基于Gumbel copula联合概率分布的电力系统综合净负荷预测

近年来,太阳能和风能在电力系统中的渗透率不断提高。由于风能和太阳能具有的高度不确定性和间歇性,在其并网时需要采用复杂多变的操作策略才能维持电网稳定运行。对于多个或单个不确定变量进行净负荷的汇总可以有效降低系统运行规划的复杂性。由此,提出了一种基于Gumbel copula联合概率分布的新型净负荷预测(net load forecasting,NLF)模型用以对负荷、风能和太阳能发电的预测误差进行有效应对,此外所提模型还引入了基于预测值的Grey指数修正模型以提高预测的精准度。其中由于Gumbel copula联合概率模型的稳定性好,其基本能够覆盖所有极端预测误差,在保证系统可靠运行前提下,基于有限的输入实现了快速精准的预测。实验结果表明,所提模型在极短期净负荷预测上具有较好的效果。     

干湿交替法研究融雪剂对钢筋的腐蚀行为

模拟自然条件下钢筋在融雪剂中的腐蚀环境,采用干湿交替浸泡试验,用失重法测定几种不同浓度的商品融雪剂对钢筋的腐蚀速度,同时借助扫描电镜分析腐蚀产物的表面形貌,结果表明当融雪剂溶液浓度为15%~20%时,钢筋的腐蚀速度最小;而浓度为3.5%时,钢筋的腐蚀速度最大。     

焦炉气生产压缩天然气技术经济分析

介绍了利用焦炉气生产压缩天然气的工艺流程及相关工艺条件,并讨论了其经济性。结果表明,对于规模为每年生产2亿m3合成天然气的装置,当焦炉气价格为0.15元/m3～0.18元/m3时,其合成天然气成本为654元/1 000m3～745元/1 000m3。此法为没有天然气资源的压缩天然气汽车发展提供了另外一种气源,具有较好的社会效益、环境效益和经济效益。     

环腔型汽车相变蓄能器蓄能特性研究

通过对相变蓄能器的蓄能及相变过程进行了模拟分析,得到了相变材料在蓄能过程中液相分数及温度随时间的变化规律。模拟了不同相变材料初温、不同流体初温、不同工况下相变蓄能器的蓄能情况。得到了冬天和夏天相变蓄热器初始温度不同时,液相率的变化影响不明显,设计的相变蓄能器在40 min左右完成蓄能过程,符合城市生活的一个出行时间。在进口水温为368K时对蓄热最有利,能达到最好的蓄热效果。当进口流速0.113 m/s时,此后流速继续增大,蓄热时间已没有明显的变化,这时再通过减小流体与材料间对流换热热阻来加强换热意义不大。     

基于贝叶斯与数据驱动的智能电能表状态感知技术研究

为更准确地对智能电能表进行状态评估,文中将加速退化试验数据与现场检测状态数据相结合.文章基于加速退化试验(Accelerated Degradation Test,ADT)数据,成立了线性Wiener过程退化以及综合湿、温度加速模型,以贝叶斯理论对模型进行参数预测,利用外场检测状态数据修正退化模型中的参数,最终给出了智...     

基于D-S理论多源信息融合的电气设备故障诊断模型

电力系统中电气设备的动作状态信息获取较为困难,希望在一次动作发生时尽可能多地获取各种信息,为故障诊断提供理论依据和技术支持.提出一种改进的证据合成方法,该方法定义一种修正证据基本可信度及加权的新规则,解决传统D-S证据理论融合中存在的悖论问题,实现冲突证据的有效融合.结合M-ELM方法,构建基于多源信息融合的电气设备故...     

黄精配伍老鹰茶辅助降血脂作用

为探讨黄精、老鹰茶及其配伍对高脂血症小鼠的降脂效果,将小鼠按体质量随机分为空白对照组（NC）、模型组（MC）、阳性对照组（PC）、黄精老鹰茶低（HLD）、中（HLZ）、高（HLG）剂量组、黄精低（HD）、中（HZ）、高（HG）剂量组、老鹰茶低（LD）、中（LZ）、高（LG）剂量组。空白对照组采用基础饲料喂养,其他各组采用高脂饮食,同时灌胃给予相应药液。连续给药8 周后,取血清及肝脏测定各组小鼠总胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、谷草转氨酶、谷丙转氨酶、超氧化物歧化酶、丙二醛及谷胱甘肽过氧化物酶。结果显示,与模型组相比,黄精、老鹰茶均具有辅助降血脂的作用,并对肝脏具有一定的保护作用,且两者配伍后效果更好。     

一种售电公司经济调度双层优化方法

为解决大型售电公司应对新能源接入和需求侧波动带来的随机性风险问题,文章提出了一种基于随机规划的双层优化模型:上层子问题以出清电价和出清电量为决策变量,模拟了市场电能与备用辅助服务的联合出清过程;下层子问题以售电公司的最优购电成本为目标,模拟了售电公司的经济调度行为。模型的求解过程中,通过机会约束规划将模型转换为确定性模型,再由CPLEX求解器分别求解上下层子模型,并通过上下层的迭代求得均衡解。最后,建立了不计及售电公司决策影响的两阶段模型作为对比模型,通过算例分析,验证了该模型可有效反映售电公司决策行为对出清过程的影响,并阐明了不同置信水平对售电公司决策的影响。     

多能互补下虚拟电厂参与电力市场的思考

多能互补技术发展势必将促进多类型虚拟电厂的优化形成,进一步凸显虚拟电厂在电网运行和电力市场中的作用。为此,文中对多能互补型虚拟电厂概念及特征进行了梳理,深入探讨了其与微电网、需求响应的差异,并从调控和交易两个层面重点论述了多能互补技术下虚拟电厂参与电力市场的架构和关键技术,可为未来虚拟电厂建设及应用提供指导。     

元迁移学习在少样本跨域图像分类中的研究

目的 现有基于元学习的主流少样本学习方法假设训练任务和测试任务服从相同或相似的分布,然而在分布差异较大的跨域任务上,这些方法面临泛化能力弱、分类精度差等挑战。同时,基于迁移学习的少样本学习方法没有考虑到训练和测试阶段样本类别不一致的情况,在训练阶段未能留下足够的特征嵌入空间。为了提升模型在有限标注样本困境下的跨域图像分类能力,提出简洁的元迁移学习（compressed meta transfer learning,CMTL）方法。方法 基于元学习,对目标域中的支持集使用数据增强策略,构建新的辅助任务微调元训练参数,促使分类模型更加适用于域差异较大的目标任务。基于迁移学习,使用自压缩损失函数训练分类模型,以压缩源域中基类数据所占据的特征嵌入空间,微调阶段引导与源域分布差异较大的新类数据有更合适的特征表示。最后,将以上两种策略的分类预测融合视为最终的分类结果。结果 使用mini-ImageNet作为源域数据集进行训练,分别在EuroSAT(EuropeanSatellite)、ISIC(InternationalSkinImagingCollaboration)、CropDiseas(Cr...