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1.
为了分析小金川河流域中长期径流形势,本文尝试利用马尔科夫链模型进行年径流形势预估,结合历史径流的丰枯变化,计算丰水年、平水年、枯水年相互转变的马尔科夫转移概率,在此基础上,可根据当年来水情况实现对木坡电站下一年径流形势的预估分析。以2018年木坡电站的丰枯形势预估为例,经验证,该径流形势预估分析方法具有较强的实用性,为径流形势预估分析提供了一种切实可行的思路和方法。  相似文献   
2.
大用户直购电交易在新电改背景下已成为电力市场领域研究的热点。回顾了大用户直购电发展历程,分析了梯级电站参与大用户直购电的风险。通过对市场电价进行"以丰补枯"成本测算,引入电量转移力度系数对电站间电量进行转移,建立发电企业效益优化模型。以四川省某梯级水电站为例,针对丰、平、枯水期变动电价特性,对同一成本电价电站采用不同电量转移系数。算例结果表明,电量转后梯级整体效益提升15.4%,其中,丰、平、枯电量转移利润贡献率分别为5.2%、3.7%和91.1%。研究成果对发电企业电量指标统筹安排具有重要现实意义,对其制定营销策略具有一定参考价值。  相似文献   
3.
电力工业对国民经济的发展起着先导和支撑作用,是能源发展的战略中心。同时,电力工业在中国节能减排和能源结构转型升级中担任重要角色。首先,结合"十三五规划"对能源发展的新要求,运用目标规划理论建立兼顾环境和经济目标的电源结构优化模型,研究电源资源的可持续发展问题;再以四川省电源结构资料为例进行仿真计算,利用碳价格系数,寻求经济与环境双重利好下的电源结构目标,验证所建模型的合理性和可行性,为电源结构优化问题研究提供一种新的思路和途径。  相似文献   
4.
针对流域梯级水电站间负荷分配问题,建立以龙头水库日发电耗水量最小及梯级弃水量最小为目标的流域梯级水电站厂间经济运行模型,提出动态廊道遗传算法的求解思路与步骤,并进行实例分析。结果表明动态廊道遗传算法有效克服了传统遗传算法出力分配结果频繁波动的缺陷,计算结果合理且优于传统遗传算法,对梯级电站日内发电计划的编制具有更强的指导意义。  相似文献   
5.
负荷与气象因素的关系是非线性且模糊的,针对传统的线性相关系数不能准确刻画负荷与其气象成因的相依结构。在分析负荷对气象因素响应的基础上,提出了结合Copula函数与最大熵原理(POME)的负荷与气象因素相关性度量方法,该方法基于POME建立了负荷与气象因素的边缘分布,利用Copula函数拟合了负荷与气象多变量系统中的非线性相依结构,并推导了度量相关性的Kendall秩相关系数、Spearman秩相关系数和Copula熵。在实际的负荷和气象系统中的应用表明,Copula-POME方法在分析负荷与其气象成因关系时无先验分布假定,具有灵活的函数形式,能准确表达多变量系统的相依结构;秩相关系数和Copula熵弥补了线性相关系数在度量尾部相关中的不足,能准确度量负荷与气象因素的相关性。  相似文献   
6.
当前有关四川水电跨省消纳研究多以水电外送电量最大化为目标而忽视了受端电网调峰压力问题,实际上若受电区调峰形势严峻,则难以实现水电跨省最大化消纳的真正落地。鉴于此,为缓解四川水电跨区消纳与受电区调峰压力之间的矛盾,文中在考虑受电区本地清洁能源消纳和电力系统可调容量基础上,以外送水电负荷追踪能力最大化为目标,构建了四川水电调峰外送方式下的受端电网接纳空间测算模型,以重庆电网为算例,设置汛期高负荷水平日、中等负荷水平日和低负荷水平日3种场景,计算了重庆电网接纳空间水平,然后与四川水电常规外送方式进行比较,结果表明:四川水电调峰外送方式下,3种场景中重庆电网可在其调峰能力之内接纳四川水电54 525 MW·h、31 340 MW·h和22 082 MW·h;四川水电调峰外送情境下,主要承担重庆尖端负荷,削减了电网负荷峰谷差,3种场景中受电区调峰压力分别降低了20%、14%和9%;与四川水电常规外送方式相比,四川水电调峰外送方式有效降低了重庆调峰运行成本,缓和了受电区调峰压力,更有利于电力系统安全经济运行。  相似文献   
7.
8.
从现状负荷特性数据分析入手,准确把握现状负荷特性的变化趋势,并从工程角度提出新的负荷特性预测算法,简化了负荷特性预测过程,使分析较易推广.以某实际电网为例,预测该电网近期和远期负荷特性的发展趋势,分析了影响该电网负荷特性变化的主要因素,预测结果为该地区电网规划提供了有力依据.  相似文献   
9.
描述了贵州电网公司覆冰预警系统终端的分布情况以及线路覆盖率,发现在其运行中存在的终端可靠性低、设备故障率高,维修难度大等问题,并对导线拉力、地线拉力传、图像监测、等值覆冰计算等问题进行深入分析,从而提出相应的整改应对措施。  相似文献   
10.
油中溶解气体分析方法(DGA)是变压器内部故障诊断的重要方法,广泛应用在变压器在线监测和定期试验检测中,传统的特征气体法和三比值法等诊断方法在实际应用中普遍存在着一定的局限性,导致故障诊断精度偏低。针对这一问题,本文提出了一种基于深度学习技术中的多层感知机的变压器故障综合诊断方法,利用开源的Scikit-learn 机器学习框架及TensorFlow深度学习框架构建了变压器故障诊断模型,并应用实际工程中的故障样本数据,对故障诊断模型进行了训练和测试。试验结果表明,基于多层感知机技术的变压器故障诊断模型能够对变压器故障进行正确诊断,与传统的三比值法及支持向量机技术相比,多层感知机的诊断准确率更高,具有更优的故障诊断性能,能够为变压器的检修提供更为准确的参考信息。  相似文献   
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