风电–火电–抽水蓄能联合优化机组组合模型

大规模间歇式能源出力的不确定性给电网的安全经济运行提出新的挑战,研究间歇式能源接入下的多源联合优化机组组合模型对提高电网运行的安全性和促进间歇式能源的消纳具有重要意义。基于对风电不确定性及抽水蓄能运行机理分析,采用置信区间法进行风电不确定性建模,并提出新的系统调节能力约束,从而建立了考虑风电不确定性影响及抽蓄水头变化影响的联合优化机组组合模型。采用6节点系统验证模型的有效性,研究了抽蓄容量及置信区间选择对发电成本、机组组合及其可靠性的影响。结果显示,风电、火电装机不变的情况下,要保证机组组合的可靠性达99%以上,抽蓄发电装机占比分别为5.6%和10.5%时,与无抽蓄时相比可以分别减少16和17个开机时段,发电成本可以分别降低4.6%和6.8%。通过算例的论证,表明该机组组合模型能够实现多元能源的协调优化和给定置信区间内的风电的有效消纳。     

考虑条件断面限额自动匹配的一体化发电计划优化

断面限额是电网安全可靠运行的重要边界条件。随着电网规模的扩大,互联电网运行方式复杂多变,很多断面限额仅在一定的机组开机方式或者相关支路潮流水平等条件下适用,甚至这些条件断面之间也会存在相互关联。传统基于人工经验的起效条件判定需反复尝试断面限额进行发电计划优化,使得发电计划优化决策过程非常复杂。文中在传统考虑固定断面限额的发电计划优化模型的基础上,针对条件断面限额依据相关变量所属区间进行判定的特点,提出一种发电计划和条件断面限额一体化优化建模技术。该模型可实现条件断面限额与发电计划自动匹配,在保障电网安全的同时进一步挖掘电网输送潜力。最后,基于所提模型对断面潮流区间、开停机台数等典型的条件断面限额场景进行算例分析,验证了该模型的有效性。     

基于模糊算法的LPG/柴油双燃料发动机电控喷射系统

传统的机械控制双燃料发动机难以满足低碳烟排放,低油耗的要求,本文将模糊控制算法应用于LPG流量的控制,以CA6110柴油机为改装实验对象,设计了以87C552单片机为核心的一套模糊智能控制系统,应用于改装后的柴油/LPG双燃料发动机.模糊控制系统以发动机转速和油门拉杆位置为输入量,LPG流量为控制量,控制规则设计离线进行,形成的控制量制成控制决策表输入单片机实现对LPG流量的智能控制.台架实验表明：本文设计的电控喷射系统可使发动机的碳烟排放大幅降低,在保持原机的动力性不变的情况下,使其燃油消耗有所下降,并具有较好的自适应性和鲁棒性.     

虚拟母线技术及其应用(一):虚拟母线辨识算法

母线负荷预测是提高电网调度精益化水平的重要环节,也是制定电网运行方式、计算线路输送能力、甄别电网安全状况的重要依据。大电网中母线数目众多,且单个母线的负荷水平低、波动性强、规律性弱,根据母线负荷预测领域面临的这些难题,提出了簇集网状网络的概念,并进一步提出了虚拟母线(virtual bus,VB)的聚合判据,证明了VB的基态特性和断态特性,并依据聚合判据提出了VB的辨识算法。基于河北南网的实例分析验证了VB辨识算法的有效性。VB技术可以在电力系统的负荷预测、潮流计算、状态估计、安全校核等领域得到广泛的应用。     

基于Fibonacci法的某型航空检测仪器的快速测试

针对使用航空测试仪器检查航空设备工作性能以及排除故障时,要求既准确又快速地使航空装备尽快恢复到良好状态的这一基本要求,在开发和研制某型航空地面检测仪器时,在计算机程序设计中采用"Fi-bonacci法"的原理编制测控算法程序,不仅使控制测试的仪器快速地检测航空设备,而且极大地提高了检测的精度.     

母线负荷预测中的自适应预测技术及其实现

负荷波动频繁、变化模式复杂是母线负荷的重要特点。如何自适应地进行预测模型的选择和模型参数的调整,从而获得更加准确的预测结果,始终是一个研究热点和难点。文章提出了一种基于虚拟预测思想的自适应母线负荷预测技术。通过分析自适应预测的基本问题,建立了母线负荷预测自适应技术的抽象统一框架,阐述了自适应预测技术的整体流程,并给出了自适应预测技术的详细数学描述与实现方法。算例分析表明,应用自适应预测技术,实际预测的效果得到显著提高。     

基于STM32的油井井口液位检测系统的设计

介绍了一种在井口检测油井液位的方法。并在此基础上设计了基于STM32微控制器的油井井口液位检测系统。阐述了液位检测系统的系统构成，详细分析其硬件电路的同时，对其软件架构也作了探讨。该检测系统安装在井口，通过自动监测环空中的气体排量计算出当前油井液位，具有操作简单，成本低，稳定可靠，测量准确度高等特点。     

考虑风电并网和电量分解的月度机组组合模型

合理的月度机组组合 (unit commitment,UC)可以在更长时间尺度上进一步拓展风电消纳空间,但大规模风电入网造成的较强不确定性会给机组组合带来很大挑战。另外,由于基于比例分配法编制的月度合同电量调度实施难度较大,文章提出一种结合改进月度合同电量分解方法与考虑源荷不确定性的月度火电机组组合模型。将风电历史数据应用于月度机组组合决策,采用基于数据驱动的分布鲁棒方法结合随机优化技术求解机组组合与电量分解方案。计算结果表明,该模型能有效减少弃风量,提高火电机组负荷率。     

规避坏数据影响的母线负荷预测新策略

坏数据的存在对母线负荷预测的精度有较大影响.针对在实际工作中坏数据辨识和修补的结果不令人满意的情况,提出了一种新的规避坏数据影响的预测策略.提出了完全可信信息集的概念,在这一概念下将历史负荷进行合理划分,并分析了相互之间的横向联系和纵向联系;由此提出了以完全可信信息集为基础的预测策略,避免将修补后数据直接用于预测,妥善处理坏数据对预测效果的影响.描述了预测方法的实现过程,算例表明这一预测策略可以取得较好的效果.     

基于径向基神经网络的可用输电能力概率分析

可用输电能力(ATC)是电力系统经济安全运行的一项重要指标.由于大量风电并网和用户用电行为的多样化,ATC的计算必须要考虑其带来的不确定源.而在对不确定源相关性的处理时,Nataf变换中标准正态分布域相关系数的求解尤为复杂,传统的基于辛普森数值积分和二分法的相关系数转换法耗时极其严重.在概率计算中,采用蒙特卡洛法基于最...