可逆固体氧化物电池模式切换时的动态特性分析北大核心CSCD

在发电和电解模式下,可逆固体氧化物电池(RSOC)电堆内部的热质传输差异较大,导致其工作模式切换时电堆的输出稳定性较差,不利于其长期运行。文章基于有限元数值仿真,建立多物理场耦合的三维模型对RSOC模式切换时的动态特性进行研究。研究结果表明:在RSOC进行模式切换时,电流密度会产生短暂的超调现象;电流密度超调量的大小与压强无关,稳态时的电流密度随着压强的增大而增大;在模式切换前后,电池工作温度由逐渐上升改为逐渐下降并趋于稳定。     

一种基于混合储能改善跟踪光伏发电出力特性方法的研究

光伏输出受天气影响具有较大波动性,若直接接入电网则会对电网的电能质量造成严重影响。为减轻光伏电站并网功率对电网的影响,提出了一种基于氢与电池混合储能改善跟踪光伏发电出力特性的方法。首先,利用高斯函数逼近光伏预测功率,形成光伏次日出力计划,并根据次日凌晨电池SOC大小和氢储能调节灵活性对出力计划进行修正。考虑氢储能和电池储能运行状态,设计了包含有主调度和协调调度的实时调度方案。最后,通过算例验证了所提方法的有效性。     

"零缺陷管理"在供电企业中的应用及发展

针对供电企业传统缺陷管理方法存在的问题,简要介绍了国外流行推广的"零缺陷管理"理论、延安供电局"零缺陷管理"的内涵特征,重点介绍了延安供电局在"零缺陷管理"中的主要做法,以及"零缺陷管理"所取得的显著成就.     

基于时序动态回归的超短期光伏发电功率预测方法

光伏发电功率预测对于电力系统安全可靠运行以及提高光伏发电产业经济效益具有重要意义。提出一种基于时序动态回归的超短期光伏发电功率预测方法,仅需要历史光伏发电功率数据与数值天气预报作为输入。首先建立光伏发电功率与地表太阳辐射累计值的回归模型,再建立ARIMA模型预测回归残差序列,最后引入傅里叶谐波序列刻画日季节性。根据线性形式与对数形式的回归公式提出两种预测模型,综合二者形成最终的混合预测方法。算例结果表明,与一般时序模型相比,该方法在超短期预测方面预测精度更高。     

基于时序动态回归的超短期光伏发电功率预测方法

光伏发电功率预测对于电力系统安全可靠运行以及提高光伏发电产业经济效益具有重要意义。提出一种基于时序动态回归的超短期光伏发电功率预测方法,仅需要历史光伏发电功率数据与数值天气预报作为输入。首先建立光伏发电功率与地表太阳辐射累计值的回归模型,再建立ARIMA模型预测回归残差序列,最后引入傅里叶谐波序列刻画日季节性。根据线性形式与对数形式的回归公式提出两种预测模型,综合二者形成最终的混合预测方法。算例结果表明,与一般时序模型相比,该方法在超短期预测方面预测精度更高。