广场设计的地域化探索——以四川开江县"孝"民俗文化广场设计方案为例

该文回顾了中国近现代广场的发展脉络,介绍了四川省开江县"孝"文化广场的创作构思理念。通过对当地节孝文化的解读演绎与诠释,把当地特色节孝文化运用到现代广场设计当中,并通过传统街巷线性空间、宇宙观、四时季节等传统元素的景观化表达,塑造了具有孝文化特色和地域特点的开江县标志性市民广场。     

遥感相机中影响FPGA配置的因素分析

FPGA器件在空间遥感相机中应用越来越广泛,基于SRAM的FPGA必须配备PROM芯片,用以存放FPGA的编程数据,每次上电都需要重新加载配置,但受各种因素的影响,程序加载配置并不是每次都能成功.阐述了有关FPGA的配置过程,分析了影响配置的各个因素,并提出相应的设计优化措施.出现配置失败的电路,经设计优化后未曾出现配置失败.作为航天任务,遥感相机中绝不应出现FPGA配置失败的状态,为了提高上电配置的可靠性,提出了监测多个I/O信号电路方案,利用可靠性高的反熔丝FPGA来监测需要配置的FPGA,经数千次加载试验,FPGA配置成功率为100％,该方案对遥感相机更好地应用FPGA具有一定的参考价值.     

并网运行风/光/储微电网容量配置双目标优化

目前关于微网电源容量配置的研究主要针对独立运行情况,虽配置结果可保证系统运行的可靠性,但增加了冗余投资。针对并网运行的风/光/储微电网,制定了其运行策略,分别建立了微网经济性和供电可靠性模型,采用多目标模拟退火粒子群优化算法求取模型的最优解集,得到了微网中风力和光伏发电及储能系统容量配置方案。结果表明,相比于独立运行,在相同的可靠性要求下,以并网运行的角度配置风/光/储微电源容量关系,可明显降低微网投资成本。     

基于非参数核密度估计法的光储系统容量优化配置

储能技术有助于缩减光伏功率输出的预测误差,并可以提高光伏预测输出作为电力系统调度参考的可靠性.为此,提出基于光伏功率预测误差分布,提出了一种光储系统容量配置方法.利用Markov链和持续法的组合预测模型实现了光伏功率超短期预测,依靠储能系统弥补实际光伏发电功率与预测功率的预测误差.根据非参数核密度估计法建立了光伏功率预测误差分布模型,由日最大绝对能量的累计分布函数给出储能系统的总体容量配置,实现储能系统的整体容量规划.通过对某20 MW(峰值)光伏电站实测数据仿真分析可知,在满足95％储能容量的日需求下,储能配置容量为9MWh.所提出的方法为光伏电站合理配置储能系统提供了理论依据,使光伏电站具备更好的可调可控能力.     

电力系统低压减载配置和整定方法综述

低压减载是一种能有效防止电力系统电压崩溃的紧急控制措施。介绍了国内外一些电网的低压减载方案,并从低压减载的控制方式、安装地点、动作条件、时间延迟、切负荷量和仿真计算等方面分析和总结了低压减载配置、整定方法和经验。低压减载在国外较多采用集中控制方式,在国内电网主要采用分散控制方式;对于低压减载动作条件和延迟时间,分散控制方式多采用电压水平作为动作条件,集中控制方式多采用较为复杂的综合判据作为动作条件。低压减载需要协调电网的安全性和经济性,与低频减载相互协调,并适应交直流混合运行大电网及智能电网的发展需求。     

考虑用户定量需求的优质电力园区DVR优化配置

优质电力园区是针对区域性高品质供电问题的一种有效解决方案,其中定制电力设备配置方案的确定是园区规划建设的重要内容。针对园区中动态电压恢复器(dynamic voltage restorer,DVR)的配置问题,提出一种考虑用户短时电压质量定量需求的DVR优化配置策略。基于过程抗扰时间和物理参数变化曲线,将用户对过程运行状态需求映射为短时电压质量需求,实现用户需求量化;以DVR投资最少为目标,满足用户需求为约束,建立DVR优化配置模型,用Tabu搜索算法求解,得到优化配置方案。对典型园区的仿真结果表明,该方法所得配置方案经济、可行,能在满足用户短时电压质量定量需求的同时,保证DVR投资最少。     

基于混合粒子群算法的配电网滤波器优化配置研究

将人工萤火虫算法、禁忌算法与粒子群算法相结合,提出一种混合粒子群算法,并将其应用到电力系统滤波器优化配置中,用于减轻电网谐波污染。建立滤波器的基本模型,以滤波器投资最少为目标函数,采用混合粒子群算法进行寻优,得到滤波器相应优化参数。通过IEEE实例仿真分析,验证了所提改进算法及模型的正确可行性。     

基于改进粒子群算法的配网电容器优化配置

随着国民经济发展,配电网规模不断扩大。依照经验配置电容器的局限性日益显著,具体表现为电容器容量配置的不足或过剩,部分电容器需要时由于局部电压的限制而不能投入。将模拟退火粒子群算法用于解决配电网电容器优化配置问题,建立了相应的数学模型,目标函数为配电网有功网损费用、电容器的购置及安装总费用最小,该算法将电容器的安装位置及安装容量离散化,采用基于适应度值的动态阈值来控制实施局部搜索的粒子数目,来改善算法摆脱局部极值点的能力,提高算法的收敛速度和精度。对一个33节点配电网的电容器优化配置结果表明了模拟退火粒子群算法的合理性和优越性。     

SOA结合模拟退火算法优化电容器配置研究

为了应对近年来不断增加的电力系统负荷,对配电网的电容器进行配置优化是十分必要和重要的,提出了一种SOA结合模拟退火算法运用到IEEE 33节点配电系统,并对电容器进行优化配置,建立相应的电容器优化配置模型。仿真结果表明,SOA结合模拟退火算法对于此类问题的求解具有一定的可行性及有效性,为电容器的优化配置以及缓解电力负荷提供了理论基础。     

基于多状态建模的独立型微网优化配置

针对风速、光照强度和负荷不确定性对独立型微网优化配置的影响,应用三者的概率密度函数对每个月份构造典型日,利用多状态系统理论对典型日各个时刻风光出力和负荷进行了多状态建模。以经济性和环保性为目标,建立了基于多状态建模的独立型微网多目标优化配置模型,并采用改进的非劣排序遗传算法(NAGA-Ⅱ)对模型进行了求解。最后,针对某一算例分别使用所提出的优化配置方法和已有的基于确定历史场景的优化配置方法进行了仿真计算,通过对仿真结果在若干随机场景下的比较分析,验证了所提优化配置模型和方法的合理性和有效性。