矩形件优化排样的一种启发式算法

对大规模矩形件正交排样问题,提出了一种快速高效的启发式排放算法。对当前的可排放位置（水平线）,用贪婪算法从未排矩形件中选择可排放于该水平线的最优矩形件组合块;根据各个排放位置与其对应的矩形件组合块的匹配程度,选择最优的可排放位置（最优水平线）优先排放。在排放时,为了便于后续排放,先将待排放位置对应的矩形件组合块从低到高进行排序,再排放。对E.Hopper提供的规模最大的一类实例进行计算,排样率都在99%以上,平均排样率达到了99.38%,平均计算时间只用了1.12秒。与相关文献最好结果进行了比较,结果表明该文算法解决大规模的矩形件排样具有高效性。     

多孔氧化铝陶瓷的制备、表征及性能研究

以蔗糖溶液为低温介质，采用冷冻干燥法和退火工艺制备多孔Al2O3陶瓷。研究了烧结温度和退火时间对多孔陶瓷孔隙结构、开孔率和力学性能的影响。结果表明，随着烧结温度的升高，试样的线性烧成收缩率有明显的升高，开孔率和维氏硬度先缓慢降低，当烧结温度为1600℃时迅速下降。平均晶粒尺寸是影响甚至决定多孔氧化铝陶瓷维氏硬度的主要原因。随着退火时间的延长，多孔陶瓷的孔径显著增大，多孔陶瓷开孔率范围为40.35%～64.58%，退火处理后的孔隙率比未退火处理提高了60.05%。多孔陶瓷的抗压强度随退火时间的延长而降低，而在最长的24h退火时间后，多孔陶瓷的抗压强度仍能达到25.9MPa，可以满足许多应用领域的强度要求。可以通过调节退火时间来控制多孔陶瓷的孔隙结构、开孔率和抗压强度。     

基于数据挖掘与支持向量机的现货市场出清价预测方法

现货市场环境下，市场出清价对于电力市场的发、用两侧参与者和市场管理者都是极为重要的信息。因此，市场出清价的预测研究越发重要。首先分析大多数传统电价预测方法采用的连续序列与该文选取的同时段的电价序列表现出的变化特征差异，给出选取同时段电价序列作为输入的原因。然后基于数据挖掘相似性理论，通过欧氏距离和角度距离2个维度识别历史电价相似序列，得到模型所需训练集数据。以支持向量机（SVM）为预测工具，并利用遗传算法对SVM的关键参数进行寻优。最后将模拟预测结果与不考虑历史相似状态的SVM模型、BP神经网络模型进行对比，通过误差分析证明了所提模型具备更高的预测精度。     

基于DPBIL-SVM混合模型的电力现货市场出清价预测研究

为准确预测现货市场出清价,利用改进的基于种群增量学习的进化算法(DPBIL)对SVM参数进行优化,构建了基于DPBIL-SVM的混合预测模型,将该模型应用于挪威电力市场短期电价预测中,并与灰色GM(1,1)模型和BP人工神经网络模型进行比较。结果表明,所提模型能够将现货市场出清价预测误差控制在5%以下,合格率97%,效果优于灰色GM(1,1)模型和BP人工神经网络模型,符合现货市场实际报价的要求。     

电源绿色发展指数研究

在电力系统中,电源规划建设工作举足轻重,为进一步探究各类电源的可持续发展空间,分别选取典型工程,采用生命周期评价方法(life cycle assessment,LCA)建立投入产出清单,提出了针对电力系统中不同发电方式评价的绿色发展指数模型,其涵盖能源、资源、环境三大维度,并拓展考虑到电源土地占有情况、保证出力及其他效益。通过燃煤火电、水电、风电及光伏发电典型工程应用,计算得到A—H典型电站绿色发展指数依次为0.34,0.35,0.83,0.45,0.41,0.46,0.21和0.26,指数较高的C、D、E、F电站所对应电源则为此次方案下更适合进一步发展的对象。研究中所建立的电源绿色发展指数理念和模型,可为今后既定方案下电源的开发选择提供有效的理论支持。     

梯级水风光网源协同日内互补调度方法研究

加快构建以新能源为主体的新型电力系统是全球能源发展趋势，也是能源高质量发展的必然选择。选取大渡河瀑深枕水风光清洁能源互补基地作为研究对象，以源荷匹配度最大和清洁能源总发电量最大为目标构建水风光日内优化调度模型，通过分层解耦降低模型复杂度，分别采用基于Sigmoid函数的PSO算法和MSPOA算法进行求解。研究结果表明，梯级水电的调蓄能力能够有效平抑风光出力波动，为电网提供稳定的高质量电力。研究对于促进建设瀑布沟清洁能源基地建设，消纳周边风光资源具有指导价值，有利于我国能源持续健康发展。     

水电富集区燃煤机组容量补偿机制研究

随着电力市场化改革的逐步推进,水电富集区燃煤机组功能定位的转变引发的成本搁浅问题逐渐显现,亟需配置合理的容量成本回收机制。该文通过对燃煤机组容量补偿机制建设的必要性进行分析,设计了符合四川电力市场特性的燃煤机组容量补偿机制,对容量确定方式、成本核算、补偿方式等进行研究,通过重构电价体系阐述了“容量电价+电量电价”的设计原理,并探讨了新电价体系未来发展方向,可为解决四川及国内具有类似燃煤机组容量成本回收问题的省份提供参考。     

XLPE电缆电树枝二次生长特性分析(英文)

In order to study the growth characteristics of electrical trees in XLPE cable under secondary applied voltage, a short cable metal needle defect test device is adopted to study the growth characteristics of the new trees after the electrical trees in XLPE cable under the action of the voltage of 12 kV are influenced by secondary applied voltage (15 kV). The research results show that influenced by secondary applied voltage and voltage increase rate, there will be a peculiar "bush-branch" electrical tree in XLPE cable insulation layer and the new trees under secondary applied voltage have the characteristics of short initiation time, fast growth rate and narrow discharge channel, etc, which shows that secondary applied voltage has a great effect on the secondary initiation and growth of electrical trees in XLPE cable and it is an important factor of accelerating cable aging and breakdown.     

基于RBF神经网络的梯级电站优化调度规则研究

由于天然径流的随机性使梯级水电站基于确定性来水的优化调度结果难以直接指导实际生产,采用RBF神经网络法研究梯级电站优化调度规则,以梯级电站长系列优化调度结果为依据,建立基于RBF神经网络的调度函数模型,将其应用于大渡河下游梯级电站的联合调度运行,并与基于BP神经网络的调度函数模型进行综合对比。结果表明,RBF神经网络模型能更准确地映射优化调度过程中各变量间的数值关系,提升了调度函数的拟合精度,可更好地指导梯级电站的实际运行。     

基于四川水电调峰外送情景下的受端电网接纳空间分析

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。