基于深度强化学习的主动配电网高恢复力决策方法

随着全球极端天气事件频发,电力系统在极端自然灾害下恢复力的研究日益受到关注。本文提出基于深度强化学习的高恢复力决策方法,将极端灾害下配电网运行状态和线路故障状态作为观测状态集合,自学习智能体Agent在当前环境观测状态下寻求可行的决策策略进行动作,定义自学习Agent的回报函数以进行动作评价;采用观测状态数据,开展基于竞争深度Q网络(dueling deep Q network,DDQN)的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)训练,智能体Agent通过试错学习方式选择动作,试错经验在估值函数Q矩阵中存储,实现状态到主动配电网实时故障恢复策略的非线性映射;最后结合改进的IEEE 33节点算例,基于蒙特卡罗法仿真随机故障场景,对所提出方法生成的故障恢复随机优化决策进行分析。结果表明:通过主动配电网的分布式电源、联络开关和可中断负荷的协调优化控制,可以有效提升极端灾害下供电能力。     

基于相变储能系统主动响应能力挖掘的配电网经济调度

为了解决配电网面临的供电电压不合格和潮流分布欠优等问题,提出基于相变储能系统(PCMTESS)需求响应的配电网经济调度策略。介绍PCMTESS的构造和工作机理,分析热力侧的能耗规律,建立计及热耗散的热力侧和计及无功调节能力的电力侧封装模型。在此基础上,考虑潮流分布约束和分布式新能源出力特性,以配电网的购电成本最小化为目标,在综合考虑光伏、风机、负荷不确定性的条件下,建立统一的配电网调度模型。提出主、子问题交互迭代的求解策略,实现优化模型的高效求解。基于IEEE 41节点配电网的仿真结果表明,所提PCMTESS在维持室温舒适的前提下,能够优化配电网的潮流分布和改善电网的电能质量;所提调度模型为配电网的安全经济调度和综合能源消纳问题的解决提供了一个崭新的视角。     

仿生嗅觉系统研究进展

仿生嗅觉系统是所有生物感官仿生研究中进展较为缓慢的一项技术。本文介绍了仿生嗅觉系统的研究背景,通过分析人类嗅觉的基本原理及其与仿生嗅觉系统中不同组成的对应关系,详细阐述了仿生嗅觉系统在气体传感器、数据处理系统等方面的发展状况及存在的问题,讨论了仿生嗅觉系统的应用场景,并针对衍生出的新需求对仿生嗅觉系统的未来发展趋势进行了展望。     

750kV输电线路复合横担均压特性

复合横担首次应用于国内750 kV线路,由于电压等级高,结构复杂,均压、均场问题突出,需要对其均压特性进行深入研究。运用三维有限元分析软件ANSYS,考虑杆塔、大地、导线以及相间影响等因素,计算了复合横担在不同设计方案下的电位、电场分布,研究了中间法兰以及横担端部配置均压环、屏蔽环对复合横担电位分布的影响,对比了750 kV线路直线塔绝缘子串与复合横担的电位分布。复合横担最终选择在最初设计方案的基础上取消悬垂串、增加横担长度并配置合理的均压屏蔽装置的方案,其电位分布优于750 kV线路直线塔。经过中国电力科学研究院电气试验验证,复合横担电气性能良好,满足运行要求。     

基于电压四倍频整流器的全桥LLC研究

LLC谐振变换器是一种软开关频率调制DC/DC拓扑,其开关频率接近共振频率.LLC谐振变换器具有较低的开关损耗和较低的电磁干扰,但常用的LLC谐振变换器的增益小,而光伏发电系统的DC/DC变换器需要产生较高的增益,因此需要在传统LLC拓扑基础上进行改进.这里提出了一种基于电压四倍频整流器的LLC谐振变换器.电压四倍频整...     

锂离子电池电解液痕量水污染的超声表象北大核心CSCD

锂离子电池电解液痕量水污染是导致电池产气和快速失效的重要原因,而过去对痕量水污染电芯缺乏无损检测分析技术。本工作基于超声无损成像技术对微量产气副反应的敏感性,对不同水含量电解液商用NCM523/AG软包电池化成、静置、循环过程中的产气行为进行了超声透射扫描成像,并结合EIS/SEM和充放电特性对其老化和失效机制进行了分析。结果表明痕量水的存在会造成电解液的损耗,加速气体生成,增加界面阻抗和极化电压,造成库仑效率降低和可逆容量衰减,加快电池失效过程。本研究对电池生产过程质量控制以及使用过程的失效机理分析具有指导意义。