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分析電力行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)及配網(wǎng)停電優(yōu)化

分析電力行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)及配網(wǎng)停電優(yōu)化[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

基于配網(wǎng)停電優(yōu)化的大數(shù)據(jù)應(yīng)用,在實際中必須要綜合各個方面的相關(guān)因素,要對這些數(shù)據(jù)進行深入的發(fā)掘,進而通過科學的抽取以及合理的加工,制定最為優(yōu)質(zhì)的輔助配網(wǎng)最優(yōu)停電方案,這樣可以為用戶提供高質(zhì)量的供電服務(wù),進而在實際中不斷地推動電網(wǎng)的長足發(fā)展,真實地的實現(xiàn)科學化的停電管理。

發(fā)表于:10/23/2019 10:48:00 AM

新型多通道通用信號處理平臺設(shè)計

新型多通道通用信號處理平臺設(shè)計[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡(luò)]

介紹基于FPGA分區(qū)加載的新型多通道通用信號處理系統(tǒng),采用FPGA+DSP+ADC架構(gòu),支持3通道數(shù)十種波形的運行、存儲、動態(tài)重構(gòu)功能。該系統(tǒng)適用于機載綜合化前端高速射頻采樣和信號處理小型化應(yīng)用。

發(fā)表于:10/22/2019 11:02:00 AM

基于阻抗匹配的超聲手術(shù)刀頻率跟蹤方法研究

基于阻抗匹配的超聲手術(shù)刀頻率跟蹤方法研究[可編程邏輯][醫(yī)療電子]

隨著科技的發(fā)展,超聲手術(shù)刀在醫(yī)療上的運用越來越廣泛。在實際應(yīng)用中,為了讓超聲手術(shù)刀的換能器能盡可能高效率地將電能轉(zhuǎn)換成機械能,利用并聯(lián)阻抗匹配實現(xiàn)了超聲手術(shù)刀的阻抗匹配,讓超聲手術(shù)刀的換能器呈現(xiàn)純阻抗,從而使換能器的輸出功率最大,并且減少了換能器的發(fā)熱,延長了使用壽命。另外超聲手術(shù)刀的換能器在使用過程中,換能器的各項參數(shù)會隨著溫度以及環(huán)境等發(fā)生改變,因此設(shè)計了一種針對換能器的諧振頻率進行變頻的頻率跟蹤方法,通過對電流和電壓的相位差進行跟蹤,然后送入到FPGA進行運算,得到一個相位差,當相位發(fā)生偏差的時候,則采用一個變頻公式調(diào)整輸出頻率,從而達到頻率跟蹤的效果。通過實際驗證,所設(shè)計的超聲手術(shù)刀阻抗匹配和頻率跟蹤方法可以很好地實現(xiàn)在不同負載下的頻率自動跟蹤,并且運行可靠。

發(fā)表于:10/22/2019 10:37:00 AM

基于智能傳感識別技術(shù)的大型變電站 電纜溝溫濕度及危險環(huán)境監(jiān)測研究

基于智能傳感識別技術(shù)的大型變電站 電纜溝溫濕度及危險環(huán)境監(jiān)測研究[MEMS|傳感技術(shù)][智能電網(wǎng)]

通過運用溫濕度傳感器識別技術(shù),搭建一套基于溫濕度、危險氣體等各種傳感器和遠程控制動作機構(gòu)的電力電纜管道廊體復雜綜合環(huán)境采集監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)。通過該采集監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)識別監(jiān)測電纜溝通道內(nèi)復雜環(huán)境及相關(guān)電力設(shè)備的第一手原始數(shù)據(jù),以便于特高壓變電站一線基層作業(yè)人員、中層管理人員和高層領(lǐng)導可實時掌握重點電力物資設(shè)備運行情況,提前獲取預(yù)警信息,及時發(fā)現(xiàn)和處理電力電網(wǎng)設(shè)備隱患。

發(fā)表于:10/22/2019 10:12:00 AM

基于C_Model的UVM驗證平臺設(shè)計與實現(xiàn)

基于C_Model的UVM驗證平臺設(shè)計與實現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

隨著集成電路規(guī)模和復雜度的提高,其驗證工作也日益復雜和重要,驗證周期己經(jīng)達到甚至超過整個芯片設(shè)計周期的70%,因此,急需找到一種高效的驗證方法,以便提高驗證效率,增強驗證平臺的可重用性?;赟ystemVerilog語言的 UVM 驗證方法學可以有效提高驗證效率,縮短驗證周期。采用高層次的抽象模型C_Model作為參考模型接入UVM平臺,對數(shù)字基帶處理單元中標簽發(fā)送鏈路的編碼模塊進行驗證,設(shè)計隨機和非隨機的testcase,通過driver和monitor驗證組件來發(fā)送、監(jiān)測并收集數(shù)據(jù),包括硬件設(shè)計RTL代碼產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和參考模型產(chǎn)生的數(shù)據(jù),然后將兩數(shù)據(jù)送入設(shè)計的UVM計分板模塊進行比對,從而實現(xiàn)對RTL的功能驗證,驗證系統(tǒng)的優(yōu)劣可通過功能覆蓋率來體現(xiàn)。驗證結(jié)果表明,UVM計分板中比對正確且功能覆蓋率達到了100%。

發(fā)表于:10/21/2019 1:32:00 PM

一種無熵泄露的模糊提取器改進結(jié)構(gòu)

一種無熵泄露的模糊提取器改進結(jié)構(gòu)[嵌入式技術(shù)][其他]

物理不可克隆函數(shù)(PUF)模塊由于響應(yīng)的不穩(wěn)定性無法直接應(yīng)用于密鑰生成,而模糊提取器的處理方法由于輔助數(shù)據(jù)的公開會帶來熵泄露的安全隱患。針對模糊提取器的熵泄露問題,提出了一種改進的模糊提取器結(jié)構(gòu),通過加入人工噪聲通道使得修正后的PUF響應(yīng)無偏置,實現(xiàn)無熵泄露的效果,且不會增加資源受限的設(shè)備在重現(xiàn)階段的執(zhí)行步驟。在偏置pb=0.54、錯誤率e=0.10的SRAM PUF應(yīng)用背景下,所需SRAM PUF大小和密鑰生成成功率相比其他方法有一定改善。

發(fā)表于:10/21/2019 1:19:00 PM

基于電網(wǎng)脆弱性的連鎖故障預(yù)測

基于電網(wǎng)脆弱性的連鎖故障預(yù)測[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

隨著電力技術(shù)和設(shè)備的不斷提高,電網(wǎng)安全穩(wěn)定性也得到不斷提高。但近年來,隨著超、特高壓的逐步建設(shè),以及新能源等不穩(wěn)定電源的大規(guī)模接入,某些關(guān)鍵部位的初始故障可能造成潮流大范圍轉(zhuǎn)移、負荷劇烈波動等情況,極有可能引發(fā)大停電事故,電力系統(tǒng)連鎖故障分析、預(yù)測和防御工作顯得愈加重要。本文通過對電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)和運行特性的脆弱性分析,找到電網(wǎng)不安全風險點的研究,由此歸納出新的預(yù)測連鎖故障序列方法。結(jié)合2018年巴西電網(wǎng)大停電事故分析,分析某些脆弱點發(fā)生初始故障后,電網(wǎng)通過切除故障點及低壓減載策略后的系統(tǒng)狀態(tài),對電網(wǎng)連鎖故障進行進一步模擬。

發(fā)表于:10/21/2019 11:03:00 AM

基于遺傳算法的圖像分割處理技術(shù)研究

基于遺傳算法的圖像分割處理技術(shù)研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

旨在使用遺傳算法對帶有底部噪聲的圖像進行處理,并通過對遺傳算法的改進實現(xiàn)處理效果的提升。結(jié)合圖像分割闡述了遺傳算法的工作機制,分析了適應(yīng)度計算、選擇、交叉和變異等主要模塊的設(shè)計方法,闡明了代溝與優(yōu)秀個體的關(guān)系、不同代間的個體替換關(guān)系、交叉點的選取方法與變異位置的選擇、種群數(shù)量的保持等關(guān)鍵性問題,并給出了參數(shù)設(shè)置的具體值。使用該算法對帶底部噪聲的圖片進行了處理,結(jié)果表明傳統(tǒng)遺傳算法可以將目標圖像從存在噪聲的背景中分離出來,但處理時間為7.416 s。為提高處理效率,利用進化代數(shù)和個體的適應(yīng)度值自適應(yīng)地調(diào)整種群的交叉概率和變異概率對傳統(tǒng)算法進行了改進。使用改進的遺傳算法對同一噪聲圖像進行了分割處理,結(jié)果表明改進后的遺傳算法圖像分割效果更佳,處理時間僅為0.751 s,效率提高了近10倍。

發(fā)表于:10/18/2019 11:47:00 AM

基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測方法

基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測方法[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)測對政府規(guī)劃國民經(jīng)濟的發(fā)展具有決定性作用,對于合理統(tǒng)籌種植策略以及減少水肥的浪費有著重要意義。影響農(nóng)作物產(chǎn)量的因素眾多,準確預(yù)測農(nóng)作物產(chǎn)量具有非常重要的意義。氣候是影響農(nóng)作物產(chǎn)量的重要因素。以氣候因素為依據(jù),提出了一種基于改進長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物產(chǎn)量時間序列預(yù)測的方法,將歷史產(chǎn)量和氣候因素相結(jié)合,以固定年份為單位對下一年農(nóng)作物產(chǎn)量進行預(yù)測。實驗結(jié)果表明,與長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機方法進行對比,本方法在農(nóng)作物產(chǎn)量時間序列預(yù)測中有較高的準確性。

發(fā)表于:10/18/2019 11:30:00 AM

寬帶電力載波通信在配網(wǎng)的應(yīng)用及發(fā)展趨向分析

寬帶電力載波通信在配網(wǎng)的應(yīng)用及發(fā)展趨向分析[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

隨著我國電網(wǎng)的不斷發(fā)展,智能配電網(wǎng)得到了很大的發(fā)展。智能配電網(wǎng)的建設(shè)發(fā)展促進了電力線寬帶載波技術(shù)的發(fā)展,電力線寬載波技術(shù)已經(jīng)成為目前我國電力通信光纖網(wǎng)絡(luò)的主要組成部分。本文使用的是正交頻技術(shù)在電力線寬載波通信配網(wǎng)技術(shù)中的應(yīng)用,在配網(wǎng)電壓達到15 kV,寬帶傳輸?shù)乃俣冗_到15 M/s以上,能夠滿足用電信息集采,滿足配網(wǎng)中測試的需要,對于采用更高、更快的數(shù)據(jù)采集提供了基礎(chǔ)和有力的數(shù)據(jù)支持。

發(fā)表于:10/18/2019 11:25:00 AM

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