基于用户舒适度区间约束的电热区域综合能源系统优化运行研究

由于风电资源的波动性与随机性,需要电热区域综合能源系统具备一定的灵活性来匹配风的变化以减小弃风。热负荷无论在管道传输还是建筑内部供热,都具有一定热惯性,这使得热负荷曲线随风电波动进行一定的调整,是区域综合能源系统灵活性运行的重要手段。现有研究中热惯性往往在预先设定的范围内变化,缺乏应对热惯性在系统中波动的理论指导。为此,引入用户舒适度概念,将热惯性与室内、室外温度实时关联起来,提出一种基于用户舒适度区间约束的电热区域综合能源系统优化运行方法。考虑用户舒适度的室内温度平衡,建立以室内散热量为控制变量、以系统总运行成本和弃风惩罚成本最小为优化目标的运行优化模型。通过算例分析,所提方法能够在用户的舒适区间内有效降低运行成本,同时提高弃风消纳能力。     

不同加工工艺对微波鸡肉串品质的影响

围绕肉串加工的3种不同工艺,即未经预处理用微波直接烹饪、经过预油炸处理用微波二次烹饪和油炸全熟用微波复热,考察产品的质构、色泽、失水率和可接受性.结果表明:油炸过程影响质构效果显著,使色泽加深,失水率增加,产率下降,有助于风味的形成并提高了产品的可接受性;而微波工艺对质构、红度影响显著,增加高水分含量产品的失水率,使产品的可接受性变差.预油炸工艺路线可使生鸡肉串微波失水率降低44.17%～53.42%.与深度油炸相比肉品得率提高21.04%,使鸡肉串在微波加热后保持新鲜的感官特征.     

适用于评估风电接纳能力的时序生产模拟算法研究

近年来,负荷状况、电源结构和网架结构等因素的变化直接导致电网风电消纳能力降低,深入开展电网风电消纳问题的研究,对于风电资源的可持续高效利用、电网的安全稳定运行意义重大。针对电网风电接纳能力评估算法展开研究工作。首先,对风电场出力的实测数据进行了时间和空间分布特性分析。然后,在风电出力特征和最大/最小负荷预测方法的基础上,给出风电接纳能力的时序生产模拟算法。最后,以某省级电网为例,对不同季度、不同运行条件下的风电消纳能力进行了评估计算。对比电网运行数据,计算结果表明该方法能够用于评估电网风电消纳能力,可为进一步提高电网风电消纳水平提供理论数据参考。     

采用可控串补的远距离输电系统稳定性研究

对一种采用可控串补的远距离发电厂输电系统的稳定性进行分析,借助简化模型推导了在不同地点发生三相短路故障时发电厂输出的电磁功率,对电网参数、串补补偿度与输电系统稳定性之间的内在关系进行了分析,研究了不同地点故障对系统稳定性的影响,从而可确定制约输电系统输送能力的故障点。借助该模型分析了制约东北电网伊敏电厂送出能力的故障点,电网的仿真计算结果验证了模型的正确性。     

浅谈Excel在无线电检测计算中的使用

Excel是Microsoft Office办公系统的一个成员软件，俗称电子表格，拥有强大的列表统计运算能力。善用这一软件，能给我们的工作提供很多方便。     

风光储联合发电系统复合控制策略研究

由于新能源发电自身的不确定性和波动性,电网调峰过程无法同时兼顾新能源并网点本地变化负荷与主电网的功率需求,造成大规模弃风弃光问题。为此,文中根据风电与光伏系统运行特点,借助储能单元充放电控制功能,提出一种联合发电系统复合控制策略,并在RTLAB环境下,依据东北某地区气象数据,搭建含改进控制策略的风光储联合出力追踪本地负荷仿真模型。仿真结果表明,文中提出的控制策略能够快速响应本地负荷变化需求,有效实现了最大化利用风光资源以及平抑出力波动。     

串联谐振型短路限流器对次同步谐振影响的研究

介绍了串联谐振型短路限流器的结构、原理以及次同步谐振的机理。以广东电网2015年丰大、丰小、枯大3种运行方式的规划数据作为研究对象,采用状态空间分析法分析了在典型电厂电力送出线路上加装串联谐振型短路限流器对发电机组次同步谐振特性的影响,计算系统次同步频率范围内的特征值,并以此分析系统的稳定性。结果表明,串联谐振型短路限流器会引发系统次同步谐振,在工程应用中应重点关注该问题。     

龙煤矿业集团绿色营销对策的探讨

实施绿色营销是企业提高竞争力,实现可持续发展的关键。针对龙煤矿业集团实施绿色营销面临的困难和问题,提出了龙煤矿业集团应以全面实施"以绿色营销理念为指导,打造亿吨规模、调控区域市场、进行规范上市、跻身顶尖集团"做为集团做大、做强的发展战略;加快新区开发建设,构建煤-焦-化、煤-电、煤-油三大基地;争取政府给予勘探资金和优惠政策支持;政府应逐步出台限制向非洁净利用用户出售煤炭的法规等对策建议。     

基于遗传神经网络的龙煤矿业集团销售量预测研究

将遗传神经网络应用到龙煤矿业集团销售量预测中,预测采用三层前馈BP神经网络,利用遗传算法对神经网络初始权值进行优化,实际数值计算表明该算法在龙煤矿业集团销售量预测中的学习速率和精度都比单纯BP神经网络得出的结果好,适合于销售量预测。