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在实际的变速变桨风力机系统中,模型的强非线性、满负载工况下不稳定的风速及系数参数测量误差的存在,使传统的控制方法难以取得满意的控制效果,因此针对满负载工况下的风能转换系统提出了一种基于多变量动态矩阵控制的控制策略,先构建风能转化系统模型,将时变非线性模型在平衡点处线性化,得到其输入输出偏移量的线性化模型;再利用动态矩阵算法,间接控制发电机转速与功率在额定值处稳定;最后在风轮与电机转动惯量测量误差为40%的情况下进行仿真。结果表明,所得动态矩阵控制器具有较小的波动与较好的鲁棒性,能有效减小系统参数误差的影响,可在安全的工作范围内提供期望的性能,有助于提高电力系统的效率和电能质量。  相似文献   
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首先对内燃机、燃气轮机以及微燃机在发电效率、余热特性、变负荷特性、环境影响以及经济性能等方面进行了分析,通过分析,得出了不同动力装置的适用场合;以北京市某小型宾馆为应用对象,拟采用内燃机冷热电联供系统和微燃机冷热电联供系统作为该宾馆的供能系统,在满足宾馆用能需求的前提下,分析比较了这两种系统在变负荷条件下的天然气耗量、一次能源利用率等方面,最后分析了冷热电联供系统高效发展的瓶颈问题,通过分析得到以下结论:从燃气耗量和一次能源利用率两方面来看,内燃机冷热电联供系统在该类型的建筑中更具优势;冷热电联供系统与用户间的供需不匹配问题是制约其高效率发展的重要瓶颈。  相似文献   
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为了解锅炉的运行状态,提出了一种基于数据挖掘的锅炉在线运行状态的监测方法:利用K-means算法对锅炉正常运行时的工况进行划分,然后依据距离度量的状态监测思想,在各工况内计算每个采样点的马氏距离,利用高斯阈值构建决策函数,得到锅炉的实时健康指标。利用重庆某新能源技术有限公司提供的2台燃气锅炉半年的运行数据,对该状态监测方法进行验证,表明该方法能够准确地跟踪锅炉的运行状态,在锅炉发生异常时及时报警。  相似文献   
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针对区域用户用电预测的影响因素众多、用户行为模式差异的特点,提出一种基于Xgboost算法的综合预测方法。该方法从周期、趋势、扰动三方面考虑用电的影响因素,搜集用户历史用电数据和气象数据,对数据中的缺失值进行补充,并对数据进行平滑化处理。将所得用户数据进行K-means聚类,从而得到不同类别的用户。运用最大信息系数(MIC)计算各影响因素与用户用电量的相关性大小,依据相关性大小对不同影响因素排序,进而提取主要影响因素。利用Xgboost算法构建不同用户类别的用电预测模型,对不同类别用户进行用电预测,进而获得区域整体用电情况。采用实际用电数据,调整算法参数,对综合方法进行仿真分析,并与其他方法进行对比。结果表明,该方法综合考虑了多方面影响因素,划分了不同的用户群落,具有更高的精度和可靠性。Xgboost算法在区域用电预测中具有较好的应用前景。  相似文献   
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用户侧供能负荷预测是能源互联网的关键技术之一,在能源互联网的运行管理中起着重要的作用。高精度的用户侧供能负荷预测能够提高能源利用率,有助于错峰资源的分层优化与自动分配,从而实现能源生产与使用的协同调度。现有的供能负荷预测方法很少考虑数据内部的时序相关性。基于实际的居民区历史供水热量数据,并考虑数据的时序特性,采用了长短时记忆(LSTM)网络,以挖掘居民区供水热量数据在时间维度上的内在联系。通过研究数据潜在的特征,建立了一种基于LSTM网络的居民区供热负荷短时预测模型。试验证明,相较于传统数据驱动的供热负荷短时预测模型,基于LSTM网络的居民区供热负荷短时预测模型具有更高的预测精度,在工业中具有更高的实际应用价值。未来将扩大数据集规模,引入与供热负荷相关的气象数据,构建基于LSTM网络的多步预测模型与供热需求长时预测模型。  相似文献   
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一致性是多智能体系统分布式协同控制的核心.以往关于一致性问题的研究大多集中在个体间只有正权重相互作用的网络中.现研究符号网络(网络中个体间既存在正权重相互作用又存在负权重相互作用)下二分一致性的牵制控制问题.针对外界输入仅作用于网络节点二元划分的同一簇个体和外界输入分别作用于网络节点二元划分的两簇中个体两种情形,给出其二分一致性稳态值的定量化描述,即如果外界输入只控制其中一簇的个体,则当外界输入作用为正(负)权重时,受到外界输入直接影响的 一簇个体的状态收敛到外界输入(外界输入的相反数),另一簇个体状态收敛到外界输入的相反数(外界输入);如果外界输入以相反的权重符号分别控制两簇中的个体,则由正(负)权重外界输入控制的一簇个体状态收敛到外界输入(外界输入的相反数),另一簇个体状态收敛到外界输入的相反数(外界输入).仿真研究验证了所提出理论的有效性.  相似文献   
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