考虑广义储能及光热电站的电热气互联综合能源系统经济调度

为解决以可再生能源为主体的多元化低碳供能问题,引入光热电站充当热电联产机组,综合考虑将电储能、储热系统、储气罐与负荷侧灵活资源视为广义储能,充分发挥电热气灵活耦合与多能互补特性,提出了一种电热气互联综合能源系统(EHGIES)经济调度方法.首先,构建EHGIES结构,并建立主要设备模型.然后,以系统运行成本最小为目标,建立了EHGIES常规调度模型.在此基础上,考虑不确定性因素,采用条件风险价值理论描述系统的运行风险,建立了EHGIES经济调度模型.最后,通过仿真验证了所提方案的可行性与有效性.     

单目图像序列中三维信息的提取算法及应用

分析了三维信息的提取在视频监控系统中的重要性,指出了传统标定算法的局限性。在线性摄像机模型基础上,提出了一种基于图像网格的非线性校正算法,完成对摄像机参数的标定,实现三维信息的重建。以实际交通录像为仿真对象,证明了该算法的有效性。     

电网调度命令操作票专家系统的实现

本文以华北油田电力网调度命令操作票专家系统为实例，介绍利用窗口技术，在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下用ＢｏｒｌａｎｄＣ＋＋语言实现专家系统的设计思想和方法以及功能特点，本系统的应用是专家系统从理论到实践的一个很好的尝试。     

基于灰色关联分析的自适应低频减载

针对当前低频减载方案常按频率跌落延时切除离线整定的负荷量、缺少对负荷特性的综合考虑而引起的欠切、过切等问题,提出以负荷频率效应系数、单位电能损失和负载率为决策指标对不同重要性级别下的负荷节点进行灰色关联分析排序,按关联度由大到小确定切负荷顺序。基于广域测量的系统初始频率变化率自适应估计系统功率缺额,在计及发电机和负荷的调节作用的同时计算切负荷总量,并按减载顺序主动分配。四种典型故障场景下的仿真结果表明所提方案能有效决策减载策略,以最小的减载量和减载代价获得了最优的频率动态恢复曲线,验证了可行性。     

一种水性聚氨酯皮革涂饰剂的制备

以异佛尔酮二异氰酸酯(IPDI)、聚酯二元醇为主要原料合成了具有良好物性的水性聚氨酯皮革涂饰剂。通过测试薄膜的吸水率、涂层的干湿擦以及低温耐曲挠等性能,优化出了合成的最佳工艺。实验结果表明:本文的最佳实验条件,n(-NCO):n(-OH)的最佳值为1.35、DMPA的质量分数选为5%~7%、TMP的用量选0.5%~1.5%之间、后扩链程度选择50%~70%;本文实验条件合成的皮革涂饰剂具有很好的耐水性能,且对环境友好,无污染。     

基于多智能体Nash-Q强化学习的综合能源市场交易优化决策

目前求解综合能源市场多参与主体竞价博弈问题普遍采用数学推导法与启发式算法,但两类方法均须以完全信息环境为前提假设,同时前者忽略市场参与者非凸非线性属性,后者易陷入局部最优解.为此,引入多智能体Nash-Q强化学习算法,将市场参与主体构建成智能体,经由智能体在动态市场环境中反复探索与试错寻找博弈均衡点.首先,构建竞价决策-市场出清双层迭代的电-气综合能源市场交易框架.其次,在竞价决策层中通过博弈理论构建市场参与主体间的利益关系模型,采用多智能体Nash-Q强化学习算法优化参与主体竞价策略.然后,在市场出清层中联合博弈竞价策略共同求解得到交易Nash均衡解.最后,通过算例仿真验证了所提方法的有效性和准确性.     

考虑建筑储能特性的高铁站综合能源系统规划方法

高铁站内含有冷热电等多种负荷,是综合能源系统(integrated energy system,IES)的典型应用场景之一,同时相比常规工业园区,高铁站体巨型空腔具有明显的储能特性。文章针对国内某新型高铁站的规划设计,提出了一种考虑高铁站站体建筑储能特性的综合能源系统规划方法。首先建立了综合能源系统的供能框架,在此基础上基于高铁站的建筑特性及站内温度搭建了建筑储能系统模型,之后将该模型集成到综合能源系统框架中。整体规划以年化成本为优化目标,并考虑相应的温度舒适性成本,采用双层优化的方法对系统进行优化。仿真结果表明了所提方法的有效性和合理性。     

基于改进粒子群算法的配电网分布式电源规划策略

针对既有配电网架结构下的分布式电源选址与定容问题,提出了一种抑制局部最优的带惯性权重的粒子群优化算法(PSO),在算法搜索过程中通过引入变异算子和偏移算子,根据适应度标准差及当前最优适应度值,确定目前部分粒子的畸变程度,摆脱了寻优过程中局部最小点的束缚,改善了多目标优化的非线性准确度。同时改进了PSO中对于速度和位置的更新方法和终止判据,提高了算法的收敛特性。通过IEEE-33节点配电网和延边配电网算例表明,改进的粒子群算法能够有效地寻找到全局最优解并且具有良好的收敛特性。     

基于MIV的BP神经网络磷酸铁锂电池寿命预测

针对锂离子电池循环寿命衰减问题,为了能更加准确地对锂离子电池的循环寿命进行预测,对磷酸铁锂电池全生命周期进行循环充放电测试,获得其相关性能参数,提出基于BP神经网络分析方法建立寿命预测模型。在预测模型基础上,运用平均影响值(MIV)算法筛选模型的输入参数。结果表明,所建立的电池循环寿命预测模型具有较高的精度,符合电池的实际运行特性,对解决电池寿命评估周期长和成本高等问题具有重要意义。