法使用变遗忘因子递推最小二乘法实现电池模型参数的在线辨识,通过基于奇异值分解的无迹卡尔曼滤波算法(SVD-UKF)实现电池SOC的估计。在联邦城市运行工况下对联合估计算法进行验证,实验结果表明,联合估计算法可将SOC估计误差控制在1.53%以内,能够有效提高SOC估计的准确性和稳定性。

融合多类型信息的社交网络用户表示学习方法

网络表示学习方法进行社交网络用户表示可以避免大量的特征工程,同时方便对不同类型的特征进行融合。由于社交网络通常规模大且数据类型丰富,采用基于神经网络的网络表示学习方法,融合社交网络中的多类型信息学习用户表示,提出了一种融合多类型信息的社交网络用户表示学习方法。对社交网络用户涉及的文本、网络结构和属性标签信息设计了独立的神经网络结构和目标函数,并通过对目标函数求加权和的方式进行融合,采用梯度下降算法进行联合优化得到社交网络用户表示。Cora和Weibo数据集上的实验结果表明:所提方法可以更好地融合社交网络中的多类型信息,获得更有区分度的用户特征,可有效提升分类任务的准确率。

社会化问答网站知识传播网络推断方法

社会化问答网站通过用户间提问与回答的方式帮助用户获得全面的知识.知识传播过程是进一步研究信息传播规律和社交行为的基础,由于无从得知传播者影响了哪些用户,因而无法直接获得答案的完整传播过程.该文提出了一种描述社会化问答网站知识传播过程的传播网络模型,定义了社会化问答网站知识从传播者到接收者的传播过程,归纳出follow,notification,qlink,recommendation这4种可能的知识传播方式,给出了知识传播网络定义,为传播网络推断奠定了理论基础.提出了一种社会化问答网站知识传播网络推断方法,分别提取节点类型、节点时间关系及候选传播者排序特征推断follow关系,采用启发式方法推断另外3种关系,生成知识传播网络.结合知乎问答数据对所提方法进行了实验验证及实例分析,结果表明推断方法有效并具有较高的准确率.

基于布谷鸟算法的光伏MPPT改进

为减小光伏阵列在存在局部阴影时光伏系统输出功率的损失,提高最大功率点追踪(MPPT)的速度和准确性,提出基于布谷鸟(CS)算法和扰动观察法(P&O)相结合的MPPT控制方法(ICS-P&O)。对CS算法中的种群进行分组,在随机游走阶段为2个种群设置不同的更新策略,在偏好游走阶段加入信息共享策略来辅助更新,从而加快算法的收敛,提升收敛精度,而后利用小步长P&O算法进一步提高后期的收敛精度。仿真结果表明,所提算法在不同的外界环境下追踪速度和追踪精度均得到有效提升。

基于RF-GRU风速预测的风电MPPT控制

针对风能最大功率点跟踪(MPPT)的问题,提出了一种基于风速预测的改进粒子群优化(IPSO)算法的MPPT控制策略。该策略包含两部分:基于门控循环单元(GRU)神经网络的风速预测和IPSO算法的MPPT控制。首先,建立GRU风速预测模型,并通过随机森林(RF)算法进行特征提取,作为模型的输入,实现风速预测;然后,以预测的风速作为基础,从粒子群优化(PSO)算法的粒子分布、种群规模、惯性权重等多个方面进行优化,实现风能MPPT;最后,使用MATLAB/SIMULINK软件对所提策略进行仿真。仿真结果表明:基于RF-GRU预测的风速较为精确,基于风速预测的IPSO算法可以快速搜索到最大功率点,避免了局部最优和在风速突变时最大功率点滑落的问题。

CPR1000核电机组主泵动平衡的一次加准方法研究及应用

受核电站一回路复杂运行工况的影响,一回路冷却剂泵(下称“主泵”)经常发生振动高的问题,现场动平衡是解决主泵振动问题的重要手段,也是影响和制约核电站机组启动上行的关键因素之一。通过对大量同类型主泵动平衡数据的总结,提出了主泵动平衡的一次加准方法。该方法给出了CPR1000机组主泵动平衡中加重质量、加重角度和残余振动的计算方法,通过一次加重达到预期振动控制目标。该方法的应用能够极大节约现场动平衡试验的时间,缩短维修工期,对机组的安全稳定运行及核电站的经济效益具有重要的现实意义。

社交网络用户隐私泄露量化评估方法

社交网络用户隐私泄露的量化评估有利于帮助用户了解个人隐私泄露状况,提高公众隐私保护和防范意识,同时也能为个性化隐私保护方法的设计提供依据。针对目前隐私量化评估方法主要用于评估隐私保护方法的保护效果,无法有效评估社交网络用户的隐私泄露风险的问题,提出了一种社交网络用户隐私泄露量化评估方法。基于用户隐私偏好矩阵,利用皮尔逊相似度计算用户主观属性敏感性,然后取均值得到客观属性敏感性;采用属性识别方法推测用户隐私属性,并利用信息熵计算属性公开性;通过转移概率和用户重要性估计用户数据的可见范围,计算数据可见性;综合属性敏感性、属性公开性和数据可见性计算隐私评分,对隐私泄露风险进行细粒度的个性化评估,同时考虑时间因素,支持用户隐私泄露状况的动态评估,为社交网络用户了解隐私泄露状况、针对性地进行个性化隐私保护提供支持。在新浪微博数据上的实验结果表明,所提方法能够有效地对用户的隐私泄露状况进行量化评估。

基于改进差分进化算法的光伏最大功率点跟踪

在光伏最大功率点跟踪算法中,传统算法收敛会产生陷入局部极值的问题,而智能算法收敛较慢,且在收敛过程中可能产生大幅度电压振荡。针对上述问题,文中提出了相应的改进策略。在粒子群算法迭代过程中,通过增加粒子种群的个体排序来抑制大幅度电压振荡,消除较差适应值粒子对速度更新的影响,同时结合差分进化算法中种群更新时的竞争关系来提高收敛速度。采用单峰值及多峰值算例对所提策略进行仿真实验,得到的光伏最大功率分别为60 W和122 W。仿真结果表明,相较于粒子群算法和差分进化算法,文中所提算法的收敛速度分别提升了52.22%和61.60%,追踪过程的中期电压波动幅度分别减少了15%和30%。

核电半速汽轮机轴瓦振动大问题的分析及处理

某核电半速汽轮发电机组在工程调试和运行期间,部分轴瓦振动大,导致机组跳机。据此对机组进行了振动监测、进汽管道振动测量、轴承座固有频率测试等,并结合对激振力传递路径和振动响应的分析,得出振动大的原因为机组不均匀进汽和调节阀节流引起的宽频激振力传递至轴承座上盖,从而引发其结构的共振响应。通过现场检查消除安装偏差、优化调节阀开启方式、加固轴承座上盖等措施,有效降低了瓦振水平,保障了机组的安全稳定运行。研究经验可为其他存在类似问题的机组瓦振原因分析和寻求改进措施提供参考和借鉴。

核电站半速机组励磁机动平衡

针对某核电站2号百万千瓦级半速汽轮发电机组发电机和励磁机转子首次返厂检修后现场启动过程出现励磁机9号瓦相对振动偏高、额定转速空载(1 500 r/min)和满功率运行期间振动上涨的问题,通过数据对比和分析,判断原因是由于轴系重新联接后导致励磁机存在质量不平衡所引起。现场采取动平衡等措施后,9号瓦振动下降至优秀水平,在满功率运行状态下振动稳定,额定转速空载过程中振动上涨明显好转,最后提出后续改进意见及汽轮机日常监督建议。

一种基于状态观测器的Buck电路控制方法

为了改善DC/DC变换器的控制性能,提升控制器与电路的抗干扰能力,在电流模式控制的基础上,设计了一个基于线性扩张状态观测器的变换器控制器,提升了应对非最小相位系统输入电压或负载变化时稳定输出电压的能力。使用线性扩张状态观测器来估计输出电压与扰动并及时在反馈中给予补偿,保证系统在外部条件变化时的输出稳定性。对某DC/DC降压变换器进行实验,结果表明所设计的控制器可行且具有良好的电压稳定性能。

核电站压缩机驱动电机振动问题的分析及治理

某核电站压缩机驱动电机频繁出现振动问题,分析电机不同运行工况下的振动监测和数据,发现振动频发的根本原因为基础结构刚度低及双台设备运行存在拍振。通过实施电机动平衡、加装支撑肋板和支撑杆提高设备结构刚度等措施,有效降低设备振动水平,大大缓解拍振问题,保障设备的安全稳定运行。

多维度视角下百度百科词条评价指标构建

[目的/意义]将用户使用行为纳入百科词条评价体系中,从多维度视角对百度百科词条进行综合评价。[方法/过程]结合国内外学者的研究成果,基于4个维度,选取了12项量化指标作为研究指标,对百度百科词条作了综合评价。[结果/结论]用户使用行为指标与链接指标在词条综合评价中起到相对重要的作用;研究丰富了百科词条研究的评价体系,但局限是未考虑丰富度、严谨性等难以准确量化的特征。

社交网络用户敏感属性迭代识别方法

分析识别社交网络用户敏感信息,有利于从技术上量化隐私泄露程度,进行隐私保护。针对现有的用户属性识别方法需要对用户属性取值进行强假设的问题,结合RL迭代分类框架和扩展wvRN关系识别的方法,提出了一种社交网络用户敏感属性迭代识别方法。通过卷积神经网络提取用户文本特征进行识别,结合邻居结点迭代地进行关系识别,不仅弱化了对用户属性的假设,而且提高了可用性。实验结果表明,通过在社交网络中获取少量的标注数据,对迭代识别方法设置合理的参数值,可以获得较好的用户敏感属性识别结果。

基于用户使用行为视角的百度百科词条分类研究

【目的】将用户使用行为作为百科词条分类依据,找到并优化具有高使用价值与使用潜力的词条。【方法】结合国内外学者的研究成果,选取用户使用程度与用户认可度作为研究指标,基于波士顿矩阵和BP神经网络方法提出词条分类模型并进行自动分类。【结果】基于用户使用行为指标对词条做出分类并提出相应的发展策略;自动分类方法可以准确判别单一词条所属的词条类别。【局限】对新生词条的研究不足,未考虑丰富度、严谨性等难以准确量化的特征。【结论】拓展百科词条分类的新思路,提出百科词条分类的新方法。