传统声学有限元法(finite element method,FEM)难以准确表征温升效应引起的主变室大空间空气介质参数变化,导致温度场-声场耦合作用下变电站主变压器室噪声场计算误差过大。在声学FEM算法基础上,引入计算流体力学(computational fluid d...传统声学有限元法(finite element method,FEM)难以准确表征温升效应引起的主变室大空间空气介质参数变化,导致温度场-声场耦合作用下变电站主变压器室噪声场计算误差过大。在声学FEM算法基础上,引入计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD),提取大空间主变室的复杂空间介质参量,并对波动积分方程进行改进,提出一种基于改进声学FEM的主变室内噪声场求解算法。首先,建立温度场影响下的主变室流变模型,采用CFD表征主变室大空间温度场离散空间介质参量;然后,基于流-声网格映射理论,将温度场离散空间介质参量与声音网格进行映射,建立修正大空间空气介质参数后的声学FEM积分方程;最后,基于常规Gauss数值积分法和引入Kirchhoff-Helmholtz方程,对修正声学FEM积分方程进行联合求解。该算法在西安110 kV昌明变电站1号主变室噪声场的求解分析中得到了成功应用,与实测值误差为2.168%。展开更多
电力变压器是电网中的核心设备,其运行状态直接关系到系统的供电可靠性和安全。为了充分利用变压器多元状态监测信息,实现对变压器状态的精确感知,对在线监测参量进行了统计分析,确定了监测参数间存在一定相关性。提出基于多状态参量的...电力变压器是电网中的核心设备,其运行状态直接关系到系统的供电可靠性和安全。为了充分利用变压器多元状态监测信息,实现对变压器状态的精确感知,对在线监测参量进行了统计分析,确定了监测参数间存在一定相关性。提出基于多状态参量的回归特性进行设备状态分析的PLSPCA(partial least squares-principal component analysis)方法,即在设备正常运行时,利用偏最小二乘回归(PLS)方法挖掘状态参量之间的关联关系及回归方程,基于回归预测与实际之间的偏差构建了基于主成分分析(PCA)的变压器状态评判方法,通过控制图对比了变压器状态变化检出的能力。通过对变压器正常运行状态和异常运行状态监测数据进行分析,结果表明:多状态参数回归分析可以将变压器的多元监测数据直观地显示出来;该方法利用监测参数间的相关性,通过发现变压器运行过程中状态参数的霍特林统计量,可以提前检测变压器的异常运行状态。展开更多
电催化CO_(2)还原反应(Electrocatalytic CO_(2)reduction reaction, CO_(2)RR)在解决全球变暖和能源危机方面有着巨大的应用潜力,但目前催化效率低、催化产物多样等问题限制了CO_(2)RR反应的商业化应用。采用一锅法、碳化法制备了一系...电催化CO_(2)还原反应(Electrocatalytic CO_(2)reduction reaction, CO_(2)RR)在解决全球变暖和能源危机方面有着巨大的应用潜力,但目前催化效率低、催化产物多样等问题限制了CO_(2)RR反应的商业化应用。采用一锅法、碳化法制备了一系列不同镍含量的镍单原子催化剂,利用XRD、XPS、ICP-OES、HRTEM、HAADF-STEM、XAS等方法对镍单原子催化剂的形貌结构、原子价态、金属含量等方面进行表征,并通过电催化还原产物的法拉第效率(Faraday efficiency, FE)和电流密度(Current density,J)来评价其电催化性能。此外,还研究了电解实验装置的改变对升电催化性能的提升。实验结果表明,随着Ni单原子催化剂的Ni金属负载量增加,产物CO的FECO和JCO均增加。催化剂中Zn1Ni2-CN表现出了优异的CO_(2)RR催化性能,在H型电解池中,在-0.7 V vs. RHE电位下FECO达到89%,在-0.9 V vs. RHE下JCO达到6.99 mA·cm^(-2)。在流动电解池中,大范围电位变化下(-0.4~-1.2 V vs. RHE)FECO均保持在99%以上,且在-1.2 V vs. RHE电位下产物电流密度JCO达到174.5 mA·cm^(-2)。展开更多
文摘电力变压器是电网中的核心设备,其运行状态直接关系到系统的供电可靠性和安全。为了充分利用变压器多元状态监测信息,实现对变压器状态的精确感知,对在线监测参量进行了统计分析,确定了监测参数间存在一定相关性。提出基于多状态参量的回归特性进行设备状态分析的PLSPCA(partial least squares-principal component analysis)方法,即在设备正常运行时,利用偏最小二乘回归(PLS)方法挖掘状态参量之间的关联关系及回归方程,基于回归预测与实际之间的偏差构建了基于主成分分析(PCA)的变压器状态评判方法,通过控制图对比了变压器状态变化检出的能力。通过对变压器正常运行状态和异常运行状态监测数据进行分析,结果表明:多状态参数回归分析可以将变压器的多元监测数据直观地显示出来;该方法利用监测参数间的相关性,通过发现变压器运行过程中状态参数的霍特林统计量,可以提前检测变压器的异常运行状态。
文摘电催化CO_(2)还原反应(Electrocatalytic CO_(2)reduction reaction, CO_(2)RR)在解决全球变暖和能源危机方面有着巨大的应用潜力,但目前催化效率低、催化产物多样等问题限制了CO_(2)RR反应的商业化应用。采用一锅法、碳化法制备了一系列不同镍含量的镍单原子催化剂,利用XRD、XPS、ICP-OES、HRTEM、HAADF-STEM、XAS等方法对镍单原子催化剂的形貌结构、原子价态、金属含量等方面进行表征,并通过电催化还原产物的法拉第效率(Faraday efficiency, FE)和电流密度(Current density,J)来评价其电催化性能。此外,还研究了电解实验装置的改变对升电催化性能的提升。实验结果表明,随着Ni单原子催化剂的Ni金属负载量增加,产物CO的FECO和JCO均增加。催化剂中Zn1Ni2-CN表现出了优异的CO_(2)RR催化性能,在H型电解池中,在-0.7 V vs. RHE电位下FECO达到89%,在-0.9 V vs. RHE下JCO达到6.99 mA·cm^(-2)。在流动电解池中,大范围电位变化下(-0.4~-1.2 V vs. RHE)FECO均保持在99%以上,且在-1.2 V vs. RHE电位下产物电流密度JCO达到174.5 mA·cm^(-2)。
