深圳电网日前送受电与发电计划联合优化策略与建模研究

针对广、深调度管理模式调整后深圳城市电网日前发电计划业务的实际需求,提出了送受电与机组出力联合优化的日前发电计划优化策略、模型与算法。通过引入送受电计划的可行优化空间,合理安排气量受限的燃气机组的出力曲线,降低了全系统购电费用;对燃气机组进行启停优化并考虑爬坡能力限制,有效缓解调峰压力;对送受电计划进行基于历史统计比例因子的功率分配,较为精确地考虑了网络安全约束,并在消除阻塞的过程中调动送受电计划的可调节性。以总购电费用最小为目标,全面考虑系统约束、机组约束以及网络约束,构建了混合整数线性规划数学模型,并采用成熟数学优化工具包CPLEX进行高效求解。基于深圳电网实际日前发电计划数据的算例表明,上述方法能够协调优化送受电计划与机组发电计划,可有效应用于工程实践。     

短期负荷预测的聚类组合和支持向量机方法

为提高电力系统短期负荷预测的精度,提出了一种基于聚类组合和支持向量机的短期负荷预测方法.该方法用SOM网络训练规格化的特征数据并获得初始聚类中心,将初始聚类中心作为C-均值算法的输入,并用DB指数评价聚类结果以获得最佳聚类数,通过训练可得相似日样本,最后选择合适的参数和核函数构造支持向量机模型来进行逐点负荷预测.预测结...     

基于预测有效度和马尔科夫-云模型的母线负荷预测模型筛选与变权重组合预测

预测有效度与鲁棒性是母线负荷预测面临的重要课题。基于日特征相关因素选取待预测日的相似日;从待预测日母线负荷真值未知的实际出发,引入模型预测精度和预测有效度概念,研究模型有效度的转移规律,提出基于马尔科夫链和云模型的预测精度定量估计方法;基于模型综合有效度,提出组合模型筛选方法和变权重母线负荷组合预测方法。基于所提方法开发了一套母线负荷预测系统,并应用于我国某地区电网。多条母线、多时段的预测结果表明,所提方法所得预测结果的有效度高且稳定,具有预测结果准确和鲁棒性好的特点。     

考虑网内外功率特性的含风场电网日内发电需求滚动预测

由于自然风力、风向的不确定,大规模风场并网运行使得电网和风电调度的难度增大,在最大功率跟踪模式下,更加准确地预测发电出力是重要课题。考虑风场传统日前负荷预测时间尺度较大导致风场实时调度困难的实际,提出了一种在基于日内风场出力的发电需求滚动预测方法,以多级时间尺度为预测依据,建立了考虑风电接入的理想发电需求预测模型,提出了该模型下的滚动预测算法,并结合实际风场数据进行了实际预测,结果表明,提出的预测方法、模型和算法能明显提高发电需求预测精度,为大型风场的科学调度提供了决策依据,具有一定理论价值和工程应用价值。     

新型蓄能空调系统全年电力负荷转移率研究

以采用溴化锂溶液的新型蓄能空调系统为研究对象,采用数值模拟的方法对蓄能空调系统在分量蓄能策略下整个空调季节的工作情况进行模拟,得出蓄能空调系统在整个空调季节内电力负荷转移率的大小以及蓄能空调系统工作性能及参数的变化规律.     

HCG注射日血清雌孕激素对试管婴儿妊娠结局的影响

探究体外受精—胚胎移植/单精子卵泡浆内注射-胚胎移植(IVF/ICSI)患者注射人绒毛膜促性腺激素(HCG)日血清雌孕激素水平对妊娠结局的影响。回顾分析武汉大学人民医院生殖医学中心2011年9月—2012年9月符合相关条件行IVF的新鲜周期患者1 270例,按血清孕酮值将其分为两组进行比较,低孕酮组HCG日血清孕酮值2.0 pg/mL,高孕酮组HCG日血清孕酮值≥2.0 pg/mL;再按照孕酮与雌二醇比值(P/E2)分为两组,以0.6作为P/E2切点。比较两组间的女方年龄、不孕年限、基础卵泡刺激素(FSH)值、促性腺激素(Gn)天数、Gn用量、获卵数、MII卵数、受精数、卵裂数、优胚数、移植数、E2值、临床妊娠率、胚胎着床率。高孕酮组Gn天数、Gn用量、获卵数、MII数、卵裂数、E2值增加,但临床妊娠率、胚胎着床率减少;高P/E2比值组女方年龄、基础FSH、Gn天数、Gn用量、获卵数、受精数、优胚数、P值均增加,妊娠结局无明显差异。HCG注射日血清孕酮水平过高会降低临床妊娠率及胚胎着床率。     

Visibility, air quality and daily mortality in Shanghai, China

This study was designed to assess the association between visibility and air quality, and to determine whether the variations in daily mortality were associated with fluctuations in visibility levels in Shanghai, China. Mortality data were extracted from the death certificates, provided by Shanghai Municipal Center of Disease Control and Prevention, and visibility data were obtained from Shanghai Municipal Bureau of Meteorology. Air quality data (PM₁₀, PM_2.5, PM_10-2.5, SO₂, NO₂ and O₃) were obtained from Shanghai Environmental Monitoring Center. Generalized additive model (GAM) with penalized splines was used to analyze the mortality, visibility, air pollution, and covariate data. Among various pollutants, PM_2.5 showed strongest correlation with visibility. Visibility, together with humidity, was found appropriate in predicting PM_2.5 (R-squared: 0.64) and PM₁₀ (R-squared: 0.62). Decreased visibility was significantly associated with elevated death rates from all causes and from cardiovascular disease in Shanghai; one inter-quartile range (8 km) decrease in visibility corresponded to 2.17% (95%CI: 0.46%, 3.85%), 3.36% (95%CI: 0.96%, 5.70%), and 3.02% (95%CI: − 1.32%, 7.17%) increase of total, cardiovascular and respiratory mortality, respectively. The effect estimates using predicted PM_2.5 and PM₁₀ concentrations were similar to those assessed using actual concentrations. This is the first study in Mainland China assessing the association between visibility and adverse health outcomes. Our findings suggest the possibility of using visibility as a surrogate of air quality in health research in developing countries where air pollution data might be scarce and not routinely monitored.     

基于NMF-SVM的光伏系统发电功率短期预测模型

根据光伏发电系统的历史发电数据和气象数据,考虑天气类型、日照强度和大气温度及风速等因素,提出一种基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)和支持向量机(support vector machine,SVM)的光伏系统发电功率短期预测模型。基于差异性和相关性原理,同时考虑相似日选择算法,通过NMF算法对由相似日组成的输入样本进行分解,得到非负的低维映射矩阵,将其作为支持向量机的输入,预测光伏系统的发电功率。该模型在消除冗余信息、减少变量维数的同时,保留了原始问题的实际意义。实例表明,该方法降维效果明显,预测精度得到显著的提高。     

一种基于改进模糊聚类算法的自适应典型日选取方法

考虑单一算法在选取典型日负荷曲线上的不足,将改进后的可能模糊C均值聚类算法（PFCM）与模糊线性判别法（FLDA）相结合提出一种新的集成聚类方法。首先将原有的PFCM改进,得到改进后的PFCM,并将其应用于最佳聚类数的选取;然后将改进后的PFCM与FLDA相结合,将该集成聚类算法应用于负荷曲线的聚类。最后,通过某电网全年负荷数据验证了所提方法在典型日选取上的有效性。     

基于状态估计数据的电网线损理论计算方法

为了适应负荷实测和线损理论计算对数据的同时性、准确性的要求,提出一种利用状态估计数据进行35kV及以上供电网电能损耗率的计算方法。在分析采用状态估计数据的可能性与必要性的基础上,根据电网线损理论计算软件的计算原理,论述了在状态估计数据中提取电网线损理论计算需要的数据,进行数据转换的步骤和方法。应用结果表明：采用实时数据进行电网线损理论计算,减少不必要的人为错误,提高了效率及计算的准确性和精度。