Evaluation of Generalized Error Function via Fast-Converging Power Series

A generalized form of the error function, Gp(x)=pΓ(1/p)∫0xe−tpdt, which is directly associated with the gamma function, is evaluated for arbitrary real values of p>1and 0x≤+∞by employing a fast-converging power series expansion developed in resolving the so-called Grandi’s paradox. Comparisons with accurate tabulated values for well-known cases such as the error function are presented using the expansions truncated at various orders.

高压管汇材料疲劳性能测试及P-S-N模型曲线的拟合

高压管汇作为压裂设备中的主要易损件之一,其失效危害较大。它的失效原因主要是疲劳、冲蚀、腐蚀或者材料缺陷引起的刺漏和爆裂,其中尤以疲劳失效最不可预估。目前,对于高压管汇材料的疲劳性能研究不够深入,为解决高压管汇材料疲劳寿命的准确描述问题,以某国产高压管汇材料为例,进行了一系列疲劳试验,并基于试验数据,采用多种分布模型和不同S-N模型进行拟合分析,得出综合评价拟合能力最强的P-S-N模型。结果表明,该材料在中长疲劳寿命区,Weibull三参数模型在7级应力水平下综合评价能力最好;在存活率分别为50%、90%、99%、99.9%时,指数S-N模型的拟合系数均大于0.98,拟合能力最好。得出的P-S-N模型曲线可以为高压管汇的疲劳寿命以及安全设计提供依据。

盈利能力、现金流波动与现金股利——CEO权力的调节效应

选取我国A股市场2006—2021年的上市公司数据,实证分析低盈利能力高现金流波动对公司支付和增加现金股利意愿、外部融资需求的影响及CEO权力的调节作用。研究发现,低盈利能力高现金流波动会降低公司支付和增加现金股利的意愿、增加股权再融资的需求,但是CEO权力会显著增加这类公司支付、增加现金股利的意愿;进一步分析可知,CEO权力可以显著增加非国有产权公司、低竞争程度公司支付和增加现金股利的意愿,显著增加有股权激励制度公司的股权激励制度意愿和无股权激励制度公司增加股利的意愿。

经验小波变换和改进S变换结合的电能质量检测与识别方法

为分析不确定干扰因素影响下的实际电力网络电能质量问题,提出一种经验小波变换(EWT)和改进S变换相结合的电能质量检测与识别方法。该方法一方面利用EWT联合归一化直接正交(NDQ)算法和奇异值分解(SVD)算法准确提取调幅-调频分量的频率、幅值和时间参数,另一方面考虑到EWT算法在高噪声环境下瞬时幅值波动的问题,引入改进S变换提取高噪声干扰下的电能质量扰动时频信息,最后,基于EWT和改进S变换提取的扰动特征向量,利用基于改进粒子群优化算法(IPSO)优化支持向量机(SVM)的电能质量扰动识别分类器实现扰动类型的精确识别。仿真和实验表明所提方法在复合扰动识别分类时平均识别准确率为93.23%,且能够准确识别4种实测扰动信号。

考虑整流性负载特性的LCC-S型无线电能传输系统优化设计

无线电能传输系统中的整流性负载具有非线性特征,而对系统传输特性分析和谐振参数设计时常采用基波分析法,将整流性负载等效为纯电阻,导致理论分析与实际存在一定偏差、系统偏离谐振状态。针对该问题,以LCC-S型无线电能传输系统为研究对象,考虑谐波以及整流性负载的非线性,对系统传输特性进行分析,进而提出基于整流性负载补偿的负载阻抗和接收端串联谐振电容参数的计算方法,并对逆变电路开关特性进行分析验证。所提接收端谐振参数设计方法能够使系统接收端回路谐振,提高系统的输出功率;降低逆变电路开关管的关断电流,提升系统的传输效率。搭建了一套2.5 kW的LCC-S型无线电能传输实验平台,验证了理论分析与所提参数设计方法的有效性和正确性。

基于T-S模糊逻辑的混合储能孤岛直流微电网功率分配控制

在含混合储能的直流微电网中,传统阻容下垂控制无法解决由线路电阻和负荷功率波动导致的系统功率分配失衡问题。为此,提出一种基于Takagi-Sugeno(T-S)模糊逻辑的自适应阻容下垂控制方法以实现混合储能的分频分配。根据蓄电池和超级电容的物理特性,建立单个蓄电池支路输出电压、蓄电池组间输出功率差额和阻性下垂系数之间的T-S模糊逻辑关系,以及单个超级电容支路输出功率及其变化率、超级电容组间功率差额和容性下垂系数之间的T-S模糊逻辑关系,并由此构建基于T-S模糊逻辑的阻容下垂控制器。推导含混合储能的直流微电网中各部分的平均阻抗模型,并采用阻抗比分析法对微电网的小信号稳定性进行研究。MATLAB/Simulink仿真结果表明,基于T-S模糊逻辑的阻容下垂控制可保证在线路电阻和负荷功率波动情况下系统功率的合理分配。

基于S-SSHI和SECE混合的压电阵列能量俘获电路设计

串联同步开关电感(Series Synchronous Switch Harvesting on Inductor,S-SSHI)电路输出功率高整流电压范围窄,而同步电荷提取(Synchronous Electric Charge Extraction,SECE)电路则输出功率低整流电压范围宽。提出了一种基于S-SSHI和SECE混合的压电阵列能量俘获接口电路,以实现整流器峰值输出功率和最佳整流电压范围之间的平衡。所提出的电路去除了整流桥结构,而采用简单的无源峰值检测器设计,且可以在任意相位差(0~2π)下从多个压电换能器中提取能量。仿真和实验结果表明,所提出的电路具有较高的输出功率和较宽的整流电压范围,与多输入全桥整流器相比,最大输出功率提升了3.04倍。

基于多MEMS梁的微波功率检测芯片

为了优化MEMS微波功率检测芯片的微波性能,提高其制备的可靠性,建立了悬臂梁结构在线式MEMS微波功率检测芯片的S参数模型,研究了悬臂梁的数目对微波功率检测芯片微波性能的影响。对多梁结构微波功率检测芯片微波性能进行理论推导和仿真,制备了单梁、双梁结构MEMS微波功率检测芯片样品,并进行了测试。结果表明,在8~12 GHz的频率范围内,单梁结构的微波功率检测芯片回波损耗小于-27 dB,双梁结构的微波功率检测芯片回波损耗小于-18.5 dB,单梁、双梁微波功率检测芯片传输特性变化趋势与理论值基本一致,验证了S参数模型的正确性。

基于广义S变换的光伏电站谐波和间谐波分析方法

针对S变换高斯窗函数形式固定不变的问题,引入高斯窗调节因子改进S变换,提出一种基于广义S变换的光伏电站谐波和间谐波分析方法。首先通过MATLAB/Simulink搭建光伏电站的仿真模型,在自然采样双极性SPWM调制方式下采集逆变器的三相输出电压;然后以A相电压为例,采用广义S变换对电压信号处理得到一个模时频矩阵;最后对该矩阵分析实现光伏电站谐波和间谐波参数的准确计算。仿真结果表明,本文方法的幅值计算误差最大仅为3.30×10^(-4)%,频率的平均计算误差为0%,远小于S变换幅值误差35.19%和频率误差2.39%;能满足光伏电站谐波和间谐波检测精度的需要。

基于滑动窗宽优化的LMSSGST识别非平稳信号瞬时频率

为提高非平稳响应信号瞬时频率的识别效果,提出基于滑动窗宽优化的局部最大同步挤压广义S变换(local maximum synchrosqueezing generalized S-transform,LMSSGST)。该方法首先对非平稳响应信号进行广义S变换获得相应的时频系数;其次,利用该响应信号的功率谱密度特征曲线确定局部最大同步挤压算子中滑动窗的宽度;再次,通过局部最大同步挤压算子进行时频重排;最后,采用模极大值改进算法提取瞬时频率曲线。通过两个数值算例、一个滑动窗宽参数分析和一个时变拉索试验验证了所提方法的有效性,研究结果表明:利用功率谱密度特征曲线能够有效确定滑动窗的窗宽和模极大值算法的提取范围。相比局部最大同步挤压变换算法,基于滑动窗宽优化的LMSSGST具有更佳的瞬时频率识别效果。

水泵水轮机S特性对相继甩尾水最小压力的影响

为探究水泵水轮机全特性曲线S特性与尾水压力最小值的联系,基于新丰抽水蓄能电站的过渡过程数值仿真模型模拟了尾水最不利相继甩工况。通过调整机组运行轨迹线附近开度线斜率,对比分析并总结S区形状变化对相继甩工况尾水压力极值的影响规律,提出了一种图形指标,能够应用在抽蓄前期设计中评价S特性对尾水压力影响优劣,并验证其准确性。结果表明,相继甩工况后甩机组流量变化率第一波下降时,机组运行轨迹线呈现完整倒S形,S区形状变化改变了机组流量变化率的大小,导致出现在靠近轨迹线S形下拐点前的尾水压力极值发生变化,给出的图形指标形状越趋近于竖向细长的规则长方形,相应的尾水最小压力的改善效果越好。

电源网络低频段S参数拓展方法

电源网络S参数与芯片电源模型(Chip Power Module,CPM)级联可实现电源时域噪声仿真,完成电源完整性设计签核。当下部分仿真工具在AC阻抗优化过程中导出的S参数存在低频段无法覆盖的问题,影响时域纹波仿真精度,如果重新对S参数进行提取,又会增加仿真时间降低仿真效率。针对AC阻抗优化过程中导出的S参数无法覆盖低频段的问题,提出了一种电源网络S参数低频段拓展方法,结合电压调节模块(Voltage Regulator Module,VRM)的R-L模型,推导出低频段的S参数可以借用抽取的S参数中最低频点处的S参数实现低频段S参数的拓展。仿真和实验结果表明,通过对低频段S参数进行拓展,电源时域纹波噪声仿真的精度提升31%。同时,低频段的S参数直接借用已抽取的S参数中低频点的数值无须重复提取,在8 GB内存的配置下,仿真时间节约14%左右,提高了仿真效率。

基于双分辨率S变换和改进的多尺度ResNet模型的电能质量扰动检测方法

准确的电能质量扰动检测对改善智能电网中电能质量问题、保证电网安全可靠运行具有重要意义。对此,提出一种基于双分辨率S变换和改进的多尺度ResNet模型的电能质量扰动信号的检测方法。首先,利用双分辨率S变换准确提取电能质量扰动信号的时频特征向量;其次,提出利用Mish函数代替传统ReLU激活函数来改进ResNet,再利用不同卷积核大小的改进ResNet模型对复杂电能质量扰动信号进行特征学习与扰动分类;然后,在不增加网络参数的情况下,提出利用轻量级通道注意力(efficient channel attention,ECA)对电能质量扰动检测分类结果影响较大的重要特征分配更大的权重值,提升模型的分类性能。最后,实验结果表明,与其他电能质量扰动检测方法相比,所提方法具有更高的准确率和抗噪性。

混合特征筛选与分时Stacking的无地表辐照度光伏出力预测

针对国内太阳辐射观测站少,地表太阳辐射资料缺乏,导致难以精确地预测光伏发电功率的问题,提出一种无地表辐照度的预测方法。首先在原始数据上进行特征增广,并提出对数据进行逐时划分的思想,以进一步增强重要特征的相关性;其次,提出D-S证据理论对多种特征评分方法进行综合评分,以n比值法确定阈值实现对特征的筛选;最后,提出交叉验证方法以及对输入层进行Box-Cox正态变换实现对Stacking模型的改进,并对划分的样本集进行整合预测。实例分析表明,所提方法在所选预测日的准确率(C_(R))和合格率(Q_(R))分别为0.948、1.000,相比未对数据进行处理的方法分别提升16.5%和20.3%,具有良好的预测精度,满足光伏出力预测的精度需求。

基于B/S架构和Unity3D的电力巡检无人机虚拟培训系统

针对现有人工培训方式存在的安全风险较高、培训管理人员工作量大、学员学习效率低等不足,设计并实现了一种应用于电力巡检的无人机虚拟培训系统。设计五层B/S软件架构,推送用户基础信息,获取实操成绩。通过Unity3D设计无人机实操仿真环境,分析8字飞行的飞行姿态、轨迹、时长等,综合分析当前阶段的实操测试结果和自上个阶段到当前阶段之间的实操自测结果,完成电力巡检中无人机飞虚拟培训系统设计。实验结果表明:系统应用后,学员的取证成功率提高了8.96%,学员满意度提升了8.5%。降低了电力巡检无人机飞手培训过程的安全风险,提升学员学习效率。

基于云D-S证据理论的极端天气下电力系统应急能力评判

以提高应对极端天气下电力系统突发事件能力为目标,将电力系统应急能力作为研究对象,提出基于云模型和证据理论融合的评估算法。采用层次分析法和熵值法相结合的方法确定应急指标权重,运用云模型做为基础对电力系统应急能力进行评估,以解决评价指标模糊性和随机性的问题,并引入D-S证据理论对指标进行综合评估,构建极端天气下电力系统的应急能力评估模型。通过案例证明,该方法可以有效准确地定量和定性评估电力网系统的应急能力,为提高电力网系统的应急管理能力提供科学依据。

S-CO_(2)循环用电机设计

文章介绍了S-CO_(2)发电的基本概念和应用前景,对比国外各研究机构同类型电机的基本结构,完成电机结构设计、电磁设计与校核、转子腔与蜗壳腔的密封方案设计和电机出线的密封方案设计。为高速S-CO_(2)循环电机结构、电磁设计研究提供参考。

基于T-S模糊神经网络的光伏发电机组自动控制

光照情况变化会使光伏发电机组功率呈现不稳定性,加大光伏发电机组控制难度,为此,设计了基于T-S模糊神经网络的光伏发电机组自动控制方法。构建光伏阵列数学模型,分析在均匀和不均匀2种光照情况下光伏发电机组特性曲线。以分析结果为依据,采用T-S模糊神经网络构建光伏发电机组自动控制模型。为保证良好的控制效果,引入定比因子优化隶属度函数,输出最佳跟踪结果,结合最佳跟踪结果和自动控制模型实现光伏发电机组自动控制。测试结果显示,该方法能够完成光伏阵列特性分析,控制效果好。

基于IGWO算法优化LSSVM的电能质量扰动识别方法

为了提高电能质量扰动(power quality disturbance,PQD)识别结果的准确性,笔者提出一种基于改进灰狼优化算法(improved grey wolf optimization,IGWO)优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的PQD识别方法。通过采用收敛因数指数调整、自适应位移和权重动态修订等措施对灰狼优化算法进行改进,得到IGWO算法;以PQD信号的9个特征量为支持向量、7种PQD类型为输出量,利用IGWO算法寻找LSSVM的最优参数,建立基于IGWO-LSSVM的PQD识别模型并进行仿真分析,且与其他模型的识别结果进行对比。结果表明,相比算例中列出的几种对比模型,IGWO-LSSVM模型识别结果的正确率更高,验证了所提PQD识别方法的有效性和实用性。