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1.
由于发电、负荷和市场价格预测的不确定性,微电网日前竞价往往很困难。提出了采用2阶段随机规划的方法,通过蒙特卡罗模拟生成各种随机场景,并基于Kantorovich距离进行场景简化,以日前电力市场交易所获得的预期利润最大化为优化目标,计算了智能微电网能源管理系统对日前电力市场的最优报价,并将目标函数的非线性项重构成线性形式。仿真结果验证了所提方案在智能微电网日前竞价中具有很好的效果。  相似文献   
2.
由于发电、负荷和市场价格预测的不确定性,微电网日前竞价往往很困难。提出了采用2阶段随机规划的方法,通过蒙特卡罗模拟生成各种随机场景,并基于Kantorovich距离进行场景简化,以日前电力市场交易所获得的预期利润最大化为优化目标,计算了智能微电网能源管理系统对日前电力市场的最优报价,并将目标函数的非线性项重构成线性形式。仿真结果验证了所提方案在智能微电网日前竞价中具有很好的效果。  相似文献   
3.
可再生能源具有很强的不确定性,这使得微电网经济调度问题往往很复杂。本文提出了一种考虑可再生能源发电的不确定性,计及惩罚成本和备用成本的调度模型。模型除了考虑可再生能源经济因素以外,还考虑了传统火力机组的成本函数。风能和太阳能的随机性分别由Weibull分布和Beta分布模拟。本文利用改进的烟花算法求解该模型,仿真结果表明了改进烟花算法的有效性。相比于传统烟花算法,采用改进烟花算法进行经济调度,可成本节约5%。  相似文献   
4.
基于线性倾向回归趋势分析方法,对长江干流段沙市站1991~2017年汛期实测流量资料进行趋势分析。结果表明:1991~2017年间,沙市水文站汛期日最小流量呈上升趋势,日平均流量与日最大流量呈下降趋势;2003年三峡工程运行后,沙市水文站汛期的日平均流量比运行前减少了2046 m3/s,减少率为10.77%。  相似文献   
5.
轻钢结构厂房在遇到极端天气情况如台风、雪灾时,遭受的破坏往往比较严重.为此,很多企业会购买FM保险,以降低企业的风险和财产的损失.本文首先介绍了FM技术标准产生的背景和概念;然后详细阐述了FM标准中风荷载和雪荷载的取值与中国规范的异同处;最后通过一个工程实例说明FM荷载计算的应用和注意事项.  相似文献   
6.
王辉  肖博文 《化工学报》1998,49(4):447-454
以作者开发的可用于非定态SO2转化器模拟计算的通用软件包USSC为基础,对中间移热式与单段绝热式两种结构的非定态SO2转化器进行了比较,研究了气体组成、气速换向周期、冷却量等参数对转化器操作性能的影响.气体中SO2含量越高,床层的整体温度越高,SO2含量较高时(0.03左右),宜采用两点移热式结构的转化器.相同气体组成条件下,移波速度与气速成正比.对于两点移热式转化器,冷却量与换向周期均是可用来优化反应的操作变量,而原料气入口温度与床层预热温度对非定态转化影响较小.  相似文献   
7.
新型垂直筛板塔研究的进展   总被引:5,自引:0,他引:5  
新型垂直筛板塔研究的进展杜冬云*方云进**肖博文(华东理工大学联合化学反应工程研究所,上海200237)DuDongyun,FangYunjingandXiaoBowen(TheUnitedInstituteofChemicalReactionEng...  相似文献   
8.
针对模块化多电平变换器(modular multilevel converter,MMC)传统子模块(sub-module,SM)均压策略存在的开关频率高、开关损耗量多、计算量大等问题,提出基于子模块电容电压允许值的均压控制策略。通过引入电容电压允许值变量,使得SM电压始终在规定的范围内运行,降低了功率器件损耗。与此同时,由于不需要每个控制周期对全部SM进行排序,进一步减少了控制策略的计算量。通过仿真结果验证了所提策略的有效性,可以显著减少单位时间内功率器件的开关次数。  相似文献   
9.
季铵盐类缓蚀剂与金属阳离子的协同缓蚀作用广泛应用于高温酸化缓蚀剂领域,开展相关研究对于诠释高温酸化缓蚀剂多组分协同作用机理具有重要意义。合成了喹啉季铵盐缓蚀剂,研究了不同浓度的Sb2O3,CuI及NiSO4与喹啉季铵盐在20%盐酸,140℃环境中对N80钢的协同作用效果。结果表明,最优化的缓蚀剂配方为2%(质量分数)喹啉季铵盐+0.5%(质量分数)Sb2O3。针对这一最优化配方,通过表面SEM,EDS及XRD分析,研究了两种缓蚀剂组分之间的协同缓蚀作用机理。研究结果表明,喹啉季铵盐与锑化物协同作用形成复合膜是缓蚀的主要原因。增效剂Sb2O3在固液界面还原为单质Sb,沉积于金属表面,与酸化缓蚀剂主剂(成膜物质,喹啉季铵盐)共同形成复合膜,达到缓蚀作用。  相似文献   
10.
基于Seq2Seq技术构建了用于输电线路故障类型识别的深度学习模型,通过设置仿真算例验证了所提方法的有效性。首先,利用MATLAB/Simulink生成输电线路故障数据集;然后,基于Seq2Seq技术构建适用于故障数据时序型特征的深度学习模型;最后,以IEEE118节点系统为例对所提方法进行验证。仿真结果表明:所提方法能够适应输电线路故障的时序型特点,故障类型辨识准确率为100%。与其他故障类型识别方法相比,所提方法仅基于海量数据,不考虑电力系统具体结构,具有显著的优越性。  相似文献   
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