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关键词： 光伏   5G基站   限最大功率点跟踪   直流汇流模块  

摘要： 分布式光伏直流汇入5G基站直流侧负荷不仅可提高光伏自身利用效率，也可降低其对末端配电网的不利影响。本文面向5G基站针对传统扰动观察法抗干扰能力较差以及因光伏出力波动或基站负荷变化而易引起直流母线电压越限的问题，提出了一种具备直流母线电压感知能力的限最大功率点跟踪（Limit Maximum Power Point Tracking，LMPPT）算法。一方面通过改进传统扰动观察法的扰动观察过程提高了算法的抗干扰能力，另一方面通过引入电压分层限功率控制策略，可确保直流母线电压不越限，维护基站设备的安全稳定运行。此外，采用全国产化器件搭建了额定功率为600W的高效率高功率密度光伏直流汇流模块，功率密度达到了135.2W/in3，最高效率为98.9%，实验测试结果较好的验证了理论分析和设计思路。

关键词： 锆合金   激光熔覆   激光功率   微观组织  

摘要： 以Ni60A+WC粉末为熔覆材料，采用激光熔覆技术在锆合金表面制备了ZrB2+ZrC原位增强复合涂层。研究了激光功率对熔覆层成形、微观组织、增强相及显微硬度的影响规律。结果表明：熔覆层外观成形较好，未发现气孔和裂纹等缺陷，随着激光功率的增大，熔覆层宽度和高度都显著增加。熔覆层增强相主要为细小的α-Zr枝晶、颗粒状及块状的ZrC以及Zr（B,C）2。在未熔的WC颗粒内部生成了ZrB2+ZrC的层状共晶组织，在高温下ZrB2和ZrC两者的生成吉布斯自由能接近，易形成两者的层状共晶组织。随激光功率增大，熔覆层中二次枝晶的生长受到抑制，颗粒状增强相逐渐向块状增强相转变。熔覆层显微硬度随着激光功率的增大而显著升高，激光功率为2.8 kW时，熔覆层的显微硬度值最高（约720 HV0.5）。

关键词： 变压器工况识别   多点振动检测   测点偏移   低信噪比   改进MoblieNet  

摘要： 为了提高振动监测诊断算法在变压器振动监测点发生偏移以及低信噪比环境下的识别精度，提出了一种基于多点振动检测和改进MobileNet的变压器工况识别方法。分析了变压器箱体侧壁不同测点的振动特性，研究常规人工智能算法在测量点发生偏移和低信噪比环境下的分类效果。提出了适配多点检测的改进MobileNet算法：对多测点振动信号进行预处理生成三维数据结构；一级算法使用逐点卷积-深度卷积-逐点卷积架构搭配空洞卷积核，对数据流进行多尺度特征提取；二级算法使用全连接网络，对样本进行识别。研究结果表明：与常规算法相比，多点检测方案下改进的MobileNet算法性能表现优异，当测点偏移小于0.3m时，识别准确率下降小于2%；当信噪比为10dB时，识别准确率稳定在97%。此外，该算法具有更小的模型占用内存和更短的识别预测时间，部署到树莓派等移动端设备能够大幅提升运算速度，降低运行功耗。

关键词： 功率合成器   传输线阻抗变换器   超宽带   设计  

摘要： 介绍了一种四路超宽带大功率合成器的实现原理、功率容量设计以及阻抗抑制和参数补偿方法，抑制了高频谐振，扩展了工作带宽，实现了一款工作频率覆盖10 kHz～250 MHz，功率容量大于3000 W的四路超宽带大功率合成器，其插损小于1 dB，具备优良的幅度一致性和相位一致性，并进行了耐功率测试，性能优良，满足目前低频超宽带大功率放大器应用需求。

关键词： 风电机组   功率曲线   随机森林   改进高斯过程   熵权法  

摘要： 功率曲线在风电机组状态监测和风电功率预测等领域发挥着重要作用。为提高风电机组功率曲线建模精度，首先应用随机森林算法筛选出影响风能捕捉能力的关键变量。然后，将筛选出的变量输入到改进后的高斯过程模型中，以提高计算效率，最后，应用四种不同的指标评估模型的精度，并应用熵权法处理指标之间的潜在冲突，从而形成一个综合性评估指标，全面衡量功率曲线模型的精度。通过英国某风电场SCADA数据验证所提方法的有效性，结果显示：与现有六类常见方法相比，所提方法在模型精度方面有一定提升。

关键词： 无人值守变电站   主变温度异常   测温回路   故障排查  

摘要： 针对无人值守变电站主变温度上送异常无法快速排查故障的难题,设计一种便携式变压器温度传输回路检测仪,提出无人值守变电站主变温度异常快速排查方法,为快速解决无人值守变电站的主变温度异常故障提供参考。

关键词： 功率放大器   非线性   数字预失真   M-APSK波形  

摘要： 针对新一代散射通信对通信距离、传输速率、调制波形的更高需求,对散射通信大功率放大器提出了更高要求。利用星座图分析了M-APSK的峰均比,分析了功率放大器的Volterra级数与记忆多项式两种非线性模型,设计了自适应数字预失真技术的仿真方案,并进行了M-APSK波形下的功率放大器数字预失真仿真。结果表明,功率放大器通过数字预失真可以显著改善M-APSK调制波形信号质量。

关键词： 并联有源电力滤波器   LCL滤波器   主动阻尼电路   谐波补偿  

摘要： 由于并联有源电力滤波器(SAPF)的宽控制带宽,LCL输出滤波器的谐振问题已经成为SAPF运行中的关键问题。为了解决LCL滤波器的谐振问题,提出了基于主动阻尼电路的新型阻尼方法,以在不影响SAPF控制的情况下实现阻尼效果。所提方法基于与滤波电容器串联的辅助变换器,在辅助变换器中,谐振电流被检测并反向注入作为变换器的参考信号,从而达到对谐振电流的阻尼效果。所提方法的稳定性通过频率响应分析,并与传统方法进行比较,证明了理论上的可行性。最后,实验结果验证了所提方法的有效性,与传统方法相比,所提方法具有更好的开关谐波抑制效果。

关键词： 电力变压器   故障诊断   集成学习   极限学习机   互相关熵损失   雪消融优化器  

摘要： 针对基于传统机器学习的变压器故障诊断方法在数据不平衡、训练数据集存在离群值等条件下稳健性弱和泛化能力不强等问题,提出一种稳健集成学习模型用于实现电力变压器的高精度故障诊断。首先针对离群值对模型稳健性的影响,将互相关熵损失(correntropy loss,CL)引入极限学习机(extreme learning machine,ELM)框架并应用梯度法获得最优解,以构建稳健学习模型CLELM,并利用雪消融优化器(snow ablation optimizer,SAO)优化CLELM的隐含层权重和偏差,以进一步改进其性能。其次,为了增强模型的泛化能力,将多个SAO-CLELM进行加权融合以构成稳健集成学习模型。最后,针对变压器故障数据集不平衡问题,采用合成少数类过采样技术对数据进行扩充,并应用平衡化后的数据训练集成SAO-CLELM模型以实现故障诊断。在两种故障测试集下对所提集成SAO-CLELM模型的故障诊断性能进行了验证,实验结果表明所提模型能获得准确的故障分类结果,说明其具有较高的稳健性和泛化性。

关键词： 早期先兆流产   心理护理   SAS   SDS   保胎成功率   遵医行为  

摘要： 探讨不同护理方案在早期先兆流产患者护理中的价值差异。方法 参考对象为早期先兆流产患者(72例),分为2个不同小组,常规护理服务参照组(36例),针对性心理护理服务分析组(36例),探讨不同护理服务对患者的影响。结果 护理前组间患者SAS、SDS评分互比,差别不大(P>0.05),护理后互比,分析组比参照组低(P<0.05)。分析组腹痛消失、先兆流产体征消失、阴道出血停止用时比参照组短(P<0.05)。分析组患者SF-36、PSQI、遵医行为评分均比参照组高(低)(P<0.05)。分析组治疗配合度、保胎成功率、护理满意度均比参照组高(P<0.05)。结论 针对性心理护理干预后,早期先兆流产患者情绪得到很大缓解,整个人精神状态饱满,遵医行为提高,快速改善疾病体征,保胎成功率显著上升,获得广大患者一致好评,是值得持续性推广的优质护理模式。