需求侧管理参与的孤岛型微电网多目标优化调度

分析了MG中分布式电源的功率特性和需求侧响应的基本理论与相关政策，并建立了DG的数学模型和基于负荷分类的DR模型；综合考虑微源的出力成本、需求侧管理成本和环境治理费用，建立了考虑需求侧管理的多目标微电网优化调度模型，引入不同的孤岛微电网运行评价指标评价DR对微电网经济性、环保性以及可靠性的影响，并选择不同的场景分析验证。采用改进粒子群算法优化外点法对规划问题进行求解，在将约束条件纳入目标函数的同时，尽可能避免求解规划时陷入局部极值的问题。算例分析表明，通过考虑需求侧管理，可以增加可再生能源的消纳，减轻负荷高峰时段的供电压力，缓解孤岛系统供电不足的问题，并有效提高微电网的整体效益。     

再生骨料砼变形性试验研究

为了研究再生骨料砼徐变的变形规律,进行了收缩徐变对比,线膨胀系数测定等实验。通过控制变量法的对比试验分析了再生骨料砼与普通碰变形的差异。实验表明:在配合比相同时,再生骨料砼与普通砼相比,在变形性方面,再生骨料砼线膨胀系数大,对温度变化导致的收缩变形更为敏感,徐变曲线较平缓且更先趋于稳定。     

天然气采集过程防砂装置的应用

天然气生产过程中经常会出现气井出砂,砂粒随着高速流动的天然气一起流入地面集输管网,在气流方向改变时,高速运动的砂粒会对设备、阀门、管线等造成冲蚀磨损,尤其在管线弯头处经常出现磨穿刺漏现象,形成极大安全风险。采取限制配产、控制生产压差的办法会降低气井产能。在确定气田出砂类型后,采用了机械法除砂。在不影响气田生产的条件下,研发井下防砂工具,地面防砂装置,阀组等配套除砂工具,实现了气田防砂提产,安全运行的目的。     

微弱光电流信号放大器的设计

针对等离子体物理实验装置托卡马克(EAST)实验中微弱信号的探测需要,结合EAST的恶劣电磁环境以及光电检测电路的基本工作原理,设计了一种实用的光电弱信号电流放大器.电路由前置电流放大器、有源滤波放大电路构成,结合电磁兼容技术对信号进行接地和屏蔽,以及合理布线,旨在保证增益和带宽的同时降低噪声.实验表明,基于本设计的光...     

基于博弈论的多机器人任务分配算法

为了寻找一种合理有效的多机器人任务分配算法,基于多机器人协作救火任务环境,以博弈论纳什均衡为基础,研究多机器人的任务分配问题。根据任务模型特点和纳什均衡的主要特征提出了一种基于博弈论的任务分配算法。博弈的效用函数同时考虑了距离、火势和燃烧时间等因素,机器人根据此效用函数选择行为策略,促使机器人尽快扑灭惩罚值较大的火灾而获得较大的奖励值。利用任务总收益函数值的大小评价算法的优劣性。收益函数与火势、燃烧时间和机器人扑灭火灾数有关,这切合实际救火模型。实验结果证明了该任务分配算法的有效性。     

基于混合半云模型的风速-功率曲线建模方法

风速-功率曲线的准确建模是风电机组出力态势评估和风电功率预测的关键基础之一。计及风电映射关系的不确定性及功率曲线的分布形态,提出一种基于混合半云模型的建模策略来实现对风功率数据固有和随机分布特征的挖掘和建模。引入最优组内云熵算法快速有效地剔除异常数据;采用逆向云发生器求取期望、熵与超熵数字特征来定量刻画风速-功率对应关系的不确定性,构建腰部数据的半云模型;通过X条件云发生器和正向云发生器分别求取腰部和上部数据的功率云滴,实现定性数字特征向定量数据的转换。以中国东北某大型风电场的实测数据为例,从数据质量、频率分布和风功率预测等维度分析混合半云模型,验证了所提方法的可行性。     

考虑水电库容弹性的电力系统经济调度

随着负荷的增长与新能源的接入,电网运行的安全域不断减小。为此可充分挖掘电网的运行弹性空间,扩大电网运行安全域,实现资源的优化配置。文中提出水电库容弹性空间概念,并建立了考虑来水不确定性和风险成本的库容运行弹性模型;基于此提出了考虑库容弹性空间的经济调度模型,以用于评估考虑库容弹性后的电网运行效益。此外,基于KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件,推导了库容弹性与电网运行状态量之间的灵敏度关系,并提出了关键库容弹性的灵敏度辨识方法,进而在电力系统运行时优先利用关键库容弹性。最后,通过IEEE 30节点系统和某地区的实际电网验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,所提方法能够在考虑水库防洪风险控制需求的基础上,有效利用水电库容弹性空间来灵活地调整库存水量,促进水电、风电消纳,降低电网运行成本。     

基于改进熵权法的风电功率组合预测方法

对风电场输出功率进行精确的预测是保证含大规模风电电力系统安全稳定运行的重要手段。采用单一预测模型进行预测时,都会有各自的优势和劣势,为了更好地提高风电功率预测精度,提出了基于改进熵权法的风电功率组合预测方法,并同时采用滚动式权重,以此来实现对单一预测模型的互补。以吉林省西部某风电场的实测数据为例进行分析,说明了基于改进熵权法的风电功率组合预测方法在对风电功率进行预测时的有效性,同时证明了滚动式权重可以实现对权重的不断更新,使各权重值能够反映出风电功率的最新变化,从而实现了对风电功率预测精度的提高。     

无耙膏体浓密机在金属矿山上的应用

阐述了国家对矿山固体废料的管理政策和金属矿山充填采矿法的现状,指出了膏体充填的关键在膏体浓密(浓缩).重点介绍了新型无耙膏体浓密机的结构及原理,其可将低质量分数的尾砂浆直接浓缩成膏状底流.通过与常规有耙膏体浓密机对比和实际试运行情况可知,无耙膏体浓密机的膏体制备效果更加稳定,真正实现矿山开采的全尾充填和无尾排放.     

基于决策树理论的风电功率实时预测方法

风电功率的不确定性会对电网造成冲击,风电功率实时预测是缓解电网调频压力,保证电网稳定运行的重要手段.通过分析两种单一预测模型的特点,提出一种基于历史数据和NWP数据相结合的组合预测模型.分析历史数据的序列特征和适用的预测方法,建立决策树分类模型,在预测时通过时数据序列特征分析,选择最佳预测方法.针对两不同风电场的数据进行预测分析,结果表明,组合模型预测精度高于单一模型,通过决策树模型进行实时序列特征分析,并选配最佳预测模型能有效提高预测精度.