Jointly improving energy efficiency and smoothing power oscillations of integrated offshore wind and photovoltaic power: a deep reinforcement learning approach

This paper proposes a novel deep reinforcement learning (DRL) control strategy for an integrated ofshore wind and photovoltaic (PV) power system for improving power generation efciency while simultaneously damping oscillations. A variable-speed ofshore wind turbine (OWT) with electrical torque control is used in the integrated ofshore power system whose dynamic models are detailed. By considering the control system as a partially-observable Markov decision process, an actor-critic architecture model-free DRL algorithm, namely, deep deterministic policy gradient, is adopted and implemented to explore and learn the optimal multi-objective control policy. The potential and efectiveness of the integrated power system are evaluated. The results imply that an OWT can respond quickly to sudden changes of the infow wind conditions to maximize total power generation. Signifcant oscillations in the overall power output can also be well suppressed by regulating the generator torque, which further indicates that complementary operation of ofshore wind and PV power can be achieved.     

海上风电交流送出线路继电保护优化设计

针对海上风电运行环境恶劣、平台面积资源有限以及电缆线路电容电流显著等问题,提出一种适用于海上风电送出线路的高压线路保护与电抗器保护一体化设计的新方案。首先,将输电线路和电抗器视为一个电气设备,设计了集成优化整体方案,避免了传统的电抗器支路电流的迭代计算。然后,对比研究了传统差动和行波差动对电缆线路电容电流的补偿效果,提出了线路保护优化处理技术。通过引入更为适合的线路零序电流作为电抗器零序差动的制动电流,提出了电抗器保护功能优化策略。最后,仿真实验验证了所提的优化处理技术能够提高海缆线路差动保护和电抗器零序差动保护的灵敏性和可靠性。     

基于多分区自适应改进果蝇算法的风光燃储微电网协调控制策略

为了使微电网控制系统中PI控制器的参数能够更好地适应可再生能源的随机性和波动性,提出了基于自适应步长的四分区多策略果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm, FOA)对PI参数进行实时优化。首先,以风光燃储微电网不同微源控制系统中的变换器为控制对象,建立微电网整体控制系统模型,基于此模型实时调整PI参数。然后,根据不同果蝇个体的适应度值将果蝇种群分为4个区,同时考虑4个区果蝇收敛性以及多样性的差异,设计不同的自适应更新策略。最后,采用所提算法对各微源控制过程中的PI参数进行寻优,与其他3种智能算法进行对比,验证了所提算法的可行性和优越性。仿真结果表明,所提算法可以使系统变换器响应速度更快,输出更加稳定。     

成都市PM2.5、PM10变化特征及其与气象因素的关系

为研究气象因素对成都市大气细颗粒物 (PM2.5)、可吸入颗粒物 (PM10) 的影响, 收集了2015―2018 年成都市 PM2.5、PM10的月平均浓度, 采用Pearson 相关分析法, 分析了成都市PM2.5、PM10与气象条件的关系。结果表明： (1) 2015 ―2018 年, 成都市PM2.5、PM10年平均浓度虽然年际间差别较小, 但整体呈现逐年缓慢下降趋势, 2015 年以来成都市的 一系列大气污染控制措施是PM2.5、PM10逐年缓慢下降的原因; 2015―2018 年成都市PM2.5、PM10浓度季节变化特征整体 表现为冬季 > 春季 > 秋季> 夏季。(2) 不同气象因素对成都市PM2.5、PM10月平均浓度的影响程度不同, 降水量与气温 是影响成都市PM2.5、PM10月平均浓度的主要因素, 两者与PM2.5、PM10呈较高的负线性相关, 其中PM2.5、PM10与降水量 的相关系数均为 −0.612, 与月平均气温的相关系数分别为 −0.822、−0.776, 降水会通过捕获大气中的颗粒物来去除 PM2.5、PM10, 而温度的升高会加强PM2.5、PM10等污染物在垂直方向上的对流运动, 从而对成都市污染物浓度的降低起 到重要作用; 日照时数、月平均风速、相对湿度等与PM2.5、PM10月平均浓度整体也呈现负相关, 但与降水量和气温相 比, 日照时数、月平均风速与PM2.5、PM10月平均浓度的相关性较低, 而相对湿度与PM2.5、PM10月平均浓度的相关性则 更加微弱, 表明相对湿度的变化对成都市PM2.5、PM10的积累和扩散影响很小。     

Rationally Designed Anti-Glare Panel Arrays as Highway Wind Energy Harvester

The anti-glare panels along highways can block the dazzling lights of opposing vehicles at night, playing an important role in the highway safety. Inspired by the highway anti-glare panels, wind energy harvesting triboelectric nanogenerator (AG-TENG) arrays to properly capture energy from highway moving vehicles is developed. A single AG-TENG installation module can achieve a high power density of 0.2 Wm⁻² at a wind speed of 3 m s⁻¹. This wind speed is too low to drive conventional wind energy harvesting equipment. The performance of the AG-TENG shows no degradation after 80 h of continuous operation (1 440 000 times). Thus, with the rational consideration and features, the system can generate enough power to drive internet of things (IoT) devices and environmental sensors, as well as offer wireless alarming and radio frequency identification vehicle monitoring. This study provides a promising strategy to properly harvest wind energy on highways using existing infrastructures under the condition of even no natural wind, showing broad application prospects in distributed environmental monitoring, intelligent highways, and the IoT.     

基于改进PCA联合SVM的电厂设备故障诊断方法

转子系统是燃气轮机极为重要的组成部件,对其进行故障诊断与分析对燃气轮机的安全稳定运行具有重要意义。转子故障信号为典型的非线性、非平稳和微弱性时间序列。提出了一种基于改进主成分分析(Improved Principal Component Analysis, ImPCA)的燃气轮机转子故障诊断方法。首先针对传统PCA主分量个数确定难题,将贝叶斯理论引入PCA,构建贝塔先验主成分分析模型对转子故障信号进行自适应分解,将其转化为少数几个主分量(Principal Component, PC)之和的形式,然后将PC对应的大特征值作为特征向量并构建SVM分类器进行分类,实现对“不平衡故障”“动静件碰磨故障”和“不对中故障”三种燃气轮机转子故障的有效分类诊断。基于实际数据的实验结果表明,所提方法能够获得97.2%的平均诊断正确率,并且具有噪声稳健性,适用于实际工程应用场景。     

含氢储能的多源联合发电系统调度研究

风电和光伏发电具有间歇性和随机性,为了降低在多源联合发电系统中的弃风弃光率,采用含氢储能系统和火电机组配合来平滑风电和光电机组出力。文中以系统运行成本最小和弃电惩罚成本最小为目标,以系统功率平衡、火电机组出力和爬坡、热备用、风电和光电出力及储能系统储氢罐容量、电解槽和燃料电池功率等为约束条件构建了多源联合发电系统日前调度模型。通过YALMIP工具箱对模型进行编程,并调用CPLEX对编写的程序进行求解。对含有风电、光电、火电机组以及储能系统的多源联合发电系统进行算例分析,通过对比有无储能系统的弃风弃光量和系统总运行成本,证明了含氢储能系统可以有效降低系统的弃风弃光率,并提高系统的经济性。     

基于风洞试验中的消耗计量模型研究与实现

高压、中压、氮气等是保障风洞试验有效进行所需的动力资源,针对风洞群试验中供气气源管线拓扑结构复杂多变、试验用户多、生产调度粗放等特点,为了提高动力资源生产和调度的保障效能,研究提出了基于动态拓扑结构的单车次动力资源消耗计量模型。该模型采用设备状态监测、图形数据库(Neo4j)技术、流体力学静压差法等技术,在虚拟空间里,完成了物理世界到逻辑世界的映射,形成了动态拓扑结构模型。在此基础上结合试验状态感知、资源库存量,实现了对风洞单车次试验各类动力资源消耗计量。实验结果表明,该模型较好地解决了原风洞单车次试验难以计量或计量不准的难题。通过试验数据对比发现,计量数据准确,满足数据精准度要求。     

基于ETAP的海上风电场接入对电能质量的评估分析

由于海上风资源的多变性,以及风力发电机中存在较多的电力电子元器件,海上风电场并网后会产生电能质量问题。本文选取某海上风电场作为研究对象,基于风电场实际运行数据,参考国标规定,对该风电场的电能质量（电压偏差、电压闪变、电压波动、谐波）进行求解。基于风机的无功特性,本文对某海上风电场接入电网公用变电站的无功补偿容量进行研究。在电能质量计算与分析方面,参考相关规程规定,完成电压偏差、电压闪变、电压波动部分指标的限值与实际值计算,并进行对比;通过ETAP软件中的谐波分析模块,进行谐波模拟仿真,得到谐波指标的实际值,并与理论计算的限值对比。当谐波电流超出国家标准的时候,通过在母线接入单调谐滤波器的方法,进行谐波治理,达到电能质量相关要求。     

计及Crowbar状态改进识别的双馈风电场等值建模方法

故障过程中双馈风机Crowbar投入与不投入的暂态响应特性差异明显,因而在风电场等值中场内机组Crowbar状态是一个良好的机群划分指标。然而,双馈风电场与单台机组间故障特性的差异性,使得现有采用单机模型来识别场内机组Crowbar状态的方法存在识别不准确的问题,从而降低风电场等值建模精度。为此,该文提出一种计及Crowbar状态改进识别的双馈风电场等值建模方法。通过分析风电场故障特性,构建Crowbar状态特征向量;收集风电场各工况下的样本数据,建立基于支持向量机(support vector machine,SVM)的识别模型。在新工况下,依次以Crowbar状态识别结果和输入风速为分群指标对场内机组进行机群划分,从而建立风电场等值模型。仿真算例结果表明,该文提出的基于SVM的Crowbar状态识别方法在各个故障场景下相较于传统方法均有较好的识别效果,所建立的等值模型与详细模型故障暂态特性十分吻合,等值方法合理有效。