基于自然真空蒸馏技术(NVD)的海水淡化装置

为了提高风能利用率,使风能直接驱动海水淡化装置,并以太阳能和空气热能作为辅助能源,结合自然真空蒸馏(NVD)技术,设计了一种基于NVD技术的海水淡化装置,并对该装置的关键设备柱形汽化室进行了细致的设计和研究。通过理论分析,装置抵抗大气压做功即可在常温下实现海水淡化,同时产出盐分,其降低气压的效果与传统技术一样,且水质更好,在能量转化的过程中较传统技术,效率提高了9%～24.3%。利用实物模型进行了相关试验,验证了装置的可行性,并通过试验数据分析对装置提出了改进建议,有望增加装置海水淡化以及产盐的速率,提高风能的利用率。     

基于深度强化学习的配电网实时电压优化控制方法

大规模分布式电源的接入使得配电网电压优化控制策略与传统配电网差异较大。针对就地控制中光伏逆变器调压之间缺乏协同的问题，该文提出了一种基于多智能体深度强化学习的配电网实时电压控制方法。首先根据电压控制模型设计了部分可观测的马尔科夫决策过程，然后采用多智能体双延迟深度确定性策略梯度算法求解，根据中心化训练、分散式执行的框架实现光伏逆变器的无功协同控制。该方法能智能决策各个逆变器的无功调节量，且能够根据源荷的随机变化实时给出电压控制策略，具有较好的实时性和控制经济性。最后通过仿真算例验证了所提方法的有效性。