聚光太阳能流化床重整制氢技术研究

氢能是清洁绿色的二次能源和载能体,利用太阳能热驱动甲醇蒸汽重整制取氢气,可实现太阳能的高效存储与氢气制备。基于流化床传热传质效率高的优点,设计聚光太阳能流化床甲醇重整制氢系统,模拟了镜场的光线路径和反应器表面的辐照能流分布,探究了不同操作参数对重整反应的影响规律。结果表明:相比固定床,使用流化床反应器更有利于提高甲醇蒸汽重整制氢效率;当辐照强度为10 000 W/m2,水与甲醇摩尔比1.4,进口流速0.40 m/s,床层厚度0.20 m时,甲醇转化率可达99.6%,氢气产率达2.57 mol/mol。该研究结果对太阳能甲醇重整制氢反应器设计和操作参数优化具有重要参考意义。     

ALSTOM超（超）临界汽轮机现场动平衡方法研究

基于大量现场动平衡试验数据,对ALSTOM技术生产的超（超）临界汽轮机采用的不对称高压转子、无支撑中压转子和单支撑低压转子的动平衡方法进行研究。研究结果表明:高压转子振型存在严重不正交问题,在动平衡计算中必须考虑振型干扰系数;中压转子可以依据临界转速区域1号和2号轴承处的振动峰值及相位关系,来识别一阶不平衡状况,在定速3 000 r/min运行时,可通过2号和3号轴承处的振动幅值和相位关系,来推断中压转子的一阶或二阶不平衡状况;低压转子无支撑侧可以借助相邻轴承的振动信息进行不平衡振型的识别与分解。     

低碳目标下燃煤机组主辅市场联合优化研究

现有技术条件下,存量燃煤机组的合理运行不仅是新型电力系统的安全保障,也可为高比例可再生能源接入电力系统提供足够的系统灵活性。从系统角度出发,以整体经济性最优为目标,构建燃煤机组参与电能市场和调峰辅助服务市场的两阶段优化模型。考虑不同燃煤机组的技术特性,设计了多种方案对不同深度调峰方案下系统的经济效益与环境效益进行了比较分析。算例结果表明:燃煤机组深度调峰能够促进可再生能源消纳并减少发电侧的碳排放,但不同调峰深度下燃煤机组总收益差异显著,部分机组适合深度调峰且存在最优调峰区间。基于此,电力市场的机制设计应该考虑机组的技术特性,有利于优化燃煤机组运行效率并支撑高比例可再生能源电力接入电力系统。     

复合横担杆塔不平衡张力调节装置及其设计方法研究

针对复合横担杆塔易承受较大不平衡张力的问题,设计了一种杆塔不平衡张力自动调节装置,结合装置特点构建了不平衡张力计算方程组,提出了迭代求解方法,分析了装置结构参数对不平衡张力调节效果的影响规律。研究表明不平衡张力调节装置可有效降低在断线或不均匀覆冰工况下挂点处的最大不平衡张力。     

基于IPSO-BiLSTM-AM模型的超短期风电功率预测方法

针对现有模型预测准确性与稳定性较低的问题,提出一种以BiLSTM为基础的风电功率预测模型。BiLSTM可以很好的处理风电多变量之间的非线性关系,其次采用改进的PSO优化BiLSTM的超参数,并通过AM训练模型的权重。最后采用内蒙古自治区某风电场的历史数据进行提前0~15 min试验。结果表明,提出的IPSO-BiLSTM-AM模型具有较高的预测精度,可以为风电场电力调度与控制提供科学参考。     

计及UPFC的主动配电网日前-实时优化策略

针对统一潮流控制器使优化策略模型非线性化,实时阶段计及模型时序耦合特性增加了智能算法求解维度,不利于优化的问题,提出了日前-实时优化策略。日前优化为不考虑统一潮流控制器的线性模型,确定实时优化的微型燃气轮机调节幅度上、下限,以保证模型收敛;针对统一潮流控制器使网损下降及新能源出力、负荷预测偏差,在实时阶段调整日前优化策略,通过消除时序耦合实现计及统一潮流控制器的单时段优化以降低求解维度。最后,通过算例分析验证了所提模型的有效性。     

基于FDA的居民用户空调用电行为分类分析方法

针对居民空调用电行为分类中存在事件型数据,导致分类分析耗时长、结果不准确等问题,提出一种基于函数型数据分析（FDA）模型的居民空调用电行为分类分析方法。该方法采用多重分形理论提取居民用电行为特征,使用函数型数据分析算法对居民空调用电行为进行聚类后获取居民空调用电行为类别,采用改进动态时间规整算法对居民空调用电行为实施分类处理,得到居民空调用电行为。根据非介入式设备采集到的实际居民用电行为信息检验该方法的有效性,实验结果表明:该方法可以较好地提取居民用电行为特征,且可有效提高用户空调用电行为分类精度以及缩短分类耗时,可充分描述居民空调开启情况以及消耗电量,具备较好的应用效果。     

基于B2B-MMC的柔性互联变电站优化调度方法

针对传统变电站内主变之间采用单母线分段开关难以准确调控潮流问题,提出一种基于背靠背模块化多电平换流器（B2B-MMC）的柔性互联变电站优化调度方法。首先,提出含柔性互联变电站的配电网架构,实现潮流的连续性控制及多区域间互相协调;然后,设计柔性互联变电站架构下的一种潮流优化调度方法,采用遗传算法对换流器进行赋值,利用改进交替迭代法进行潮流计算,实现配电网潮流的主动调控;最后,通过仿真模型验证了本文所提控制方法的有效性和合理性。     

计及源荷不确定性和变工况特性的区域综合能源系统优化调度

为保证系统的经济可靠运行,考虑了荷源不确定性及能源耦合设备的变工况特性对系统运行的影响。首先,基于能源梯级利用原理,建立了包含风电、燃气轮机、电转气（P2G）及多种能源耦合设备的区域综合能源系统（RIES）架构;其次,通过构建动态能源集线器（DEH）模型,分别从能源供需双侧反映设备变工况特性对系统能源耦合的影响。同时,以系统调度成本最小和碳排放量最少为目标,将确定性的系统约束转换为基于可信性理论的模糊机会约束,构建了考虑源荷不确定性和设备变工况特性的RIES模型。最后调用CPLEX求解器对模型进行求解。结果表明,所建模型可以有效描述系统的不确定性风险,促进风电消纳,提升系统的经济性与低碳性。     

双碳及能源安全背景下中国电煤月度需求组合预测

双碳发展背景下,准确及时的电煤需求预测有利于国家制定电煤供需计划及能源安全供给。现有研究对电煤月度需求预测的较少,且精度欠佳,难以保证电煤月度需求感知的及时性和准确性。提出由回归加权融合反向传播神经网络、门控循环单元网络和长短期记忆网络的组合预测模型预测我国电煤月度需求。首先采用格兰杰因果检验从月度经济及能源生产因素中筛选显著影响电煤需求的变量。然后构建单一及组合模型进行预测,其中,组合模型权重由回归计算得到。结果表明,相较单一模型,组合预测模型在电煤需求预测中性能更好。