风储共存于配网的动态优化潮流分析

为适应未来电网发展,在日前时间级,建立以向输电网购电量最小为目标的风储共存配网动态优化潮流的数学模型。该模型在配网原有条件的基础上,考虑了普通异步风电系统、双馈感应风电系统和蓄电池储能系统的特性和限制条件。基于GAMS平台,通过调用CONOPT求解器对该模型进行求解。以12节点风储共存的配网为例,对多种方式进行机制分析发现,普通异步风电系统、双馈感应风电系统和蓄电池储能系统共存于配网中运行时,可解决有功、无功和电压间存在相互牵制的矛盾,考虑风储运行特性的动态优化可更有效地接纳风电,使资源得到有效配置。     

储能与AGC机组协同的鲁棒调度

利用储能所具有的调节速率快的特点参与自动发电控制(AGC)机组调度,对应对风光间歇性具备明显的优势.已有计及储能的调度决策方法往往不能准确刻画储能应对风光间歇性的作用.为此,提出了储能协同AGC机组应对风光间歇性的两阶段鲁棒优化调度模型,将储能与AGC机组在控制中的动作轨迹抽象为任意2个瞬间之间的过程,利用储能所具有的快速充放电特点,弥补AGC机组响应速度的不足,提高其爬坡能力来释放机组的调节潜力,从而应对可再生能源发电的间歇性问题.所提两阶段模型具有解耦复杂、迭代次数多的特点,采用列约束生成(C&CG)算法进行求解.算例结果表明,与不考虑利用储能应对间歇性的模型相比,所提模型具有较强的鲁棒性,可有效降低对电力系统调度的配置需求,在经济和效率上有明显的优势.     

电网设备状态检修的时变决策模型

为实现将成熟的设备状态评估技术有效地融入到传统的电网检修计划中,建立了电网设备状态检修时变决策模型,使决策根据设备状态变化进行调整.首先给出时变决策机制的定义和相应的表达,在此基础上推导设备运行风险和系统运行风险,进一步建立了考虑设备多次检修的电网状态检修决策模型,在计及相关检修约束前提下优化电网总运行风险.最后,通过多场景下的算例分析,表明该模型是可行且有效的,有工程应用的潜力.     

甘蔗地下害虫生物防治技术（下）

4 病原线虫及其应用 4．1线虫的研究概况 昆虫病原线虫（Entomopathogenic nematodes）属线形动物门,线虫纲的一类小型多细胞生物,其形态简单,种类繁多。它可寄生于昆虫体内,所以义称嗜虫线虫。嗜虫线虫以感染期线虫（Infective Juveniles,IJS）侵入健康幼虫、蛹、成虫体腔内,并杀死其昆虫个体。有些线虫侵染的性状类似寄生蜂的寄生;     

电力系统源网间协同的经济调度模型及矩量半定规划法

源(发电与负荷)网间关系的处理是电力系统运行与控制的核心问题,新形势下源网间呈现日趋交织纠结的矛盾。提出一种源网间协同的经济调度模型,该模型在经济调度原有条件的基础上,将电网设备状态纳入决策量,以互补形式表达电网设备的运行约束。将非凸多项式优化问题映射到矩量空间,以矩量半定规划凸松弛方法转换为标准的半定规划模型,并采用半定规划优化器SDPA求解模型。算例分析验证了所提方法的有效性。     

我国蔗根锯天牛的为害及防治对策

蔗根锯天牛已成为我国蔗区重要的地下害虫,发生面广,为害严重.其主要原因是甘蔗大面积连作种植制度,现有药剂防效下降,气候炎热、少雨、干旱等因素.采取以农药防治为主、配以人工防治、物理防治、生物防治为辅的综合防治方法可以有效地控制其为害.     

高比例风电接入下计及时段间耦合旋转备用响应风险的动态经济调度方法

针对目前动态经济调度研究中风电波动性和不确定性引发旋转备用响应风险难以有机考虑的问题,提出一种针对高风电接入比例下的动态经济调度方法。将机组强迫停运引发的旋转备用响应风险有机统一到时间耦合引起的响应风险中,将旋转备用响应风险的用户停电损失期望和弃风损失期望加入目标函数中,在寻求目标函数最小的同时,自动为系统配置适宜备用,保证各时段系统响应风险的一致性。利用改进的多宇宙并行量子遗传算法以及图形处理器(graphics processing unit, GPU)加速技术对模型进行求解。10机系统算例及其分析证明了该方法的有效性和可行性,能够在动态经济调度中准确度量风电波动性和不确定性共同引发的旋转备用响应风险。     

基于BP神经网络的短期光伏集群功率区间预测

针对大规模光伏并网给电力系统安全稳定运行带来的严峻挑战,考虑传统单一光伏场站功率预测的局限性,以区域性光伏集群功率为研究对象,提出一种基于BP神经网络的光伏集群功率的区间预测方法。通过互信息方法对变量进行相关性分析,提取关键解释变量作为输入变量,利用主成分分析进行数据降维,解决了光伏集群功率预测大数据处理的问题。利用神经网络在数据挖掘和非线性关系拟合方面的优越性,将神经网络和非参数概率预测相结合,量化光伏集群功率预测结果的不确定性。实验算例采用中国某地区10个光伏场站,利用未降维的原始数据与本研究所提出的数据降维方法进行对比,分别计算80%和90%预测区间,结果表明,本研究所提出的预测方法预测区间带更窄,具有更好的预测效果。利用本研究所提模型预测了某天超前72 h的80%和90%置信区间,验证了该方法的可行性和先进性。     

基于学习理论的含光储联合系统的输电网双层规划

针对传统输电网规划中对光伏出力不确定性处理中存在的问题,提出一种基于学习理论的含光储联合系统的输电网双层规划模型。下层基于学习理论对光储联合系统进行优化,目标为光伏电站长期运行收益最大与计划功率不确定性最小。将下层优化求解得到的光储联合系统计划功率代入上层的输电网规划模型,以线路投资成本、运行成本和弃光成本最小为目标进行规划。最后用改进的IEEE118节点算例验证了光储联合系统可以减小计划功率的不确定性,提高规划结果的可信度。本研究建立的Q学习控制器具有良好的在线学习能力,通过大量数据的学习后能对光储联合系统的计划出力进行有效的指导。     

甘蔗地下害虫生物防治技术(上)

长期以来,甘蔗地下害虫的防治主要依赖于高毒、高残留农药,由此引起的抗药性、害虫再猖獗、农药残留及环境污染以及破坏生物多样性等问题愈来愈引起人们的忧虑。探索一种更有效、更安全的防治方法迫在眉睫。本文通过文献综合归纳,阐述了应用病原微生物、病原线虫以及天敌昆虫等生物因子防治地下害虫研究的历史、现状和对甘蔗地下害虫生物防治的借鉴作用,探讨了甘蔗地下害虫生物防治的前景。