高水电比重系统随机电力电量平衡模型与算法

针对高水电比重系统中电力电量平衡问题,首先考虑利用典型周负荷曲线进行电力电量平衡分析,以更好地计及工作日和非工作日不同的负荷曲线对可调水电站库容及火电站开机的影响。为恰当考虑风电场和光伏电站出力的不确定性和波动性,建立了基于随机优化的随机电力电量平衡模型,从概率的角度更好地分析和衡量风光电站对电量平衡的贡献。为方便该模型的求解,对非线性的水电转换函数进行线性化处理,得到混合整数规划模型,采用CPLEX对模型进行求解。以某高水电比重系统作为算例进行仿真分析,验证了所提随机电力电量平衡模型与算法的正确性和有效性,从概率的角度定量分析了风光电站的电量贡献。     

响应面法优化板栗膨化食品配方的研究

为了研究板栗膨化食品的配方,采用单螺杆膨化技术,利用响应面分析法优化板栗粉、木糖醇及大豆粉在膨化食品中的添加量.在考察单因素对膨化食品感官指标、膨化度及硬度影响的基础上,以膨化度为评价指标,利用Box-Beheken响应面分析法确定3种添加物质的最佳组合.在单因素试验中,板栗粉的添加剂量设定为0、10%、20%、30%、40%;木糖醇添加量设定为0、1%、3%、5%、7%;大豆粉的添加量设定为0、3%、5%、7%、10%;单因素试验得出板栗粉、木糖醇及大豆粉三者的较优添加量为10%~30%、3%~5%和6%~8%.响应面分析结果表明:在膨化食品制作过程中按板栗粉及玉米糁总质量添加板栗粉25%、大豆粉7%、木糖醇4%,板栗膨化食品的感官评分为92.5,膨化度为3.6,膨化食品感官特性及膨化特性良好.     

基于PageRank算法的输电网连锁故障脆弱线路辨识

为快速准确识别输电网中可能触发连锁故障的脆弱线路,基于PageRank算法提出一种计及连锁故障级联效应的输电网脆弱线路双层辨识方法。首先,考虑连锁故障的演化进程,建立基于快照的输电网时序网络模型;其次,综合考虑线路间的交互影响和输电线路对负荷波动的抗扰能力,基于拓展PageRank算法构建浅层辨识模型,用于快速计算输电线路的脆弱度;最后,通过算法重构表征连锁故障间的关联关系,搭建脆弱线路的深层辨识模型,以综合分析输电线路的脆弱性,并刻画连锁故障中线路脆弱性的变化过程。基于IEEE 39节点系统的仿真算例验证了所提脆弱线路辨识方法的合理性和准确性。     

基于两阶段鲁棒优化的西南地区微电网经济调度

针对西南地区可再生能源储备丰富的特点,考虑微电网中可再生分布式能源出力和负荷的不确定性对微电网运行调度的影响,搭建了两阶段鲁棒优化经济调度模型,求解系统在极端运行场景下的经济性最优解。模型考虑系统功率平衡和输出功率约束、需求响应负荷约束以及微电网与配电网的交互约束,通过不确定性调节参数处理微电网中的不确定性,调节模型的保守度。随后通过Benders分解算法将模型分为主问题和子问题求解,并采用对偶理论对内层模型进行解耦。最终得出的结果验证了所搭建模型的有效性,为微电网接入西南电网后的调度策略提供参考。     

RS_3型板栗抗性淀粉的酸法制备及抗氧化性研究

为优化酸解法制备RS_3板栗抗性淀粉制备工艺及了解其抗氧化性质,以信阳大板栗为原料,采用正交试验设计优化制备工艺,并对制备的抗性淀粉抗氧化性进行考察。分别以板栗淀粉乳质量分数、盐酸用量、酸解温度、酸解时间做单因素试验,结果表明,当4种单因素参数为20%~30%、1.0%~2.0%、35~45℃、2.0~3 h时,RS_3型板栗抗性淀粉制备得率较高。选用单因素较优参数做正交试验,结果得出板栗乳质量分数25%,盐酸体积分数为1.5%,酸解温度45℃,酸解3 h,RS_3板栗抗性淀粉得率为8.72%。RS_3型板栗抗性淀粉的4项抗氧化性质试验得出高浓度的RS_3型板栗抗性淀粉具有较强的抗氧化能力;当板栗抗性淀粉质量浓度为10 mg/m L时,其对DPPH的清除率为45.2%,相当于6mg/m L Vc的1/2,对超氧阴离子自由基的清除率与4 mg/m L Vc相当;温度为60℃时,10 mg/m L的RS_3型板栗抗性淀粉对亚硝酸盐的清除率达到最大值63.20%;RS_3型板栗抗性淀粉的总抗氧化能力与浓度具有很好的线性关系。     

基于自组织特征神经网络和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法

准确的负荷预测对于整个电力系统经济有效运行有着重要的意义。针对负荷预测集和预测模型作出协同优化改进,提出了基于粒子群（Particle Swarm Optimization,PSO）优化的自组织特征映射网络（Self-organizing Feature Mapping,SOFM）和遗传算法（Genetic Algorithm,GA）优化的最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）的短期电力负荷预测方法。使用自适应权重的粒子群算法对SOFM的权值进行优化处理,采用优化的PSO-SOFM对原始负荷数据进行分类处理,得到多组训练集。针对每组训练集建立LSSVM预测模型,并使用GA优化其关键参数,最终得到GA-LSSVM预测模型。最后利用已有的负荷数据进行了负荷预测,验证了该方法的准确性和有效性。     

高水电比重系统中梯级水电群与风光电站协调调峰优化运行策略

全球环境和气候问题的加剧,凸显了发展以水电、风能和太阳能为主的清洁能源的迫切性.在高水电比重系统中,梯级水电站需要同时承担峰荷和基荷,如何协调梯级水电站与间歇性风光电站的出力用以优化调峰能力具有重要意义.在此背景下,考虑风光电站出力的不确定性,提出梯级水电群与风光电站协调调峰优化运行策略,一方面利用梯级水电群出力可调的优势,增大系统接纳风光电站出力的能力,尽可能平抑负荷波动、减小系统的调峰压力;另一方面对非线性的水电转换函数进行线性化处理,方便模型求解.最后,以某高水电比重系统作为算例进行仿真验证,结果验证了所提优化策略的正确性和有效性.     

调度培训仿真系统及其实用性分析

随着电力系统的发展和电网商业化运营的深入开展,对电力系统的运行调度和控制变得越来越复杂。为提高电网安全、稳定、优质和经济运行水平,能量管理系统（EMS）和调度员培训仿真系统（DTS）作为电网调度中心的两套重要的计算机自动化系统,已经在实际的电力系统中得到了广泛的应用。DTS主要用于调度员培训、运行方式研究和反事故演习等,可以使电网调度由经验型上升至科学的分析型。文中介绍常用的DTS构成方式的基础上着重讨论了DTS系统的实用性以及DTS与EMS系统一体化问题。