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新能源出力的随机性和反调峰特性增大了系统经济稳定运行的压力。为克服风光等新能源并网带来的调峰难题,并协调风、光、水、火的发电调度,构建了一种考虑连续调度周期调峰约束的多能源优化调度模型。以系统运行能耗量最小作为目标,建立风、光、水、火4种能源形式的多种耦合运行约束,并针对新能源出力的不确定性以及传统火电机组运行惯性较大的问题,构建了连续调度周期负荷高峰的备用约束、低谷弃风约束和弃光约束。为减轻系统的经济性以及容量冗余问题,提出经济性排序的方法,并引入火电机组最大启动台数约束。结合具体算例进行仿真分析,结果表明所提短期优化调度模型能够保证系统运行的经济性和调峰的可行性。 相似文献
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智能电网的建设和大规模风电接入电网对短期风电功率预测精度提出了更高的要求。为了克服支持向量回归机(support vector regression machine,SVR)依赖人为经验选择学习参数的弊端,在量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法中加入自适应早熟判定准则、混合扰动算子和动态扩张收缩系数,提出了自适应扰动量子粒子群优化算法(adaptive disturbance quantum-behaved particle swarm optimization,ADQPSO),并使用ADQPSO优化选择SVR的学习参数。实例研究表明,ADQPSO算法全局寻优能力强、鲁棒性好、计算耗时短,利用ADQPSO优化得到的SVR参数,可有效提高模型的预测精度;与反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和径向基神经网络(radial basis functionneural network,RBFNN)相比,提出的ADQPSO-SVR能够提高短期风电功率预测的准确性和稳定性。 相似文献
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建立同时测定木薯叶中6种类黄酮的高效液相色谱(high performance liquid chromatography)法,测定不同采收期下木薯叶中类黄酮含量,探讨木薯叶作为黄酮资源利用的最佳采收期。色谱柱为CNW Athena C18-WP(4.6 mm×250 mm,5μm),流动相为乙腈-乙酸-水,梯度洗脱,流速为1 m L/min,柱温室温,进样量5μL,检测波长儿茶素与二氢黄酮甙为281 nm,芦丁与山奈酚为360 nm,槲皮素367 nm、穗花杉双黄酮338 nm。儿茶素、芦丁、二氢黄酮甙、槲皮素、山奈酚、穗花杉双黄酮的浓度分别为1.5 mg/L~194.6 mg/L(R~2=0.999 9)、7.8 mg/L~992.6 mg/L(R~2=1.000 0)、0.7 mg/L~84 mg/L(R~2=0.999 9)、0.7 mg/L~93.8 mg/L(R~2=0.999 9)、0.8 mg/L~108 mg/L(R~2=0.995 8)、0.5 mg/L~67.2 mg/L(R~2=0.999 5)时与各自峰面积线性关系良好,回收率95.50%~100.01%,相对标准偏差(RSD)小于3%。该法适用于木薯叶中以上6种类黄酮成分的精确定量。检测结果表明,不同品种、不同采收期的木薯叶中类黄酮的组成和含量差异较大,芦丁与穗花杉双黄酮为主要类黄酮。儿茶素、芦丁、二氢黄酮甙、槲皮素含量最高采收期为种植后180 d,穗花杉双黄酮为种植后120 d,山奈酚因品种而异。 相似文献
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为有效提升电力企业的供电服务质量,设计了基于SERVQUAL模型的供电服务质量感知系统。在分析电力企业供电服务过程的基础上,设计系统的信息管理、外部感知评价、内部感知评价、综合感知评价以及感知评价结果五大模块;并在综合感知评价模块中构建供电服务质量感知评价体系,获取供电服务质量感知评价指标,确定供电服务质量感知值和电力系统用户期望值,采用主成分分析法计算用户期望值和实际感知值之间的差值,构建供电服务质量感知评价模型,完成基于SERVQUAL模型的供电服务质量感知系统设计。仿真结果表明,设计系统获得的评价结果与实际调查结果之间的差值较小,供电服务质量感知评价效果较好。 相似文献
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需求响应的多样性和不确定性给主动配电网的运行带来了很多不利影响,为此本文从各类需求响应行为的特征出发,构建了考虑需求响应不确定性的主动配电网优化调度模型。首先针对价格型需求响应,利用消费者心理学原理和价格修正系数来描述经济因素所引起的需求响应不确定性,进而利用不确定参数和范数约束条件来表示非经济因素对需求响应的影响,从而更精细化地刻画了价格型需求响应的不确定性并能够引导用户更好地参与需求响应;然后针对激励型需求响应,构建了可中断负荷与可激励负荷的融合机制及其相应的机会约束来减小负荷峰谷差;最后本文以运行成本和多种需求响应成本的综合成本最小为目标,计及多种系统约束和需求响应约束条件,建立了主动配电网优化调度模型。结合算例分析证明了本文所提模型的优越性。 相似文献
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准确的短期多元负荷预测是确保综合能源系统可靠经济运行的必要前提。针对现有模型预测精确度不高的问题,本文提出一种基于改进最大信息系数相关性分析和MMoE-TCN多任务学习的负荷预测方法。首先,采用改进的最大信息系数相关性分析方法筛选目标预测负荷的特征序列集。然后,建立基于参数软共享机制的MMoE多任务学习模型,通过专家子网和门控单元合理分配子任务的共享特征信息,挖掘多元负荷间的耦合特性,进而使用时间卷积神经网络构建子任务模型,用于负荷预测。最后,使用IES公开数据集进行算例分析,其误差均低于MTL-TCN、MTL-LSTM和LSTM模型,验证了本文所提方法有较高的预测准确度。 相似文献
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采用水热炭化法将市政污泥与印染污泥在不同的水热温度下制备成生物炭,并着重分析了污泥生物炭的碳固定指标与水热温度的关系。结果表明,污泥泥质和水热温度对生物炭碳固定特性影响明显。市政污泥的水热炭化以脱羧为主,而印染污泥则以脱水为主。随着水热温度升高,两种生物炭中碳元素含量、炭产率和碳回收率均下降,但市政污泥生物炭中稳定碳的含量及其产率增加,稳定性提高,而印染污泥则呈现相反的变化趋势。这一结果指出,市政污泥生物炭的碳固定性能明显优于印染污泥,并且应进一步研究不同污泥泥质特征与炭化碳固定效果的关系。 相似文献
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