高校卓越工程师人才培养思政工作探析——基于四川大学电气工程学院“合思政”多维协同育人模式

卓越工程师的卓越性不仅体现为扎实的专业知识和工程技能,其核心还在于以良好思想政治素质为支撑的综合能力体系。四川大学电气工程学院坚持将思政育人放在人才培养的核心地位,逐渐探索形成了拓主体、重整合、促协同的“合思政”育人理念,本文将通过介绍分析“合思政”多维协同育人模式,探析高校卓越工程师人才培养思政工作的教育实践及其优化路径。

考虑网络重构和应急资源的灾后配电网信息物理系统协调恢复方法

近年来,极端天气灾害频发给配电网信息物理系统造成了严重影响,因此,灾后配电网和信息网的协调恢复至关重要。为减小灾后系统的损失,提出了一种以系统损失成本最小为目标的配电网信息物理系统灾后多源协调恢复方法。基于配电网和信息网的耦合建立系统灾后协调恢复模型,综合考虑分布式发电机组、储能设备、网络重构、移动应急资源等措施来加快负荷的恢复;在此基础上考虑新能源出力的不确定性,提出基于信息间隙决策理论的配电网信息物理系统灾后多源协调恢复方法;采用IEEE 33节点配电网和21节点信息网仿真验证了所提方法的有效性。

基于多尺度眼动信息熵的抑郁检测

针对传统抑郁检测过程中出现的高主观依赖性和非普适性等弊端,提出一种基于多尺度眼动信息熵的抑郁检测方法。该方法以眼动扫描路径的多尺度信息熵为特征,通过比较被试在同一语义刺激下的眼动扫描路径差异,检测抑郁高危人群和抑郁症患者。在作答抑郁高危自评量表的眼动数据集上,该方法的平均分类准确度为80.36%,相较于MultiMatch、ScanMatch和SubsMatch算法,分别提升了12.50百分点、11.79百分点和9.08百分点。实验结果表明,该方法可以更好地捕获细颗粒度眼动信息,具有更高的准确度和灵敏度。

专刊评述:重大装备信息物理系统异常检测与安全控制

在国家加快推进质量强国建设、新质生产力发展的关键阶段,聚焦工业与制造领域的重大装备信息物理系统异常检测与安全控制,面向国家战略需求,坚持“安全可靠性优先”的原则,推进重大装备服役异常检测、健康状态评估、早期故障诊断、安全冗余控制等基础理论和核心技术发展,将有效提升重大装备运行的安全性与可靠性,服务国家在关键装备制造与维护中的创新应用需求,具有重要科学价值和工程意义。为此,四川大学主办的《工程科学与技术》期刊,专门开辟了“重大装备信息物理系统异常检测与安全控制”专栏,为国内外复杂装备可靠性领域学者提供了一流交流平台。

电气类大学生主要就业去向分析及注意事项探讨

全面分析电气类大学生的就业市场,明确电气类大学生的主要就业方向,包括但不限于电网公司、发电集团、电力设计院、电力设备制造企业、新能源及储能企业、汽车制造企业以及信息技术行业等。依据当前就业市场的需求和发展趋势,探讨电气类大学生在求职过程中应当关注的重点问题和面临的挑战,如明确意向单位、关注行业动态以及秋季和春季招聘周期的特点等。相关探讨旨在帮助电气类大学生制定出更加科学合理的就业策略,以期在激烈的就业竞争中找到符合自身发展的理想职业路径。

基于雾计算的电力信息高效存储与共享算法

针对电力信息数据量较大且存储速度较慢的问题,提出了一种基于雾计算的电力信息存储与共享方法。该方法包含了基于差分同步的数据存储方式与基于雾计算的组合数据共享机制。数据存储方法将一部分数据的计算和存储工作转移到雾服务器中,以减少云计算平台的工作负载,从而实现更高效的数据存储;组合数据共享机制通过在雾端建立虚拟化数据共享机制来防止电力信息数据的丢失、损坏及恶意修改。仿真实验与结果表明,该方法能显著减少云服务器的响应次数,进而减轻云计算的负担,具有更高的数据恢复率,相比于传统方法,所提方法可实现高效、安全的电力信息存储及共享。

电气类大学生就业指导课程优化与改革的深度思考与实践探索

本文针对当前高等教育普及和就业市场竞争加剧的背景下,就业指导类课程在高校教育体系中的重要性日益凸显的问题,深入探讨了优化就业指导类课程授课策略与推动就业类课程改革的具体措施。文章首先从授课环节、授课内容以及授课方式三个方面入手,强调了“理论性与实践性”的结合互补,通过融入多种实践性教学环节提升学生的实际操作能力;注重“科普性与专业性”的相辅相成,激发学生的学习兴趣并提升理论素养;体现“受众面与针对性”的共同兼顾,确保每位学生都能获得切实有效的指导。接着,文章提出了就业类课程改革的具体措施,包括树立正确就业观以提升择业竞争力,培养电气人好榜样以塑造新时代好青年,以及实施“重点企业走出去,优秀校友请进来”的教育模式,以增强学生的实践能力和职业素养。通过这些措施,本文旨在为学生的职业发展提供全面、有效的指导与支持,培养他们的综合素质与就业竞争力,为国家的快速发展与电气行业的持续繁荣贡献力量。

基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计

准确求解谐波阻抗是谐波治理和合理划分谐波责任的前提。现有谐波阻抗估计方法须满足背景谐波波动小且用户侧谐波阻抗远大于系统侧谐波阻抗的条件,但大量电力电子设备在电力系统中的使用导致这些条件可能难以被满足,因此文中提出一种基于互信息数据优选的系统侧谐波阻抗估计方法。首先通过独立分量分析(independent component analysis,ICA)求解系统侧谐波电流,然后筛选公共连接点(point of common coupling,PCC)处谐波电流与系统侧谐波电流互信息小的数据段,最后利用筛选出的数据段对应的PCC处谐波电流与系统侧谐波电压协方差为0的特性对谐波阻抗进行估计。仿真和实际案例分析表明:与现有方法相比较,在用户侧谐波阻抗非远大于系统侧谐波阻抗时,文中所提方法的系统侧谐波阻抗估计结果更准确,适用范围更广泛。

自媒体时代四川省大学生网络媒介素养现状调研

以微博和人人网为代表的自媒体已成为大学生应用最广泛的媒介形式。在“人人手握麦克风”的自媒体时代，大学生群体的网络媒介素养现状令人堪忧，如何进一步加强高校的网络媒介素养教育是摆在我们面前一个亟待解决的问题。

大学生生涯角色转换的课程改进建议

大学生生涯角色转换的平稳性与毕业生就业后的岗位适应性密切相关,建议在大学生职业发展与就业指导课程理论教学中强调大学生生涯角色转换在时间上前置的重要性和必要性;在实践层面重视面向更广大学生的零成本、无门槛生涯角色转换行动方案——简历二次应用,同时加强学生引导、调动学生参与的积极性,充分发挥学校的资源和校友优势,深化拓展校企合作交流,共建实习实训基地,拓展实习实训范围,将实习实训内化到课程建设中,助力学生的职业适应和发展过程。

工科学院农村与城镇生源大学生职业规划比较研究

本文通过对四川大学电气信息学院897名本科学生进行问卷调查,比较研究发现农村和城镇生源毕业生在职业规划上的不同,城镇生源学生在升学意向明显高过农村生源学生,农村生源学生到单位就业意向明显高过城镇生源学生,同时分析差异产生的原因,为更有针对性的开展职业生源导航和就业指导提供依据。

基于融合注意力机制LSTM网络的地下水位自适应鲁棒预测

地下水水位是旱天污水管网地下水入渗量的重要影响因素,快速精准地预测地下水水位能有效提升旱天污水管网地下水入渗量估算准确度,辅助优化管网病害治理与维护策略。针对目前城市复杂水文预测存在的准确度低、灵敏度低、泛化能力弱等问题,本文提出了一种新的鲁棒自适应水位预测算法。首先,对水文数据进行预处理,解决了数据时间跨度大、噪声多、缺失及异常、非平稳等问题。其次,针对不同输入特征对预测指标的影响,在模型训练阶段提出一种新的空间变量注意机制,可快速识别与水位关联的关键变量,并对输入特征赋予不同的影响权重。然后,针对不同序列长度对预测效果的影响,还设计了自适应时间注意力机制,帮助网络自适应地找出与不同时间序列长度预测指标相关的编码器隐藏状态,以更好地捕捉时间上的依赖关系。在此基础上,以上下文向量作为输入,提出一种融合注意力机制的长短时记忆网络水文预测算法。最后,通过意大利Petrignano水文数据验证了所提算法的有效性,并与GRU、Elman、LSTM、VA–LSTM和S–LSTM等方法进行预测性能比较。结果表明,基于融合注意力机制的LSTM网络在面临大规模、噪点多的复杂数据时有优于其它几种算法的预测效果,表明该算法具有强自适应性和鲁棒性。本文研究结果可以为市政排水策略合理调整、及时控制提供参考。

压缩感知和图卷积神经网络相结合的宽频振荡扰动源定位方法

新能源并网引发的宽频振荡严重威胁电网安全,实现宽频振荡源的在线定位并及时采取抑制措施以保证系统安全稳定尤为必要。为此,提出一种压缩采样和图卷积神经网络相结合的宽频振荡源定位方法,该方法首先在子站对时序的振荡信号进行稀疏采样,获得其低维观测序列,作为节点的时序信息,然后在主站融合系统的拓扑结构捕捉各节点的邻接关系,综合考虑系统振荡的时空特性,运用图卷积神经网络实现振荡源定位。最后利用宽频振荡样本集进行仿真验证,结果表明所提方法在量测数据含有噪声、传输数据缺失以及传输数据偏差的情况下都有较高的定位准确度。

基于超越方程极点分布间接判定的分布式电站谐波不稳定分析方法

线路分布参数模型的引入导致系统极点方程为含复数双曲函数的超越方程,极点分布难以确定,且忽略dq轴耦合可能导致系统稳定性误判。建立并验证了同时计及dq轴耦合及线路分布参数的分布式电站阻抗模型。提出基于广义奈奎斯特稳定判据的极点分布间接判定方法,利用回率矩阵特性间接判定超越方程极点分布,解决了超越方程极点分布求解难题。给出稳定判据应用过程中回率矩阵构造和稳定条件判定的详细过程。分析结果表明忽略线路分布参数或dq轴耦合均可能造成稳定性误判,且忽略前者还将导致遗漏高频谐波放大点。所提方法能准确分析该系统稳定性,并可准确评估系统潜在谐波放大点。最后,仿真验证了所提方法的准确性和有效性。

双层电介质界面极化电流测量装置的设计与实现

界面夹层极化现象是高电压技术中的重要知识点。为了使学生更好地掌握双层电介质界面极化电流的测量,研制了一套界面极化电流测量装置——极化-去极化电流测量装置。基于极化-去极化电流测量原理,设计了无线传输数据的皮安表、可输出0~5 kV电压的程控直流高压电源以及分析显示数据的上位机控制程序,然后基于该测量装置设计了双层电介质界面极化电流测量实验。结果表明,该测量装置解决了双层电介质界面极化电流不易测量、学生理解难的问题。将实验教学与实际工程问题紧密连接,把微观的工程技术问题转变为宏观的实验现象,对于培养学生的科研思维及分析问题、解决问题能力有重要意义。

专栏评述:新型电力系统

在国家大力推进清洁能源战略、“双碳”目标、新质生产力发展的重要历史阶段,聚焦电能供应侧清洁低碳化、输配电网侧数字化智能化、电能消费侧优质高效化,坚持需求导向和目标导向,面向国家战略需要,推进新型电力系统前沿基础理论和关键核心技术发展,服务国家新能源体系和新型电力系统建设,支撑国家能源安全和经济安全,具有重要科学价值和工程意义。为此,四川大学主办的《工程科学与技术》期刊,专门开辟了“新型电力系统”专栏,为国内外能源电力领域学者提供了一流交流平台。

钢芯铝绝缘导线融冰传热分析

为消除电网覆冰灾害,对一种嵌入绝缘层的钢芯铝绞线结构进行了融冰研究,简要介绍了其在不断电情况下,利用线路运行电流实现在线融冰技术的原理。针对该导线结构,文章从传热学角度对其融冰物理过程进行了分析,建立了无重力条件下该导线融冰时的简易数学模型,推导了该导线达到融冰稳态时,导线各部分温度分布解析式,设计定制了嵌入绝缘层的钢芯铝绞线来进行融冰实验,实验结果验证了该导线融冰的有效性和可行性。

基于模块化思想的LCC-HVDC改进小信号建模及交互稳定性分析

随着电网换相型高压直流输电(line commutated converter based high voltage direct current, LCC-HVDC)技术的广泛应用,交直流混联电力系统的交互稳定性问题日益突出。首先基于状态空间平均法建立了考虑非线性换相重叠动态过程的LCC换流器传递函数模型。为适应愈加复杂的直流输电系统建模,提出利用模块化思想分别建立LCC-HVDC各子系统小信号模型,并推导了能反映交直流系统和换流器之间电气耦合特性的接口矩阵实现子系统连接,从而模块化建立精确且易于扩展的计及控制链路延时和锁相环输出相位波动的双端LCC-HVDC系统改进小信号模型。最后分析了控制系统参数和控制链路延时对系统小干扰稳定性的影响以及失稳模态的主导因素,揭示了双端LCC-HVDC系统交直流混合谐振机理及送受端交互影响具体过程。研究结果可以为系统参数设计、谐振抑制措施提供理论基础。

基于ENTROPY-TOPSIS算法的电路实验课程综合成绩评定方法

针对高校实践教学成绩评定环节中存在的不足,该文将基于修正ENTROPY-TOPSIS算法应用到实验课程成绩评定当中,并推导了具体算法原理。同时将该算法与常用权值算法层次分析法以及CRITIC算法在电路实践成绩客观赋权过程中进行了横向对比。结果显示该方法可以为多源异构数据的科学赋权提供理论依据,有效消除因主观因素带来的不合理性,使教师在实验成绩的评定上更加趋向于客观化、科学化。

基于修正J-A模型和改进遗传算法的变压器建模方法

变压器直流偏磁会导致铁心半周饱和,可能导致高压直流输电系统中谐波不稳定现象发生。为实现对直流偏磁条件下变压器运行工况的精确模拟,基于能量守恒式及Langevin方程对原Jiles-Atherton(J-A)模型进行修正;进一步提出了适用于修正J-A模型参数辨识的改进遗传算法,提高了传统遗传算法的全局搜索精度和收敛速度。在PSCAD/EMTDC中基于修正J-A模型搭建了非线性磁滞电感,在此基础上建立变压器仿真模型;基于等比缩小的变压器实物进行直流偏磁实验,将励磁电流仿真波形与实验波形进行对比。结果表明:修正的J-A模型物理意义更加明确,改进遗传算法具有更高的精度和更快的收敛速度,所建变压器模型与实验结果吻合度很高,验证了所提建模方法的准确性。