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针对4个典型水力发电流域,选取了反映入库径流日、月流量水平、离散状况和分布特征的21个指标,运用主成分分析法提取指标中的独立有效信息,计算各独立成分的贡献率、载荷及得分,再根据得分评价样本水电站的入库径流特性。结果表明,入库径流特性可用3~4个主成分综合表达,其中第一主成分主要反映入库径流平均水平、变幅、离散程度、分布对称性,其他主成分主要反映径流季节性、基流、变异状况,各样本水电站得分的相对大小反映入库径流特征的差异。研究可作为水力发电能力预测、汛期减少弃水、平衡发电与供水、实现精细化管理的分析基础。 相似文献
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为解决水风光并网发电中弃风、弃光问题,提出了水光风互补发电方式,在允许互补发电系统有一定的弃风光率的条件下,以系统弃风光电量最小和接入的风光总规模最大为目标,采用C#语言建立了水光风互补发电系统容量优化模型,以计算水电站可接入的风光项目的最优比例和容量配置。最后以岗托水电站及周边风光资源为例进行了实例分析。结果表明,在满足模型最优准则的条件下,水电站应尽可能少地接入风电,较多地接入光伏发电。系统弃风光率分别为5%、8%、10%时,岗托水电站接入的风光项目最优比例均为0.5∶1,可接入的风光总规模分别为50.14×10~4、83.27×10~4、148.81×10~4kW,可分别送出风光总电量7.74×10~8、12.46×10~8、21.76×10~8kW·h,送出通道利用率分别提高了8.05%、12.95%、22.64%。研究成果可用于指导水光风互补发电。 相似文献
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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
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当前有关四川水电跨省消纳研究多以水电外送电量最大化为目标而忽视了受端电网调峰压力问题,实际上若受电区调峰形势严峻,则难以实现水电跨省最大化消纳的真正落地。鉴于此,为缓解四川水电跨区消纳与受电区调峰压力之间的矛盾,文中在考虑受电区本地清洁能源消纳和电力系统可调容量基础上,以外送水电负荷追踪能力最大化为目标,构建了四川水电调峰外送方式下的受端电网接纳空间测算模型,以重庆电网为算例,设置汛期高负荷水平日、中等负荷水平日和低负荷水平日3种场景,计算了重庆电网接纳空间水平,然后与四川水电常规外送方式进行比较,结果表明:四川水电调峰外送方式下,3种场景中重庆电网可在其调峰能力之内接纳四川水电54 525 MW·h、31 340 MW·h和22 082 MW·h;四川水电调峰外送情境下,主要承担重庆尖端负荷,削减了电网负荷峰谷差,3种场景中受电区调峰压力分别降低了20%、14%和9%;与四川水电常规外送方式相比,四川水电调峰外送方式有效降低了重庆调峰运行成本,缓和了受电区调峰压力,更有利于电力系统安全经济运行。 相似文献
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针对当前梯级水库防洪调度侧重以水库为基本单元的算法研究且较少考虑闸门实际运行的问题,提出了基于闸门运行调度规则和多步次逐步优化 (MSPOA) 算法的防洪调度模型。根据水库实际情况建立闸门数字化代表性组合策略,采用MSPOA优化计算各梯级水库的泄洪流量,应用二分法在组合策略中进行快速定位,通过二次计算确定各道闸门的准确开度进而实现泄洪流量的闸门分配。对两场典型洪水的优化结果显示,MSPOA计算时间较POA分别减小43.2%、64.0%,收敛速度更快,且能有效克服局部最优缺陷;配合组合策略进行闸门调度,满足了实际要求,提高了计算效率,具有很好的实用性和可操作性。 相似文献