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如何克服功率計(jì)等測量儀器測試的不穩(wěn)定？

測試需求功率計(jì)等測量儀器測試的電壓、電流、功率等數(shù)據(jù)一般都是有效值或平均值，一般情況下，只要被測信號比較干凈穩(wěn)定，那么數(shù)據(jù)結(jié)果就會比較穩(wěn)定，不會存在波動。

發(fā)表于：5/17/2018

什么是信號源測量單元(SMU)？

信號源測量單元(SMU)是一種將信號源功能和測量功能結(jié)合在同一引腳或連接器上的儀器。它可以提供電壓或電流，并同時測量電壓和/或電流。它將電源或函數(shù)發(fā)生器、數(shù)字萬用表(DMM)或示波器、電流源及電子負(fù)載的功能集成到單個緊密同步的儀器中。

發(fā)表于：5/17/2018

Teledyne LeCroy發(fā)布增加了混合信號能力的HDO-MS系列高分辨率示波器

21ic訊今天發(fā)布了2個系列包含HD4096高分辨技術(shù)并帶有16個數(shù)字邏輯通道混合信號測試能力的高分辨率示波器，分別是HDO4000-MS系列和HDO6000-MS系列，具有長存儲，體積小巧的優(yōu)點(diǎn)，支持帶寬范圍包括200MHz-1GHz，

發(fā)表于：5/17/2018

是德科技推出首款 28 GHz 信道測量解決方案

是德科技宣布為 NTT DOCOMO 公司提供 28 GHz 信道測量解決方案，幫助其開展信道探測研究項(xiàng)目。作為一家領(lǐng)先的技術(shù)公司，是德科技幫助企業(yè)、服務(wù)提供商和政府加速創(chuàng)新，創(chuàng)造一個安全互聯(lián)的世界。NTT DOCOMO 公司是日本領(lǐng)先的移動運(yùn)營商。

發(fā)表于：5/17/2018

OPWILL測試方案助力中國移動網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)展

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)，IMS，LTE等業(yè)務(wù)的蓬勃發(fā)展，大量視頻和數(shù)據(jù)IP業(yè)務(wù)的不斷涌現(xiàn)，使得中國移動基于SDH/MSTP的城域傳送網(wǎng)面臨巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的SDH/MSTP城域傳送網(wǎng)主要承載以小顆粒TDM業(yè)務(wù)為主的2G基站和少量集團(tuán)客戶業(yè)務(wù)，具有缺乏集團(tuán)客戶和家庭業(yè)務(wù)，城域數(shù)據(jù)網(wǎng)規(guī)模較小等缺點(diǎn)。

發(fā)表于：5/17/2018

基于復(fù)雜適應(yīng)理論的電力系統(tǒng)生產(chǎn)模擬

針對電力系統(tǒng)發(fā)展規(guī)劃、需求側(cè)管理、電力市場的理論和模擬研究工作對時序性、互動性、隨機(jī)性生產(chǎn)模擬的需要，在智能工程的空間基礎(chǔ)和方法工具支持下，根據(jù)復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)框架建立了生產(chǎn)模擬模型。模型通過用戶需求模塊、電網(wǎng)企業(yè)調(diào)度模塊、電力市場模塊和電源企業(yè)生產(chǎn)模塊模擬電力系統(tǒng)的不同環(huán)節(jié)和功能，利用k-means聚類法、整數(shù)規(guī)劃法等算法，模型實(shí)現(xiàn)了對系統(tǒng)的生產(chǎn)模擬，模擬結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)差異在可接受范圍之內(nèi)，可以在電力發(fā)展規(guī)劃、需求側(cè)管理、電力市場等相關(guān)分析研究方面起到一定支撐作用。

發(fā)表于：5/17/2018

是什么限制了電源小型化？

電源模塊發(fā)展至今，工程師們都著眼于如何將模塊做得更為小型化，輕量化，其實(shí)大家都明白可以通過提升開關(guān)頻率來提高產(chǎn)品的功率密度。但為什么迄今為止模塊的體積沒有變化太大？是什么限制了開關(guān)頻率的提升呢？

發(fā)表于：5/16/2018

復(fù)雜處理器的上電時序設(shè)計(jì)

為確保芯片能可靠的工作，應(yīng)用處理器的上下電通常都要遵循一定時序，本文以i.MX6UL應(yīng)用處理器為例，設(shè)計(jì)中就必須要滿足芯片手冊的上電時序、掉電時序，否則在產(chǎn)品使用時可能會出現(xiàn)以下情況，第一，上電階段的電流過大；第二，器件啟動異常；第三，最壞的情況會對處理器造成不可逆的損壞。可見，上下電時序?qū)τ诖_保系統(tǒng)的可靠運(yùn)行起著重要的作用。

發(fā)表于：5/16/2018

如何處理由電源引起的MCU啟動失?。?/a>

對于主電源掉電后需要繼續(xù)工作一段時間來用于數(shù)據(jù)保存或者發(fā)出報警的產(chǎn)品，我們往往都能夠看見產(chǎn)品PCB板上有大電容甚至是超級電容器的身影。大容量的電容雖然能延時系統(tǒng)掉電，使得系統(tǒng)在電源意外關(guān)閉時MCU能繼續(xù)完成相應(yīng)操作，而如果此時重新上電，卻經(jīng)常遇到系統(tǒng)無法啟動的問題。那么這到底是怎么回事呢？遇到這種情況又該如何處理呢？

發(fā)表于：5/16/2018

再認(rèn)識：電改中天然的“領(lǐng)袖風(fēng)范”—電力現(xiàn)貨市場

新一輪電力體制改革已經(jīng)開始三年，電力直接交易（發(fā)用電計(jì)劃放開）、輸配電價核定、售電業(yè)務(wù)放開、增量配電業(yè)務(wù)放開齊頭并進(jìn)，基本達(dá)到了第一階段的預(yù)想，啟發(fā)市場主體觀念的工作基本完成。新一輪電改各項(xiàng)工作中唯一仍在籌備狀態(tài)的就是電力現(xiàn)貨市場建設(shè)。通過第一階段各項(xiàng)工作的探索，越來越多的人逐漸認(rèn)識到電力直接交易（發(fā)用電計(jì)劃放開）、輸配電價核定、售電業(yè)務(wù)放開等工作的深入需要以電力現(xiàn)貨市場建設(shè)為基礎(chǔ)，電力現(xiàn)貨市場建設(shè)將成為新的市場運(yùn)營機(jī)制（電力系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)制）能否發(fā)生質(zhì)變的“門檻”。下一階段，推動電改各項(xiàng)工作的深化關(guān)鍵就在于電力現(xiàn)貨市場建設(shè)能否有質(zhì)的突破。

發(fā)表于：5/15/2018

氫燃料電池關(guān)鍵部件依靠進(jìn)口：國產(chǎn)化將最大降低80%成本

據(jù)新華社消息，5月11日上午，國務(wù)院總理李克強(qiáng)在日本首相安倍晉三陪同下，參觀考察了位于北海道苫小牧市的豐田汽車公司相關(guān)零部件工廠。李克強(qiáng)總理參觀的其中一個項(xiàng)目就是，豐田的氫燃料電池車“MIRAI”。

發(fā)表于：5/15/2018

全國最大規(guī)模用戶側(cè)分布式儲能項(xiàng)目正式落戶

5月8日，在江蘇鎮(zhèn)江新區(qū)材料產(chǎn)業(yè)園，江南化工、東普新材料等6家重點(diǎn)企業(yè)集中簽訂了分布式儲能合同，總投資金額達(dá)5億元，充電功率合計(jì)3.15萬千瓦，電池容量合計(jì)25.2萬千瓦時。該項(xiàng)目的成功簽約，標(biāo)志著由國網(wǎng)江蘇省電力有限公司主導(dǎo)實(shí)施的全國最大規(guī)模用戶側(cè)分布式儲能項(xiàng)目正式在鎮(zhèn)江新區(qū)落地，同時也是國網(wǎng)江蘇電力開展綜合能源服務(wù)業(yè)務(wù)以來實(shí)施的最大規(guī)模綜合能源服務(wù)項(xiàng)目。

發(fā)表于：5/15/2018

科技創(chuàng)新促進(jìn)智能電網(wǎng)電能質(zhì)量提升

核心提示中國電科院牽頭的《智能電網(wǎng)電能質(zhì)量監(jiān)測與控制關(guān)鍵技術(shù)》項(xiàng)目面向電力電子化特征電網(wǎng)電能質(zhì)量監(jiān)測與治理的共性需求，構(gòu)建了集監(jiān)控系統(tǒng)、治理方法與設(shè)備、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)為一體的電能質(zhì)量監(jiān)測與治理技術(shù)體系。該項(xiàng)目日前榮獲國際電氣和電子工程師協(xié)會信息物理系統(tǒng)技術(shù)委員會“2018工業(yè)技術(shù)杰出貢獻(xiàn)獎”。

發(fā)表于：5/15/2018

輸配電價改革的“苦與樂”

我國輸配電價改革由來已久：自2014年12月，輸配電價改革在蒙西電網(wǎng)“破冰”開始，我國的輸配電價改革這幾年可以說取得了的突破性的進(jìn)展。

發(fā)表于：5/15/2018

電力通信大數(shù)據(jù)并行化聚類算法研究

隨著電力通信技術(shù)的發(fā)展，產(chǎn)生了大量分布式電力通信子系統(tǒng)以及海量電力通信數(shù)據(jù)，在海量數(shù)據(jù)中挖掘重要信息變得十分重要。聚類分析作為數(shù)據(jù)并行化處理和信息挖掘的一個有效手段，在電力通信中得到了廣泛的應(yīng)用。然而，傳統(tǒng)聚類算法在處理海量電力數(shù)據(jù)時已不能滿足時間性能的要求。針對這一問題，提出了一種基于MapReduce模型的并行化k-medoids聚類算法，首先采用基于密度的聚類思想對k-medoids算法初始點(diǎn)的選取策略進(jìn)行優(yōu)化，并利用Hadoop平臺下的MapReduce編程框架實(shí)現(xiàn)了算法的并行化處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的并行化聚類算法與其他算法相比，減少了聚類時間，提高了聚類精度，有利于對電力數(shù)據(jù)的有效分析和利用。

發(fā)表于：5/15/2018