直接式超临界二氧化碳再压缩塔式光热 发电系统关键参数优化

基于国内外研究现状,建立了直接式超临界二氧化碳（S-CO2）再压缩塔式光热（SPT）发电系统模型,研究分析透平/主压缩机进口温度和进口压力对各子系统以及SPT集成系统总?损率的影响规律。基于正交阵列,通过遗传算法进行参数优化,以获得最小的系统总?损率,同时对第5次优化参数下的模型进行夏至日白天的时间序列计算。结果表明:透平最佳进口压力达到给定范围上限,透平最佳进口温度在784~841 ℃内,主压缩机最佳进口压力在7.68~10.00 MPa内,最佳分流系数在0.25~0.32之间;系统总?损率（SPT集成系统）最小值在70.72%~76.87%内,说明最佳循环低压并不一定要接近临界压力,最佳循环高温并不一定越高越好;不同时刻,系统总?损率由集热子系统?损率决定,8:00—11:00和16:00—18:00,定日镜?损率对其影响较大,11:00—15:00,吸热器?损率对其影响较大。本文研究结果可为S-CO2塔式光热发电系统优化设计提供一定参考。     

基于Ziegler-Nichols优化算法的火电机组负荷频率PID控制研究

随着风电和光伏接入电网的规模不断扩大,电网负荷峰谷差逐渐增加,电网的频率控制出现超调量过大、调节速度过慢等一系列问题。本文针对互联电力系统的负荷分配以及频率控制问题,提出考虑发电机组分配系数的互联电力系统负荷频率控制方法。首先,建立单个区域包含多个火电机组的两区域电网自动发电控制（AGC）系统仿真模型,根据各发电机组的煤耗特性建立经济性目标函数,并且获得最优的出力分配系数;然后,基于联络线功率和频率偏差控制（TBC-TBC）的控制模式,采用经Ziegler-Nichols相关算法优化后的PID控制,并对优化后PID控制器的鲁棒性进行分析研究;最后,基于两区域系统仿真模型,在一定的负荷扰动工况下进行仿真验证。仿真结果表明:该分配方法能够有效节省煤耗,本文算法优化后的PID控制器在频率恢复速度方面具有一定的优势,并且鲁棒性良好。     

外饰喷涂件用基材与底漆特性对橘皮的影响

分别从底漆粗糙度、溶剂溶解度参数、塑料基材耐溶剂性等方面对外饰件漆膜橘皮的影响因素进行了分析和讨论,提出了相应的优化措施.     

基于时空互补特性的多能源源荷协调优化调度

传统的能源利用方式已无法解决高比例可再生能源并网问题。对此,本文利用多种能源之间的时空互补特性,将风、光、水、火与抽水蓄能、高载能负荷协调优化调度,建立以系统运行成本最小、可再生能源消纳最大化和净负荷波动最小为目标的多能源电力系统源荷协调双层调度模型,并采用改进的蝗虫优化算法和粒子群优化算法分别对上、下2层优化调度模型进行求解。通过对比算例中4个调度情景的计算结果,得出所提调度策略能够减小系统净负荷的波动性,提高新能源消纳水平,实现系统的经济运行,验证了该模型和所改进的算法的有效性。     

基于粒子群优化的双向门控循环神经网络燃煤电厂NOx排放预测

针对燃煤电厂NOx排放的预测问题,提出了基于粒子群优化算法和双向门控循环（PSO-Bi- GRU）神经网络的NOx排放预测模型。通过主成分分析对影响NOx排放的运行参数进行降维,消除变量间的耦合;基于双向门控循环神经网络学习NOx排放的非线性特性和前后时序信息,提高特征提取能力;采用粒子群算法对Bi-GRU神经网络模型进行超参数寻优,使网络结构最大程度匹配影响NOx排放的变量特征,克服依靠经验选取或手动调节参数而导致预测精度低的问题。最后基于某电厂660 MW机组燃煤锅炉运行参数,建立NOx排放预测模型,并与单向门控循环神经网络、传统Bi-GRU神经网络预测模型进行对比。仿真结果表明,PSO-Bi-GRU神经网络模型预测效果最好,其平均绝对误差、平均绝对百分误差、均方根误差均最小,验证了本文所提PSO-Bi-GRU神经网络NOx排放预测模型的有效性。     

汽车涂装车间产品一次交检合格率提升方法

阐述了强化过程质量控制,提升产品一次交检合格率对汽车生产企业的重要性.以某车间为例,就人、机、料、法、环五个方面影响汽车涂装生产最终产品质量的因素进行了分析,列举了各项问题的解决措施.     

基于改进GWO-ELM的热轧带钢卷取温度预测

卷取温度控制精度是影响带钢产品性能的主要因素之一,提高卷取温度控制精度和保证卷取命中率是热轧领域的重点问题.针对某钢厂现有的卷取温度设定模型中存在个别钢种命中率低的问题,结合数据挖掘及现场专家经验,提出了一种基于灰狼优化极限学习机的新建模思路,并引入Henon映射、小孔成像策略和权重因子策略来改进灰狼算法,建立了基于改进灰狼优化极限学习机(IGWO-ELM)的热轧带钢卷取温度预测模型,并与ELM模型、GA-ELM模型和GWO-ELM模型进行对比.模型结果表明:建立的IGWO-ELM模型,预测卷取温度在士3℃之内的命中率为91.1％,在士4℃之内的命中率为96.7％,均好于对比模型,具有广泛的实际应用前景.     

高压输电线路在线监测设备无线供电磁耦合机构优化

对高压输电线路进行实时精准的在线监测是保障电网稳定运行的有效手段。磁耦合共振无线供电为解决在线监测设备供电困难的问题提供了一种可行方案,但传统磁耦合共振系统耦合程度弱,传输效率对传输距离变化敏感,总体性能欠佳。基于电路模型分析了耦合线圈互感对传输效率的影响,提出了考虑线圈与磁芯耦合影响关系的联合优化方案从而提升传输性能。仿真和实验结果验证了在同轴间距、水平和角度偏移变化时的系统效率提升。为提升磁耦合系统传输效率和距离提供了一种有效方案。     

计及综合能源系统全寿命周期碳排放和碳交易的电转气设备和光伏联合优化配置

综合能源系统(IES)能够提高能源利用效率,合理配置低碳设备可有效降低碳排放,促进碳中和.提出了一种计及IES全寿命周期碳排放和碳交易机制的电转气(P2G)设备和光伏(PV)容量联合配置方法.对基于某分布式能源站的IES进行设备建模,构建了IES全寿命周期碳排放模型,给出了P2G设备和PV的全寿命周期碳排放计算方法;以基于阶梯罚金机制的碳交易成本、含用水成本和考虑分时电价的购能成本以及设备成本之和最小为优化目标,建立了P2G设备和PV的联合优化配置模型.基于某分布式能源站的实际参数进行算例分析以验证所提方法的正确性和有效性,并探讨了碳交易机制对优化配置结果的影响.     

考虑V2B智慧充电桩群的低碳楼宇优化调度

建筑减排是实现中国碳达峰和碳中和目标的重要途径,而丰富的负荷侧调控手段是新型电力系统的发展趋势和要求.提出了一种高比例光伏接入的低碳楼宇电能管理框架,楼宇可控负荷包含电动汽车智慧充电桩群和温控负荷.考虑用户响应度和楼宇用电最大需量约束,建立了基于电动汽车接入楼宇(V2B)技术的电动汽车智慧充电桩群模型和基于舒适度范围的温控负荷模型,以购电费用与激励费用之和最小为目标,求解楼宇的日发用电计划.基于碳减排量,设计了需求侧的环境友好评估指标,用于衡量楼宇的节能效果.以两部制分时电价为背景,选取夏季高温日的办公楼宇为算例,验证所建模型在极端天气下的电能调控能力.结果表明所建模型能有效降低楼宇的月度需量阈值,同时通过空调节能和光伏利用等措施显著降低了楼宇的碳排放量.