关键词： 风电机组   变桨距系统   叶轮  

摘要： 随着全球风电装机容量的持续增长，风电技术沿着大型化、海上化方向快速发展，单机容量与发电效率显著提升。当今风电市场主流机型以大容量、高可靠性、智能化为核心发展方向，陆上风电以双馈异步发电机和永磁直驱发电机为主，海上风电则以大容量永磁直驱和中速永磁同步发电机为主。在大型风力发电系统中，叶轮与控制系统是关键的设备。叶轮作为风电机组直接获取风能的前端部件，须具备优异的抗疲劳机械强度与耐久性。风机的自动控制技术是确保风机稳定工作的关键，其控制效果直接影响风机的安全性、经济性及使用寿命。针对大型风电机组，通过控制技术与变桨距系统执行机构协同作用限制桨叶上的气动载荷，从而改变叶片的气动特性，这一技术对大型风电机组的稳定运行至关重要。

关键词： 永磁同步电机   改进蜉蝣算法   参数辨识  

摘要： 针对一类智能优化算法在永磁同步电机(PMSM)参数辨识中存在种群多样性较差、易于陷入局部最优导致参数辨识结果精度不高的问题，提出一种改进蜉蝣算法(IMA)用于PMSM参数辨识。通过SPM混沌映射初始化种群，提高种群多样性，在雄性蜉蝣位置更新部分中，根据个体适应度值分别采用柯西变异和高斯变异进行位置更新，增强算法全局搜索能力。最后应用混沌折射反向学习策略对全局最优位置进行更新，加强算法跳出局部最优的能力。基于6个基准测试函数对IMA性能进行评估并在仿真实验中与其他对比算法的参数辨识结果进行对比。结果表明：IMA收敛速度和收敛精度均有较大提升，且参数辨识结果快速、准确。

摘要： 黔南州正不断强化“矿山—材料—电池”的稳固性，集中做大磷系新能源材料，聚焦“动力电池+储能电池”双赛道，围绕各种型号的纯电动、插电混动新能源车动力系统正极材料应用，以及5G基站储能、新能源发电端储能、轻型动力铅酸电池市场替代等非动力电池领域应用需求，引导磷酸铁、磷酸铁锂等创新生产工艺，持续降低企业生产成本，提高市场份额。3月19日，川恒与国轩在福泉的合资企业——贵州恒轩新能源材料有限公司总经理赵鹏习惯性打开磷酸铁原材料市场价格网站，电子屏上两组数字形成刺眼的剪刀差——磷酸铁原材料市场报价显示，硫酸亚铁价格同比暴涨150%，工业一铵上涨40%；而下游磷酸铁成交价却稳如泰山，同行企业仍亏损1000至2000元/吨。

关键词： 智能电网   数据库管理   机器学习   系统架构   敏捷开发  

摘要： 本文针对某区域电网公司面临的数据管理挑战,提出了一种基于机器学习的智能电网数据库自动化管理系统设计方案。该方案采用分层架构,将系统划分为数据采集、存储、分析和应用四个层次。在数据分析层,系统集成了支持向量机、卷积神经网络等多种机器学习算法,实现了负荷预测、故障诊断、设备健康评估等智能化应用。系统采用敏捷开发模式,经过需求分析、系统设计、开发编码、集成测试等环节,最终实现了数据处理效率提升、存储资源优化、数据质量诊断、智能分析等预期目标。测试结果表明,系统运行稳定,机器学习模型的准确率较传统方法有明显提升,为电力公司数字化转型提供了有力支撑。

关键词： 新能源材料与器件   材料科学基础   OBE理念   课程改革   教学实践  

摘要： 材料科学基础是新能源材料与器件专业的一门专业必修课程，对学生材料科学知识结构搭建具有奠基作用。基于新能源材料与器件专业培养目标和学习成果教育模式（OBE,Outcome-based Education），本文结合太原工业学院新能源研究特色领域与教学实际情况，针对性探讨面向新能源材料与器件专业的材料科学基础课程内容、教学方法、考核方式、实践教学等方面的科学调整与合理安排，旨在为进一步提高教学效果与教学质量贡献力量。

关键词： 风力发电   防腐技术   自动检测   耐蚀合金   低VOC排放防腐材料  

摘要： 风力发电设备所处环境复杂，尤其是海上风电设备面临高温、高湿、高盐雾等恶劣环境易受腐蚀，同时自动检测技术对确保设备安全稳定运行至关重要。本研究深入探讨了风力发电防腐技术及自动检测技术。在防腐技术方面，分析了海上和陆上腐蚀机理，介绍现有技术原理及应用现状，并展望了创新方向，包括新型材料如耐蚀合金、聚醚胺的应用及低VOC排放防腐材料的发展。在自动检测技术方面，分析了现有系统的效率提升和技术特点，探讨不同地区发展现状，展望未来智能化监测系统和远程监控与预警平台的发展。研究得出防腐与自动检测技术对风力发电至关重要，通过创新可延长设备寿命、降低成本、提高可靠性和安全性，为全球清洁能源发展作出贡献。

关键词： Transformer网络   智能电网   虚假数据注入攻击   深度学习  

摘要： 状态估计根据仪表测量值推算电力网络系统的状态，这对智能电网的监控和管理至关重要。近年来，虚假数据注入攻击（False Data Injection Attack,FDIA）正在成为智能电网状态估计的严重威胁。目前大多数的FDIA检测方法都集中于检测FDIA的存在，无法获得准确的注入位置信息。受深度学习领域最新进展的启发，提出了一种基于Transformer的位置检测模型。该模型作为一个多标签分类器，可以理解电力系统的拓扑结构和空间依赖性，捕获在潜在攻击威胁下，潮流测量的不一致性和并发相关性。所提出的模型具有较好的泛化能力和可拓展性。实验结果证明，所提模型比前沿算法在FDIA位置检测问题上具有更好的性能，且可以在各种噪声和攻击条件下精确地进行定位检测，具有很好的鲁棒性。

关键词： 智能配电网   负荷均衡   电能质量优化   卷积神经网络   粒子群优化  

摘要： 本研究针对智能配电网中的负荷均衡与电能质量优化问题，提出了一种基于优化控制的负荷均衡策略和一种基于智能算法的电能质量优化方法。负荷均衡方面，本文采用实时监测负荷状态，并设置不同的阈值来动态调整储能系统、可再生能源和火力发电的比例，从而实现负荷的优化调度。电能质量优化方面，本文选用卷积神经网络（CNN）对电能质量扰动信号进行分类，并利用粒子群优化算法（PSO）对模型参数进行优化。实验结果表明，与传统方法相比，智能配电网技术能够显著提高负荷均衡效率，减少能源浪费，同时优化后的电能质量显著提升，谐波含量降低了60%以上。本文的研究可为智能配电网的实际应用提供有力支持。

摘要： 智能电网能够将传感测量技术、通信技术、信息技术、控制技术与物理电网高度集成一种新型电网，可以结合用户的实际用电量情况进行资源的合理配置，提升电力资源的整体供应质量。为了适应智能电网的发展，企业必须进行传统营销服务模式的创新与转变，打破被动营销的局限性，基于客户的实际需求秉持崭新的营销服务理念，更好地提高电力企业营销能力。智能电网技术为电力营销服务带来的机遇提升客户体验智能电网技术的应用极大地改善了传统用电方式，在一定程度上强化了客户对电力资源的掌控。具体而言，在大数据及智能电表的辅助下，用户能够对自身的电力消费情况有更加全面且清晰的认知，在实时获取用电情况的基础上结合不同时间段的电价变化进行灵活调整，真正做到用电节约与节能减排。

关键词： 配电自动化技术   配电网   安全运行管理  

摘要： 随着社会经济的飞速发展,人们对电力的依赖程度日益加深,配电网作为电力供应的关键环节,其规模不断扩大且结构愈发复杂。传统的配电网运行管理方式已难以满足当下高质量供电需求,配电自动化技术应运而生。它能有效提升配电网的监测、控制与故障处理能力。本文旨在深入探究配电自动化技术在配电网安全运行管理中的具体应用,分析其应用优势以及面临的挑战,期望能为进一步优化配电网安全运行管理,提升供电可靠性提供有益参考。