基于三维Kmeans-DDPG的多能园区优化调度

模型驱动的优化方法已无法解决风、光的间歇性和负荷的波动性给多能微电网系统的调度带来的问题,在此背景下提出了一种基于三维K均值聚类算法(K-means Clustering Algorithm, K-means)及深度确定性策略梯度(Improved Deep Deterministic Policy Gradient, IDDPG)算法的调度方法,以解决复杂环境下的随机性问题。首先按照风、光出力和负荷需求将微电网环境数据划分为三个维度并采用K-means对三维空间下的数据进行分类,然后将分类后的数据分别交互至DDPG中,同时构建综合能源微电网系统的数学模型,选取状态空间、调度策略和奖励函数,随后分别训练各类别的数据得出不同类别微电网数据下DDPG的参数,同时自适应改变动作探索范围,并根据微电网模型选取最优动作策略,最后将所提算法应用在某高校实际微电网算例中,并证明此算法无论在收敛性和给微电网带来的经济效益方面都优于DDPG和传统的调度方法。     

基于NBA-SVR的日最大负荷预测

为进一步提高日最大负荷预测精度,提出一种基于新型蝙蝠算法和支持向量回归的日最大负荷预测方法,引入对回波中多普勒效应进行自适应补偿和栖息地选择的新型蝙蝠算法优化选取支持向量回归参数,采用电工杯数学建模竞赛提供的数据训练并建立NBA-SVR模型进行日最大负荷预测,结果表明NBA-SVR模型在预测精度上比BPNN、PSO-SVR、WOA-SVR模型有显著的提升.     

基于条件生成对抗网络的非侵入式负荷分解

以建筑楼宇电力负荷为核心的电能管理技术是智能电网的研究热点.非侵入式负荷分解技术通过对每户电表总表数据分解,在不侵犯用户隐私的前提下,得到家庭每个用电器的耗电情况.对图像翻译模型Pix2pix进行针对性改进,提出一种基于条件生成对抗网络的非侵入式负荷分解方法.将随机噪声和总负荷作为生成器的输入,生成类似真实电器负荷的序列.判别器将总负荷与生成序列或者总负荷与真实序列成对作为输入进行判别.通过生成器与判别器之间的对抗训练,最终生成器生成令判别器无法鉴别真伪的负荷序列,以达到分解目的.利用公开数据集UK-dale对所提方法的有效性进行了验证,结果表明所提分解方法与现有负荷分解方法相比在精确度和误差上有明显进步.     

新型锅炉风粉在线监测系统的设计与实现

采用基于静电荷原理测量煤粉浓度的特制传感器和DY系列远程I/O数据采集模块组成硬件系统,用力控PcAuto组态软件开发出新型锅炉风粉在线监测系统.该系统用于在线监测、记录一次风管道的煤粉浓度、风温、风速等流动参数,从而有效提高锅炉运行稳定性、安全性和经济性.     

基于改进DDPG的多能园区典型日调度研究

电-气-热综合能源系统(powergasheatintegrated energy system,IPGHES)中可再生能源出力的波动性、负荷需求的随机性、热水环流的动态特性给调度过程带来了诸多挑战，传统的随机调度方法无法适应综合能源系统负荷和可再生能源的多样性。针对以上问题，提出一种基于改进深度确定性策略梯度(improveddeepdeterministicpolicy gradient,IDDPG)算法的典型日调度方法，灵活处理供需过程中的随机性问题。首先将优先级经验回放(prioritized experience replay,PER)机制加入到DDPG的经验池中以区分不同经验的价值，并将采用方差递减高斯过程的OU随机噪声加入到策略网络参数向量中，提高探索性能，使用二阶振荡贝叶斯(secondorderoscillatory-Bayesian,SOO-Bayes)算法对结构参数进行调节，然后构建以能源交换、设备折旧、供需不平衡量为成本的与IDDPG数据交互的园区动态IPGHES模型后，定义状态空间、调度动作以及奖励函数，继而根据IDDPG对工作日与双休日进行决策调度分析与比对...     

Weibull分布下基于MAM的白光OLED寿命预测

为了得到白光有机发光二极管(OLED)寿命信息,降低试验成本,开展了三组恒定电流应力加速寿命试验。采用Weibull函数描述其寿命分布,基于图分析法(MAM)和MATLAB绘制的Weibull概率双坐标纸,描点作图并估计形状参数和尺度参数,实现了白光OLED的寿命预测。数值结果表明,白光OLED样品在各加速应力下失效机理保持不变,加速模型满足逆幂定律,精确计算的加速参数使得OLED寿命快速估算成为可能。     

基于CFSFDP算法的边缘电力数据异常检测

随着智能电网的不断发展,电力设备产生的数据量逐渐增多,如何利用电力数据成为电网发展的关键。为了保障电力数据的准确性,在边缘端快速检测并处理异常数据,提出了一种基于CFSFDP算法的电力数据异常检测的方法。该方法基于CFSFDP的假设,将局部密度较低且距高密度点较远的样本点定义为异常值,并创新使用了一种根据前后k值自动选择异常值的策略,解决了人工选择时存在主观因素影响的问题。通过与DBSCAN和LOF的比较表明,该方法能够快速、高效地找出电力数据中的异常值,适用于边缘电力数据异常检测。     

基于双层优化的电-热综合能源系统调峰运行方法

针对高比例新能源并网引起的电网峰谷波动问题,提出了基于双层优化的电-热综合能源系统（IES）调峰运行方法。首先,分析了风光并网功率和综合需求响应（IDR）对负荷的影响,提出了源荷侧协同调峰的运行方法。其次,构建了双层优化调度的电-热IES模型,上层模型优化电网的负荷曲线,下层模型优化IES的运行经济性。最后,通过Gurobi求解器和深度确定性策略梯度（DDPG）算法联合求解双层优化模型。以某高校实际微能源系统为算例,验证了所提方法和模型的有效性。