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并网逆变器惯性特性与提升策略研究

河南理工大学学报（自然科学版） 2025年第1期44卷 134-144页

作者：李继方韩爱山华北水利水电大学电气工程学院河南郑州450003

目的为解决当前大规模新能源发电并网后电力系统低惯量运行的问题,方法对并网逆变器惯性特性进行分析,并对提升并网逆变器惯性水平的方法进行研究。首先分析电力系统中惯性的本质,推导出并网逆变器惯性水平与自身器件参数的关系,利用... 详细信息

目的为解决当前大规模新能源发电并网后电力系统低惯量运行的问题,方法对并网逆变器惯性特性进行分析,并对提升并网逆变器惯性水平的方法进行研究。首先分析电力系统中惯性的本质,推导出并网逆变器惯性水平与自身器件参数的关系,利用根轨迹法绘出以直流侧电容为变量的直流电压控制环根轨迹,结合根轨迹和不同电网工况场景对逆变器惯性水平的需求优化直流侧电容取值;然后在并网逆变器直流侧电压控制环中引入频率反馈环节,提出一种改进的逆变器直流侧电压控制策略和逆变器调制策略,进而提升并网逆变器的瞬时惯量水平,使直流侧电容根据电网频率波动情况进行充放电,抑制电网频率瞬时变化率;最后,使用MATLAB/Simulink搭建仿真平台对所提惯性提升策略进行验证。结果结果表明,当直流侧电容取0.4 F,虚拟惯性时间常数为5 s时,与未使用本文所提控制策略相比,本文策略的系统频率跌落最大偏移量减小了0.11 Hz,平均跌落速率减小了0.035 Hz/s。结论所提策略能有效提升并网逆变器惯性水平,抑制电网频率瞬时变化。

关键词：电力系统逆变器频率稳定惯性电容电压电压控制

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深度学习驱动下的目标检测研究进展综述

计算机工程与应用 2025年第01期61卷 24-41页

作者：山显英张琳李泽慧北京建筑大学电气与信息工程学院

近年来，深度学习在GPU高性能计算能力的加持下得到了迅速推广，并在安防、医疗、工业等领域实现了广泛应用。目标检测模型的性能也在稳步提高，从传统的目标检测方法逐渐过渡到基于卷积神经网络（CNN）深度学习的进一步应用，极大地节... 详细信息

近年来，深度学习在GPU高性能计算能力的加持下得到了迅速推广，并在安防、医疗、工业等领域实现了广泛应用。目标检测模型的性能也在稳步提高，从传统的目标检测方法逐渐过渡到基于卷积神经网络（CNN）深度学习的进一步应用，极大地节省了人力物力。通过参考大量文献，按照两阶段脉络梳理了目标检测的发展历程以及近年深度学习在目标检测领域内的研究进展，对比了在不同数据集上模型网络的性能，总结不同方法的优势与不足，并对领域内重要数据集作了归纳，还对目标检测算法的落地效果做了总结，特别是生活与科技中的实际应用（无人驾驶、医学图像、遥感等）。最后，还对深度学习驱动下目标检测在未来研究上的机遇和挑战作了展望。

关键词：目标检测卷积神经网络单阶段两阶段目标检测应用

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聚力构建公务员导学培养体系

党员干部之友 2025年第1期 14-15页

作者：陆山中共莘县县委莘县县委组织部莘县县委统战部

近年来，莘县持续健全公务员导学培养体系，建立“梯次式夯基”“帮带式提能”“沉浸式练兵”三项机制，系统化精细化做好公务员“全链条”培养管理。建立“梯次式夯基”机制，打牢理论武装“强支撑”。抓好阵地建设。依托“三同”教育...

近年来，莘县持续健全公务员导学培养体系，建立“梯次式夯基”“帮带式提能”“沉浸式练兵”三项机制，系统化精细化做好公务员“全链条”培养管理。建立“梯次式夯基”机制，打牢理论武装“强支撑”。抓好阵地建设。依托“三同”教育基地打造“公务员导学工作室”，抽调县委组织部、县农业农村局（先进集体）等部门10余名业务骨干组建工作专班，对近年来招录的150名公务员进行三年套餐式动态导学。突出梯次培养。

关键词：

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探析小组实验

小学科学 2025年第2期 89-91页

作者：张永山利津县陈庄镇集贤小学山东

本文深入分析了小学科学教学中小组实验的现状,提出根据学生的能力和兴趣进行分组,确保成员能力互补;鼓励学生自主设计实验方案,以培养他们的创新思维和实践能力;建立科学的评价体系,对小组实验的成果进行客观、全面的评价等教学策略。... 详细信息

本文深入分析了小学科学教学中小组实验的现状,提出根据学生的能力和兴趣进行分组,确保成员能力互补;鼓励学生自主设计实验方案,以培养他们的创新思维和实践能力;建立科学的评价体系,对小组实验的成果进行客观、全面的评价等教学策略。旨在优化小学科学教学中的小组实验环节,提升学生的学习效果和综合素质。

关键词：小学科学小组实验策略

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何需天天练？精明练腹肌

健与美 2025年第1期 23-25页

作者：郭少山

塑造坚实分明的六块腹肌是很多人梦寐以求的目标。然而，你真的应该每天都锻炼腹肌吗？这是一个在健身领域颇受关注的话题。有些人认为应该每天都锻炼，也有些人认为每天都忍受腹部肌肉酸痛是不值得的。这个问题的答案并非简单的“是”...

塑造坚实分明的六块腹肌是很多人梦寐以求的目标。然而，你真的应该每天都锻炼腹肌吗？这是一个在健身领域颇受关注的话题。有些人认为应该每天都锻炼，也有些人认为每天都忍受腹部肌肉酸痛是不值得的。这个问题的答案并非简单的“是”或“否”，结论取决于身体类型、目标和锻炼腹肌的方法等。

关键词：

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基于地震融合属性的砂体连通性判断方法

海洋地质与第四纪地质 2025年第6期44卷 195-203页

作者：张罗成刘怀山张志军谭辉煌赵明鑫杨宸中国海洋大学海洋地球科学学院青岛 266100 中国海洋大学海底科学与探测技术教育部重点实验室青岛 266100 中海石油（中国）有限公司天津分公司渤海石油研究院天津 300459

关于渤中凹陷区中浅层明化镇组下段砂体精细化描述的薄互层以及地震、测井资料较少，砂体连通性的判定问题难以解决。基于研究区实际地震、测井和地质资料，根据砂体实际特征建立了对应模型，通过正演模拟技术中的波动方程法验证、优选... 详细信息

关于渤中凹陷区中浅层明化镇组下段砂体精细化描述的薄互层以及地震、测井资料较少，砂体连通性的判定问题难以解决。基于研究区实际地震、测井和地质资料，根据砂体实际特征建立了对应模型，通过正演模拟技术中的波动方程法验证、优选适合的地震属性。由地震属性分析技术探究出砂体在最小尺度横向距离$ \frac{1}{8}\mathrm{\lambda } $、纵向叠置$ \frac{1}{6}\mathrm{\lambda } $的情况下，均方根振幅属性、甜点属性和主频属性在中浅层层段比地震资料判断砂体连通性的效果更好。研究区的X5井验证得到，地震融合属性与砂体厚度相关性明显提升，可以定量计算出砂体本身的厚度以及砂体间接触点的距离，对研究区砂体的连通性起到良好的判定作用。

关键词：正演模拟地震属性砂体连通性渤中凹陷

基于模糊层次综合分析的残损状态纯木结构安全评估方法

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土木与环境工程学报（中英文） 2025年第1期47卷 110-117页

作者：杨庆山赵剑波刘纲王娟重庆大学土木工程学院重庆400045 北京交通大学土木建筑工程学院北京100044

现存古建筑大多带伤服役,体内残损状态复杂多样,且对古建筑进行的加固维修与原有残损对结构本体的安全性能影响截然相反。为实现对古建筑的预防性保护,需要量化古建筑纯木结构中的残损状态及修缮措施对其安全状态的影响。基于山西万荣... 详细信息

现存古建筑大多带伤服役,体内残损状态复杂多样,且对古建筑进行的加固维修与原有残损对结构本体的安全性能影响截然相反。为实现对古建筑的预防性保护,需要量化古建筑纯木结构中的残损状态及修缮措施对其安全状态的影响。基于山西万荣飞云楼各构件残损状态普查统计数据,结合现有规范及工程经验对构件残损状态等级详细划分,建立4级模糊层次分析模型,确定结构体中承重构件及构件残损类型的权重值及判断矩阵,通过模糊层次分析方法对飞云楼进行安全状态评估。结果表明,建立的模糊层次安全评价模型能反映残损状态及修缮措施对飞云楼安全状态的影响,有效将结构评价与构件评价联系起来,验证了修缮措施能有效增强古建筑结构本体的安全性及稳定性,该模型及方法可以应用到多层古建木结构的安全等级评价中。

关键词：飞云楼纯木结构残损状态修缮加固模糊层次分析方法安全评估

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EBZ260变频掘进机的关键技术及应用

煤矿机械 2025年第1期46卷 147-149页

作者：贾少山中国煤炭科工集团太原研究院有限公司太原030006

针对掘进巷道工况变化较大的特点,结合掘进智能化的发展趋势,开发了EBZ260变频掘进机。介绍了该机型的结构参数和主要特点,对该机型研制过程中的关键技术问题进行总结和探讨。通过在全岩巷道的工程应用,该机型在截割生产过程中能根据岩... 详细信息

针对掘进巷道工况变化较大的特点,结合掘进智能化的发展趋势,开发了EBZ260变频掘进机。介绍了该机型的结构参数和主要特点,对该机型研制过程中的关键技术问题进行总结和探讨。通过在全岩巷道的工程应用,该机型在截割生产过程中能根据岩石硬度变化自动调节变频电机输出转速和扭矩,具备截割稳定性好、截齿消耗量小、能耗低等优点。

关键词：掘进机变频关键技术应用

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基于边界信息的自适应过采样算法

郑州大学学报（理学版） 2025年第1期57卷 23-30页

作者：杜睿山靳明洋孟令东宋健辉东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 东北石油大学黑龙江油气藏及地下储库完整性评价重点实验室黑龙江大庆163318

针对人工少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)算法存在样本合成区域狭小,容易将少数类泛化到多数类及引入噪声的问题,提出一种基于噪声过滤、边界点自适应采样的过采样算法。首先,该算法使用K近邻算法进行... 详细信息

针对人工少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)算法存在样本合成区域狭小,容易将少数类泛化到多数类及引入噪声的问题,提出一种基于噪声过滤、边界点自适应采样的过采样算法。首先,该算法使用K近邻算法进行噪声过滤,接着确定边界点并在边界点中寻找合适的点作为根样本点,并以其K近邻点中与其同类且欧氏距离最远的点作为候选样本点。然后,根据根样本点所携带的边界信息确定该点所合成的样本数量,并根据根样本点和候选样本点生成一个N维球体作为样本的合成区间。最后,对合成样本进行判断以确定其是否满足条件。通过实验证明,该算法生成的样本质量要优于SMOTE及其常见变种算法。

关键词： SMOTE KNN 过采样算法数据不均衡 ISMOTE

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