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基于我国水电站“弃水”弃电的严重现状,针对我国建设的无调节能力的径流式水电站,开展弃能利用的制氢系统优化研究。根据水电站的实际流量过程及机组运行特性,提出水电站弃能的计算方法,并构建“产”、“储”、“输”完整的集成运行控制与容量优化配置模型,并对氢气市场价格、年均氢气产量与水电站弃能制氢系统的经济效益关系进行敏感性分析。四川省沙坪二级水电站算例结果表明,液氢运输距离为500 km时,按照3.5元/Nm3的氢气单价,制氢系统最优容量配置下,2019年弃电利用率为70.54%,氢气产量为2.09×107 Nm3,全生命周期净现值为1.99亿元。本研究为解决清洁能源的电能利用问题提供了新路线,对促进我国进入氢经济时代有重要的意义。 相似文献
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为了系统分析泄洪洞通风补气系统特性,研究洞顶余幅与补气洞横截面积间的平衡关系,采用泄洪洞多洞供气理论分析模型,系统地讨论了泄洪水流拖气能力、洞顶余幅过气能力以及补气洞补气能力之间的平衡制约关系,绘制了洞顶余幅内的气压变化曲线及泄洪洞总通风量随洞顶余幅变化的曲线以及洞顶余幅与补气洞平衡优化关系曲线簇,总结了3个分区和2个极值点,阐明了洞顶余幅与补气洞的平衡特性。工程设计中,可绘制相应的平衡优化曲线簇,并在分区Ⅱ内进行设计,可保证通风特性优化的同时兼顾洞顶余幅和补气洞横截面积的经济性,实现洞顶余幅和补气洞联合优化设计。 相似文献
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结合水-气分层流理论,构建了如美泄洪洞与溢洪洞联合泄洪通风补气系统理论计算模型,研究了如美多条泄洪隧洞的通风补气特性,绘制并总结了如美各条泄洪隧洞的负压、补气竖井风速及通风量随泄洪洞洞顶余幅高度及其补气竖井截面尺寸的变化规律。结果表明:泄洪洞负压出现极小值和极大值并存的3分区,而溢洪洞负压无明显变化;泄洪洞补气竖井风速和通风量出现极大值,溢洪洞补气竖井通风量反之出现极小值。综合考虑各条隧洞通气参数的变化,可为联合泄洪系统中泄洪洞及其补气竖井尺寸的选择提供参考依据。 相似文献
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以沙坪二级水电站为例,针对电站事故切机时的剩余库容与反应时间进行研究,计算了事故切机时极限反应时间和极限运行水位,提出了最佳水位运行范围和闸门应急控制策略。采用穷举法筛选和微粒群算法对理想情况下最优闸门开度进行了研究,结果表明,在取值相对较小的范围内,穷举法计算结果相对准确且迭代并不复杂,而微粒群算法的参数较少,易于编程实现,收敛速度快。采用微粒群算法计算了实际情况下最优闸门开度,计算结果表明,设计的闸门动作策略表可有效地实现电站在遭遇事故切机时的库水位精准控制,且计算过程并不复杂。 相似文献
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泄洪防冲消能设计是水利工程设计中的重要技术问题。采用水工模型试验和数值模拟相结合的方法对连续坎和燕尾坎的水力特性进行了对比。主要研究内容包括两种挑坎的水舌运动特性、水垫塘底板动水压强分布及其扩散特性、RNG k-ε湍流模型求解脉动荷载的可行性。研究结果表明:RNG k-ε湍流模型对于连续坎和燕尾坎的水舌形态、水垫塘底板时均压强、不同工况下水垫塘底板脉动均方根的变化规律均可达到较高的模拟精度;相比于连续坎,燕尾坎对于水舌的纵向拉伸效果明显,水垫塘冲击区范围扩大,底板上的时均压强与脉动压强均方根峰值均向上游移动且大幅度减小,荷载集中程度减弱。 相似文献
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抽水蓄能电站的抽水断电过渡过程威胁电站抽水工况的运行安全。以某实际抽水蓄能电站工程为例,在对电站抽水稳态工况复核的基础上,反演模拟了抽水蓄能电站单机抽水断电过渡过程,分析了数值模拟与原型实测结果之间存在偏差的主要原因。最后,对电站双机抽水断电工况进行了预测模拟。结果表明:单机抽水断电数值仿真模拟计算的过渡过程时域曲线与实测值时域过程的波动趋势基本一致且吻合良好,产生偏差的原因主要包括数值模拟中输入参数的不确定度及简化处理,以及过渡过程中真实压力脉动的影响。在对双机抽水断电工况进行预测模拟及修正后,过渡过程调保参数均未超过设计值,保障了电站抽水工况下的运行安全。反演分析成果可为其他抽水蓄能电站的设计及运行提供参考。 相似文献
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针对泄洪洞泄洪时下游环境中的低频气压脉动强度预测问题,通过紊流数值模拟,分析了泄流流速分布特征,开展了涡结构识别,研究了涡量脉动特性,并结合涡声理论对如美水电站多洞联合泄洪工况进行了泄洪诱发低频气压脉动预测。结果表明:涡结构主要分布在泄流水舌入水点及其下游,即水流剪切作用剧烈的部位,水垫塘存在大量的发卡涡和马蹄形涡等大尺度涡结构;涡量脉动在0~2 Hz范围内存在多个优势频率,泄洪涡量脉动可能诱发相应频率的低频气压脉动;各工况下预测声压级最高可达140 dB以上,但声波在水-气界面及雾化液滴耗散作用下,水垫塘周边1 km范围内,衰减后的低频声压级最大约122 dB。 相似文献
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为降低水电站长期运行过程中频繁的无规律动作对于水头高、库容小、调节性能差的水电站造成的损害,最大限度利用水头优势增发电量,提高水电站运行的效益性和安全性,提出了一种机理与数据混合驱动的水位预测方法。该方法通过PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化耦合BP(Back Propagation)神经网络和水量平衡模型,其中,数据驱动模型提供基准值,水量平衡机理模型修正水位趋势的合理性;将该方法应用于沙坪二级水电站的水位预测,对比分析水量平衡模型、BP神经网络模型和耦合模型预测结果。结果表明:提出的耦合模型有效避免了机理模型的累积误差和数据驱动的反常性;相对于水量平衡模型和BP神经网络模型,该耦合模型具有较高的预测精度和实用性,其平均绝对百分比误差MAPE和拟合优度R2分别为0.001 3和0.97,预测幅度更贴近真实水位。研究成果可为水电站面对短期的水位变化提前做出反应提供理论依据。 相似文献
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