激光雷达测量大气气溶胶光学厚度方法研究

介绍一种激光雷达常数标定和气溶胶光学厚度(AOD)测量的新方法.利用太阳辐射计,获得大气气溶胶的光学厚度,激光雷达可以获得35～40 km高度的回波信号,在这一高度区间可忽略气溶胶的存在,大气模式可以提供大气分子散射系数,根据激光雷达方程计算出激光雷达常数.反之,标定激光雷达常数后,根据激光雷达方程,以激光雷达35～40 km的大气分子后向散射回波信号来确定气溶胶的光学厚度.激光雷达测量结果与太阳辐射计的测量结果一致性较好,说明该方法是可行的.这种新方法既可以用于白天的气溶胶光学厚度测量,也可以用于夜间测量.     

规模化储能参与下的电网二次调频优化控制策略

近年来,大规模电池储能参与电网二次调频控制是其继调峰之后最具潜力的应用方向之一,但是传统的二次调频控制策略无法区分不同电池储能技术特征的差异,进而难以充分发挥其调频优势,造成资源浪费。为此,提出一种计及电池储能技术特征的电网二次调频控制策略。受传统机组的调频成本模型启发建立电池储能调频成本函数,定量描述具有不同技术特征的储能在承担调频责任时所对应的调频成本。以调频成本最小化为目标,配置储能调频责任以满足电网二次调频需要。利用MATLAB/Simulink搭建含多个电池储能的区域电网动态模型,验证所提二次调频策略的可行性,并与其他2种调频策略进行对比分析。仿真结果表明,所提控制策略能够充分考虑不同电池储能的技术特征,从而精确地调度储能以满足电网调频需要,并实现荷电状态的均衡控制。     

精准发展居家养老服务

卓达物业服务股份有限公司(以下简称“卓达物业”)2007年底开始探索社区养老服务.通过十几年的实践,推行“全龄化社区养老”服务模式. 经过疫情考验,卓达物业发现了社区养老领域的一些新的问题,比如,疫情防控期间如何保障弱势群体的生命安全,后疫情常态化期间如何维持弱势群体的正常生活等. 针对这些问题,卓达物业认为,“推行'...     

含分布式电源的配电网三相时域仿真

随着可再生能源的发展与利用,分布式电源开始大量接入配电网,其位置的多样性与容量的提升给配电网带来了稳定性问题。从基本的分布式电源建模入手,构建dq坐标系下分布式电源的电路、控制器模型,解决分布式电源对称模型与配电网不对称电压之间的矛盾;借鉴输电网单相机电暂态方法,提出配电网三相时域仿真方法,给出仿真中关键步骤的处理方法。在测试案例中实现配电网的三相时域仿真,结果验证了理论分析的正确性。     

基于多时段相似日理论的光伏功率组合预测方法

相似日之间的光伏功率具有很大相似性,为了进一步提高光伏功率预测的准确度,对常规的相似日选取方法加以改进,并提出了一种基于多时段相似日理论的光伏功率组合预测方法。该方法首先建立具有时效性的气象特征量,然后在不同时间段利用相似度组合指标选取相似时段,构建出多个组合相似日,组合后的相似日进一步保障了每一时段的相似性,并构建粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）优化LightGBM(Light gradient boosting machine)决策树模型和双向长短时记忆网络（bi-long short-term memory,BiLSTM）的时变权重组合式预测模型,提高预测模型精度,弥补单一模型存在的不足。最后利用粒子群算法-双向长短时记忆网络（particle swarm optimization-Bi-long shortterm memory,PSO-BiLSTM）模型矫正待预测日的光伏功率。以中国广东某光伏电站的数据为例进行验证所提方法的可行性与优越性。     

对TCSC 模型和阻抗提法的商榷

灵活交流输电系统(FACTS)技术在电力系统中有着广阔的应用前景,可控串联电容补偿(TCSC)便是FACTS家族的一个重要成员,针对TCSC基波阻抗提法不甚明确的现状,就稳态工作时的时域分析作了比较深入的研究。通过选取串联电流源型等值分析电路,经过严格的数学推导给出了唯一确定的公式定义,对当前研究文献中的一些说法提出了质疑和商榷。同时首次提出了串联电压源型研究模型选取不适的概念,并在Simulink集成环境中建立起仿真模型电路,通过其频域上的仿真结果与前述时域结果的对照分析,充分印证了该提法。     

遥感模糊图像分割与像元分析

卫星遥感对地观测获取的图像信息其像元的数据往往是多种地表成分的复合，因此地表反射、辐射反映在像元上就带有一定的模糊性。基于模糊数学的理论和方法，同时利用了TM（1，2，3；4，5，7）对六个波段的数据信息，对一幅图像进行非监督分割，并用模糊算法对单个像无所隶属的各聚类中心的成分进行了数值分析。结果显示出尽管分割后一些像元属同一类别，但其复合成分则不尽相同。该方法对于TM像无分析精度的可靠性有待地面工作的进一步验证。     

基于Q学习算法的综合能源系统韧性提升方法

将综合能源系统随机动态优化问题建模为马尔可夫决策过程,并引入Q学习算法实现该复杂问题的求解。针对Q学习算法的弊端,对传统的Q学习算法做了2个改进:改进了Q值表初始化方法,采用置信区间上界算法进行动作选择。仿真结果表明:Q学习算法在实现问题求解的同时保证了较好的收敛性,改进的初始化方法和采用的置信区间上界算法能显著提高计算效率,使结果收敛到更优解;与常规混合整数线性规划模型相比,Q学习算法具有更好的优化结果。     

考虑驾驶人行为习惯及出行链的电动汽车充电站站址规划

电动汽车充电站作为电动汽车重要配套基础设施,直接影响电动汽车行驶的便利性和经济性,站址规划是否合理成为电动汽车能否普及的关键因素之一。为了提高充电站的覆盖率和服务率,文中基于出行链思想对出行者空间行为特性进行分析,建立了电动汽车空间充电需求模型,以充电需求为衡量站址合理性的指标之一进行站址优化,然后基于Voronoi思想,利用免疫算法建立充电站站址选择模型,从而得到充电站合理布局规划结果,扩大了电动汽车可充电范围,提高了充电站的服务率。     

光伏防孤岛保护检测标准及试验影响因素分析

随着光伏发电的快速发展,完善光伏并网技术要求保障并网光伏安全稳定运行越显重要。光伏防孤岛保护是光伏发电系统必备的保护功能,国内外光伏标准在孤岛保护方面有差别,国内的防孤岛检测标准尚不完善。在光伏孤岛理论基础上推导了2种孤岛检测算法的盲区,通过分析不同的光伏孤岛检测标准和检测盲区关系,得出了频率和电压的保护阈值。负载品质因数以及孤岛检测算法的参数设置会影响光伏防孤岛保护试验,并采用仿真算例验证了以上因素对孤岛试验结果的影响。最后用一个实测的孤岛试验案例说明了标准差异的结果和孤岛检测的必要性,从而为光伏防孤岛保护试验和标准完善提供参考。