储能电站参与调峰的风-火-储联合系统分层优化调度方法∗

为充分挖掘储能参与系统调峰潜在价值,合理分配风、储、火等系统出力,有效降低系统运行成本,提高 可再生能源消纳水平,提出了一种储能电站参与调峰的风-火-储联合系统分层优化调度方法.为了提高模型泛化能力和预测精度,采用基于集成学习的风电预测方法得到风电场出力曲线.分层优化调度方法的上层优化模型以最小化净负荷波动为目标,对各时段储能电站充放电功率进行优化.下层优化模型以最小化风-火-储联合系统运行成本为目标,基于上层优化模型传递的净负荷曲线,优化求解得到火电机组最优出力和最大调峰收益.     

新能源配电系统非参数概率最优潮流解析方法EI北大核心CSCD

分布式新能源的大规模接入给配电系统的安全经济运行带来了严峻的挑战。为准确分析新能源出力不确定性对配电系统运行决策的影响,该文提出一种基于卡罗需–库恩–塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件与高斯混合模型的新能源配电系统非参数概率最优潮流计算方法。基于最优潮流问题的KKT条件获得从新能源出力等输入变量到机组出力等输出随机变量最优解的解析映射关系,显著简化了优化问题的求解过程。采用多元高斯混合模型对新能源出力概率分布进行描述,准确表征含有相关性的新能源出力的概率特性。最后,采用IEEE-33节点配电系统算例仿真分析验证所提配电系统非参数概率最优潮流计算方法的有效性。     

配网侧分布式储能系统的随机优化配置和选址方法

储能系统具有四象限下的灵活调节能力,而且响应速度快,不受地理资源等外部条件的限制。将其应用于电网侧时,可以充分发挥其灵活的四象限出力调节能力,实现配电网的削峰填谷、调压等功能。文中提出了分布式储能优化配置和选址的多目标模型,并以功效系数法将多个目标转化为单目标,然后基于多场景技术建立了总功效系数的期望值模型,期望值模型将配电网中负荷、光伏的随机性考虑在内,所得到的优化结果更加合理。     

牛奶主要过敏原β-乳球蛋白的一基因片段的克隆、表达、纯化及抗原性鉴定

目的 克隆并表达牛奶中主要过敏原β-乳球蛋白(β-LG)的一基因片段,并检测其杭原性.方法 利用RT-PCR技术克隆β-LG蛋白基因片段,测序后将目的片段克隆入原核表达质粗pET载体,转化至大肠杆菌origami,经IPTG诱导表达,获得重组β-LG片段蛋白.用Nit~2+亲和层析柱纯化,用Western blot和ELLSA检测重组蛋白与牛奶过敏患者血清IgE的结合活性.结果 克隆获得β-LG片段蛋白,其开放阅读框基因为264 by(含终止密码子),编码87个氨基酸.获得的重组β-LG片段蛋白既以包涵体形式存在又以可溶性形式存在,用可溶性的蛋白进行纯化,经Western blot和ELISA检测具有较好的抗原性.结论 成功地克隆和表达了β-LG的--基因片段,为后续牛奶的免疫原性研究提供参考,也为研制牛奶主要过敏原的单克隆抗体和制备其主要过敏原的检测试剂奠定了基础.     

面向风电功率波动平抑的储能系统鲁棒模型预测控制

作为支撑新能源高比例消纳的重要灵活性资源，储能可有效应对强不确定性的风力发电对电力系统安全稳定运行的影响。提出了一种面向功率平抑的风-储系统鲁棒模型预测控制技术。首先，为考虑风力发电的不确定性，避免预测误差的参数化先验假设，采用盒式不确定性集来对风电出力进行建模。其次，建立了包含并网功率波动均值、储能电站运行充放电总能量、储能电站出力系数的风电功率波动平抑效果评价指标。然后，建立了面向功率平抑的风-储系统运行双层优化模型。为提高双层不确定性优化模型的可求解性，采用强对偶理论将原双层模型变换为单层确定性优化模型，并通过大M法用一组线性不等式约束来代替双线性约束。最后，算例分析验证了所提方法的有效性。