高渗透率光伏配电网中电池储能系统综合运行控制策略

为解决配电网中高渗透率光伏及用电高峰负荷过重带来的电压越限问题,并在分时电价政策下通过低储高发获取经济收益以降低储能作为电压控制手段的成本,提出一种电池储能系统综合运行控制策略。该策略包括电压控制和套利运作两部分,其中电压控制部分以防止电压越限为目标,建立包括电池剩余寿命(TOU)、荷电状态(SOC)、电压灵敏度特性、电池动作费用等在内的评价矩阵,选择综合评价指标最大者进行控制,以提高电压控制效率;套利运作部分以保证电压安全为前提,结合用电峰谷电价,尽量减少电池动作对节点电压的影响,选择电压灵敏度因数及动作费用最小、电池状态最优者进行控制。该方法在实现削峰填谷,改善配网电压安全,提高储能安装用户收益的同时,兼顾电池储能系统的状态变化,实现了功率在各储能单元间的合理分配,提高了动作效率,均衡了各储能单元的使用率,延长了整个储能系统的使用寿命。最后通过算例分析验证了该控制方法的有效性。     

金属诱导晶化的实时电阻测量与监控

采用实时电阻测量方法实现了金属镍诱导晶化制备多晶硅薄膜的实时监控,实验中使用了两种样品,一种采用电场增强侧向晶化;另一种采用金属诱导侧向晶化.结果表明薄膜电阻值在高温下随晶化时间呈指数衰减,且具有很强的温度依赖关系.采用晶粒边界势垒模型解释了阻值衰减行为,分析计算了两种样品的阻值衰减规律.电场增强方式的时间常数比非电场增强方式小,表明加电场有促进晶化的作用.实时电阻测量方法可以用于金属诱导晶化动力学的研究,是一种简单实用的实时监控手段.     

基于信-能复合调制的多母线直流 微电网电流边缘控制策略

尽管直流微电网内新能源的分布式电流均衡控制已经得到了广泛的研究,但实际直流微电网中的通信线路往往是不可靠或者不存在的.基于此,提出一种在无传统通信网络环境下的多母线直流微电网的电流边缘控制策略,以实现电流均衡.首先,设计面向直流微电网的信息-能量复合调制(information-energy dual modulation, IEDM)策略,消除传统的通信设备和通信网络线路,实现新能源电源之间的信息交互.其次,构建多母线直流微电网的状态方程模型,进而将其转化为标准的异构多智能体模型.基于此模型,提出直流微电网内二级控制器的多智能体H_∞边缘协同控制策略,同时基于IEDM策略,设计周期性动态事件触发通信协议.最后,通过半实物仿真测试系统验证所提出的基于信息-能量复合调制的多母线直流微电网的电流边缘控制策略的有效性.     

基于经验模态分解和神经网络的微网混合储能容量优化配置

提出一种针对独立微网的超级电容/蓄电池混合储能系统(HESS)的容量优化方法。运用经验模态分解技术,将一段记录完全的非平稳风功率分解成为若干固有模态函数(IMF)。在各固有模态函数的瞬时频率—时间曲线的基础上,通过"分频频率"将原始风功率分解成高频与低频2部分,并分别采用HESS中的超级电容和蓄电池来平抑风功率的高频、低频波动分量。平抑后输入负荷侧的功率平滑度可通过平滑度指标量化。采用神经网络模型优化HESS的容量,通过成本和平滑度指标之间的折中实现HESS的容量优化配置。基于某风电场实测数据的仿真实验验证了所提方法的有效性。     

热拉式多材料纤维光电子技术研究进展与展望

随着纺织工程和材料科学的快速发展,智能纤维与织物以其柔软、轻便、透气等优势成为可穿戴设备的首选载体。热拉式多材料光电子纤维有望通过热拉制工艺发展为具有多参量感知、温度调控、信息交互等功能的智能纤维。为使热拉式多材料光电子纤维可更好地服务于纺织行业,重点讨论了热拉式多材料纤维光电子技术的研究进展,总结了热拉纤维内微纳结构的调控机制,阐述了热拉式多材料纤维在传感、能源、生物、医疗等场景中的应用,并展望了热拉式多材料纤维光电子技术未来在材料选择及研发、纤维结构调控、纺织加工、多功能集成、人工智能5个方面的研究趋势。最后指出：热拉式多材料光电子纤维未来将从单一功能向多功能、力学性能改善、智能计算等方向发展,以便更好地与传统纺织加工技术结合,进一步提升织物的功能性、穿戴舒适性、场景普适性。     

制备温度对多孔硅光学特性的影响(英文)

本文不同的温度下制备多孔硅.通过荧光光谱、光吸收谱、X射线光电子谱研究了多孔硅的光和结构特性.研究结果表明存在着一个制备临界温度343 K,当制备温度从临界温度之下提高到临界温度之上时,多孔硅的荧光和光吸收从红移转向蓝移,同时硅2p电子结合能也从减小转向增大.     

不确定环境下含云计算数据中心的电网韧性增强调度

为解决飓风来临前路径不确定时输电线路随机故障等带来的难题,提出了适用于含云计算数据中心的电网韧性增强日前调度策略,并将其构建为两阶段风险规避的分布鲁棒优化问题。以飓风对输电线路的时空影响为出发点,采用蒙特卡洛模拟获得飓风路径不确定时线路的离散故障集合,并构建基于L1距离度量的分布鲁棒模糊集合。然后,在日前调度中,对机组和数据中心进行优化以平衡经济性和电网韧性,并采用追索问题量化其对日间调度的影响,形成两阶段优化问题。随后,对优化问题进行确定性转换与解耦求解。最后,以含4个数据中心的IEEE-RTS系统为测试算例,验证了所提韧性增强策略应对模糊不确定性的有效性。     

富勒烯C74分子的电子传导特性

采用密度泛函理论和非平衡Green函数的Tight-Binding方法,对C74富勒烯分子及其连接Au电极构成的C74分子器件的电子结构和电子传导特性进行了理论研究.得出了电子通过C74分子器件的传输谱、态密度及C74分子的分子轨道能级,结果显示C74分子的传输谱和态密度有明显的对应性,且电子的传导概率随电子的入射能量...     

果蝇算法融合SVM的开采沉陷预测模型

针对目前开采沉陷预计方法的种种缺陷,提出了一种新的预计方法。将果蝇优化算法(FOA)与支持向量机(SVM)相结合,建立FOA-SVM预测模型。选取煤层倾角、采厚、平均采深等参数作为模型的输入参数,最大下沉量作为模型的输出参数。选取训练集样本,应用FOA对SVM的参数进行寻优,确定最佳的SVM参数。采用预测集样本对该预测模型进行检验,同时将该模型预测性能与其他预测模型进行对比分析。结果表明:与GA-SVM模型、PSO-SVM模型和神经网络预测模型相比,该模型具有更高的预测能力和泛化能力,可以较好地实现对开采沉陷的预测。