风电场功率曲线异常数据的清洗与建模

风电场风速功率数据中通常包含大量异常数据,难以反映风机的真实工作情况,影响风电功率预测的准确性,进而造成一定的经济损失.针对该问题,分析异常数据的特征,提出滑差-四分位异常数据剔除方法,并利用高次多项式和Logistic函数对剔除后的数据进行风速-功率曲线建模,最后用和方差、均方根误差和确定系数验证该方法的适用性和有效性.实例分析表明,该方法简单高效、通用性强,可显著提高风电机组功率特性分析的准确度.     

水热法制备纳米SnO2电极材料及其储锂性能

以SnCl₂·2H₂O、聚乙二醇400(PEG400)和Na₃C₆H₅O₇·2H₂O为主要原料,采用简单的水热法制备了SnO₂负极材料.采用X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)表征其组成和微观形貌,并采用恒流充放电测试、循环伏安法(CV)对样品进行电化学性能测试.结果表明:添加PEG400可以有效改善SnO₂表面形貌,减少其团聚现象并且使其电化学性能明显提高.当添加量为10 mL时,合成的SnO₂具有良好的循环及倍率性能,首次放电比容量为2 774 mAh/g,循环50次后放电比容量为600 mAh/g,电化学性能较改性前的SnO₂有了明显改善.     

大型风力机异常功率数据清洗方法

针对风力机异常功率数据难以有效清洗的问题,提出改进的DBSCAN方法.首先将数据集离散分割,然后在各离散区间内自适应粗估DBSCNA算法参数并聚类,最后计算统计特征相似性修正聚类结果.以某风场2.5 MW风力机SCADA系统实测数据验证所提方法,结果表明:改进方法的召回率为97.97%,准确率为97.97%,F₁值可达97.85%,可有效清洗风力机功率数据集,且变更数据集时改进方法结果更稳定.     

制造强国背景下高校智能制造人才培养思考

党的二十大报告提出要加快建设制造强国，高校是实施制造强国战略的重要载体。高校不仅是我国科技创新的重要渠道，更是创新人才培养的主阵地，为建设制造强国提供强有力的人才保障。从制造强国战略目标着眼，从智能制造产业人才需求出发，分析高校在智能制造人才培养过程中存在的问题，探讨高校在智能制造领域的人才培养策略，以此推动专业改革建设，为制造强国背景下智能制造领域的人才培养方案制定及模式改革提供有益参考。     

变截面涡旋膨胀机几何模型分析

提出一种由不同基圆半径的圆渐开线组成的新型变截面涡旋膨胀机，论述型线的生成方法，给出型线的一般方程，建立一系列圆渐开线变截面涡旋膨胀机的几何模型，并分析控制系数对变截面涡旋膨胀机容积变化的影响.构建传统等截面、变截面涡旋膨胀机的几何模型，对比分析几何模型的优劣.结果表明：提出的新型变截面涡旋膨胀机模型不但具有传统变截面模型的优点，而且可以大幅度减少计算量，并在一定程度上丰富了变截面涡旋膨胀机的种类，为开发高性能的涡旋膨胀机提供借鉴.