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电力系统技术硕士课程
电力系统稳定性考虑因素 – 定义 – 稳定性分类 – 转子角和电压稳定性 – 同步机表示 – 经典模型 – 负荷建模概念 – 励磁系统建模 – 原动机建模。暂态稳定性 – 摆动方程 – 等面积准则 – 摆动方程的解 – 数值方法 – 欧拉方法 – 龙格-库特方法 – 临界清除时间和角度 – 励磁系统和调速器的影响 – 多机稳定性 – 扩展等面积准则 – 暂态能量函数方法。小信号稳定性 – 状态空间表示 – 特征值 – 模态矩阵 – 单机无限母线系统的小信号稳定性 – 同步机经典模型表示 – 场电路动力学的影响 – 励磁系统的影响 – 多机系统的小信号稳定性。电压稳定性 – 发电方面 - 输电系统方面 – 负荷方面 – PV 曲线 – QV 曲线 – PQ 曲线 – 静态负荷分析 – 负荷能力极限 - 灵敏度分析 - 连续功率流分析 - 不稳定机制 - 示例。提高稳定性的方法 – 暂态稳定性增强 – 高速故障清除 – 蒸汽轮机快速阀门 - 高速励磁系统 - 小信号稳定性增强 - 电力系统稳定器 – 电压稳定性增强 – 无功功率控制。
制造业
本文研究了隐性需求响应计划框架内的可持续生产计划策略，并提出了一种将排放交易计划整合为减少碳政策的方法，重点是欧洲制造案例研究行业。该研究首先评估了使用时间定价和实时定价对最佳调度计划的影响，该计划对多个单机机生产过程进行了具有序列依赖性设置的共同工人和资源，突出了这些电价如何影响电力，排放成本，排放和整体消费。通过将能量向量引入优化成本，评估了基于价格的需求响应计划对生产计划的影响，从而在解决碳足迹的同时确保了成本效益。第二，对于最环保的电力关税，排放交易政策下的灵敏度分析研究了CE Delft推荐的碳税值在管理案例研究的直接和间接CO中的推荐碳税值的作用，确定了碳税值和自由碳信用量，并自由碳信用额度cap cap行业和政策制定者的目标。调查结果表明，量身定制的以包括间接排放的排放交易政策可以增强制造业的可持续性实践，与旨在减少碳足迹的未来监管框架保持一致。这项研究通过提出碳政策在工业运营中的实际应用来促进绿色生产计划实践，强调需要针对复杂的能源和环境挑战的定制解决方案。
低成本，基于智能手机的即时三个
虽然采集过程也很耗时。此外，此方法需要3D数字化器的范围，这也相对昂贵（价格约为3000英镑）。相比之下，摄影测量方法是用于空间注册的低成本解决方案，因为它们可以通过单个智能手机轻松实现。8摄影测量法从不同角度戴上FNIRS设备的受试者拍摄了多个照片图。使用专业软件（例如MetaShape 10）将获得的2D照片图转换为3D模型（点云或网格）。该软件分析照片中的视觉特征，并首先估算与每个图像关联的相机位置。通过比较图像并识别共同点和特征，摄影测量软件可以重建对象的3D表示（在我们的情况下，是受试者的头部）。通过检查所得的3D点云或网格，可以确定Optodes的位置相对于受试者的颅骨标记。但是，此过程在计算上是昂贵且耗时的，因此通常在实验后执行，通常需要使用标准计算资源来花费数小时。如果结果3D模型不足以捕获所有OPTODES的所有位置信息，则不可能进行重新验证，因为对受试者的实验将具有长期的实验。除了上面概述的挑战外，如果受试者是婴儿，则EM跟踪和传统的摄影方法通常是不切实际的，因为它们的近乎恒定的运动。鉴于头部实际上是一个刚性对象，从理论上讲，婴儿受试者的运动不应排除有效的摄影测量法。但是，在移动婴儿的情况下，传统的摄影测量方法面临重大挑战。次优的照明条件，例如在婴儿脸上施放的不均匀照明或阴影，可能会影响获得图像的质量和清晰度。另外，当受试者运动中时，必须掩盖由此产生的2D图像中的背景以隔离婴儿的头部。这些因素共同使单机摄影测量法高度挑战，以捕获移动婴儿的准确可靠的3D头模型。最近，实施了一种使用智能手机的结构化刷新深度相机来获取主题的3D头模型进行空间注册的方法。11结构化刷新深度摄像机通过将特定的光模式投射到视野中，并分析这些模式如何被拍摄的对象形状变形。深度摄像机可以使用此信息来计算对象表面与摄像机表面上每个点的距离，从而生成对象的精确3D代表。与FNIRS注册的摄影测量法相比，结构化照明提供的直接获得的3D深度信息消除了将2D图像转换为3D模型所需的时间，从而有可能允许用户在实验过程中调整扫描过程以确保模型覆盖扫描中的所有Optodes位置，并且具有足够的质量。此外，通过直接获取量化的深度信息，结构化刷新方法具有比传统摄影测量法更准确和可靠的潜力。尽管这种直接的3D扫描方法不需要受试者严格固定，但过度移动可以并且会影响扫描图像的质量。通常不可能在一次收购中获得移动婴儿头部的完整3D模型。结果，在为婴儿应用智能手机3D扫描方法时，用户仍然需要从不同角度拍摄多个快照以产生部分3D表面，然后随后将它们缝合在一起，将其拼接在一起成一个完整的全头3D模型。尽管所需快照的数量远低于准确的光语法所需的2D图像数量，但这仍然会导致更长的获取时间，降低准确性并防止Instanta-neous结果。