基于波动和相关性复线性回归的系统谐波阻抗计算方法

系统背景谐波波动致系统谐波阻抗难以准确计算,本文基于主导波动、线性度、谐波阻抗不突变特性提出3种数据筛选准则消除背景谐波影响。本文将公共点(point of common coupling,PCC)处电流数据进行分段,由每段数据中电流的方差判断数据波动程度,依据波动程度的不同将数据分成3类。其中的第1类数据判断其电压电流的线性程度,满足线性阀值的数据被认定为存在聚类特性,用复线性最小二乘法计算该类数据的系统谐波阻抗,计算结果按时间排列后进行相互对比,由此判断其差异程度并剔除其中的异常值。所提方法与其他数据筛选方法进行了对比分析,仿真和实际案例结果表明相比于其他方法,本文方法更准确。     

基于交通信息和配电网全成本电价的电动汽车充电负荷调度方法

电动汽车的集中充电行为会在一定程度造成交通拥堵,为解决这一问题,综合考虑交通信息和电网信息,基于边际定价理论得到配电网节点边际电价和交通阻塞成本,构建电动汽车充电的全成本电价模型。在此基础上,提出一种考虑交通信息和配电网全成本电价的电动汽车充电负荷调度方法。通过仿真算例验证,该方法在满足电动汽车充电需求的同时可以有效缓解交通拥堵。     

计及互联调控的新能源汽车一体化供能站规划

为了解决插电式电动汽车、换电型电动汽车和氢燃料电池汽车大规模接入背景下的综合能源站规划问题,首先提出一种包含三种主流新能源汽车供能设备的一体化供能站概念模型;其次,提出氢能转运、换电电池转运、服务费调控三种互联调控模型,以增强各站间的联系;然后,以全周期综合费用为优化目标,提出计及互联调控的新能源汽车一体化供能站规划模型;最后,基于IEEE 33节点配电网和某市部分城区交通网的联合系统进行仿真验证。结果表明所提模型优化了设备配置,改善了系统运行状态,延缓了配电网的升级改造。     

基于改进狮群算法和BP神经网络模型的房价预测

将狮群算法(lion swarm optimization, LSO)与海鸥算法的迁徙机制和螺旋搜索机制结合,增强算法的局部搜索能力;同时增加监督机制,提高算法的全局搜索能力。与粒子群算法和狮群算法对比,在常用的测试函数上验证改进狮群算法的优越性。采用改进后的狮群算法优化BP神经网络模型,对房屋价格预测问题进行研究,通过房屋的户型、面积等相关指标有效地对青岛市的二手房价格进行预测。改进后的狮群算法对BP神经网络的权值和偏置进行优化,提高BP神经网络的收敛速度和训练精度。试验结果表明,提出的螺旋搜索狮群和BP结合算法(spiral search lion swarm optimization-BP, SLSO-BP)模型在房价预测问题上预测效果更好。     

工况变化对贯流式水轮机叶顶间隙流态的影响

贯流式水轮机是低水头水能资源开发的主力机型之一,而转轮叶片叶顶间隙流动特性是影响其空化、稳定性能的关键因素。基于数值模拟的方法,本文研究了工况变化引发转轮叶片叶顶间隙泄漏涡初生位置、形态变化的机理,分析了间隙泄漏涡形态改变对水轮机空化、稳定性的影响规律,主要结果表明：工况变化必然伴随导叶开度变化,导叶开度的改变使得转轮叶片外缘头部冲角改变,进而对间隙泄漏涡的初生位置及三维形态产生影响;间隙泄漏涡初生位置及形态的变化是转轮叶片外缘空化特性改变的根源之一;间隙泄漏涡会提高其扫略区域内测点的压力脉动幅值,泄漏涡的影响可导致测点的压力脉动幅值提高一倍以上。     

基于环境和经济双重约束的电源结构优化研究

电力工业对国民经济的发展起着先导和支撑作用,是能源发展的战略中心。同时,电力工业在中国节能减排和能源结构转型升级中担任重要角色。首先,结合"十三五规划"对能源发展的新要求,运用目标规划理论建立兼顾环境和经济目标的电源结构优化模型,研究电源资源的可持续发展问题;再以四川省电源结构资料为例进行仿真计算,利用碳价格系数,寻求经济与环境双重利好下的电源结构目标,验证所建模型的合理性和可行性,为电源结构优化问题研究提供一种新的思路和途径。     

基于国外现货市场与四川实际的现货市场建设分析

现货市场是电力市场建设的关键环节,同时对推进国家电力体制改革、打破电力行业垄断、实现电力资源市场化的合理配置具有重大意义。本文基于分析国外电力现货市场建设经验,结合四川水电清洁能源大省、电网结构复杂的特点,从市场模式、市场主体、交易品种、电价机制、结算机制以及弃水量大、阻塞断面较多、弃水期与非弃水期市场差异化较大等问题出发,对四川电力现货市场建设进行了思考与分析,为建设具有四川特色的电力现货市场方案提供建议。     

国内外能源转型比较与启示

当前全球能源转型正处于加速推进时期,各国转型进程呈现出一定的差异化特征。基于对能源转型发展方向的剖析,提出涵盖能源结构、能源效率、能源安全、能源价格4个维度的能源转型评价指标体系。在此基础上,对中国、美国、德国、法国、日本、韩国等主要国家能源转型情况进行对比分析,进而提出对中国能源转型的结论与启示。     

基于潮流转移和追踪的含风电电力系统运行风险评估

为实现含风电电力系统运行风险快速评估,提出了一种基于潮流转移和追踪的风险快速评估方法。首先,考虑风电出力波动与时间和风速的相关性,基于Markov理论建立了风速相依的风电出力波动模型;其次,为提高系统状态分析效率,通过推导节点转移分布因子和适用于多支路开断的支路开断分布因子来实现快速潮流计算,避免了潮流迭代计算;然后,建立了基于潮流追踪的负荷削减模型,采用潮流追踪理论筛选出最有效的控制节点集合,将全系统范围内寻优转化为局部范围内寻优,在改进潮流计算算法和负荷削减模型2个方面实现了运行风险快速评估;最后,通过IEEE-RTS79系统的仿真分析,验证了所提模型的准确性和有效性,进一步计算切负荷风险指标和线路越限风险指标以分析不同风速条件对系统运行风险评估的影响,为含风电电力系统运行风险评估提供参考。     

基于重尾分布的风电功率波动特性概率分布

研究风电功率波动特性对于提高风电功率预测精度、促进风电并网消纳、抑制风电并网对电力系统安全运行的不利影响等均具有重要意义.利用风电场实测数据,归纳风电功率波动特性的时变性、异方差性、波动集聚性和"尖峰厚尾"4个基本特征;为定量描述风电功率概率分布,在不同的时空尺度下分别采用正态分布、混合高斯分布以及重尾分布中的t Location-scale分布、稳定分布、拉普拉斯分布对风电功率波动率进行拟合,引入相对熵作为衡量拟合分布优劣的评价指标,并对比分析不同拟合分布的评价结果.仿真结果表明风电功率概率分布更适合采用重尾分布函数来描述,且重尾分布中的t Location-scale分布函数具有最佳的拟合效果.