考虑供热系统建模的综合能源系统最优能流计算方法

随着社会经济的发展与技术的进步,综合能源系统已成为未来能源领域变革的重要发展趋势之一,其中以热电联供为代表的电热耦合综合能源系统发展迅速。电热系统的联合优化可以提高燃料利用效率,节省运行成本,但当前电热耦合系统能流研究主要针对于电力系统,对供热系统的管网特性、热负荷与用户温度需求的关联特性考虑得还不够精细,无法充分反映电热系统的实际运行特性。该文基于热力管网支路特性及散热器、换热器等关键设备的稳态模型,考虑供热系统能量传输与管网约束,建立了供热系统稳态能流计算的精细化模型。在此基础上,以热电联供机组电热出力与电锅炉出力为调节变量,提出了一种基于内点法的电热耦合综合能源系统最优能流求解方法,能够更加准确地反映系统运行特性并实现系统经济运行。最后进行算例测试,验证所提最优能流计算方法的可行性与有效性。     

增温补光对郴州烤烟漂浮育苗成苗素质的影响

湖南郴州烟区烤烟苗期常遭遇低温和寡照气候的影响。为了提高苗期烟苗质量,在该地开展了苗期增温和补光试验。结果显示,漂浮育苗苗床增温处理可以显著提高烤烟出苗率,增强成苗素质,缩短成苗时间;补光处理也可一定程度提高烟株的成苗素质,降低漂浮育苗成苗时间,但对出苗率无影响,与常规育苗差异不显著;在郴州烟区,提高漂浮育苗水温,是增强漂浮育苗成苗素质的有效措施。     

烤烟重要致香物质与评吸质量的相关性研究

为了研究致香物质含量与烤烟评吸质量的关系,采用简单相关分析、偏相关分析、通径分析和逐步回归分析对云南、福建和湖北烟区120个烤烟样品中的28种重要致香物质与评吸香气质、香气量、吃味、杂气、刺激性和评吸总分的关系进行了研究。结果表明,与评吸质量关系比较密切的致香物质有新植二烯、2-甲基四氢呋喃-3-酮(面包酮)、芳樟醇、巨豆三烯酮-3、二氢猕猴桃内酯、异佛尔酮、γ-丁内酯、α-松油醇、β-二氢大马酮、香叶基丙酮、2-乙酰吡咯、氧化沉香醇、苯甲醇、3-乙酰吡啶、吡咯、苯乙醇和香叶醇。偏相关和通径分析发现新植二烯、2-甲基四氢呋喃-3-酮(面包酮)、巨豆三烯酮-3、二氢猕猴桃内酯和芳樟醇对感官质量的直接影响较大,新植二烯表现为(极)显著的直接负相关性,其他物质表现为直接正相关性;而苯甲醛、β-紫罗兰酮、2-甲基-2-庚烯-6-酮、巨豆三烯酮(1、2、4)、吲哚、糠醇、糠醛、5-甲基糠醛等致香物质对评吸质量影响不大。     

影响工程建设进度因素的探讨

将影响工程进度的因素归纳为八个方面,针对不同的因素和不同的工程提出具体方案.结合工程实际,论述了各因素的影响以及降低其影响的具体措施和效果.     

不同控释氮比例的控释氮掺混肥氮素淋失特征研究

采用模拟灌溉和模拟降雨方法,研究不同控释氮比例的控释氮掺混肥在原状土柱土壤中养分的淋失特征。研究结果表明,控释氮掺混肥显著降低了土壤中铵态氮、硝态氮的淋失,增强了土壤pH值缓冲性,提高了后期土壤溶液电导率;控释氮占59％的控释掺混肥具有“前控后保”的特点,适于推广应用。     

基于多智能体Nash-Q强化学习的综合能源市场交易优化决策

目前求解综合能源市场多参与主体竞价博弈问题普遍采用数学推导法与启发式算法,但两类方法均须以完全信息环境为前提假设,同时前者忽略市场参与者非凸非线性属性,后者易陷入局部最优解.为此,引入多智能体Nash-Q强化学习算法,将市场参与主体构建成智能体,经由智能体在动态市场环境中反复探索与试错寻找博弈均衡点.首先,构建竞价决策-市场出清双层迭代的电-气综合能源市场交易框架.其次,在竞价决策层中通过博弈理论构建市场参与主体间的利益关系模型,采用多智能体Nash-Q强化学习算法优化参与主体竞价策略.然后,在市场出清层中联合博弈竞价策略共同求解得到交易Nash均衡解.最后,通过算例仿真验证了所提方法的有效性和准确性.     

多端柔性直流电网的故障定位方法

多端柔性直流电网的故障定位技术是保障直流电网安全可靠运行的关键技术,以基于两电平电压源型变流器(two-level voltage source converter,two-level VSC)所组成的多端柔性直流电网为研究对象,采用先定区段再定位的思想研究其故障定位技术。由于受到故障回路和直流侧大电容的影响,故障区间和非故障区间变流器出口处直流电容的电压变化率(du/dt)不同,根据上述特征可以采用对比VSC出口侧直流电容放电电压变化率的方法来确定故障区段;故障区段确定后,利用短路故障所形成的放电回路推导出故障位置的计算公式,并将VSC直流电容的暂态电压录波数据进行分段计算来完成故障测距。在MATLAB/Simulink中搭建基于两电平VSC的多端柔性直流电网,并对所提出的方法进行仿真验证;同时将所提出的方法与已有的方法进行对比分析,验证所提出方法的可行性和有效性。     

用近红外光谱和特征指标判别国产白肋烟产地及部位间相似性

以不同产地、等级的国产白肋烟和马里兰烟为试验对象,选取具有代表性特征的上部和中部样品49份,测定其近红外光谱和烟草特征指标,用一阶导数和平滑处理光谱后再进行归一化处理,各指标检测值也进行归一化处理,然后采用PPF（Projection of Basing on Principal Component and Fisher Criterion）投影方法分析样品间部位和产地的相似性。结果表明:1）近红外光谱和特征指标两条途径均可判别烟叶部位与产地;2）根据方差贡献率,最能体现部位特征的因素是生物碱和亚硝胺指标,最能体现产地特征的因素是亚硝胺指标;3）相似性判定可用于工业等级间替代和配方微调。      

基于能量共享的综合能源系统群多主体实时协同优化策略

建设多主体参与的区域综合能源市场是中国能源市场发展的主要方向,但是综合能源系统一般规模较小,用能行为难以掌握,如何处理能源需求预测不准造成的能量偏差成为市场交易的关键问题。通过能量共享方式实现综合能源系统集群参与日前-实时市场,是处理能量偏差的有力途径。设计了基于供应侧多主体竞价互动、需求侧多主体能量共享的综合能源日前-实时市场框架。在此基础上,需求侧园区运营商内部通过能源枢纽模型进行运行优化,外部采用能量共享方式展开交易,并采用合作博弈的Shapley值法对多主体联合运营效益再分配,实现多主体实时协同优化。最后,算例分析表明所提的交易机制和能量共享策略能够在平抑能量偏差的同时有效提升市场各主体利益。     

基于LSTM和多任务学习的综合能源系统多元负荷预测

随着综合能源利用技术的不断发展与用户用能需求的多元化,现有单一负荷预测方法难以反映多元负荷间的耦合特性,精确的多元负荷预测将成为综合能源系统优化调度和经济运行的首要前提。基于此,提出一种以长短时记忆神经网络作为共享层的多任务学习负荷预测方法,经由共享层模拟多元负荷间的耦合特性,进而达到提升预测精度的目的。首先,以"硬共享机制+长短时记忆共享层"方式构建多任务学习负荷预测模型,利用共享机制学习不同子任务提供的耦合信息。其次,通过神经网络可解释性技术对离线训练结果进行可视化解释,证实了所构建模型能够利用子任务提供的耦合信息来提高预测精度。最后,与传统模型进行对比分析,结果表明所构建模型在预测精度和时间上具有更好的应用效果。