一种抽油机节电控制器的设计

介绍了一种新的抽油机节电控制器,通过利用可控硅调压技术,根据油井的实际供液量动态调整电机的转速,再根据负载和平衡负载的变化随时调整电机的电压,从而达到节能的目的.     

微生物电池技术研究

微生物燃料电池具有原料广泛、反应条件温和、清洁高效等优点。简述了MFC的原理、分类,对微生物燃料电池（MFC）产电影响因素进行了阐述,分析了MFC技术的用途,最后归纳了MFC技术的研究发展方向。     

电力消费与中国经济增长的关系分析

随着经济水平的提高，生产和生活对电力的依赖程度愈来愈大，电力工业的作用也愈加突出，电力工业成为国民经济的重要基础工业。电力消费与国民经济增长关系的研究，对我国经济、电力等政策的制定、电力建设提供了可靠的依据。为避免因果分析滞后阶数选取的随意性，运用Hsiao版的格兰杰因果关系检验，分析电力消费与经济增长之问的关系。在此研究基础上，结合预测方差分解技术，就以上变量问因果关系的强弱程度做了进一步的分析。     

用电流控制逻辑降低模/数混合集成电路的噪声

本文分析了静态CMOS逻辑开关在模/数混合集成电路中的开关特性,噪声特性和功耗及功耗延迟等性能的影响,并用电流控制逻辑结构代替静态CMOS逻辑,实现低电压工作性能和峰值噪声电流下降近三个数量级     

电气综合控制柜的检测试验设计

电气综合控制柜可以对全车的电气产品进行控制。本文介绍了电器综合控制柜的主要功能,重点研究了其中的几项功能试验。通过计算,设计合理的试验装置,实现各种功能的检测,使系统的功能满足要求。     

基于燃气轮机富氧辅助供能的风电耦合化工系统容量优化配置

利用电解水制氢技术将可再生能源风电嫁接到炼油产业,实现风电与化工耦合,可以有效改善化工产业碳排放高的问题。综合考虑到风电出力的不确定性和氢气需求的波动特性,提出了一种以满足化工用氢为主,基于燃气轮机富氧辅助供能的低碳能源系统。考虑风电机组、燃气轮机、电解槽、储氢储氧罐、以及二氧化碳液化压缩捕集装置的设备投资成本和操作成本,建立以等年值总费用最小为目标的优化配置模型。基于西北某地区实际风机出力数据和炼油厂用氢数据,利用CPLEX求解器和YALMIP工具箱进行模型求解,得到该系统各装置最优容量配置方案,并进行相关分析。结果表明,该系统可以有效地平抑风电出力的短期不确定和氢气需求长期波动问题,实现了“以氢定电”,可为现代化工企业获取绿色氢气来源提供一定的理论和参考。     

基于三方演化博弈的电力市场监管策略

我国电力市场的建设还处于初级阶段,市场参与者的交易行为尚不规范,存在许多违规行为,为维护电力市场的平稳高效运行,迫切需要制定科学有效的监管和激励机制。从监管实际需求出发,建立了监管机构、发电企业和电力用户的三方博弈模型,分别分析静态奖惩和动态奖惩机制下系统的演化稳定策略。仿真分析结果表明：静态奖惩机制下三方无法达到演化稳定;动态奖惩机制下三方策略可以达到稳定平衡,通过调整相关参数可以达到理想的稳定状态,实现了有效监管。最后根据三方演化结果和仿真分析结果给出相关政策建议。     

浅析电费回收管理中存在的风险

电费回收是供电企业的一项重要考核指标,电费回收管理是营销管理和财务管理的一个重要环节,通过在电费回收管理遇到的难点问题提出相应的手段与策略,从而减少电费回收的风险,达到有效回收电费的目的。     

电能表自动化检定压接过程动力学仿真分析

分析了电能表自动化检测中自动压接过程的运动状态,采用ADAMS软件对压接过程进行仿真,研究了检测装置内置弹簧的刚度系数、弹簧的预载对电能表与端子间接触力的影响;研究了压接速度对接触力大小的影响。仿真结果表明：内置弹簧的刚度系数越大,电能表与压接端子接触力越大;弹簧预载越大,接触力越大,二者皆与接触力呈线性关系。本文详细研究了检测装置内置弹簧对接触力的影响,为进一步改进电能表检测装置提供了重要的参考依据。     

A semi‐parametric time series approach in modeling hourly electricity loads

In this paper we develop a semi‐parametric approach to model nonlinear relationships in serially correlated data. To illustrate the usefulness of this approach, we apply it to a set of hourly electricity load data. This approach takes into consideration the effect of temperature combined with those of time‐of‐day and type‐of‐day via nonparametric estimation. In addition, an ARIMA model is used to model the serial correlation in the data. An iterative backfitting algorithm is used to estimate the model. Post‐sample forecasting performance is evaluated and comparative results are presented. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.