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1.
为了分析小金川河流域中长期径流形势,本文尝试利用马尔科夫链模型进行年径流形势预估,结合历史径流的丰枯变化,计算丰水年、平水年、枯水年相互转变的马尔科夫转移概率,在此基础上,可根据当年来水情况实现对木坡电站下一年径流形势的预估分析。以2018年木坡电站的丰枯形势预估为例,经验证,该径流形势预估分析方法具有较强的实用性,为径流形势预估分析提供了一种切实可行的思路和方法。  相似文献   
2.
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。  相似文献   
3.
在分析火电调峰成本的基础上,以调峰成本最小化为目标构建了火电调峰负荷分配模型,引入飞蛾火焰算法作为模型求解方法,以重庆电网为例,共设定3种负荷分配场景,同时以粒子群算法和蚁群算法求解效果与飞蛾火焰算法对比,验证了模型及求解算法的高效性和合理性。结果表明:3种场景下,随着调峰需求的增加,优化过程中需要部分机组进行深度调峰和启停调峰才能满足调峰需求,优化后系统调峰总成本分别达到了1 976万元、2 645万元和3 287万元;3种算法求解过程中,飞蛾火焰优化算法收敛速度更快,求解效率更高,且经飞蛾火焰优化后的系统调峰总成本最低,相比传统优化算法具有更强的规避局部最优解能力。  相似文献   
4.
描述了贵州电网公司覆冰预警系统终端的分布情况以及线路覆盖率,发现在其运行中存在的终端可靠性低、设备故障率高,维修难度大等问题,并对导线拉力、地线拉力传、图像监测、等值覆冰计算等问题进行深入分析,从而提出相应的整改应对措施。  相似文献   
5.
为了研究二次施压下XLPE电缆中电树枝的生长特性,采用短电缆金属针缺陷试验装置,研究XLPE电缆在12 kV作用下生长的电树枝受二次施压(15 kV)作用后新树枝的生长特性。研究结果发现,受二次施压电压和升压速度的影响,XLPE电缆绝缘层中会出现一种奇特的"丛-枝"状电树枝,且二次施压下,生长出的新树枝具有引发时间短、生长速度快、放电通道窄等特点。结果表明,二次施压对XLPE电缆中电树枝的二次引发和生长有较大影响,是加速电缆老化和击穿的重要因素。  相似文献   
6.
从现状负荷特性数据分析入手,准确把握现状负荷特性的变化趋势,并从工程角度提出新的负荷特性预测算法,简化了负荷特性预测过程,使分析较易推广.以某实际电网为例,预测该电网近期和远期负荷特性的发展趋势,分析了影响该电网负荷特性变化的主要因素,预测结果为该地区电网规划提供了有力依据.  相似文献   
7.
8.
针对流域梯级水电站间负荷分配问题,建立以龙头水库日发电耗水量最小及梯级弃水量最小为目标的流域梯级水电站厂间经济运行模型,提出动态廊道遗传算法的求解思路与步骤,并进行实例分析。结果表明动态廊道遗传算法有效克服了传统遗传算法出力分配结果频繁波动的缺陷,计算结果合理且优于传统遗传算法,对梯级电站日内发电计划的编制具有更强的指导意义。  相似文献   
9.
油中溶解气体分析方法(DGA)是变压器内部故障诊断的重要方法,广泛应用在变压器在线监测和定期试验检测中,传统的特征气体法和三比值法等诊断方法在实际应用中普遍存在着一定的局限性,导致故障诊断精度偏低。针对这一问题,本文提出了一种基于深度学习技术中的多层感知机的变压器故障综合诊断方法,利用开源的Scikit-learn 机器学习框架及TensorFlow深度学习框架构建了变压器故障诊断模型,并应用实际工程中的故障样本数据,对故障诊断模型进行了训练和测试。试验结果表明,基于多层感知机技术的变压器故障诊断模型能够对变压器故障进行正确诊断,与传统的三比值法及支持向量机技术相比,多层感知机的诊断准确率更高,具有更优的故障诊断性能,能够为变压器的检修提供更为准确的参考信息。  相似文献   
10.
大用户直购电交易在新电改背景下已成为电力市场领域研究的热点。回顾了大用户直购电发展历程,分析了梯级电站参与大用户直购电的风险。通过对市场电价进行"以丰补枯"成本测算,引入电量转移力度系数对电站间电量进行转移,建立发电企业效益优化模型。以四川省某梯级水电站为例,针对丰、平、枯水期变动电价特性,对同一成本电价电站采用不同电量转移系数。算例结果表明,电量转后梯级整体效益提升15.4%,其中,丰、平、枯电量转移利润贡献率分别为5.2%、3.7%和91.1%。研究成果对发电企业电量指标统筹安排具有重要现实意义,对其制定营销策略具有一定参考价值。  相似文献   
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