计及多种充电模式的电动汽车充电站有序充电双层优化策略

大规模电动汽车无序接入充电站不仅会引起配电网负荷“峰上加峰”,还会造成充电拥堵,延长电动汽车排队等待时间。建立了计及多种充电模式的电动汽车充电站有序充电双层优化模型。在上层模型中,以配电网负荷方差和上下层调度计划偏差综合最小为目标实现系统负荷“削峰填谷”,使负荷曲线更平坦。在下层模型中,建立基于多队列多服务台的充电站排队系统,减少电动汽车出行时间和充电费用。采用遗传算法和蚁群算法分层迭代求解模型,以含有4个充电站的IEEE 33节点配网系统为例进行仿真,结果通过与无序充电、Active Scheduling(AS)模型对比表明:所提模型在优化配电网系统负荷、减少电动汽车出行时间和充电费用等方面具有一定的有效性。     

基于环路矩阵分块重组策略的配电网重构

如何有效减少配电网重构中不可行解的产生是提高搜索速度的重要环节。为提高搜索效率,在对网络进行拓扑简化的基础上,提出一种基于环路矩阵分块重组策略的配电网重构预处理方法,实现了解空间压缩与分解。结合该策略,以布谷鸟搜索算法及其改进算法为例对IEEE33节点系统和119节点系统进行了算例仿真,结果表明结合环路矩阵分块重组策略后能够有效避免不可行解的产生,算法只在少数可行范围内进行搜索,搜索范围减少,计算速度与寻优成功率显著提高,验证了提出策略的有效性;最后将此策略运用于多种智能算法,对比结果表明该策略能使算法在性能上得到显著提升,验证了所提策略的适用性。     

夫妻肺片的由来

"夫妻肺片"算是成都"牛肉肺(荟、烩)片"里边的一个突出品牌,也可说是一张王牌,它的创始人是郭朝华、张田正夫妇.     

棒棒鸡的由来与变迁(外一篇)

许多川菜书籍里边,讲到山城棒棒鸡时,都说最早是由嘉州(今乐山)棒棒鸡传到重庆而得的名.不过对于"棒棒"究竟跟鸡是怎么联系起来的,却少有人谈及.     

综合能源互联网配电网故障定位与隔离的研究

基于"互联网+"的智慧能源互联网综合服务是互联网在电力行业的体现,充分利用了计算机技术、信息技术及人工智能技术等,具有信息的高效处理与状态的全面感知等优点,是实现万物互联互通的重要手段.现阶段配电网故障定位与隔离存在过程较繁琐、计算量及存储量大等缺陷,因此结合互联网中边缘计算的思想,提出一种基于综合能源互联网的配电网故障定位与隔离方法,设计了适用于综合能源互联网中配电网故障定位与隔离的模式与算法,实现了高效、快速定位的目标,同时减少了计算量与存储量,最后通过算例验证了方法的有效性.     

基于电子电路拓扑结构模型驱动的非侵入式负荷识别

为区分相似负载之间的微妙差异,提出了一种家庭能源管理系统的非侵入式负荷识别方法,即利用模型驱动分类法的概念,重点研究了电源电路拓扑结构和多种常用电器的分类方法,前者是从电力电子角度提出分级分类方法,而后者则保证所提分类法在实际应用中的代表性。根据多层级分类方法,讨论了模型驱动分层特征提取的优点,结果表明该方法可获得90%以上的识别精度,从而为区分相似负载之间的微妙差异提供一种更简单、更可行的解决方案。     

综合概率图模型和改进Apriori算法的变压器状态参数关联规则挖掘

针对目前变压器状态准确性和时效性不高的问题,提出了一种结合概率图模型和改进Apriori算法的关联规则挖掘方法,用于挖掘变压器状态参数的关联规则,以清晰表示数据之间的关联程度,减小计算量,提高关联规则挖掘效率。利用该方法分析四川某地500kV变压器的实测参数,挖掘状态参数之间的关联规则,并用挖掘出来的关联规则修正单个状态参数预测结果。结果表明,将关联规则应用于状态参数预测可提高预测精度,时效性和可行性较优,为变压器状态评估提供了一种新方法。     

微电网多源协调优化的研究与应用

泛在电力物联网的特点是可以在任意时间、人、物、地点之间实现信息交互和连接,泛在电力物联网的建立对微电网的多源协调提供了新思路.本文在信息实时互通的基础上建立了微网多源模型,该模型以总成本为目标函数,并在终端处建立两级优化,即对微源出力调整及平滑程度进行优化.根据这一模型,首先运用边缘计算对模型中分布式电源DG(distributed generation)、储能系统及微燃机单独进行优化.然后采用模糊遗传算法在能量管理系统EMS(energy management system)中进行总优化求解.最后,对于提出的模型进行仿真验证,仿真结果表明,该模型能够对能源充分、有效的利用.     

基于FBE算法的非侵入式事件检测方法

鉴于基于非侵入式负荷监测(NILM)的智能电表将成为住宅和建筑物的重要组成部分,提出一种应用非侵入式负荷监测环境的滤波器式经验模态分解算法,即将采集到的总电压电流信号自适应地分解成各种窄带信号,从分解的这些窄带信号中提取有关设备开关事件的有用信息,以有效提取模态特征、检测开关事件,克服传统经验模态分解方法对负类事件分类准确度的缺陷,增加了整体负载分类的准确性;最后,在BLUED数据集上进行测试,相比传统算法精度80.56%,所提方法的识别精度为97.39%,验证了算法的实用性和优越性。     

基于线阵CCD的汽车制动钳内凹槽检测系统

以线阵CCD μPD3575D为核心器件构成图像采集系统，对制动钳内凹槽进行扫描成像，通过接口送入计算机并显示在屏幕上。系统分辨率可达0．1mm。通过小波分析图像处理算法，可实现异物的自动检测。