DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 保德煤矿81307工作面地质概况 保德煤矿位于山西省保德境内，井田面积55.94平方公里，地质储量12亿吨，是原神东煤炭分公司整合保德地方小井进行改造和扩建的矿井。随着神东公司开采范围不断扩大、开采深度不断增加，在矿井进入深部区开采后，煤层底板奥灰水水害成为影响矿井安全生产的重要因素，易导致突水事故发生。保德煤矿现采8#煤层，断裂构造很少，未发现断层导水现象，但在开拓11#煤层时，仅在刚开掘的200 m巷道之内就揭露多条小断层，并伴有底板奥灰水突水现象，可见奥灰水防治难度很大。虽然矿井对于奥灰水的防治已经进行过相关研究，但是煤层底板隔水性能、煤层底板裂隙发育程度、底板与奥灰水的水力联系还不甚明朗，因此需要在上述方面进行进一步的研究。 2.1. 地质构造概况 工作面所掘煤层为二叠纪煤层，煤岩层总体近南北走向，呈向西倾斜的单斜构造，煤层倾角为3˚~7˚，平均4˚左右。煤层厚度呈北厚南薄之趋势，回撤段煤层最厚8.80 m，切眼段最薄4.0 m左右，受冲刷影响煤层最薄处为4.0 m，平均厚度7.30 m。煤层结构复杂，平均夹矸3层，岩性为泥岩及炭质泥岩，单层夹矸最大厚度0.9米。煤层顶板岩性、岩相变化大。岩性由回撤通道地段的中厚层–厚层状砂质泥岩至工作面中段相变为含砾粗砂岩，在切眼附近顶板为粗粒砂岩和细粒砂岩互层，属层状碎裂结构顶板，强度低，稳定性差。煤层及顶板裂隙较为发育，在煤层起伏变化处发育强烈，造成顶板破碎冒落。在胶运距开口1200 m处发育一条正断层，断距为1.15 m，受断层影响煤壁及顶底板破碎。 2.2. 水文地质构造概况 区内地表绝大部分为黄土覆盖，地形切割较为严重，沟壑发育。据钻探资料显示，第四系松散孔隙含水层富水性弱，接受大气降水补给，但排泄迅急，补给有限。煤系砂岩含水层裂隙水为主要充水水源，通过侧向补给，补给稳定，正常情况下，巷道表现为滴、淋水；工作面煤层底板标高低于奥灰水水头标高839 m，最大水头压力为1.75 MPa，若遇底板隐伏导水构造，则有奥灰水突水危险。
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user: 3. 采动底板多场演化规律监测仪器 图1为矿用本安型钻孔应力传感器，它包括应力传感器探头，检测分机和矿用手持采集器三部分。图2为底板渗透压力和温度监测装置，它包括温度传感器探头和609B型读数仪两部分。图3为矿用钻孔窥视仪，它包括主机和探头两部分。 图1. 采动底板应力监测设备 图2. 采动底板渗压、温度监测设备 图3. 采动底板裂隙监测设备
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user: 4. 采动底板多场演化规律测点选取 测点选取与仪器埋设：对保德矿8#煤81307工作面进行现场研究，一共布设2个回采监测区域，它包括无断层构造监测区和含断层构造监测区。2个回采监测区域的范围各为300 m，分别为监测点前方200 m (工作面距离测点200 m时开始监测)及监测点后方100 m (工作面推过测点100 m时停止监测)，2个回采监测区域相距600 m，总的监测区域范围为1200 m，测点具体位置如图4所示。 每一个回采监测区域内分别在煤层底板相邻布设2个钻孔，其中一个为采动裂隙观测孔(钻孔A/C)，另一个为应力、渗压监测孔(钻孔B/D)，如图5所示。每个钻孔内径78 mm，钻孔长34.6 m，以60˚的俯角斜向回采工作面内，且与工作面推进方向垂直，钻孔在工作面平面内的长度为60 m，在工作面剖面内的深度为30 m。应力、渗压监测孔(钻孔B/D)内分别布设1组应力、渗压传感器，且每组应力传感器包括3个应力传感器(分别为B11、B12、B13)，每组渗压传感器包括3个渗压传感器(分别为B21、B22、B23)。其中应力传感器B11和渗压传感器B21位于煤层底板20 m的层位，应力传感器B12和渗压传感器B22位于煤层底板40 m的层位，应力传感器B13和渗压传感器B23位于煤层底板50 m的层位，监测采动底板不同深度位置处，底板应力、渗流随工作面推进的变化规律。 通过采动裂隙观测孔(钻孔A/C)，利用全景钻孔摄像仪，可以探测工作面推进过程中采动底板裂隙的演化规律。配合超声波探测仪，对监测区域范围内采动底板裂隙演化规律进行动态监测。另外，通过在应力、渗压监测孔(钻孔B/D)内埋设不同深度的应力、渗压传感器可以监测工作面推进过程中底板不同深度采动应力、渗流的演化规律，结合底板裂隙的采动演化规律，获得工作面推进过程中底板采动应力场–裂隙场–渗流场的变化规律。
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user: 5. 现场打钻与仪器埋设技术 5.1. 打钻 在保德煤矿8#煤81308工作面2号回风顺槽内打设2组共计四个底板钻孔，每个钻孔孔径60 mm，孔深50 m，以300的俯角斜向81307回采工作面内，且与工作面推进方向垂直。第一组2个孔在距切眼184 m与186 m处，2孔间距为2米，角度为−300，钻孔深50米。第2组2个钻孔在81308工作面2号回风顺槽7Z19位置，均穿过F36断层，即第二组两个钻孔距81307工作面开切眼1181米与1183米，两个钻孔间距两米，角度为−300，钻孔为50米深。如图6所示。 5.2. 仪器安装 对两组钻孔进行仪器安装工作，一号孔和三号孔安装两个温度传感器，两个温度传感器均放置在离 图4. 监测点位置图 图5. 监测钻孔剖面 图6. 打钻现场图 孔口50米深的位置，两个传感器的测量范围不同，一个测量范围0~0.2 Map，另一个传感器的测量范围为0~2 Map。二号孔与四号孔安装三个矿用本安型钻孔应力传感器，三个应力传感器分别放置在离孔口50米，40米和20米三个位置，传感器的另一头为检测分机，传感器放置在50米深的监测分机为1号分机，40米深为2号分机，20米深为3号分机。自此保德煤矿两组监测点的仪器安装工作基本完成(如图7所示)。 5.3. 整体效果 保德煤矿两个监测点监测仪器的整体效果良好，三个应力检测分机和两个温度传感器均有效正常的工作，应力监测分机每隔5分钟记录一次数据，每隔两天人工去现场读取一次数据，温度传感器与609B型读数仪相连接时可读出当下的温度与频率。同时采用钻孔窥视仪在一号与三号孔内观测底板采动裂隙。保德煤矿监测点仪器的整体效果较为理想(如图8所示)。 图7. 安装现场图 图8. 整体效果图
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user: 6. 采动底板多场演化规律数据初步分析 保德煤矿81307工作面回采阶段，1号测点各应力传感器和温度渗压传感器均在采集工作面回采过程中取得了采动底板应力、裂隙、渗流与温度的相关数据，初步获得采动底板应力场-裂隙场-渗流场-温度场的演化规律，如图9、图10所示。 由图9可以看出随着保德煤矿81307工作面回采向前推进，底板的采动应力和采动渗压呈现规律性变化。1号监测点的监测区域为300米(钻孔前200 m到后100 m)，随着推进距离的增加，采动应力逐渐增加。当工作面推进至钻孔上方时，此时底板的采动应力达到最大值40 Mpa，而后工作面推过钻孔上方，此后随着推进距离的增加采动应力逐渐减小最终趋向于0 Mpa。图10则反映了采动底板渗透压力和温度与推进距离之间的变化规律，从图中可以清楚的看出采动底板的水温随着工作面的向前推进一直保持21˚C。而采动底板渗透压力随着推进距离的变化同时发生改变。当工作面距钻孔上方较远时，钻孔内渗透压力较小，随着工作面的向前推进，钻孔内渗透压力也随之增大。当推进至190米即钻孔正上方时，孔内的渗透压大达到峰值，此时孔内渗透压力达到0.016 Mpa。 图9. 采动底板应力随工作面推进距离的变化规律 图10. 采动底板渗压、温度随工作面推进距离的变化规律
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user: 7. 结论 本文通过对神华集团神东矿区保德煤矿81307工作面两组监测点位置选取和现场打钻工作进行了详细的叙述，并对钻孔应力传感器、采动渗压传感器、全景钻孔摄像仪等监测仪器的埋设和数据采集工作进行了系统的介绍，总体来说本实验现场施工工作基本完成。此外，本文通过对正常区监测点所取得的数据进行分析，初步得出正常区采动底板应力–渗压–裂隙–温度与工作面推进距离之间的变化规律，这对于煤层回采过程中底板突水的预防等问题具有良好的参考价值。
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user: 摘 要 通过反复旋锻的方法钽铌制品的加工精度能够控制在标准公差范围之内，旋锻机的进给速度和成品反复锻造次数决定了其成品的尺寸精度，进给速度越慢锻造次数越多，直径的椭圆度及标准差越小，反之则越大，采用旋锻 + 轧制的加工方式可以实现大直径薄壁厚到小直径厚壁管材的加工，一般普通管材的壁厚公差能够控制在±10%，采用点、线面修料及轧机三角架原理的方法高精度管材的壁厚公差能够控制在±8%。通过量具的Gage-R运行图数据统计后发现铌锆丝外径的可区分类别数 = 5，其测量系统是可接受的。 关键词 :反复锻造，旋锻，轧制，三脚架原理，尺寸精度，可区分类别数 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 相比较传统的拉拔、切削加工的方式，钽铌棒的旋锻具有较好的表面光洁度、较高的材料利用率、和效率，旋锻时变形区的主应力状态是三向压应力，主变形状态是三向压缩一向延伸，这种变形状态有利于提高锻坯的塑性 [ 1 ] [ 2 ] 。 我分厂有型号DH7-4、DH50-4旋锻机各一台(如表1所示)，由于该设备采用手动送料的方式，所以不能保证棒材匀速送进，进而造成成品尺寸波动较大，在成品的尺寸的精确度控制方面很差，通过适当调节该设备垫片的厚度，采用多道次旋锻的方式经minitab数据统计后发现成品管棒材旋锻直径公差能控制在标准偏差范围，其长度公差能控制在 + 6.35 mm。 而钽铌普通管采用旋锻+轧制的方式材成品轧制后的壁厚能够控制在±10%，通过手工点、线、面修料、三角架原理的调试，高精度管材的加工精度能够控制在±8%。
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user: 2. 实验及讨论 2.1. f10 mm、f20 mm铌锆棒实验 两次旋锻后(图1)的f10 mm铌锆棒成品锻造后的直径公差可以控制在±0.10 mm范围之内，f20 mm铌锆棒按照第一次成品锻造外径如图1所示，第二次锻造如图2所示，经过二次锻造后成品外径的标准差较小，外径值波动的上下限较窄，直径椭圆度较好，其长度公差能控制在±6.35 mm，满足供货要求。 2.2. 管材旋锻实验 对于外径大、壁厚小的管材，可以通过旋锻增壁后再进行成品轧制 [ 3 ] ，可以用两辊或三辊轧制后的f19 × 1.2 mm的管材旋锻加轧制生产规格为f10 × 1.5 mm的铌锆管，采用旋锻工艺旋锻5个道次，减径量为1 mm，当外径为f12 mm时候，测量壁厚为1.7~1.8 mm。后续矫直后采用f7 mm规格的芯棒三辊成品轧制，成品的壁厚公差能够达到±7% (即±0.10 mm) (如图3所示)。 Table 1 Rotary forging machine performanc 旋锻机型号 旋锻尺寸范围 送料方式 主电机 锻模加压 垫片规格 抗拉强度范围 DH7-4 f18 mm~4 mm 人工送料 Y132M2L-6 四向加压 7种 δb ≤ 650 MPa DH50-4 f18 mm~45 mm 人工送料 Y250M-6 四向加压 7种 δb ≤ 650 MPa 表1. 旋锻机性能 2.3. f16 × 2.5钽管公差控制实验 为了保证多辊轧机滑道的运动速度V1与轧辊V2速度间的一定速比关系，可通过调整滑块在摇杆导槽中的上下位置调整连杆的长度和高度。满足BD//AC，ΔOBD相似ΔOAC，AC/BD = AO/BO = V1/V2 = L1/L2的关系，(L1为轧辊的行程，L为滑道的行程，L2滑道相对轧辊移动的距离)一般情况下，由于模具的开口度大小不同，滑块在摇杆导槽中的上下位置不同，轧辊与管材的接触点最佳位置为B点，轧辊与管材的接触点在B1时，轧辊给予管材一个作用力，向前带料，反之则向后作料(图4所示) ( [ 4 ] ， 17.2.4)，通过三角架原理的调试使f16 × 2.5 mm钽管壁厚公差能够控制在±10%以下，加工过程中常常会出现壁厚沿着某一个平面、某一条线呈现增大、减小的趋势，通过对成品管材的局部修料的方式，进而消除异常 图1. 基于6δ分布的直径为10 mm的铌锆棒单值控制 图2. 直径20 mm铌锆棒旋锻时期的单值控制 偏高、偏低的点，在具体调轧的过程中，我们要尽可能使壁厚值趋于公差中心2.50，这样就能够缩小壁厚值的波动范围，进而提高过程能力指数(如图5)。 2.4. 铌锆丝直径Gage-R分析 选取成品规格为f1.50 mm铌锆丝，随即抽取5组样品，生产编号为1#、2#、3#、4#、5#。测量系统 图3. 铌锆管壁厚的过程能力控制图 图4. 轧机调试 图5. 钽管直径的单值控制 图6. 铌锆丝直径Gage-R运行 人员为：寇周宁(编号1)、李艳(编号2)、邱宝宁(编号3)，寇周宁将5组样品测量一遍，并记录数据；李艳将5组样品测量一遍，并记录数据；张梅将5组样品测量一遍，并记录数据；三个操作人员都测量完一遍后，在重复第一遍测量的操作流程，共30个数据，测量系统分析使用Minitab6进行测量系统分析。测量使用仪器为机械外径千分尺，量程：0~25 mm，测量精度0.001 mm。 由以上六合一图所示(图6，表2)，可区分类别数 = 5、合计量具R&R 24.71%、重复性23.86%、再现性6.4%，测量人6.4%，部件间：96.90%，Gage-R值在10%~30%之间，测量系统可接受并具有良好的 Table 2 Gauge R&R analysi 研究变异 %研究变来源 标准差(SD) (6 * SD)异(%SV) 合计量具 R&R 0.0015597 24.71 重复性 0.0015065 0.0090390 23.86 再现性 0.0004038 0.0024227 6.40 测量人_1 0.0004038 0.0024227 6.40 部件间 0.0061173 0.0367040 96.90 合计变异 0.0063130 0.0378782 100.00 可区分的类别数 = 5 表2. 量具R&R分析 分辨力，可以满足对客户产品的测量要求。可区分的类别数 = 5，部件中某些部件的差异较大，可以被测量系统识别，不需要更精确的量具，重复性数据表明测量人基本没有差异性，测量系统数据变异主要由于部件间偏差造成，与操作者、测量人员、量具无关 [ 5 ] 。
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user: 3. 结论 旋锻机的进给速度和成品反复锻造次数决定了其成品的尺寸精度，进给速度越慢锻造次数越多，直径的椭圆度及标准差越小，反之则越大。一般普通管材的壁厚公差能够控制在±10%，高精度管材的壁厚公差能够控制在±7%。对铌锆丝直径Gage-R分析发现其测量系统可接受，测量系统数据变异主要由于部件间偏差造成，与操作者、测量人员、量具等无关。
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user: 摘 要 传统热电联合调度中，系统在负荷高峰时调峰能力不足，导致弃风现象高发。鉴于此，本文提出一种计及需求响应的热电联合系统优化调度策略，将需求响应融入传统发电日前调度计划，建立了同时考虑分时电价参与电力平衡和分时热价参与热力平衡的日前经济调度模型。以系统煤耗量最小为目标函数，考虑系统运行约束，机组运行约束，热网储热约束和需求响应约束进行日前调度。最后将本文提出的调度策略应用于热电联合系统实际算例，并与传统调度策略进行对比，算例分析结果表明，基于需求响应的热电联合系统优化调度策略可以提高系统经济性和消纳风电能力。 关键词 :热电联合系统，风电消纳，调度策略，需求响应 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，热电联产系统(Combined Heat and Power System， CHPS)和风电大量并网成为研究热点，同时它们也是综合能源系统的重要组成部分 [ 1 ] [ 2 ] 。在我国的“三北”地区，冬季60%以上的城市采暖和工业用热来源于热电联产机组。与此同时，我国新能源风电近年来得到了飞速的发展，2016年新增装机容量2337万千瓦，其中“三北”地区到2020年规划装机容量达1.53亿千瓦，将占全国装机容量的80% [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。然而，我国风电装机容量虽大，却存在着弃风严重、利用率低的问题。尤其是在北方地区供暖季，由于热电机组“以热定电”的运行原则 [ 6 ] ，导致系统调峰能力下降，挤占风电上网空间，从而使得弃风问题更加突出 [ 7 ] 。而北方地区又是风电资源的集中区域，由于外送能力有限，就地消纳能力不足，所以造成了采暖期风电弃风量的上升。文献 [ 8 ] 指出，近年来吉林省风电弃风率达到23%，其中采暖期的弃风电量占总弃风电量的80%。 为解决热电联合系统的弃风难题，国内外做了大量研究。文献 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 提出在热电联产机组及供热系统处加装储热装置，通过对储热环节的控制来解耦电–热刚性耦合关系，提高风电消纳水平，但是储热装置有一定的热损耗，且建设周期较长，回收成本较慢。文献 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 提出在热电厂采用电锅炉、热泵等电制热措施可以在提高电负荷的同时削减热负荷，从而解耦“以热定电”约束来解决消纳难题。文献 [ 15 ] [ 16 ] 提出在负荷侧采取分时电价进行削峰填谷，构建了风、火联合运行的优化模型来促进风电消纳，但是此类方法没有考虑采暖期热电联合系统调峰能力下降的问题，对于热电联合系统采暖期风电的消纳问题依旧未能解决。 本文提出将电负荷需求响应(Demand Response， DR)和热负荷需求响应纳入热电联合系统的风电消纳模型中，以节能调度为导向，系统煤耗量最小为目标，构建了同时考虑分时电价(Time-of-Use Electricity Price)参与电力平衡和分时热价(Time-of-Use Heat Price)参与热力平衡的日前经济调度策略。模型采用YALMIP优化工具箱进行求解，算例分析结果表明：基于需求响应的热电联合系统优化调度策略可以提高系统经济性和风电消纳能力。
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user: 2. 需求响应模型 2.1. 基于价格弹性的电价响应模型 用户的电力消费行为受多种因素影响，其中价格是最直接和关键的因素。本文应用文献 [ 16 ] [ 17 ] 提出的需求价格弹性理论分析用户对电价的响应，电力需求价格弹性是指电价的相对变动引起的电能需求量的相对变动，即在一定时间段内，电量变化的百分率与相应的价格变化的百分率之比。由经济学原理知，典型的需求曲线如图1所示，p表示电价，q表示电量。 由于该曲线的确定很困难，所以在经济学中通常将其线性化处理。于是定义了公式(1)所示的电力需求价格弹性系数： ε = Δ q / q Δ p / p (1) 式中： Δ p 为电价增量； Δ q 为电量增量。 一般来说，用户对于电价的响应主要有两种形式，即单一时段响应和多时段响应。单一时段响应指的是用户在某一时段的用电量只与当前时段的电价有关。例如居民的照明用电，当电价较高时，用户只能简单的将减少开灯作为反应，这种单一时段响应一般发生在用电量较少且非必需用电的情况。多时段响应指的是用户不再是简单地降低自身的用电量，而是将自身的用电需求从高电价时段转移到低电价时段，所以用户的用电行为不仅受当前时段电价有关，而且受到其他时段电价的影响。比如一个企业的生产不能因为电价的升高而停止，而是将生产时间转移到电价较低的时段进行，在保证生产同量产品的同时，花费的电费较少。 在实际情况中，多数用户在某一时刻的用电量不仅与该时段电价有关，还受到其他时段电价的影响。因此本文应用了自弹性系数和交叉弹性系数的概念。自弹性系数 ρ i i 用以衡量当前单时段电价变化对用电需求的影响，即用户响应与该时段电价的关系 [ 17 ] ，如公式(2)所示： ρ i i = Δ Q e i / Q e i Δ p e i / p e i (2) 式中： Δ Q e i 为实行峰谷分时电价前后 i 时段用户电负荷需求的变化值； Q e i 为未实施分时电价时 i 时段各用户的电负荷需求； Δ p e i 为实行峰谷分时电价前后 i 时段的电价变化值； p e i 为未实施分时电价时 i 时段的原始电价。 图1. 典型的需求曲线 交叉弹性系数 ρ i j 用以衡量多时段电价变化对多时段电负荷需求的影响。即某时段电负荷响应不仅与当前时段电价有关，还受其他时段电价影响 [ 18 ] ，如公式(3)所示： ρ i j = Δ Q e i / Q e i Δ p e j / p e j (3) 式中： Δ p e j 为实行峰谷分时电价前后 j 时段的电价变化值； p e j 为未实施分时电价时 j 时段的原始电价。 在实施分时电价后，用户会根据当前电价以及未来电价改变自身的用电行为，用户会将非必需用电行为调整到电价较低的时刻进行，从而减少了高电价时刻的负荷量，增加低电价时刻的负荷量。对于每个时刻用户通过改变自身用电行为而减少或者增加的负荷即为用户的电负荷响应。电负荷响应如公式(4)所示： Δ P L ， r ， e t = P L ， r ， e t 0 [ E ( t ， t ) ⋅ p e t − p e t 0 p e t 0 + ∑ t ， g ∈ T t ≠ g E ( t ， g ) ⋅ p e g − p e g 0 p e g 0 ] (4) 式中： Δ P L， r ， e t 为实施分时电价后各用户在 t 时段的电负荷响应； P L ， r ， e t 0 为未实施分时电价时各用户在 t 时段的电负荷需求； E 是由不同时段电价自弹性系数和交叉弹性系数组成的弹性系数矩阵； p e t 0 和 p e t 分别为实施分时电价前后 t 时段的电价； p e g 0 和 p e g 分别为实施分时电价前后 g 时段的电价； T 为调度时段数。 本文所研究的是需求响应对风电消纳率的影响，即弃风率的降低是实施分时电价后用户响应的结果，而非增加电负荷造成的风电消纳率的提高，因此需要保证在一个调度周期内系统总电负荷保持不变，即满足公式(5)： ∑ t ∈ T r ∈ R Δ P L ， r ， e t = 0 (5) 式中： R 为电负荷用户总数。 出于用户响应能力和防止电负荷峰谷倒置两方面的考虑，用户在每个调度时段的电负荷响应量应该保持在一定的范围内，即满足公式(6)。文献 [ 19 ] 指出，总量约占峰荷10%~15%的响应负荷即可发挥需求响应的绝大部分效用，本文取响应负荷为峰荷的10%。 − Δ P L ， r ， e max ≤ Δ P L ， r ， e t ≤ Δ P L ， r ， e max (6) 式中： Δ P L ， r ， e max 为各用户的电负荷响应上限。 在实行分时电价后，每一时段的电价均应高于系统平均单位电能成本，即满足公式(7)： p e t ≥ p ¯ e (7) 式中： p ¯ e 为系统平均单位电能成本。 2.2. 基于需求响应的热价响应模型 受分时电价对各电负荷用户用电行为影响的启发，本文应用需求价格弹性理论建立了分时热价模型，热力需求价格弹性反映了热量消费需求对热价变动的敏感程度，可分为自弹性和交叉弹性。与电力需求价格弹性类似，自弹性系数 μ i i 用以衡量当前单时段热价变化对用热需求的影响，即用户响应与该时段热价的关系，如公式(8)所示。 μ i i = Δ Q h i / Q h i Δ p h i / p h i (8) 式中： Δ Q h i 为实行峰谷分时热价前后的 i 时段用户热负荷需求的变化值； Q h i 为未实施分时热价时 i 时段各用户的热负荷需求； Δ p h i 为实施分时热价前后 i 时段的热价变化值； p h i 为未实施分时热价时 i 时段的原始热价。 交叉弹性系数 μ i j 用以衡量多时段热价变化对多时段热负荷需求的影响，即当前时段热负荷响应与其他时段热价的关系，如公式(9)所示。 μ i j = Δ Q h i / Q h i Δ p h j / p h j (9) 式中： Δ p h j 为实行分时热价前后 j 时段的热价变化值； p h j 为未实施分时热价时 j 时段的原始热价。 通过提高热负荷高峰时段的热价，降低低谷时段的热价来改变热负荷用户的用热行为。实施分时热价后，用户的热负荷响应如公式(10)所示： (10) 式中： Δ P L ， v ， h t 为各用户在 t 时段的热负荷响应； P L ， v ， h t 0 为未实施分时热价时各用户的热负荷需求； H 是由不同时段热力需求自弹性系数和交叉弹性系数构成的弹性系数矩阵； p h t 0 和 p h t 分别为实施分时热价前后 t 时段的热价； p h g 0 和 p h g 分别为实施分时热价前后 g 时段的热价。 同实施分时电价相同，在一个调度周期内，实施分时热价前后的热负荷总量应该保持不变，如公式(11)所示： ∑ t ∈ T v ∈ V Δ P L ， v ， h t = 0 (11) 式中： V 为热负荷用户总数。 每一调度时段用户的热负荷响应量应该保持在一定的范围内，如公式(12)所示。公式(12)除考虑了用户的热负荷响应能力和防止热负荷峰谷倒置之外，还保证了热负荷用户在每一时段的热负荷需求均基本得到满足。本文取最大响应热负荷为峰荷的8%。 − Δ P L ， v ， h max ≤ Δ P L ， v ， h t ≤ Δ P L ， v ， h max (12) 式中： Δ P L ， v ， h max 为各用户的热负荷响应上限。
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user: 3. 计及需求响应的热电联合系统优化调度模型 3.1. 需求响应参与热电联合系统风电消纳的调度框架 需求响应可以灵活地响应系统运行要求，是目前消纳风电的一条有效途径。本节将介绍电、热需求响应参与热电联合系统风电消纳的调度框架，进而与后续调度模型结合，将需求侧资源与风电协调配合，统一优化发用电侧资源，提升风电的消纳能力。调度框架如图2所示，其中电网调度为本文的主要研究内容，即电网调度根据各参与方的上报信息，主要包括：火电机组(运行约束)、热电联产机组(运行约束)、风电场(风电预测信息)、电负荷用户(电负荷需求)、热负荷用户(热负荷需求)，并根据特定优化调度目标进行统一协调优化，分别向各方传达调度指令。 3.2. 计及需求响应的热电联合系统优化调度模型 本节在前述分析的基础上，考虑风电接入的影响，将电、热负荷需求响应融入传统热电联合系统经 图2. 需求响应参与热电联合系统风电消纳的调度框架 济调度模型构建日前经济调度模型，其中分时电价和分时热价的制定参照欧洲分时电价运营规则，即采用固定时段划分，变动电价的形式。次日电价和次日热价会根据各方的上报信息于一个调度日之前制定并通知用户，方便用户根据电价和热价响调整次日的用电和用热行为。 3.2.1. 目标函数 为保证系统更好的经济性，目标函数为系统煤耗量最小，系统总煤耗量等于热电联产机组和传统火电机组的煤耗之和，如公式(13)所示。 min F = ∑ t = 1 T ( ∑ i = 1 N F CHP ， i t + ∑ j = 1 M F CON ， j t ) Δ T (13) 式中： F 为总煤耗量(t)； Δ T 为调度时段的时间间隔(h)； N 为热电联产机组数量； M 为纯凝火电机组数量； F CHP ， i t 为第 i 台热电联产机组在 t 时段的煤耗量(t/h)； 为第 j 台纯凝火电机组在 t 时段的煤耗量(t/h)。 抽凝式热电联产机组运行煤耗量可表示为： F CHP ， i t = α i ( P CHP ， i ， e t ) 2 + β i ( P CHP ， i ， e t ) + γ i + θ i ( P CHP ， i ， h t ) 2 + δ i ( P CHP ， i ， h t ) + ξ i P CHP ， i ， e t P CHP ， i ， h t (14) 式中： α i 、 β i 、 γ i 、 θ i 、 、 ξ i 为热电联产机组 i 的运行成本系数； P CHP ， i ， e t 为热电联产机组 i 在 t 时段的电出力(MW)； P CHP ， i ， h t 为热电联产机组 i 在 t 时段的热出力(MW)。 传统纯凝式火电机组运行煤耗量： F CON ， j t = a j ( P CON ， j ， e t ) 2 + b j ( P CON ， j ， e t ) + c j (15) 式中： a j 、 b j 、 c j 为火电机组 j 的运行成本系数； P CON ， j ， e t 为火电机组 j 在 t 时段的电出力(MW)。 3.2.2. 约束条件 1) 功率平衡约束 为保证系统的频率稳定，电负荷应时刻保持平衡。 ∑ i = 1 N P CON ， i ， e t + ∑ j = 1 M P CHP ， j ， e t + ∑ k = 1 S P W P ， k ， e t = P L ， e t (16) 式中： P W P ， k ， e t 为风电场 k 在 t 时段的电出力(MW)； P L ， e t 为 t 时段的电负荷需求(MW)。 2) 火电、热电和风电机组电出力约束 { P CHP ， i ， e min ≤ P CHP ， i ， e t ≤ P CHP ， i ， e max P CON ， j ， e min ≤ P CON ， j ， e t ≤ P CON，j，e max P W P ， k ， e min ≤ P W P ， k ， e t ≤ P W P ， k ， e max (17) 式中： P CHP ， i ， e max 和 分别为热电联产机组 i 的电出力上下限； P CON ， j ， e max 和 P CON ， j ， e min 分别为火电机组 j 的电出力上下限； P W P ， k ， e max 和 P W P ， k ， e min 分别为风电场 k 的电出力上下限。 3) 热电机组热出力约束 P CHP ， i ， h min ≤ P CHP ， i ， h t ≤ P CHP ， i ， h max (18) 式中： P CHP ， i ， h max 和 P CHP ， i ， h min 分别为热电联产机组 i 的热出力上下限。 4) 热电联产机组热电耦合约束 C m ， i P C HP ， i ， h t + K i ≤ P CHP ， i ， e t (19) 式中： C m ， i 为热电联产机组 i 在背压工况下的热电比； K i 为常数。 5) 爬坡速率约束 { − P CHP ， i ， e down Δ T ≤ P CHP ， i ， e t − P CHP ， i ， e t − 1 ≤ P CHP ， i ， e up Δ T − P CON ， j ， e down Δ T ≤ P CON ， j ， e t − P CON ， j ， e t − 1 ≤ P CON ， j ， e up Δ T − P CHP ， i ， h down Δ T ≤ P CHP ， i ， h t − P CHP ， i ， h t − 1 ≤ P CHP ， i ， h up Δ T (20) 式中： P CHP ， i ， e up 和 P CHP ， i ， e down 分别为热电联产机组 i 电出力爬坡上下限； P CON ， j ， e up 和 P CON ， j ， e down 分别为火电机组 j 电出力爬坡上下限； P CHP ， i ， h up 和 P CHP ， i ， h down 分别为热电联产机组 i 热出力爬坡上下限。 6) 热网储热约束 热网是一种特殊的储热装置，供热管道内部的热媒存储着大量的能量，为了使本文热网模型更接近热网储热的实际情况，建立热网的储热模型约束如公式(21)和(22)所示。 P S ， h t = P S ， h t − 1 + ∑ j = 1 M P CHP ， j ， h t − P L ， h t (21) 式中： P S ， h t 为热网在 t 时段的储热量； P S ， h t − 1 为热网在 t − 1 时段的储热量； P L ， h t 为用户在 t 时段的热负荷需求。 P S ， h min ≤ P S ， h t ≤ P S ， h max (22) 式中： P S ， h max 和 P S ， h min 分别为热网储热的上下限。 7) 需求响应约束 需求响应约束包括分时电价约束和分时热价约束，如公式(2)至公式(12)所示。
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user: 4. 算例分析 算例系统如图3所示，包含一座热电厂，安装有两台热电联产机组；一座火电厂，安装有两台纯凝火电机组，热电和火电总装机容量为1000 MW，风电场装机容量为440 MW，风电渗透率为30.3%。电负荷、风电数据采用吉林省某地区2017年1月份连续七日实测平均值，供热区域供暖面积为7.12 mm 2 ，调度时段时间间隔 Δ T 取15 min。 各机组出力范围如表1所示。 热电联产机组经济运行参数如表2所示。 火电机组煤耗参数如表3所示。 4.1. 仿真分析 基于本文建立的调度策略，应用YALMIP优化工具箱对上述算例进行计算，结果如图4~图10所示。 图4和图5分别为本文调度策略和传统调度策略下的电负荷曲线以及热负荷曲线。可以看出在调度模型中考虑分时电价和分时热价的作用后，用户对电价和热价的响应减小了电、热负荷的峰谷差。在电负荷和热负荷各自的高峰时段，负荷需求均有一定程度的降低；而在电负荷和热负荷各自的低谷时段， Table 1 Electric and heat power output of each uni 机组 装机容量(MW) 电出力调节范围(MW) 供热出力调节范围(MW) CON1 200 [100， 250] 0 CON2 200 [100， 250] 0 CHP1 300 [150， 400] [0， 500] CHP2 300 [150， 400] [0， 500] 风电 440 [0， 440] 0 表1. 各机组出力范围 Table 2 Economic operation parameters of CHP unit CHP α β γ θ δ ξ C m K 1 7.60 × 10 −5 0.27 0.75 4.30 × 10 −5 0.20 1.14 × 10 −4 0.75 22.50 2 7.80 × 10 −5 0.20 0.75 5.20 × 10 −5 0.20 1.20 × 10 −4 0.75 22.50 表2. 热电联产机组经济运行参数 Table 3 Coal consumption parameters of CON unit CON a b c 1 7.20 × 10 −5 0.2292 14.618 2 7.10 × 10 −5 0.2705 11.537 表3. 火电机组煤耗参数 图3. 热电联产系统示意图 图4. 电负荷曲线 图5. 热负荷曲线 负荷需求均有一定程度的上升，说明在分时电价和分时热价对于负荷曲线起到了“移峰填谷”的效用。特别是在电负荷的低谷时段，用户通过对电价的响应增加了电负荷需求，从而给予风电更大的上网空间，可以有效地提高风电利用率。 图6和图7分别为各火电机组及热电机组在本文调度策略和传统调度策略下的电出力曲线。图8为热电联产机组的热出力曲线。由图分析可知，在融入需求响应后，热电联产机组在热负荷高峰时段电、热出力均降低，而各机组电出力降低会给予风电更大的上网空间，从而提高风电的消纳率。在将分时电价和分时热价应用于传统调度模型中后，除了热电联产机组1在热负荷低谷时段的热出力有所增加外，其他各机组的电出力和热出力均降低，机组出力的降低自然也会降低整个系统的煤耗量，从而降低生产成本。 综合分析图4~图8可以看出，在考虑分时电价和分时热价后，风电的上网空间得到提升。风电上网空间的增加主要来自两个方面：一方面来自于低谷时段电负荷的增加，在需求响应的作用下，用户调整了自身的用电行为，将更多的电负荷转移到电价较低的时段，而该时段恰好是风电资源最丰富的时段，也是常规调度策略下弃风最为严重的调度时段，此时增加电负荷给予了风电更多上网机会，进而提高了风电的消纳率；另一方面来自于热电机组出力的降低，由于热负荷高峰和电负荷低谷在时段上是重合的，在实施分时热价后，热负荷高峰时段的热负荷需求有所降低，热电机组的热出力随之降低，同时热电机组的电出力也降低，从而给予了风电上网的机会，提高风电利用率。 图9给出了热电联合系统的风电消纳情况，相比于传统调度策略，本文提出的调度策略提高了电负荷低谷时段的风电出力，进而提高了热电联合系统的风电消纳能力。 4.2. 计及需求响应的热电联合系统优化调度策略优越性分析 本文提出的调度策略综合考虑了分时电价和分时热价，为分析本文调度策略的优越性，根据调度中是否考虑分时电价和分时热价可分为四种调度策略，其中传统调度策略未考虑分时电价和分时热价，对应策略A，本文提出的调度策略对应策略D。表4分别为各调度策略下的煤耗量、弃风电量和弃风率。 从表4可以看出，在实施分时电价和分时热价后，系统的煤耗量下降了1.32%，这对于一个大规模电力系统而言将是一笔相当可观的成本节约；弃风率下降了6.07%，在一定程度上增加了风电的上网空间。 图10为各调度策略下的弃风曲线。 分析表4和图10可知，相较于其他三种调度策略，本文提出的调度策略下煤耗量和弃风率都是最低的，说明本文提出的调度策略在降低生产成本和提高风电消纳能力两方面均有一定的作用。 图6. 火电机组电出力曲线 图7. 热电机组电出力曲线 图8. 热电机组热出力曲线 图9. 风电场出力曲线 图10. 4种策略下的弃风曲线 Table 4 The quantity of coal consumption and wind power curtailment under 4 strategie 调度策略 是否考虑分时电价 是否考虑分时热价 煤耗(t) 弃风电量(MWh) 弃风率 A 否 否 10，042.0 2975.8 43.04% B 是 否 9948.9 2655.3 38.41% C 否 是 10，008.0 2863.2 41.42% D 是 是 9918.5 2555.8 36.97% 表4. 4种调度策略下的煤耗量、弃风电量及弃风率
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user: 5. 结论 针对我国北方地区供暖季弃风严重的问题，建立了基于需求价格弹性的电负荷、热负荷响应模型，提出了计及需求响应的热电联合系统优化调度策略，并与传统调度策略进行对比，结合算例分析结果，得到以下结论： 1) 将电价和热价作为优化控制变量建立的电、热负荷需求响应模型能够改变用户的用电、用热行为，使得用户将自身的部分负荷需求调整到电价或者热价较低的时段，从而减小电、热负荷曲线的峰谷差。在需求响应的作用下，电价较低时段的电负荷得到增长，热价较高时段的热负荷需求降低，这就从增加电负荷和降低热电机组出力两个角度增大了风电上网空间，能够有效提高系统的风电消纳能力。 2) 与其他3种调度策略比较，考虑电、热需求响应的热电联合系统调度策略降低了系统煤耗量，使得系统经济性更佳，这对热电联合调度具有较强的现实意义。
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user: 摘 要 贵州省自然环境条件非常适合鸟类的生存和繁殖，大量鸟类的存在给当地输电线路的运行带来不利的影响，由于鸟类造成的绝缘子闪络事故时有发生，基于此，本课题通过大量的论证和测试，研究利用风光电储三种供电方式下的双重探测方式来驱离鸟类，在增加可靠性的同时，既达到保护鸟类的目的又使线路免遭影响而跳闸。 关键词 :超声波探测，红外探测，风光电一体，智能化 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 我国西南地区所属贵州省自然生态环境良好，近年来居民经济实现快速增长，自然生态环境也得到不断改善和有效的保护，并给多种多样的鸟类提供了极其优越的适居环境，但大量鸟类的存在给电力线路的正常运行带来了极大的危害。见图1。 目前，部分输电线路主要使用的驱鸟方式有安装防鸟刺、风轮式驱鸟器、电子声音驱鸟器、超声波驱鸟器等，其中，防鸟刺廉价易安装，但是一种被动防御方式，无法做到全线路覆盖；风轮式驱鸟器主要是以风力驱动叶轮旋转，利用反光来驱赶鸟类，其缺点也很明显，在无风的条件下便失去了作用。声音驱鸟效果作用范围也大，但易出现扰民的副效应；超声波驱鸟是通过播放超声波刺激鸟类的神经系统，使其生理紊乱而逃，故没有地域性限制，适合大范围的推广应用，但缺点是成本过高及使用寿命低 [ 1 ] 。 本文旨在通过利用多种供电方式下的双重探测方式来驱离鸟类，在增加可靠性的同时，有效降低寿命周期成本。
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user: 2. 多普勒检测原理 当一个频率为f 0 的振荡源和一个接收这一振荡的物体，两者之间有相对向运动时，这个接收体获得的振荡频率将不同于源体频率f 0 ，假设这个频率为另外的值f。当振荡源体与接收体远离时，有f 0 > f；当振荡源体与接收体彼此接近时，f 0 < f，这就是所谓的多普勒效应。该多普勒检测模块由接收机、发射机和天线三部分组成，天线为接收机和发射机共用。 设发射体发出如图2所示振荡从A到B的一段电磁波，在空间直线长度为D，频率是f 0 ，则波长为： λ 0 = C / f 0 (1) 式中： C = 3 × 10 8 m / s 是在自由空间的传播电磁波速度。 在A到B距离长度D中振荡周期数目是： n = D / λ 0 = D f 0 / C (2) 该段正弦波从左向右前行时遇到了目标，首先是A点与目标碰撞并被反射回去；然后是B点与目标接触，也被反射回来。如果发射体和目标之间存在相对运动，目标以径向速度 V r 向着发射体飞行，则AB这一段正弦波被接收体反射时，目标与正弦波互相接触的持续时间将是 D / ( C ＋ V r ) S 。在A点接触目标并被反射到B点，此时接触目标也被反射这段接接触时间内，目标向着发射体前进了一段距离，它是 V r D / S ( C ＋ V r ) 。因此，B点被目标反射到发射体(接收体)所传播的距离，会比A点被目标反射回接收体(发射体)所走的距离要小一点，二者之间的差值就是目标前进的距离 V r D / ( C ＋ V r ) ，这一距离所对应电磁波的传播时间是 V r D / C × ( C ＋ V r ) 。接收机所收到的目标反射波仍然是AB这段正弦波，但是接收的持续时 图1. 鸟粪引起闪络的绝缘子 图2. 微波传播图 间将不再是 D / ( C ＋ V r ) ，而是要短一点。这时，f < f 0 ，两者差值为： f d = f 0 − f = 2 V r f 0 / ( C ＋ V r ) (3) 通过上述分析得知，只要目标相对于接收机有相对径向移动速度，接收机收到的频率与发射机的发射频率就会有差值。当鸟类飞行活动进入多普勒组件探测范围内，相对于探测组件有相对径向移动速度 V r ，按式(3)就可得出多普勒组成输出频率f d 。在实际使用过程中，为便于测量可采用电子元件将频率差转换为电压电流的输出 [ 2 ] 。
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user: 3. 装置驱鸟原理 本文所述多普勒超声波驱鸟器通过输出频率在20 kHz以上的超声波脉冲来影响、刺激和干扰鸟类的生理、神经系统来达到驱离飞鸟目的。该多普勒超声波的特点有方向性强、衰减快、难穿透障碍物，可利用大功率超声波的一次又一次的反射进行传播，从而形成一个超声波无形防护网对所涵盖的空间飞鸟进行驱离 [ 3 ] 。 本文所研制的超声波驱鸟装置工作时，通过不断变换频率的超声波信号来防止鸟类对某些频率产生适应性，以保证产生的效果持久性、有效性。超声波产生电路由超声波反射器、发射换能器组成，在输入端添加某一适宜频率的方波，经反向器作用后产生两路方波，再将这两路方波信号加入到超声波发射换能器的两端产生超声波 [ 4 ] ，通过不断变换输入端方波的频率即会产生一系列变频超声波，对鸟类听觉、神经系统进行有效不间断的干扰和刺激，使其感到恐慌不安无法忍受，表现出食欲不振、逃离等症状，促使该鸟类逃出所要保护范围。 该装置超声波频率在20，000 Hz以上，大大超过人类耳朵的听觉范围，不会对范围内人的生存状态造成伤害。超声波发生器定时启动，当飞鸟来进来时，驱鸟器开始随机以某一频率启动，通过定时改变超声波的频率，直到把鸟赶走为止，系统会记录这个频率为驱鸟最佳频率，然后经过GPRS传送给后台监控中心，以便进一步掌握飞鸟的生存活动规律，采取后续措施 [ 5 ] 。如图3。
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user: 4. 探测系统设计 本装置采用的探测技术是基于微波多普勒主动探测及红外被动探测两种技术组合，如图4。微波多普勒探测模块的频率为10.525 GHz，探测区域是直径为40米的球形空间，主要是利用发射装置向探测区域发射一定频率的微波信号，自动进行分析计算发射与接收信号的频率偏差，以确定是否启用超声波驱鸟器 [ 6 ] 。而红外被动探测器的探测区域约为10~20米范围，其本身不能发射红外线探测信号，但可以接收鸟类飞近时发出的红外线，然后判断是否启用驱鸟装置。 4.1. 多普勒微波传感原理 该多普勒检测模块核心是采用HB100的微波位移传感器，检测范围为10~15 m。检测设备结构布置如图5所示，HB100通过检测监测区域内鸟类的飞行速度信号转换成电信号，进行放大、处理后进行判断，若为真值，则发送指令启用驱赶装置 [ 7 ] 。 4.2. 红外探测原理 本装置的被动式红外探测模块使用的是可以以非接触形式把检测到的物体微弱红外线能量转化成电信号，特点是规模小、电路结构较简单、集成程度高、抗干扰性能强、消耗低 [ 8 ] (如图6)。 图3. 超声波驱鸟原理图 图4. 复合探测系统组合图 图5. 多普勒检测设备结构图 图6. 红外探测电路图
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user: 5. 供电系统设计 本装置供电系统采用风能、太阳能电池板组合系统给蓄电池进行充电的同时也为其他组件提供所需电能，当白天太阳光照强度充足时太阳能电池板同时给蓄电池充电，供给探测器、发生器、控制器等模块能源；当阴雨天、夜晚时，自动转换成风力供电；若是无风无光时，则用蓄电池所储能量给设备各部分供电，以此保证在设计期限内设备的供电可靠性、稳定性 [ 9 ] 。如图7。 整个供电系统由太阳能电池板、风力叶轮电机、控制电路、逆变器、蓄电池组等组成。作为系统核心器件的太阳能电池方阵和风力叶轮电机的作用是将吸收的太阳能或风能转换为电能，以提供给装置各模块电路正常运行所需的动力，与此同时通过控制电路把多余的电能传送到蓄电池组中存储以便无风无光时使用 [ 3 ] 。控制器的主要作用是控制供电系统的运行状态，把太阳能及风能提供的电压转换成电路所需要的工频电压，同时进行转换的电压还有太阳能电池板、风能输出电压与蓄电池组充电电压，对蓄电组的可能产生的过充电、放电也同时进行防护。为了减少蓄电池组的经常维护带来的不便，经综合比较，设计采用不需要进行维护的铅酸电池作为供电备用补充 [ 5 ] ，当光照或是风力充足时完成对各用电模块的供充电任务。通过上述的设计有效的避免了晚上或阴天下雨时，系统用电组件缺电不能正常工作的缺点，保证整个系统能持续、稳定、可靠地不间断运行。
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user: 6. 超声波驱鸟工作过程 6.1. 控制模块 该智能多普勒超声波驱鸟装置的控制模块设计由单片机PIC16C54和基本的电路组成，主要负责根据接收到的信息选择白天和夜晚两种工作模式，接收微波及红外信号，指令执行模块进行驱赶飞鸟等任务。根据驱鸟目的的不同，系统设置了白昼和夜晚两种工作模式 [ 10 ] 。 图7. 太阳能风力供电原理图 白天工作模式主要是为了防止鸟类飞行碰撞输电导线及在绝缘子上端停留排泄粪便污染绝缘子引发污闪故障等，此时探测系统会自动选择采用主动探测模式工作。微波多普勒雷达能够主动探测飞临塔杆的鸟类等运动物体，此时PIC16C54在接收到活动信号后，不断产生变频超声波信号，该信号经过放大换能电路处理后向保护区域四周播放进行驱赶飞鸟。夜晚工作模式主要是阻止鸟类在塔杆组件上栖息，根据观察夜间鸟类在塔杆上以静为主基本不活动，探测系统转为采用被动式红外探测模式，此时雷达探测系统关闭，系统转入定时工作状态，以减少能量消耗。每隔2个小时时间，单片机PIC16C54会驱动超声波换能电路向监测区域播放高分贝超声波，同时驱动强闪光模块闪烁强烈刺眼白光，使鸟类无法正常休息，直至无法忍受，离开塔杆。 6.2. 执行模块 多普勒超声波驱鸟装置设计的执行模块中超声波放大电路采用的推挽式功率放大电路，该电路由TIP122和TIP127组成，匹配相应的超声波换能器，可将单片机PIC16C54发出的具有超声波频率的信号，转换成大于120 dB的超声波发射出来，来刺激鸟类神经系统，目的是使得鸟类生理紊乱而逃脱。强闪光模块由驱动电路和大功率白光LED (功率为3 W)组成 [ 10 ] 。采用大功率场效应管BUZ91A进行驱动，可通过单片机的高低电平直接控制LED白光的亮与熄，产生的亮度大于300 lm强光可在夜晚间断照亮塔杆附近，恶化鸟类栖息环境，防止筑巢。 6.3. 工作过程 该装置的主要技术参数如表1如示。 通过微波位移感应传感器采集鸟类飞临杆塔监控区域的位移信号，经过放大滤波电路发出启动处理系统指令，初始化硬件系统模块，由软件发出指令选择驱鸟方式，判断检测值是否满足设定值，若为真则激发超声波动作进行驱鸟。设定间隔时间为每15分钟进行下一轮检测，通过不断改变超声波频率直至把鸟驱离，同时把采集到的杆塔杆号、驱鸟频率、时间等信息通过无线传输GRPS模块发送到后台监控中心，以便现场运行人员巡视时特别对此位置进行人工重点观察。如图8。
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user: 7. 结论 本文设计的超声波驱鸟器采用了多普勒微波传感和红外探测双重探测方式以及物联网技术，一改传统的物理驱鸟器和简单超声波被动驱鸟装置的弊端，在提高探测精度的同时，灵敏度也有一定的提高，鸟类只要在探测范围之内，不管它动还是不动，都能被探测出来。该装置有如下特点： Table 1 Main technical parameter 名称 单位 数值 电池电压 V DC 12 太阳能板 W 10 风力发电机 W 50 多普勒探测器 组 2 超声波发生器 个 4 超声波频率 KHz 17~25 工作温度 ℃ −10~50 工作湿度 % 0~99.9 探测范围 m 15 通信方式 上行：GRPS 表1. 装置主要技术参数 图8. 驱鸟系统工作流程图 ① 双探测机制 具有多普勒微波传感技术主动探测鸟类的靠近，若有鸟类靠近，立即启动驱鸟； 具有被动式红外探测技术，若探测到鸟类红外信号，立即启动驱鸟。 ② 物联网技术 通过GPRS手机网络，定时上报设备运行状态、鸟类入侵数量统计、超声波工作频率等信息，通过电脑，在监控后台即可以获取设备运行状态。 ③ 高智能 装置为了防止鸟类的适应性，不仅利用扫频模式，不断变换频率；而且具有学习功能，收集成功驱赶鸟类的频率，提高驱鸟的效率。
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user: 摘 要 近年来，我国水产养殖业发展迅猛，集约化程度越来越高。但是，高密度养殖和人工配合饵料的大量使用也存在饲料利用率低、导致环境污染和食品安全等问题。随着人们对环保和食品安全的高度重视，适应农业农村部提出的药物饲料添加剂将在2020年全部退出的要求，水产饲料必将向着安全、高效、环保方向的发展。本文从提高蛋白质利用技术、植物性饲料磷利用技术和替抗绿色饲料添加剂应用技术等方面阐述了水产饲料安全高效利用技术研究进展，为实现我国农业供给侧改革和水产养殖健康持续发展提供技术支撑。 关键词 :水产养殖，水产饲料，安全高效，利用技术 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 我国是水产养殖大国，2016年，中国水产品产量达到6901万吨，占全球比重超过40%，其中，中国水产养殖量达到5142万吨，占我国水产品总产量的比重已经达到了74.5%，占全球养殖量的比重超过70%。 30多年来，我国的水产养殖业迅猛发展，养殖的集约化程度越来越高。人工配合饲料在水产养殖业中的广泛应用缩短了养殖周期，提高了水产养殖生产的水平和效益。但是，高密度养殖和人工配合饲料的大量使用也成为导致环境污染、水体富营养化的主要原因之一。在水产业的发展过程中，也曾发生过一些安全性的问题，如“多宝鱼”事件，出口虾产品的“氯霉素”事件。2018年4月农业农村部兽医局局长冯忠武表示，药物饲料添加剂将在2020年全部退出。农业农村部公布了关于2018~2021年开展兽用抗菌药使用减量化行动试点工作的通知，明确了养殖端减抗和限抗的时间表。随着人们对食品安全的高度重视和水产品出口药物残留检测的需要，要求我们在水产饲料中应用安全高效利用技术，通过安全、高效、环保的饲料来实现我国水产养殖的健康持续发展。