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关键词： 最小方差无畸变响应   阵列信号增强   电力变压器   声纹监测  

摘要： 为提升现场电力变压器工作状态的监测水平,提出了一种基于非接触式阵列检测的MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)信号增强技术。将麦克风阵列测试技术和自适应MVDR技术相结合,以实现期望目标声源信号质量的定向增强。单频音和语音数据的数值仿真和变压器现场测试试验均表明该信号增强方法可有效抑制无关噪声的干扰,相比于常规波束形成方法,信噪比提升约3.29 dB。

关键词： 虚拟电厂   电力市场交易   区块链   隐私保护   可验证  

摘要： 在“双碳”目标驱动下,虚拟电厂已经逐渐成为电力系统中聚合调控柔性资源及参与电力市场交易的有效途径,从而实现分布式资源的优化配置及合理利用。然而,虚拟电厂运营商作为市场主体参与电力市场交易时,依旧存在数据采集和计量公信力不足、隐私保护难度大、利益分配环节透明度不足等问题。区块链技术去中心化、分布式存储等特点与虚拟电厂的分散自治特点相契合。针对上述问题,采用区块链融合装置,从源头解决上链数据的可信问题,并设计了基于同态加密技术的收益分配机制,实现了可验证的隐私多方计算。在此基础上进行了严格的安全性证明和仿真测试,验证了所提方案可以达到收益分配机制公开透明化的目标,同时能够有效地保护各方隐私。

关键词： 电力设备   状态检测技术   大数据   人工智能   电网安全  

摘要： 为探究现代电网电力设备状态检测技术应用情况,促进电网安全平稳运行,文章对电力设备状态检测技术的发展、面临的挑战及应用前景进行了深入剖析,提出了基于大数据及人工智能的电力设备状态检测技术创新性应用途径,并通过实验验证及案例分析验证了该技术的有效性及实用性,以期促进电网安全。

关键词： 深度置信网络   特征提取   模型训练   预测输出   电力需求预测  

摘要： 文章旨在研究并开发一种基于深度置信网络(Deep Belief Networks,简称DBN)的电力市场需求预测算法。随着电力市场的日益成熟和复杂,对电力需求的准确预测对于电力系统的稳定运行和电力市场的有效管理至关重要。深度置信网络作为一种高效的深度学习模型,其在特征提取和模式识别方面的优势使其成为电力市场需求预测的有力工具。

关键词： 电子式互感器   计量用合并单元   模拟输出接口  

摘要： 目前,我国不同厂家所研制的电子式互感器,其输出界面差别很大,给计量校准带来了许多困难,如工作繁琐,管理难度大等。为了使该计量渠道的优势得到最大限度地利用,本文通过调查研究和大量征求有关方面的建议,提出了用于计量的“融合”的概念。与常规的组合装置比较,用于计量的组合装置去除了用于计量的电流值、中性点电压值和电流值以及母线电压值,只保存了计量用的电流值和电压值,以确保计量数据的传输与输出。为了进一步改进现行的电能互感器计量的管理手段,使其能够实现对电能质量的有效控制,实现电能质量和电能质量的提高。

关键词： 火电机组深度调峰   调峰补偿   收益共享   低碳调度  

摘要： 在新能源大量接入电力系统的背景下,火电机组深度调峰可提高系统灵活性,但会导致火电机组运行成本增加,降低其积极性。基于现有的碳市场相关政策,引入动态收益共享因子,将新能源机组通过绿电上网而获得的国家核证自愿减排量(CCER)收益与火电机组共享以补偿火电机组深度调峰成本,并利用与预期风光出力关联的新能源机组满意度来表征它们在进行共享时的意愿变化情况,从而将CCER收益共享激励火电机组深度调峰融入电力系统调度模型。采用场景法表征风光出力的不确定性,并以系统运行成本最低、碳排放最低为多目标,构建电力系统低碳调度模型。通过改进的IEEE30节点系统进行算例分析,结果表明所提方法能鼓励火电机组深度调峰,降低系统碳排放。

关键词： 电力变压器   故障诊断   集成学习   智能优化算法   极限学习机  

摘要： 为提高电力变压器故障诊断精度,将集成学习和群体智能优化算法相结合,提出一种电力变压器故障诊断方法。使用极限学习机(ELM)作为基学习算法,构建集成学习框架下的基分类器,并针对ELM模型性能受参数初始化影响较大、易陷入局部最优问题,引入基于正弦优化的改进麻雀搜索算法(ISSA)优化相关参数,提高基分类器的分类性能。使用改进的自适应增强(AdaBoost.M2)算法构建集成学习模型,扩展基分类器的输出,并引入伪损失函数替代传统AdaBoost算法中的加权误差,以增强集成分类器综合表达能力,得到基于AdaBoost.M2-ISSA-ELM算法的电力变压器故障诊断模型,进一步提高模型识别精度。通过909组油中溶解气体分析(DGA)样本对所提方法进行实例分析,结果表明该方法具有较好的诊断精度和分类性能,能够实现电力变压器故障类型的准确识别。

关键词： 电力系统   CloudSim   云原生建模   电力系统计算架构   动态调配   时序逻辑   微服务队列  

摘要： 分析基于云计算的电力系统计算过程是实现资源高效利用的基础。因此,提出一种基于CloudSim的电力系统计算的云原生建模与仿真方法。基于云原生技术阐述了电力系统计算架构的关键要素,提出基于CloudSim的电力系统计算架构的云原生模型,分析电力云任务调配时的资源供需平衡问题。建立基于微服务的电力云任务模型,分析微服务的处理时序逻辑及其层级关系并生成微服务队列。据此提出微服务的动态调配模型,采用微服务-容器映射策略与实体动态整合策略,实现微服务在实体间的动态映射。利用CloudSim进行仿真分析,结果证明所提方法可行且有效,可为电力云计算的资源配置、任务调度等提供基本的仿真工具与方法。

关键词： 浓差电池   真实情境   电化学装置   电势差   考查方式  

摘要： 浓差电池是利用物质的浓度差异产生电势差的一种电化学装置.本文分析浓差电池的工作原理,列举试题中基于真实情境考查浓差电池的常见方式,结合例题进行深入分析.

关键词： 胃癌   外泌体   Kupffer细胞   M2样极化   肝转移前生态位  

摘要： 目的探讨胃癌细胞来源的外泌体与肝Kupffer细胞间的相互作用对胃癌肝转移的影响,并揭示其潜在的作用机制。方法通过裸鼠模型、病毒转染和流式分选技术,从胃癌细胞株(MKN45)中构建具有高度肝转移潜能的细胞株(MKN45-HL)。超速离心法收集外泌体,并通过纳米流式仪、透射电镜以及Western blot等进行表征和鉴定。构建胃癌细胞外泌体训导的裸鼠肝转移模型,并经活体成像技术监测肝转移灶的发展。通过细胞培养、qRT-PCR和免疫荧光染色等分析胃癌细胞外泌体对巨噬细胞极化的作用。利用外泌体miRNA的组学分析和qRT-PCR筛选验证胃癌外泌体促巨噬细胞M2极化的miRNA分子靶点。结果胃癌来源的外泌体主要集中在肝脏,大多数被肝内巨噬细胞所摄取,且在体外培养和裸鼠体内都能促进巨噬细胞向M2型极化。MKN45与MKN45-HL外泌体训导的裸鼠经脾脏注射小鼠前胃癌细胞后均出现明显的肝转移灶,且MKN45-HL外泌体表现出更强的促肝脏巨噬细胞M2极化和促胃癌细胞肝转移的能力。两者的miRNA组学分析显示了很多差异性表达的miRNAs。高肝转移潜力的胃癌细胞系和肝转移患者血清外泌体中miR-519a-3p显著升高,可经外泌体被巨噬细胞内化,对胃癌肝转移有预测价值,并与肝转移预后密切相关。结论胃癌细胞来源的外泌体经miR-519a-3p触发肝Kupffer细胞的M2样极化,推进胃癌的肝转移进程,可能是塑造胃癌肝转移前生态位微环境的重要分子。本研究为揭示胃癌肝转移机制提供了新视角,并为未来的治疗策略提供了潜在靶点。