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随着智能家电的广泛应用以及负荷监测技术的发展,家庭可控负荷的优化调度已经成为虚拟电厂技术的重要研究内容。考虑家庭用户用电经济性和舒适度,提出一种综合考虑家庭用户电力负荷关联度和用电舒适度与缴纳电费满意度的多目标用电模型。根据用户的负荷特性,建立刚性负荷和柔性负荷的数学模型及其约束条件。引入负荷使用关联矩阵调整负荷运行时段参数,建立考虑用户用电舒适度与电费支出满意度的多目标用电模型,采用遗传算法对模型进行求解。算例分析结果表明所建立的优化策略能有效满足用户用电舒适度,实现用电经济性,为虚拟电厂中可控负荷的优化调度提供帮助。 相似文献
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介绍了瑞利-拉曼-米散射激光雷达的基本结构与瑞利散射温度反演原理,通过分析对比获得了适合瑞利散射信号的小波分解层数及阈值选取规则,并分别使用小波硬阈值法与软阈值法对信号进行处理,相比而言软阈值法具有更好的降噪效果。利用上述算法反演出南京上空平流层28~46km的温度廓线,将结果与MSISE-90大气模式及AIRS卫星数据进行比对,均表现较好的一致性,验证了小波降噪在瑞利激光雷达温度反演算法中的可靠性。在算法研究的基础上,反演了2009年12月19日19时20分至20时20分连续观测的数据,表明在短时间内平流层温度总体趋势稳定;并对2009年10月至12月的观测数据进行分析处理,得到南京上空平流层月平均温度廓线,表明南京上空的平流层温度在冬季变化不明显。 相似文献
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基于遗传算法的联合循环机组建模和参数辨识 总被引:1,自引:1,他引:0
随着联合循环机组的不断增加,其对电力系统稳定性的影响也逐步得到重视,建立符合联合循环机组复杂非线性特性并易于通过参数测试获得的数学模型具有重要的现实意义.文中从模型参数辨识的角度出发,在经典联合循环机组非线性模型的基础上,提出了适用于参数测试和辨识的联合循环机组数学模型结构,针对参数辨识的特点提出了基于遗传算法的改进参数辨识算法,并将其应用于某400 MW联合循环机组的参数测试建模.基于遗传算法参数辨识所建立的联合循环机组数学模型的仿真结果与实测信号相一致,证明了所提出的模型和建模方法的可行性与有效性. 相似文献
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介绍了综合使用瑞利、拉曼、米散射三种技术的激光雷达的基本结构与拉曼散射温度反演原理。对其中的拉曼回波信号进行了背景噪声扣除、滑动平均和小波变换降噪,在此基础上分析了气溶胶对拉曼激光雷达温度廓线反演的影响。利用上述激光雷达信号处理方法对南京上空的温度廓线进行观测,反演了2010年11月19日18时53分至19时35分连续观测的数据。反演的温度廓线表明,观测开始至观测结束,5.5 km处的温度变化为2 K的波动变化;对2010年11月整月的观测数据进行分析处理,得到11月份上中下三旬的平均温度廓线。在10 km高度处,下旬温度比上旬温度低4 K,随着入冬的进程,低空段的大气温度递减率有明显增大的趋势;11月的月平均温度在5~10 km处低于模式值4 K左右,并且两者几乎平行,说明11月份5~10 km各高度温度比模式均低4 K左右。 相似文献
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