乌鲁木齐地区风光互补发电系统优化研究

风光互补发电系统的设计和运行需要考虑地理位置、气象条件、设备特性和负载要求等因素。目标是合理配置各组件,充分利用两者的互补性,达到提高系统运行可靠性和经济性的目的。本文对乌鲁木齐地区风光互补发电系统进行了优化研究,首先利用气象观测数据分析风能资源和太阳能资源状况,然后根据风力发电机和光伏电池的功率特性分别建立能量输出模型,最后根据最优化理论建立风光互补发电系统优化设计的数学模型,并利用遗传算法进行了求解分析。结果表明本文提出的优化方法具有一定的合理性。     

面向新疆某高校本科生《电路》教学改革探讨

新疆是我国“三基地一通道”,是“西部大开发”、“西电东送”的能源基地,构建新型电力系统是能源战略,培养能源、电气等专业人才是新疆可持续发展的关键之一。《电路》课程是大学本科电类专业计算分析类基础课程,具有很强的理论性和实践性,在教学过程中,教学方法和教学模式存在一些弊病,《电路》课程教学的改革创新势在必行。文章重点对适合新疆本科生的《电路》教学改革进行研究。首先对《电路》教学中存在的问题进行详细分析：学生差距大,积极性不高,教学模式贫乏等;其次,针对这些问题,提出适合新疆本科生教学的改革方案：积极鼓励提高自主能力教学、多样化信息教学。实践证明,改革后的教学模式,大大提高学生的学习兴趣和积极性,有助于培养新疆可持续发展的专业人才。     

风电场风电利用水平综合评价指标体系的研究分析

从风资源、风机类型、风电生产力、设备运行情况、风电损失等五方面建立多元指标体系,定量指标与定性指标相结合,主观和客观相结合,全面综合评价风电场风电利用水平。以新疆达坂城地区某风电场为研究对象,运用改进的层次分析法(I-AHP)对各指标进行合理分层,得到各指标的权重;利用综合模糊评价法确定风电场风电利用水平的等级。研究结果表明,风电损失("弃风限电")的权重最高,对风电利用水平影响最大。风电利用水平处于中等偏上水平,风电场规划发展与电网建设的协调度有待进一步提高。     

热管散热器在电力电子器件中的应用

传统散热器在散热能力上已很难满足电力电子元件工作频率和集成度不断提高其散热量急剧增加的要求,这将严重影响设备运行的稳定性,本文根据热管的工作原理,建立了热管应用于散热器的传热模型,分析了热管散热器的散热能力和安装、布置、运行等方面上的优势,新型热管散热器具有很好的应用前景。     

基于Kriging模型和遗传粒子群算法的止回阀减阻优化设计

针对8′-150LB轴流式止回阀研究其流阻特性，并对其阀芯结构和文丘里阀口结构进行优化设计。为获得轴流式止回阀全开状态下的最小流阻，采用Nystrom法对阀门设计参数进行了确定，利用正交试验方法列出3因素，5水平的25组试验。在此基础上，建立设计参数与性能的Kriging响应面模型。最后利用遗传粒子群算法对Kriging模型进行优化，选取阀门减阻优化设计最优结构参数。     

碳交易与综合需求响应下的微能源网优化调度

“双碳”目标推动我国能源领域向绿色、低碳、安全、高效方向发展。为提升风光等可再生能源的渗透率,平抑用户侧多元化负荷波动,提高能源利用效率,发展安全、低碳的清洁能源,构建了基于碳交易机制下考虑综合需求响应微能源网（MEG）优化运行模型,利用CPLEX求解工具箱对模型在不同场景下求解。结果显示,未考虑碳交易与综合需求响应的MEG系统运行成本为18 853.30元,而考虑碳交易与综合需求响应后的MEG系统运行成本为15 540.57元,成本下降了3 312.73元,同时用户侧电、热、冷、气负荷峰谷差分别下降了5.9%,3.4%,10%,9.13%。结果表明,所建立MEG优化运行模型能够进一步提高系统运行经济性,并有效降低系统碳排放量。     

3种制氢技术路线的经济性分析*

为分析不同制氢技术路线的成本,选取了天然气制氢、石油制氢、电解水制氢3种制氢方式来测算制氢成本。其中,天然气的制氢成本最低,石油制氢的成本最高。分析了3种制氢方式的成本组成,发现制氢成本的主要部分都是原料/电力成本。讨论了原料/电力成本、设备投资、碳税税率3个变量对氢气价格的影响,得出原料/电力成本对氢气价格的影响远大于设备投资、碳税税率的结论。     

基于改进麻雀搜索算法优化支持向量机的短期光伏发电功率预测

为了提高光伏发电功率预测的可靠性与准确率,提出一种基于改进麻雀搜索算法（tSSA）优化支持向量机（SVM）的短期光伏发电功率预测模型。首先采用自适应t分布增强麻雀搜索算法的种群多样性,然后利用tSSA针对SVM中的惩罚参数和核函数参数进行优化,在得到最优惩罚参数和核函数参数的情况下对光伏发电功率进行预测。对澳大利亚某光伏电站一年内的数据分析发现,每个季节的光伏发电功率有明显的不同。为此,充分考虑外界环境参数如辐照度、湿度、温度、风速和风向的影响,基于tSSA-SVM模型对不同季节的某一天做光伏发电功率预测。仿真结果表明,该模型具有较高的预测精度,特别是对秋、冬季节的光伏发电功率预测更为准确,具有较高的实用价值。