电动汽车充电站多阶段规划研究

充电站作为电动汽车运营所必须的配套设施,其建设时间、位置与规模对电动汽车的推广有着重要的意义。但现有的研究将充电站的规划选址作为静态规划问题来处理,忽视了充电站建设的时间问题,为此提出了充电站选址的多阶段规划模型,并应用伪动态规划的思想求解该模型。结合专家意见,在准确预测各阶段充电需求的基础上,应用遗传算法确定目标年的规划方案,最终通过动态规划逆序解法获得各阶段的规划方案。     

大规模风电并网下的电力系统调度决策研究

风电功率预测对电力系统的功率平衡和经济调度意义重大。介绍了风电场输出功率的预测方法及影响因素,给出了含风电场的电力系统经济调度模型及相关求解方法,并研究了预测与机组组合滚动优化的配合机制以及储能、电动汽车等多种资源与风电协调互补等问题。指出储能、电动汽车等可调度资源能够有效平抑风电等可再生能源的间歇性和波动性,是实现消纳大规模风电、节能减排、保障电网安全稳定的有效途径。     

高炉矿渣复合助磨剂的试验研究

测试并分析了复合助磨剂对矿渣颗粒群特征的影响,确定了矿渣粉磨过程中复合助磨剂的用量。同时研究了复合助磨剂对矿渣-水泥体系标准稠度用水量、凝结时间和胶砂强度等各项性能的影响。     

面向地理对象的高分光学与SAR影像一体化分割

由于光学和SAR影像成像方式的巨大差异,为提取统一的光学和SAR对象集合造成了很大的困难。为此,本文提出了一种面向地理对象的高分光学与SAR的一体化分割方法。该方法不同于传统一体化分割同时处理异源影像的策略,而仅对光学影像进行分割,从而获得可靠的地理对象集合;在此基础上,为每个对象自适应提取标记点,并依据粗配准结果将其投影到SAR影像中;最后,在SAR影像中开展基于标记点的区域增长,最终获得与光学影像分割对象相匹配的对象集合。通过对多组光学和SAR影像的实验结果表明,所提出方法提取的光学—SAR匹配对象集合更加接近实际的地理对象,且J-value可达7.8以上,在目视分析和定量评价中均显著优于对比方法。     

基于泄漏积分型回声状态网络的在线学习光伏功率短期预测

为提高光伏功率预测结果的准确性与普适性,提出基于泄漏积分型回声状态网络(LIESN)的具有在线学习功能的预测方法。在回声状态网络(ESN)中引入泄漏积分型神经元,增强储备池的短期记忆能力;分析了LIESN的参数对光伏功率预测性能的影响,得到优化后的预测模型;利用最小二乘在线学习算法对模型实施训练,得到最终的在线学习LIESN预测模型。实例证明,该算法可完成复杂的建模且适用于多种天气情况,预测精度优于BP神经网络、经典ESN及LIESN模型。     

考虑风电并网的电力系统经济调度

风电场输出功率的不确定性使风电并网后电力系统的调度决策面临新的挑战。对风电场输出功率进行预测是消纳大规模风电的基础工作,在此基础上对预测误差进行统计分析和评估,并用于电网调度决策。根据对风电功率不确定性的处理方法不同,将含风电的电力系统调度模型分为确定性模型、模糊模型及不确定性模型。对风电功率不同时间尺度、不同前瞻周期的预测误差进行统计学分析,从而研究不同时间尺度之间调度决策的滚动优化机制,以及不同时间尺度调度决策进行滚动优化时调度与对应时间尺度预测之间相互协调配合的问题。储能、电动汽车等可调度资源能够有效平衡和抑制风电等可再生能源的间歇性和波动性,是实现消纳大规模风电、节能减排、保障电网安全稳定的有效途径。并对以大型火电为主体电源的电网接纳风电的成本效益进行了讨论。     

掺管沟污泥混凝土耐久性的研究

通过测定掺管沟污泥混凝土的抗氯离子渗透性能,抗硫酸盐侵蚀性能和抗碳化性能,发现管沟污泥作为细集料用于混凝土和水泥砂浆中不会影响其耐久性,本文所采用的活性掺合料具有能够改善混凝土耐久性能的能力,为管沟污泥在混凝土中的应用提供了有利的条件。     

蓄电池塑料箱自动缠膜包装机设计

目的 针对蓄电池外壳塑料箱贮存、物流运输过程中出现的粉尘污染、破损等问题,在注塑成型后,需经覆膜处理。由于蓄电池外壳较薄,热缩工艺防护手段变形严重,对产品质量产生较大影响,迫切需要设计一种高效、便捷的蓄电池外壳防护包装工艺。方法 依据功能模块化设计理念提出托盘式塑料箱缠膜的解决方法,针对缠膜包装制定了集整形、缠膜、物料输送为一体的塑料箱自动缠膜工艺和各功能模块机械系统设计,并通过数字化手段验证工艺的合理性。结果 该设备实现了对多种规格的蓄电池外壳塑料箱的整形、缠膜、物料输送一体化生产,效率达到42s/件,相较于人工方式的效率提升了1.4倍。结论 该设备结构合理,在保证缠膜包装质量的前提下,提高了缠膜包装效率,推动了企业自动化进程,为塑料箱自动缠膜包装提供了解决方案。     

考虑时序特性的分布式电源选址定容规划

针对分布式电源(Distributed Generator,DG)接入配电网的优化选址定容问题,建立以年损耗电量最小为目标,考虑DG出力及负荷时序特性的多时段最优潮流模型。利用代表性场景模拟全年情况,给出场景及其权重的确定方法。以IEEE14和IEEE33系统为算例,在GAMS环境下进行建模仿真,计算全网最优的DG安装位置及安装容量,以验证模型的合理性。仿真结果表明,时序特性对DG规划有显著影响,所建模型能够更好地利用不同类型DG出力在时序上的互补作用,提高电网对DG出力的消纳能力。     

基于随机模拟的含风电场机组组合模型及求解

含风电场电力系统中风电与负荷的不确定性对系统的安全经济运行产生影响,含有风电场的机组组合问题不再是一个常规意义下的确定性问题,利用传统的方法也难获得既经济又有较高可靠性的解。风电场出力预测主要影响系统的负荷运行备用容量,因此要通过配置备用来应付系统中的不确定性因素。该文通过备用的效益与成本在目标函数中的相互牵制,自动为系统配置合适的备用,并将构建模型中部分含有{0,1}变量乘积形式的非线性约束转化为由一组线性约束条件来表达,转化后的数学模型为标准的二次混合整数规划问题。算例分析表明该模型的有效性和实用性。