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91.
针对能源互联网中的海量分布式设备和电动汽车的需求,利用C#和Java编程语言设计并开发面向能源互联网的能量管理系统。该系统采用典型B/S 架构,以Asp.Net动态网页开发技术和数据库技术为核心,由云端后台算法、云端服务器的MySQL数据库、前端的网页三大部分构成。详细介绍了软件平台的系统框架,分为上下两层。其中,上层为日前-实时协同的多时间尺度能量管理系统模块,下层包含分布式设备协调控制子系统和电动汽车协调控制子系统。最后,通过仿真算例分析,能量管理系统能对海量的分布式设备和电动汽车进行优化调度,验证了该软件的可移植性、有效性和实用性。 相似文献
92.
在牵引供电系统设备故障预警中,准确并快速识别电缆的早期故障是智能化运维的关键技术。为挖掘特征构建的深层信息和解决工程部署迭代速率问题,文章提出一种基于图表示学习和知识蒸馏的电缆故障识别方法。首先,对电缆的电流信号采样分析,将时间序列下的特征信息用图特征进行动态显示和更新,采用卷积自编码器对特征图像实现降噪重构;然后,利用基于知识蒸馏的图卷积神经网络识别算法,构建教师-学生网络故障识别模型,研究在PSCAD仿真环境中搭建电缆故障模型采集过电流扰动信号;最后,通过实验对比证明所提模型的有效性和准确性,所提模型大幅提升模型迭代速率,同时增强在噪声扰动下的鲁棒性,具有工程应用价值。 相似文献
93.
94.
数据中心广泛建设是智能时代的发展趋势。如何在保证数据中心服务质量的前提下,考虑数据中心负荷转移特性,并对其进行合理规划,对降低数据中心规划总成本及提升新型电力系统灵活性均有显著意义。为此,提出一种考虑多元电力市场引导下的数据中心园区算力及电力资源优化规划方法。首先,通过多面体定界收缩法建立虚拟发电机和虚拟储能模型,描述数据中心园区的聚合可调特性。然后,根据不同电力市场的结算规则,研究了数据中心园区参与电量-调频-容量市场的方式和经济收益。在此基础上,以综合成本最小化为目标,优化数据中心园区发电机、储能的建设容量以及服务器的建设数量。最后,以阿里巴巴公开运行数据为例,证明考虑多元电力市场能够大大降低数据中心规划成本,激励数据中心园区投资建设更多灵活性资源,为电网提供有效的调频服务和容量支撑。 相似文献
95.
在水/有机两相中将羰基还原酶SyS1、葡萄糖1-脱氢酶SyGDH和卤代醇脱卤酶CSyHheC偶联催化α-溴代苯乙酮以高效制备(S)-环氧苯乙烷(SO)。第1步反应催化α-溴代苯乙酮不对称还原为(S)-2-溴-1-苯基乙醇((S)-BPE)及NADPH的原位再生,其优化的反应条件:100 mmol/L磷酸钾缓冲液(p H 8.0)/正己烷(V∶V=4∶6)、40 mmol/Lα-溴代苯乙酮、80 mmol/LD-葡萄糖、0.2 mmol/L NADP+和70 mg/m L E.coli/Sygdh-Sys1湿菌体(共表达SyGDH和SyS1),终体积1.0 m L,35℃反应8 h。第2步反应催化(S)-BPE脱卤闭环为(S)-SO,其反应条件:在上述反应体系中加入磷酸钾缓冲液(p H 8.0)和0.3 U SyHheC,终体积2.0 m L,35℃反应30 min。通过连续2步酶催化反应,终产物(S)-SO的摩尔产率为99%、对映体过量值99%。 相似文献
96.
对东莞市配电网的谐波问题进行了全面的普查,对东莞市8个镇,131个企业,247个配变,采用了便携式电能质量分析仪和在线长期监测相结合的方式,进行了实地监测。对监测数据进行统计分析后,得出了东莞配电网的谐波污染现状。结果表明,东莞配电网的谐波污染严重,超过33%的监测点的谐波电流含量超过10%,急需进行谐波治理。 相似文献
97.
提出了一种新颖的基于平均报酬模型的全过程R(λ)学习互联电力系统CPS最优控制方法。该方法与电网自动发电控制(AGC)追求较高的考核时间段内的10min平均控制性能标准(CPS)指标合格率的目标相吻合,且所提出的基于平均报酬模型的R(λ)学习算法与基于折扣报酬模型的Q(λ)学习算法相比,在线学习收敛速度更快,可获得更佳的CPS指标。此外,所提出的改进的R(λ)控制器具有全过程在线学习的特点,其预学习过程被一种新型的在线"模仿学习"所代替,克服了以往强化学习控制需要另外搭建仿真模型来进行预学习收敛的严重缺陷,提高了R(λ)控制器的学习效率及其在实际电力系统中的应用性。 相似文献
98.
提出了基于CPS统计特性的自适应自动发电控制(AGC)策略,对自适应控制系统结构和CPS/DCS控制器的设计均进行了阐述,重点阐述了可随电网结构、运行方式和实际需要变化的自适应CPS控制参数调节规律。该自适应AGC策略的设计完全面向NARI所提出的控制性能标准(CPS)控制规律,解决了NARI控制规律中参数自动整定问题,并可快速、简便地在电网公司现有的AGC系统上升级实现。借鉴引用了以经济性和指标性为主的优化控制方法。研究表明,该自适应AGC策略可在保证CPS考核合格率的同时有效减轻发电厂的调节压力。 相似文献
99.
针对多核处理器的体系结构和网络数据流在时间上的局部性特点,提出了一种基于多核处理器的分链动态适应算法。该算法通过对网络数据流进行类型分类并根据网络数据流的时间局部性对规则链进行动态优化,从而有效减少了多核处理器下L7-Filter对网络数据流的匹配次数,显著提升了规则匹配效率。仿真实验结果表明:在网络数据包个数相同条件下,所提算法在性能上约有7%的提高。随着网络数据包个数的增加,性能优越性更加明显。 相似文献
100.
基于Q学习的互联电网动态最优CPS控制 总被引:3,自引:1,他引:2
控制性能标准(control performance standard,CPS)下互联电网自动发电控制(automatic generation control,AGC)系统是一个典型的不确定随机系统,应用基于马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)理论的Q学习算法可有效地实现控制策略的在线学习和动态优化决策。将CPS值作为包含AGC的电力系统“环境”所给的“奖励”,依靠Q值函数与CPS控制动作形成的闭环反馈结构进行交互式学习,学习目标为使CPS动作从环境中获得的长期积累奖励值最大。提出一种实用的半监督群体预学习方法,解决了Q学习控制器在预学习试错阶段的系统镇定和快速收敛问题。仿真研究表明,引入基于Q学习的CPS控制可显著增强整个AGC系统的鲁棒性和适应性,有效提高了CPS的考核合格率。 相似文献