考虑综合需求响应的综合能源系统多能协同优化调度

在能源互联网迅速发展的背景下,综合能源系统多能耦合互补特性为需求侧参与系统调度提供了更大的优化空间,如何建立切实有效的多能源、多类型需求响应模型对提升系统运行性能具有重要意义。为此,建立了考虑激励型、替代型和基于实时定价机制的价格型多能源、多类型需求响应精细化模型,在此基础上,以电、气、热、冷多能耦合园区系统为研究对象,考虑系统运行、需求响应、用户用能满意度等约束条件,提出了考虑综合需求响应的综合能源系统多能协同优化调度策略。算例分析结果表明所提优化策略能够充分挖掘需求侧资源的调节潜力,在促进能源供需平衡的同时实现了系统多能协同互补与经济运行。     

一种基于深度学习的高轨卫星CEI信号频率估计算法

针对高轨卫星连线干涉测量(Connected Element Interferometry,CEI)信号的高精度频率估计这一难题,建立了CEI中的正弦信号频率估计模型。设计了基于深度学习框架的CEI信号频率估计算法,将算法划分为基于前馈深度神经网络的频率表征模块和基于卷积神经网络的频率计算及估计模块,在此基础上设计了各模块的具体结构和学习训练流程。对于算法的核心模块进行了仿真实验验证,并将所提算法与前人的相关算法进行了比较与分析,证明了该算法的有效性、稳定性和优越性。     

基于同步相量轨迹拟合的电力系统次同步/超同步振荡的实时参数辨识EI北大核心CSCD

基于同步相量数据的次同步振荡参数辨识可有效监测次同步振荡的动态过程。该文提出一种基于同步相量轨迹拟合的电力系统次同步/超同步振荡的实时参数辨识方法。通过求解超定非线性的同步相量轨迹拟合方程组,能准确得到频移基波、次同步和超同步分量的频率、幅值和相位。该方法利用各分量对应的同步相量正负频率部分耦合而成的椭圆轨迹特性,仅依据100ms的同步相量数据序列即可进行高实时性的参数辨识。所提算法相比现有算法的优势在于,一方面可辨识与次同步分量耦合的超同步分量参数;另一方面超短数据窗大幅提升了算法实时性,并克服了频谱分析法的频率分辨率受限问题。模拟同步相量测量终端(phasor measurement unit,PMU)数据和实际仿真数据的对比分析结果表明,所提方法可准确获取基波和次同步/超同步振荡参数,并有效实现次同步振荡的动态实时监测。     

新型电力系统中信息网络攻击行为辨识方法

为提高新型电力系统信息网络的安全性和稳定性,需预防其中存在的攻击行为。为此,提出一种针对新型电力系统信息网络的攻击行为辨识方法。首先,分析攻击行为入侵信息网络的原理;其次,根据压缩感知理论对网络信息展开去噪处理;然后,利用去噪后的信息数据建立数据源矩阵及信息网络的样本协方差矩阵,并获取矩阵的最大特征值;最后,设定阈值函数,通过比较最大特征值与阈值函数来辨识新型电力系统信息网络中存在的攻击行为。实验结果表明该方法具有较高的辨识精度,能有效辨识出拒绝服务、端口扫描和协议异常三种攻击行为。     

用户低压故障导致10 kV柱上断路器跳闸解决方案的研究

针对用户低压侧故障导致柱上断路器跳闸且变电站出线断路器未跳闸的情况,对某供电公司近两年的17次真实故障进行总结,发现大部分故障存在保护不完全配合的问题。柱上断路器起到承上启下的作用,承上需要跟变电站出线保护配合,启下需要跟用户高压侧保护配合。通过分析柱上断路器的各种继电保护配置,发现每种配置均存在一定的缺陷。为此,提出一种全新的柱上断路器保护配置方案,同时对用户高低压侧保护进行相应的设置。在新的保护配置方案下,变电站出线、柱上断路器、用户高低压侧保护均满足上下级配合关系,不会发生越级跳闸现象,有效提高了供电可靠性。     

ALO优化下1DCNN-BiLSTM-Attention锂电池SOH预测

锂电池因具有质量轻、寿命长、功率承受力高、自放电率低等优点,在绿色能源汽车制造、航空航天等领域得到了广泛应用。为了进一步提高锂电池健康状态(SOH)的预测精度,提出了一种基于一维卷积神经网络(1DCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的锂电池SOH预测方法。1DCNN用于提取老化特征,BiLSTM用于特征分析。利用1DCNN参数少、抑制过拟合性能高的优点,并结合BiLSTM能充分考虑样本之间的关联性及有效结合数据过去和未来的状态等优势,模型能够在实现高预测精度的基础上兼具高计算速度。通过引入蚁狮优化算法(ALO)对模型的超参数进行优化,在减少耗时的基础上有效避免了人工调参的不确定性。同时引入注意力机制,通过对输入数据赋予不同权重,提高神经网络对重要信息的捕捉能力。以NASA锂电池数据集的电池参数为依据进行验证,结果表明该模型在B0005、B0006、B0007 3种锂电池单体上估计SOH的MAE均值为0.0064,相对于1DCNN-LSTM(0.0111)、CNN-LSTM&GRU(0.0197)模型分别降低了42.34%、67.51%,且在各方面评价指标上均优于其消融模...     

绕组结构排列方式对单机24脉波整流变压器阻抗的影响

<正>1引言24脉波整流变压器广泛应用于轨道交通等直流电源中,它由两台变压器组成,变压器高、低压绕组均为轴向双分裂,高压侧一台移相+7.5°,另一台移相-7.5°。每台变压器低压一组为y接,另一组为d接,与四组整流器一起组成等效24脉波整流系统,是一种非常成熟的产品。     

考虑不确定性的结构性市场力评估方法

市场力评估是电力市场化改革的关键环节。随着大规模新能源接入电力系统,电力市场不确定性激增,现有的确定性市场力评估模型向概率性模型转化。由于确定性模型无法考虑新能源的不确定性特征,市场力误判现象频发,严重威胁电力市场的安全运行。为考虑新能源与负荷不确定性的重要影响,提出了一种结构性市场力指标——考虑不确定性的发电机最小期望发电集(UEMGI)。基于机会约束理论,以发电机出力期望最小为目标,提出了考虑不确定性的市场力评估优化模型。然后,基于潮流方程对不确定性的灵敏度分析,通过引入松弛变量对机会约束的非线性部分进行二阶锥松弛,提出了所提机会约束优化模型的二阶锥快速求解方法。最后,采用PJM 5节点和IEEE 39节点系统进行仿真计算。仿真结果表明,所提方法能有效反映系统整体不确定性水平与市场参与者市场力之间的复杂关系,为新能源背景下电力市场的结构性市场力评估提供有效手段。     

钙掺杂自激活锗酸锌长余辉材料的多色余辉及动态防伪应用

长余辉材料在安全指示、防伪和生物成像等领域具有广泛应用前景,但其缺陷调控及余辉机理尚不清晰。自激活长余辉材料以其物质组成及晶体结构简单,便于研究余辉机理而受到关注。本研究以自激活长余辉材料锗酸锌为基质,采用高温固相反应合成得到了一系列钙掺杂的长余辉材料Zn_2–xCa_xGeO₄(x=0、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5)。实验表明,在锗酸锌中掺杂钙元素后,使用376nm紫外光激发时,观察到锗酸锌基质样品的黄色发光峰;同时在267 nm激发下, Zn_1.5Ca_0.5GeO₄荧光强度增强了6.2倍。从余辉光谱和余辉衰减曲线上看, Zn_1.5Ca_0.5GeO₄初始余辉强度增强了25.1倍;并且在所考察的300 s余辉时间里,与锗酸锌相比, Zn_1.5Ca_0.5GeO₄保持了近5倍的余辉强度。进一步热释曲线表征显示,材料主要陷阱的...     

NiFe-植酸复合物的室温制备及其全解水电催化性能

制备高稳定性、高活性双功能催化剂用于全解水制氢是氢能源大规模商业化应用的重要环节之一。本文以植酸(PA)、六水合氯化铁(FeCl₃·6H₂O)和六水合氯化镍(NiCl₂·6H₂O)为原料,采用两步室温浸渍法在泡沫镍(NF)上制备了片状无定形植酸-镍铁双金属复合材料(NiFe-PA)。采用线性扫描伏安法(LSV)考察了NiFe-PA修饰NF电极(NiFe-PA/NF)在碱性条件(1.0 mol/L KOH)的电解水催化性能。实验结果表明：由于NiFe双金属之间的协同效应,NiFe-PA/NF作为双功能催化剂显示出优越的析氧和析氢性能。NiFe-PA/NF电极在50 mA·cm^-2电流密度下析氧反应的过电位仅需220 mV;在10 mA·cm^-2电流密度下的析氢反应的过电位为135 mV。将NiFe-PA/NF组装成双电极系统用于全解水,达到10 mA·cm^-2电流密度的电池电压仅需1.61 V,低于贵金属催化剂体系RuO₂