泰勒级数在电力系统暂态稳定性分析中的应用

为改进传统单机等效法在电力系统稳定分析中的精度,提出了用泰勒级数表示单机等效模型的方法。通过在３９节点１０发电机计算电网上的计算结果比较,说明该方法同时兼顾了在线算法的快速性和精确性双重要求,因而具有在线应用于电力系统安全运行管理系统中的潜在优势。     

一种线性化与变结构相混合的发电机励磁控制器

以电力系统的非线性数学模型为基础,根据直接反馈线性化与滑模变结构控制理论,提出了一种旨在提高电力系统稳定性的由直接反馈线性化与滑模变结构混事控制完成的电力系统同步发电机励磁控制器,仿真研究表明,所提出的励磁控制器不仅可以有效地改善系统的动态品质,而且在提高电力系统的稳定性,尤其是大干扰稳定性方面有明显的作用。     

关于对流方程的一类三层显格式

本文对对流方程ut＝aux建立了中间层包含两个节点,带两个参变量m,k的一般三层显格式．当m,k满足一定关系时,上述格式变为二阶格式．稳定性分析表明,当参数k＜1／2时,格式的稳定条件为网格比的绝对值不超过1,这一点区别于色散方程的类似情况．     

径向粘滞力对含三维磁场等温薄盘不稳定性的影响

吸积盘中由于吸积物质的径向运动,盘内物质间沿径向的粘滞力将会对盘的性质产生影响,本文着重研究了径向粘滞力对三维磁场的等温薄盘稳定性的影响问题,结果发现,径向粘滞力的引入不会产生新的稳定或不稳定模式,且不改变粘滞模式的稳定性质,但对磁声波模式的稳定生有较大的影响,这一影响的大小与扰动波长和盘的不同区域有关,本文还对径向粘滞力对盘的稳定性影响作了物理解释。     

分布式随机迭代系统稳定性分析的并行算法

针对分布式随机迭代系统的特点,运用离散随机大系统的稳定性分析方法,提出一种易于作自动推理的分布式随机迭代系统稳定性并行分析法;解决了具有分布结构的随机迭代系统中出现的Ｌｙａｐｕｎｏｖ方程的高效并行算法问题．     

高层筒中筒结构的整体稳定简化分析

按照常规的方法,将筒中筒结构的外框筒连续化为具有弯曲变形和剪切变形,同时考虑其剪力滞后影响的等效实腹筒体．内筒只考虑其弯曲变形,内外筒的变形是协调的．然后用虚拟水平分布荷载来模拟由竖向荷载产生的Ｐ＿Δ效应,推导出结构的整体稳定微分方程,用Ｇａｌｅｒｋｉｎ法求解方程并获得整体结构的最小临界荷载．     

具有任意未知常时滞线性大系统的稳定性

采用李雅普诺夫泛函法结合一个二次型不等式建立了时滞大系统的稳定性判据．所考虑的时滞可以是任意未知常时滞,故所得结果是时滞无关的．例子比较结果证明,所建立的结果优于文献中给出的结果．同时,给出了例子的仿真结果．     

关于Van der Waerden猜想的一个注记

给出了（ｘｉｊ）ｎ×ｎ＝（１／ｎ）ｎ×ｎ为ＶａｎｄｅｒＷａｅｒｄｅｎ猜想对应多元函数的一个极小值点的改进证明．     

低热值燃料稳定燃烧的研究现状与进展

随着经济的持续发展,我国的能源需求不断增加.即便煤炭产量以及石油进口量都在不断刷新也难以保障能源的安全供给.因此,节约能源,扩大可利用的能源资源范围,对我国的经济建设极为重要.低热值燃料的应用能提高能源利用效率,但其热值低,稳定燃烧难以控制,需要在组织燃烧场、拓展可燃极限、稳定燃烧方面争取技术突破.本文将低热值燃烧技术分成两类进行了综述,一类是优化着火条件,一类是优化燃烧场结构,并介绍了国内外的一些低热值燃料燃烧实例,探讨了这方面的应用基础研究和技术开发现状.     

Forecasting in the presence of level shifts

This article addresses the problem of forecasting time series that are subject to level shifts. Processes with level shifts possess a nonlinear dependence structure. Using the stochastic permanent breaks (STOPBREAK) model, I model this nonlinearity in a direct and flexible way that avoids imposing a discrete regime structure. I apply this model to the rate of price inflation in the United States, which I show is subject to level shifts. These shifts significantly affect the accuracy of out‐of‐sample forecasts, causing models that assume covariance stationarity to be substantially biased. Models that do not assume covariance stationarity, such as the random walk, are unbiased but lack precision in periods without shifts. I show that the STOPBREAK model outperforms several alternative models in an out‐of‐sample inflation forecasting experiment. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.