计及故障时间的神经网络风力发电量预测

风电是可再生能源的一种重要形式,随着越来越多的风电并入电网,发电量的预测对电网的稳定性变得格外重要,为了得到更高的预测精度,提出了一种将天气因素和故障时间相结合的两段式风力发电量预测的方法。结合湖南省某风力发电场的实际生产数据,分别运用神经网络结合时间序列的方法对故障时间进行预测,以及GRNN神经网络方法对发电量进行预测。提高了风力发电量预测的精度,延长了预测时间,证明了方法的可行性。     

乌骨鸡蛋与普通鸡蛋品质特征及脂肪酸组成比较

通过测定乌骨鸡蛋和普通鸡蛋的蛋重、蛋形指数、蛋黄比例、蛋黄干物质比例等,比较两者的蛋品品质特征,并以气相色谱-质谱法联用技术对乌骨鸡蛋和普通鸡蛋中的蛋黄油总脂质、蛋黄油及蛋黄磷脂侧链脂肪酸进行鉴定和组成分析。结果表明,乌骨鸡蛋蛋重极显著低于普通鸡蛋(p0.01),约为普通鸡蛋蛋重的72%;两种鸡蛋蛋形指数无显著性差异(p0.05);乌骨鸡蛋黄比例和蛋黄干物质比例分别为30.71%和15.73%,极显著高于普通鸡蛋(p0.01);乌骨鸡蛋黄总脂质比例和蛋黄油比例分别为10.33%和7.93%,极显著高于普通鸡蛋(p0.01);蛋黄磷脂比例无显著差异(p0.05);花生四烯酸在乌骨鸡蛋黄总脂质、蛋黄磷脂侧链和蛋黄油脂肪酸中的相对百分比含量分别为3.52%、8.80%和1.78%,分别比普通鸡蛋约高35%、17%和76%。乌骨鸡蛋中较高的蛋黄比例和蛋黄干物质比例,使得乌骨鸡蛋较普通鸡蛋的营养价值高。较高的花生四烯酸含量,使得乌骨鸡蛋更加适宜孕妇和婴幼儿食用。     

一种基于改进PSO和GA的动态低碳调度方法

基于改进的粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)的动态经济调度模型, 充分考虑风电、火力发电的成本及碳排放交易的利润, 并通过PSO结合GA模型, 计算出了风力发电和火电在一定时间内的实际发电量, 能够满足负荷需求; 并且根据碳交易的制度, 在保证低碳发展的同时, 获取了最低的经济成本。改进算法的运用, 提高了算法的效率, 保证了结果的稳定, 并且避免了陷入局部最优解的问题。实验结果证明了模型的可行性。