基于图机器学习的分布式光伏发电预测

文章基于图机器学习提出了一种面向分布式光伏电站的深度时空特征提取预测模型。首先,针对临近区域的光伏电站进行图建模,使用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)模型进行时间特征抓取,使用图卷积原理对电站空间特征进行提取。根据提取的时空特征信息以及历史数据和临近其他区域内光伏电站历史发电数据,训练光伏发电预测模型。以国内某地266个光伏电站为实验对象,实验结果表明基于图机器学习的预测模型进行日前预测,预测误差率仅为5.66%,低于其他机器学习模型预测结果。该模型针对光伏电站15min前发电预测可以捕获当天瞬间出力变化曲线。     

基于图计算的虚拟电厂报价辅助决策系统

虚拟电厂是一个集分布式电源、储能设备、可控负荷、电动汽车等不同类型分布式能源为一体的综合能源服务商,也是一种新型的电力市场交易模式。文章基于电力市场的运行机制和竞价规则,设计了虚拟电厂报价辅助决策系统。该系统首先通过虚拟电厂实现风电、光伏等分布式电源,储能设备,电动汽车与负荷间协调耦合运行,建立了以运营利润最大化为目标的竞价决策模型。基于虚拟电厂的优化竞价策略,构建了一个基于图计算的考虑多虚拟电厂的电力市场模拟器,用于模拟各虚拟电厂的日前边际电价和调度计划。最后,算例分析通过比较不同类型虚拟电厂在日前电力市场模拟器中的分段竞标电价、竞标电量以及运营利润,验证了所建立模型的合理性以及有效性。     

粉质黏土深基坑土钉墙支护作用机理模型试验研究

以相似理论为基础,确定模型试验的相似比,然后按照相似比的要求选定相似材料,建立试验所需的土钉墙物理模型。设计合理的测试系统、加载系统模拟基坑开挖、土钉墙支护及降雨过程。测试整个试验过程中的土钉墙的墙顶水平位移、土钉内力、土压力等。试验结果表明,基坑开挖引起土体应力重新分布是影响土钉墙墙顶水平位移变化的主要因素,且每步开挖均都会引起墙顶水平位移呈台阶式增大,在土钉墙的施工阶段墙顶最终水平位移达基坑开挖深度的2.3‰;在墙顶的均布荷载不是很大的情况下,墙顶水平位移会随荷载的增大近似呈线性增大,且降雨是引起粉质黏土基坑位移的重要因素;基坑开挖过程中,墙侧土压力呈现先增大后减小再逐渐增加的变化规律;随基坑开挖深度增加,土钉受力逐渐由尾部向内部发展。     

早期高强混凝土准动态损伤试验分析

为了研究早龄期高强混凝土在承受多次反复荷载作用下内部损伤情况及超声波特性,在室内实验室制作了一批混凝土立方体试块,脱模后在标准养护室进行养护。分别测定了1、2和3 d龄期的混凝土立方体试块经历多次50%、70%和80%极限荷载前后的抗压强度和超声波波速变化规律;7、14、28 d龄期混凝土立方体试块的抗压强度和超声波波速。试验结果表明:在28天龄期内声速随龄期增长不断增大,与强度基本呈线性关系;前3天龄期的混凝土试块在承受不同比例的极限荷载时,损伤程度和变化规律不同,单轴抗压强度与超声波波速都能衡量这种变化规律。这对于研究超声波测试技术衡量爆破工程中的早龄期高强混凝土在经受多次爆破荷载作用下的损伤累积规律具有一定的指导作用。