复镜象法在变电站接地网模拟计算中的应用研究

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"这篇博士学位论文由李中新撰写,专业为电工理论与新技术,导师为马信山和袁建生,完成于1999年3月。论文主要探讨了基于复镜象法的变电站接地网模拟计算方法,旨在提高接地网设计的精确性和效率。 在论文中,作者首先深入研究了变电站接地网的模拟计算方法,通过引入复镜象法来处理多层大地土壤条件下的接地网问题。复镜象法是在经典镜象法基础上发展起来的,它能更有效地处理复杂的土壤结构。论文详细阐述了如何计算位于分层导电媒质中的点电流源产生的恒定电流场,并定义了适用于多层水平和垂直分层大地模型的格林函数,为接地网的模拟计算提供了基础。 其次,论文解决了复镜象法的关键问题——任意函数的有限项指数级数展开。作者提出了选择级数项数、抽样点数量和位置的方法,分析了这些因素对计算精度的影响。这一部分对于实现复镜象法至关重要。 论文还提出了新的解析计算方法,用于计算任意两根直线导体段之间的互阻,显著提升了计算速度和准确性。此外,针对多层水平分层和垂直分层大地模型中包含悬浮导体的情况,以及接地网不等位情况,论文也给出了模拟计算方法。 基于这些理论方法,作者开发了一款变电站接地网模拟计算软件。该软件具有强大的功能,可以处理各种复杂情况,如不同形状的接地网、不等位接地网,甚至考虑悬浮导体的存在。软件采用Win95界面,操作简便,且由于采用了复镜象法和互阻解析计算,计算效率极高。同时,软件结合迦辽金矩量法和自适应细分技术,保证了计算精度。 为了验证软件的性能,作者对比了公开文献上的多种数据,结果表明该软件具有很高的计算精度。这款软件的开发为变电站接地网设计提供了强大工具,有助于优化电力系统的接地系统设计,确保电力系统的安全稳定运行。"
2025-02-17 上传
内容概要:本文档详细介绍了一个利用Matlab实现Transformer-Adaboost结合的时间序列预测项目实例。项目涵盖Transformer架构的时间序列特征提取与建模,Adaboost集成方法用于增强预测性能,以及详细的模型设计思路、训练、评估过程和最终的GUI可视化。整个项目强调数据预处理、窗口化操作、模型训练及其优化(包括正则化、早停等手段)、模型融合策略和技术部署,如GPU加速等,并展示了通过多个评估指标衡量预测效果。此外,还提出了未来的改进建议和发展方向,涵盖了多层次集成学习、智能决策支持、自动化超参数调整等多个方面。最后部分阐述了在金融预测、销售数据预测等领域中的广泛应用可能性。 适合人群:具有一定编程经验的研发人员,尤其对时间序列预测感兴趣的研究者和技术从业者。 使用场景及目标:该项目适用于需要进行高质量时间序列预测的企业或机构,比如金融机构、能源供应商和服务商、电子商务公司。目标包括但不限于金融市场的波动性预测、电力负荷预估和库存管理。该系统可以部署到各类平台,如Linux服务器集群或云计算环境,为用户提供实时准确的预测服务,并支持扩展以满足更高频率的数据吞吐量需求。 其他说明:此文档不仅包含了丰富的理论分析,还有大量实用的操作指南,从项目构思到具体的代码片段都有详细记录,使用户能够轻松复制并改进这一时间序列预测方案。文中提供的完整代码和详细的注释有助于加速学习进程,并激发更多创新想法。