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抽水蓄能电站具有调相辅助服务功能,为电网稳定运行提供可靠支撑。首先,针对电力市场环境下未对抽水蓄能电站的调相服务进行补偿分析的现状,为客观衡量抽水蓄能电站调相服务质量及均衡电网企业与抽水蓄能电站的收益,文中设计了无功的"两部制"电价的调相服务补偿机制。其次,基于Stackelberg博弈理论构建了抽水蓄能电站调相补偿模型,并证明了Nash均衡解的存在性和唯一性。最后,以江苏溧阳抽水蓄能电站为例进行仿真分析,得到了均衡解下的博弈双方收益。算例表明电网企业的无功补偿费用与调相服务的类型有关,通过无功电价的制定,可提高抽水蓄能电站与电网企业双方的收益,激励抽水蓄能电站提供调相服务,并对无功出价和调相补偿提出了建议。 相似文献
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0前言碱性镀锌是一种应用广泛的工艺,其具有成本低、镀液成分简单(不含配位剂)[1]、废水易于处理、镀层与基体结合力好、细致光亮、韧性好、经钝化处理具有很好的耐蚀性和装饰性等优点,镀层厚度可 相似文献
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配电网安全监控和数据采集系统(DSCADA)采集的遥信数据存在抖动和误动情况,导致基于遥信数据的配电网拓扑信息可靠性不高。通过微型同步相量量测单元(μPMU)多次采样的节点注入功率,构建基于节点注入功率量测的支路电压偏差的方差模型。采用Kruskal算法得到以支路电压偏差的方差为线路权重的最小生成树,实现对配电网拓扑运行结构的辨识。在此基础上,对比分析节点注入功率量测的采样次数以及网络复杂程度对拓扑辨识误差的影响。IEEE 33和IEEE 123节点系统仿真结果表明,该配电网运行拓扑辨识算法具有较好的可靠性和实用性。 相似文献
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风电场的大规模建设使得风电渗透率大大提高,为保证系统的安全稳定运行及风电消纳,需要对风电功率进行预测。为解决传统预测方法中数据维度过高的问题,提出一种基于主成分分析和谱聚类进行数据降维的预测方法。首先,基于主成分分析提取风电场各机组功率序列的主成分,实现对功率样本信息和预测对象的降维;其次,考虑风速波动特性和各机组的空间分布特征,对风速信息进行谱聚类,以实现样本数据的进一步降维;然后,基于风功率主成分信息与风速聚类结果,建立基于Elman神经网络的风电功率主成分预测模型,并通过逆变换最终得到风电场各机组功率的预测结果。利用江苏南通某海上风电场实际数据验证该方法,结果表明,预测结果的均方根误差明显降低,所提方法可以提高风电功率预测精度。 相似文献
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主要阐述压铸铝天线阵子在碱性镀锡过程中出现的零件镀层起泡,且低电流密度区更为突出;镀完锡放置一天后零件表面出现浅褐色斑渍;批量生产过程中,镀液时有出现灰白色和淡红色现象,沉积速度慢.三种故障的原因分析及故障排除方法.并且总结出压铸铝件高温碱性镀锡,预镀铜层要有一定的厚度;零件在机加工过程中,应采取相应措施,防止油污向压... 相似文献