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为进一步提高风电功率预测精度,提出了一种基于相似日理论结合自适应脊波神经网络的风电功率预测模型。在传统相似日方法上,将相似日细致到“相似时段”,即基准段和预测段;采取对基准段风电功率曲线和预测段日特征向量进行双重搜索的方法,保证了相似精度;并采用分层搜索逐步逼近预期目标,既突出主导因素又节约计算时间。在基准段曲线相似度的基础上结合机组启停状态,并引入了预测段的特征量,增加了相似日的评估信息,使得相似日的选取更加合理、准确。用自适应脊波神经网络对相似样本进行建模、训练,得最终预测值。经算例分析,该方法能有效预测未来12 h的风电输出功率,从而实现较高精度的多步预测,为调度部门提供有力支持。 相似文献
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含分布式电源配电网的黑启动运行特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对于电力系统局部失电或大面积失电,利用分布式电源恢复供电的黑启动方案具有重要意义。文中在分布式电源配电网建模的基础上,结合含分布式电源的配电网自身特点,以配有储能装置、具有电压/频率控制能力的分布式电源作为黑启动电源,分析其黑启动运行特性,给出含分布式电源黑启动的优化组合方案。最后,仿真验证了优化配置方案的有效性,为配电网实现黑启动预案提供必要的理论基础 相似文献
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随着智能电网技术的不断发展,电量采集计量装置数量大幅增加,由于装置故障导致电量计量缺失的事件常有发生,严重影响了电力营销的正常运行,造成了较大的损失。为此,本文对电能计量管理系统的造成电能量缺失的相关影响因素以及缺失量计算方法进行探究。文章首先介绍了电能量计量管理系统的基本结构和运行功能;接着,基于电路理论,对不同类型电能量的计量算法进行分析,探究造成电量缺失的主要原因和缺失电量的计算方法,提出了基于计量自动化技术的缺失电量公式计算法;最后,通过案例分析证明了基于计量自动化技术的缺失电量计算方法在准确计算电能缺失量上的准确性,其能够该减少企业经济损失,对提升电力营销服务水平具有重要的指导意义。 相似文献
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目的 提高镁锂合金的耐蚀和耐磨性,拓宽其应用范围。方法 保持水热温度为90 ℃,改变水热时间,采用原位水热法在LA43M镁锂合金表面制备了Mg-Al 层状双金属氢氧化物(LDH)膜层。利用扫描电子显微镜(SEM)、能谱仪(EDS)、X射线衍射仪(XRD)分别表征了膜层的表面形貌、成分及物相。采用浸泡试验、析氢试验、动电位极化测试以及摩擦磨损试验对膜层的耐蚀性、耐磨性进行了评估。结果 水热反应后,在合金表面形成了细小片状结构,且随着水热时间的延长,尺寸变大,数量增加,分布越密集。经XRD分析,得到了LDH特征衍射峰。浸泡及析氢试验表明,LDH膜层的耐蚀性顺序为LDH-30 h>LDH-18 h> LDH-12 h>LA43M基体。其中LA43M基体在浸泡8 d后,腐蚀严重,出现了明显的腐蚀坑和裂纹;而LDH膜层试样腐蚀程度较轻,只在部分区域出现点蚀和微裂纹。动电位极化测试表明,水热30 h的膜层具有良好的耐蚀性。与基体相比,其自腐蚀电位提高了143.7 mV,腐蚀电流密度降低了约2个数量级。摩擦磨损试验结果显示,基体的摩擦因数最大,磨痕深而宽,而LDH膜层的摩擦因数均明显小于基体,磨痕浅而窄。结论 Mg-Al LDH膜层在提高镁锂合金基体耐蚀性的同时,也能使基体的耐磨性有所改善。 相似文献
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