基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法

负荷识别是分析用户用电行为的主要工具之一.提高负荷识别的精度对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义.提出了一种基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法.首先,从电器设备的基本属性出发,分析了电流、谐波、功率等数值特征以及电压-电流(V-I)轨迹图像特征对负荷识别的影响;其次,考虑了特征之间的互补性,分别采用主成分分析-神经网络(principal component analysis-back propagation,PCA-BP)算法和卷积神经网络算法将数值特征和图像特征以不同通道在高维空间进行深度融合;最后,采用Softmax分类算法对融合后的高级特征和设备标签进行有监督的学习,从而实现了不同类别电器设备的有效辨识.算例测试结果显示,所提出方法的负荷识别准确率高达94.55％.该结果充分说明了将多种特征进行高维空间融合,可以更全面、立体地反映设备的本质属性,提高算法的识别精度.     

基于载荷均衡的韧性配电网分布式故障恢复

韧性电力系统旨在应对电力系统的极端事件,高效的故障恢复是提高配电网韧性的重要手段。为了提升配电网的韧性,提出了基于载荷均衡的分布式故障恢复方法。首先,相邻馈线终端单元根据故障恢复区负荷、相邻馈线容量及负载率,计算各相邻馈线完成故障恢复后的负载率期望值。然后,各相邻馈线终端单元均以该期望值为目标,分别完成各自的故障恢复路径。最后,根据各相邻馈线的故障恢复路径形成故障恢复区的故障恢复方案。算例分析结果表明,该方法在保证各馈线载荷均衡的前提下可以有效而快速地实现故障恢复。     

体积压裂套管剪切变形载荷分析及强度设计

页岩气开发过程中井筒穿越天然裂缝/断层,体积压裂时天然裂缝/断层容易被激活,导致套管剪切变形,套管内径缩小,井下工具无法下入。目前对套管剪切变形条件下的受力分析较少,现有研究主要采用套管Mises应力屈服准则判断套管失效,该准则对于套管大剪切变形问题已不适用。为探究天然裂缝/断层滑移导致的套管剪切变形问题,建立套管-水泥环-地层组合体有限元模型,对位移载荷作用下的套管力学行为进行研究。分析了各因素对套管受力及缩径量的影响,并提出套管缩径量与应力相结合的套管外载设计方法。研究结果表明:套管剪应力及Mises应力随地层滑移量增大而增大,在10 mm滑移量作用下,套管Mises应力已超过屈服强度,建议采用剪切载荷进行强度校核;套管缩径量主要集中在距离滑移面1 m范围内,套管局部区域出现膨胀现象;考虑套管变形量的载荷设计可以有效防止体积压裂过程中套管变形导致压裂工具无法下入的问题。     

带梁式转换层框支剪力墙结构抗连续倒塌分析

为研究带梁式转换层框支剪力墙结构的抗连续倒塌能力及变形程度,通过有限元软件建立本结构的三维模型,基于备用荷载路径法,以某带梁式转换层的框支剪力墙结构为研究对象,选取不同失效工况分别进行非线性分析,研究初始破坏后剩余结构的节点位移、内力机制及内力重分布过程.结果表明:根据各个工况下对失效点变形情况可得底层位移大于转换层位移;同层不同位置柱的对应位移大小依次为角柱、内柱、长边中柱、短边中柱;承重柱失效后其相邻构件的不平衡内力分担情况遵循"就近原则".     

广义Gibson地基内部作用线源荷载的基本解

针对广义Gibson地基在埋藏线源荷载作用下的静力学问题,通过将内源线荷载等效为在相同深度范围内连续的集中点荷载的累加,采用Hankel积分变换方法,再结合具体的边界条件,推导得到地基土体在内源点荷载作用下的Hankel变换域中的解,并利用Hankel逆变换将变换域内的解转换为物理域内的积分形式解。然后对该解沿深度方向积分求得了地基土体在三种沿深度分布线荷载作用下的竖向位移解,并对地基内部沿深度分布线源荷载作用下地基表面土体变形问题通过具体算例,运用数值积分计算方法,分析了地基土体的非均质性、荷载分布深度等因素对地基表面土体竖向位移的影响。结果表明:①地基土体的非均质性对地基表面竖向位移有较大影响,相对而言,线源荷载竖向分布深度及荷载分布形式对地表竖向位移的影响较小,且地表竖向位移主要受浅层荷载的影响;②荷载分布深度对地表位移的影响主要体现在土体非均质性较小情况下,且在荷载沿深度减小分布时最为显著。     

关于悬臂梁受重锤冲击时的动载荷系数分析

研究了悬臂梁受重锤的冲击问题,建立了重锤的运动方程及悬臂梁的振动控制方程,并利用Galerkin原理求得重锤对悬臂梁的冲击力表达式.研究结果表明:重锤质量大于悬臂梁质量时,冲击力的近似解以及有限元解与实验结果之间的误差较大;重锤质量小于悬臂梁质量时,冲击力的近似解与有限元解与实验结果之间的误差小于5%.     

基于数据驱动的线性聚类ARIMA长期电力负荷预测

针对某些发达城市因负荷波动大而导致的长期电力负荷预测精度低问题,提出了一种基于数据驱动线性聚类(data-driven linear clustering,DLC)的自回归积分滑动平均(auto-regressive integral moving average,ARIMA)预测方法。首先,利用线性特征作为聚类标准对每年的大型变电站负荷数据集进行预处理;然后,对得到的每个子序列构建最优自回归积分滑动平均模型,以预测其相应的未来负荷;最后,汇总所有的模型预测结果从而获得电力系统长期负荷预测结果。从误差分析和应用结果可知,理论和实践都验证了所提出的方法在保证建模精度的同时能够降低随机预测误差,从而获得更稳定、更精准的电力系统负荷预测结果。     

佛山市基本农田保护区养殖鱼塘水质抽样调查与评价

对佛山市5区的基本农田保护区养殖鱼塘水质抽样调查,并采用环境污染指数对水质状况进行评价。结果表明,养殖鱼塘水温和p H值均能达到鱼类正常生长要求,溶解氧较丰富,但水质普遍过肥。在5区20个调查点中,CODCr、NH4+-N和TP超标率分别为90%、30%、85%。5区养殖鱼塘水质的污染程度由高到低依次为禅城区、南海区、三水区、顺德区、高明区。全市养殖鱼塘的综合质量指数为1.44,水质整体上受到重度污染。TP的污染负荷分担率最高,其次是CODCr和NH4+-N。总体来说,佛山市基本农田保护区养殖鱼塘水体有机物污染十分突出,已出现富营养化。     

一种资源与服务性能关系的建模方法

获取资源与服务性能的关系模型是在云环境中为服务合理分配虚拟资源的关键.然而,训练数据的规模往往显著影响这种非线性关系模型的准确率.针对现有方法不足,提出了将协同过滤推荐(CFR)和支持向量回归(SVR)相结合的服务性能动态建模方法(CSDM).该方法在服务部署与运行时同时训练两种模型,并选择二者中MAE占优的性能模型预测给定资源状态下的服务性能,从而保证预测精度.同时,CSDM引入择优阈值以降低模型训练代价.实验表明,CSDM在不同规模的训练数据上均有较高的预测准确率,且择优阈值对预测精度和建模效率具有显著影响.     

温度和机械载荷联合作用下油田超深井中硬质涂层膨胀锥与套管的屈服挤毁压强及试验验证

在充分考虑温度载荷、机械载荷、硬质涂层膨胀锥硬度、套管硬度对膨胀锥与套管之间屈服挤毁压强影响的基础上,根据分形理论和接触力学推导出膨胀锥与套管之间屈服挤毁压强的计算公式.数值分析表明:膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随最终温度、分形粗糙度、线膨胀系数、硬质涂层膨胀锥布氏硬度、中间主应力系数、套管壁厚的增大而增大;当分形维数从1增大时,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随分形维数的增大而减小;当分形维数增大到接近于2时,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随分形维数的增大而增大;随拉压强度比的增大,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强减小.屈服挤毁压强的计算值与试验测试值之间的相对误差为-8.9253%～-0.9901%.