基于粗糙特征量的短期电力负荷预测

针对负荷特征一直是实际电力负荷预测中的重大问题。提出了基于粗糙特征量的约简算法。通过对天气及负荷历史数据进行挖掘,找到负荷的关键特征,并与径向基网络结合建立了负荷预测模型。算例结果表明,与按经验选取输入的传统网络相比,预测准确度有了明显的提高,更适用于电力负荷预测。     

一种新型脉冲负载对电网运行的影响规律

雷达中含有大量的电力电子元件,供电系统结构复杂。文中以现有雷达负载模型为基础,考虑了雷达负载中的降压部分,提出一种将相控阵雷达结构简化为整流降压变换器、直流开关、脉冲负载三个模块的新型脉冲负载结构及模拟方法;推导了新型脉冲负载的数学模型;通过仿真分析了脉冲负载参数占空比D、峰值功率PL、周期TS变化对电网运行规律的影响;通过搭建实验平台验证了仿真分析的正确性。     

轻载高效Buck转换器设计及其纹波控制方案

提出了一种峰值电流模式PWM下的轻载高效Buck DC-DC控制方案。该方案根据负载大小来自适应调节开关频率和电感电流峰值,实现宽负载范围内高的转换效率和对输出纹波的控制。把误差信号与负载自适应的门限相比较,以判定转换器工作模式。在轻载模式下,通过循环开启或者关闭振荡器来降低转换器的开关频率,降低开关损耗。详细推导了在保持输出电压纹波不变的情况下,负载自适应门限与负载大小之间的关系,并在典型应用下得到二者呈线性关系的结论。采用0.5μm BCD工艺进行仿真,结果显示,在输入电压12 V,输出电压3.3 V下,轻载时最高有94.2%的转换效率,在负载从10 mA到500 mA变化时,轻载模式纹波为120~140 mV,与理论分析的控制纹波130 mV较为符合。     

流量自均衡无阻塞SDH数字交叉结构设计

高资源利用率和简便的控制方式一直以来都是数字交叉结构的追求目标,本文在分析了常用的几种交叉连接的基础上．提出了流量自均衡全无阻塞交叉连接结构。介绍了这种交叉结构的功能构成、工作方式,并对该种交换结构防止阻塞条件以及存储器容量需求进行了分析。     

微波辐射计外部定标负载辐射特性的研究

本文给出了近似求解二维周期渐变形形状吸收构成的微波辐射计外部定标负载辐射特性的方法，计算结果与数值方法，实验测量进行了比较，当结构周期小于０．７５倍波长，即Ｄ〈０．７５λ０时近似算法有良好的精度。     

氮化镓器件非线性特性表征

对100um和1mm碳化硅衬底的氮化镓器件进行直流特性,小信号特性和大信号特性的表征。100um和1mm器件小信号特性测试结果发现,随栅长增大,由于电容寄生效应的减小,电流截止频率fT增大。从数据看出,器件可用在C波段和X波段。大信号测试包括C波段和X波段负载牵引测试和功率扫描测试。器件偏置在AB类工作点,并且选定源端阻抗,做负载牵引测试。在负载牵引园图上,最大功率阻抗点和最佳效率阻抗点可以确定。根据5.5GHz的不同栅长的器件的功率扫描结果分析器件尺寸变换效应与和大尺寸器件的自热效应密切相关。8GHz 不同漏极偏置的器件的功率扫描结果说明碳化硅衬底的氮化镓器件有好的热导率,高击穿电压和10.16W/mm 功率密度。从分析可证明碳化硅衬底的氮化镓器件是放大器设计的理想材料。     

基于剩余负载率的动态负载均衡研究

为进一步提高集群系统服务的性能,在对静态负载均衡和动态负载均衡的优缺点分析的基础上,提出一种基于剩余负载率的动态均衡机制.该均衡机制采用剩余负载率作为负载状态的评价标准;针对服务器各节点性能的不同,提出采用BP神经网络训练节点;并设计了一种基于流表的静态分配策略和基于负载预测的动态分配策略相结合的任务分配策略来实现任务在集群系统各节点间的动态分配,从而降低了服务器各节点之问任务重新调度的次数,提高了集群系统的服务性能.实验结果表明,该均衡机制是可行的、有效的.     

高压变频器的最优磨煤系统在山西通才工贸磨煤系统的应用

本文对山西通才工贸2期高炉喷吹系统中的煤磨机进行系统升级、改造,通过将HINV型高压变频器用于磨煤机及磨煤机引风机,从而将原人工值守手动磨煤系统改造为可无人值守全自动的最优磨煤系统。     

基于数据预测的手机总全向灵敏度(TIS)的快速测试

手机总全向灵敏度（TIS）是OTA测试的重要指标之一。而基于CTIA的步进测试法,测试非常耗时。本文在深入研究基站发射功率和误码率关系的基础上,得出具有一定通用性的拟合函数,进而提出了一种基于数据预测的TIS测试方法。通过编写相应自动测试软件,实现快速测试。该法将大大提高测试效率,有很高的应用和推广价值。     

网络虚拟化环境下基于预测的资源重配置算法

解决虚拟网动态加入、离开导致的底层网络资源占用不均衡问题,提出基于预测的资源重配置算法(FRRA)。FRRA用已知信息预测资源重配置时间间隔,代替已有算法中周期性时间间隔。采取两方面措施保证重配置时机全局最优:将资源划分为关键资源和普通资源并使用不同配置算法;根据资源迁移失败概率,推导重配置请求次数极限值。与算法VNA-II、PMPA实验比较表明,FRRA的重配置花费比VNA-II节省69%,比PMPA节省42%;FRRA的虚拟网请求接收率比VNA-II提高29%,比PMPA提高52%。