几种典型煤气化炉渣的碳热还原氮化过程

煤气化炉渣是煤炭气化过程产生的固体废弃物。选取5种煤气化炉渣作为研究对象,在分析其化学和显微结构后,将炉渣分别在1 350~1 500℃进行碳热还原氮化,并对氮化产物的物相组成和显微结构进行表征。结果表明:1 5种无定性炉渣的化学结构均可描述为Si O4四面体与Al O4四面体相互连接的架状结构;2炉渣中的玻璃相呈规则球体状,无定性碳呈多孔海绵、长带或长片状;3 5种炉渣经碳热还原氮化反应均可合成出Ca-α-Si Al ON粉体,且Ca-α-Si Al ON的形成过程一致;4炉渣氮化产物中杂质相的产生与炉渣的化学组成中Ca O,Si O2,Al2O3和C的相对含量密切相关;5在氮化过程中,炉渣中玻璃球体发生表面粗糙、多孔、空心等形态的变化,这些变化在一定程度上反映出炉渣的氮化进程。     

引入MgAl_2O_4对Ti_3SiC_2基复合材料性能的影响

采用反应热压烧结法制备MgAl2O4/Ti3SiC2复合材料,研究热压温度和MgAl2O4含量对该复合材料相组成、力学性能及抗氧化性能的影响。结果表明:热压温度影响MgAl2O4/Ti3SiC2复合材料相组成,在1 450℃烧结可得到性能良好的MgAl2O4/Ti3SiC2复合材料。引入适量的MgAl2O4,起到弥散强化的作用,有助于提高复合材料的力学性能,当引入量为20wt%时,抗弯强度为527.6 MPa,断裂韧性为7.09 MPa·m1/2。MgAl2O4/Ti3SiC2试样的抗氧化性能优于Ti3SiC2试样。MgAl2O4/Ti3SiC2复合材料在1 400℃氧化后的氧化层分两层,外层是Mg0.6Al0.8Ti1.6O5和金红石型TiO2,内层是由TiO2、方石英SiO2及少量未氧化的基体相混合组成。     

基于知识融合和深度强化学习的智能紧急切机决策

紧急控制是在严重故障后维持电力系统暂态安全稳定的重要手段。目前常用的“人在环路”离线紧急控制决策制定方式存在效率不高、严重依赖专家经验等问题,该文提出一种基于知识融合和深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的智能紧急切机决策制定方法。首先,构建基于DRL的紧急切机决策制定框架。然后,在智能体处理多个发电机决策时,由于产生的高维决策空间使得智能体训练困难,提出决策空间压缩和应用分支竞争Q(branching dueling Q,BDQ)网络的两种解决方法。接着,为了进一步提高智能体的探索效率和决策质量,在智能体训练中融合紧急切机控制相关知识经验。最后,在10机39节点系统中的仿真结果表明,所提方法可以在多发电机决策时快速给出有效的紧急切机决策,应用BDQ网络比决策空间压缩的决策性能更好,知识融合策略可引导智能体减少无效决策探索从而提升决策性能。     

基于华中电网跨区电力交易的市场辅助服务研究

随着中国风电、水电等清洁能源的大规模开发利用及特高压工程建设的高速发展,跨区电力交易日益频繁且交易量逐年增长。大规模区外来电增加了受端电网的调峰、备用等压力,然而目前不参与受端电网辅助服务的考核和补偿体系。针对这一情况,介绍了华中电网电源及负荷特点,分析了跨区电力交易的现状;提出了跨区电力交易参与华中电网调峰和备用辅助服务的机制建议;根据所提机制,测算了天中等直流跨区联络线送电应分担华中电网调峰和备用辅助服务的大小。所提模型有利于建立跨省区辅助服务分担共享机制,进而缓解华中地区火电机组调峰压力,促进西北等地的清洁能源送往华中电网消纳。     

需求响应下基于近似动态规划的气电联合系统经济调度

气电联合系统协同运行能显著提高能源利用效率,其运行优化得到了广泛关注。文章建立了考虑需求响应（demand response,DR）的气电联合系统经济调度模型,并提出了基于近似动态规划（approximate dynamic programming, ADP）算法的联合系统经济调度策略。首先,采用粒子群（particle swarm optimization ,PSO）优化算法对用户侧的负荷曲线进行优化,从而最小化用户补偿费用和峰谷差率;随后建立线性化的气电联合系统运行模型,借助ADP算法求解。以Grave 6节点电力系统和14节点天然气网络进行仿真分析。仿真结果验证了所提模型和求解算法的有效性,考虑供需两侧的气电联合优化能提高能源利用效率。