基于CPSO-BP神经网络的风电并网暂态电压稳定评估

针对目前传统方法难以快速、准确判断风电并网后系统暂态电压稳定性的问题,提出了一种基于CPSO-BP组合的风电并网暂态电压稳定评估方法。首先采用混沌理论对粒子群算法的不足进行改善,应用改进后的算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后利用系统故障前后采集的传统物理量和风电场相关的物理量作为BP神经网络输入特征量进行监督学习,最后将训练得到的模型应用于风电并网系统的暂态电压稳定评估中。利用英格兰10机39节点系统标准算例进行风电并网仿真分析,结果证明了所提方法的有效性。     

国产羟丙基甲基纤维素在高聚合度聚氯乙烯生产中的应用

介绍了国产羟丙基甲基纤维素替代进口羟丙基甲基纤维素在高聚合度聚氯乙烯聚合中的应用,考察了两种羟丙基甲基纤维素对高聚合度聚氯乙烯树脂各项指标的影响.结果 表明,国产羟丙基甲基纤维素替代进口羟丙基甲基纤维素是可行的.     

基于改进深度强化学习的智能微电网群控制优化方法

针对微电网群控制的经济效益、负荷波动以及碳排放问题,提出一种基于改进深度强化学习的智能微电网群运行优化方法。首先,计及分布式电源、电动汽车及负荷特性,提出微电网的系统模型。然后,针对微电网群的运行特点,提出4个系统优化目标和5个约束条件,并且引入分时电价机制调控负荷运行。最后,利用改进深度强化学习算法对微电网群进行优化,合理调控多种能源协同出力,调整负荷状态,实现电网经济运行。仿真结果表明了所提方法的有效性,与其他方法相比,其收益较高且碳排放量较小,可实现系统的经济环保运行。     

环磺酮代谢物合成工艺研究

针对环磺酮代谢物开展制备工艺研究.以环磺酮为原料,经拜耳-维利格氧化重排等反应制备得到3个代谢物,含量均大于98.5％,满足用于农药登记、农残质检等领域的应用,极具社会应用价值.     

一步法制备2-氟苯甲醚

以邻二氟苯、甲醇钠为原料,甲苯、四氢呋喃为溶剂,一步醚化法制备了2-氟苯甲醚,用1H NMR表征了该化合物结构.考察了不同原料配比、反应温度和反应溶剂对目标产物收率的影响,在优化条件下,目标产物的收率为84.8％.该路线操作简单,收率高,对环境友好,适合工业化生产.     

计及需求响应的含间歇式可再生能源电力系统的多目标优化调度

建立计及需求响应的含风光发电电力系统的多目标优化调度模型.将实时电价和可中断负荷两种需求响应项目融入模型中,引入备用容量成本系数和碳排放价格,并根据实时电价对弃风量进行经济惩罚,以经济和环保成本之和最小建立目标函数.对可再生能源的收购政策、备用容量提供方案以及两种需求响应项目的效果进行比较,并分析模型参数的敏感性.算例分析表明:全额收购光电、允许适当弃风的方案使调度更加灵活;需求响应降低了风电波动对系统的影响,优化了机组组合方案,提高了系统的经济和环境效益.     

基于电压曲线特征的电压暂降凹陷域快速计算

针对现有的电压暂降凹陷域计算方法进行了分析研究,提出一种基于敏感负荷节点电压曲线特征的凹陷域快速计算方法.当线路发生单相接地故障时,分析敏感负荷节点电压的表达式,在此基础上定义了由节点阻抗矩阵元素组成的一致性参数和单调性参数,用来判断电压曲线是否具有单调性.根据电压曲线单调与否,把线路分为两类,采用不同的临界故障点计算方法.以IEEE 39节点标准测试系统为例,分析敏感负荷节点的凹陷域.并与已有的解析式法对比,结果表明,该算法在保证精确度的前提下提高了计算速度.     

不同配置模式下分布式光伏发电并网接纳仿真

针对分布式光伏发电的间歇性、不确定性特点,解决其并网接入给配电网带来的难题,提出不同配置模式下分布式光伏发电并网接纳计算方法,通过构建分布式光伏发电接纳容量计算模型,以最大光伏电站接入总量为优化目标,以旋转备用容量、常规机组爬坡速率、网络传输等为约束条件,分析电网侧、分布式发电侧两种配置模式下储能参与电网电压调节的能力,展开分布式光伏发电并网接纳计算.仿真计算分析结果表明:天气状况可干扰分布式光伏出力情况,日间输出功率差异显著;储能配置在电网侧模式比储能配置在分布式发电侧模式的配电网分布式光伏发电接纳效果提升30％左右.     

考虑多元可控负荷协调的配网鲁棒优化经济调度模型

为有效应对大规模分布式可再生能源和可控负荷接入配网后在经济优化调度方面所带来的挑战,本文建立考虑多元可控负荷协调的配网鲁棒优化经济调度模型.首先考虑电池储能系统、电动汽车及可参与需求侧管理的电负荷的能量转移特性,建立多元可控负荷可调模型;进而考虑配网中多元可控负荷的调峰能力及动态约束以运行成本最低建立配网鲁棒经济优化调度模型;最后,以蒙东某配网实际数据为例,在改进IEEE 14节点配电系统上进行调度仿真分析,验证本文所提出模型可充分利用多元可控负荷的调节能力,有效提升配网运行经济性.     

基于粒子群优化算法的配电网故障指示器优化配置

近年来,故障指示器凭借其接入灵活性和经济性被广泛应用于配电网故障定位中.然而过多的安装是没有必要的,合理选择安装故障指示器的数量及位置能达到配电网可靠性及经济性的综合最优.针对配电网中故障指示器优化配置问题,提出了一个综合考虑配电网可靠性指标及经济性的目标函数,并运用二进制粒子群优化算法进行了优化求解.通过在IEEE 33节点配电系统中的测试,验证了所建模型的有效性.同时,与免疫算法的优化结果进行了对比,分析结果表明,二进制粒子群算法由于其收敛速度快,所需迭代次数少,对于求解该问题具有优势.