不确定性环境下园区风光储互动运行的PPO强化学习策略

随着能源结构的不断升级,部署有新能源发电的新型园区将在未来新型电力系统中扮演重要的角色。需求的随机性、风光出力的间歇性、电力市场电价的波动性等不确定性因素耦合在一起,使得风光能源与电池储能系统的合理互动运行变得十分困难。考虑到传统优化方法的局限性,提出了一种基于PPO算法的深度强化学习方法,用于解决不确定环境下园区风光储互动运行问题。基于强化学习的理论框架,为园区互动运行构建了一个具有连续状态空间和连续动作空间且转移概率未知的马尔可夫决策模型,通过与新型负荷控制系统对接的能源管理系统控制园区微电网中的电池储能系统及柔性资源,在充分考虑电池退化成本的基础上,实现园区经济运行。     

对被动式低能耗建筑系统门窗气密性能的探讨

本文通过论述决定被动式低能耗门窗保温的性能要素,分析控制门窗气密性的技术措施,发挥系统门窗在被动式建筑中优越物理性能,最大程度满足使用舒适度和能效理念的要求,以期引起社会各界对低能耗系统门窗的关注。     

Markov控制转换多模块软件可靠性测试资源动态分配方法

考虑到软件任务模块执行的不均衡性以及模块级软件可靠性增长测试的具体情况,针对Markov控制转换多模块软件,提出了一种模块级的可靠性测试资源动态优化分配方法,以减少测试代价.与静态资源分配方法相比,本方法更加优化利用测试资源,在确保可靠性指标的前提下可降低总的测试代价.     

一种大规模模拟电路快速故障诊断新方法

针对传统大规模模拟电路故障诊断方法在多故障条件下的故障定位过程复杂、测前工作量大等问题, 提出了一种新的故障诊断方法——成组撕裂法。将大规模模拟电路按照拓扑特性和成组撕裂准则进行撕裂, 得到低维度的故障特征向量; 基于模式识别思想, 选用具有高度并行分类能力的神经网络作为分类器, 隐含层传递激发函数选择具有快速收敛特性的小波函数。经仿真验证该方法能实现故障特征向量的快速分类并得出故障诊断结果。与目前已有的互校验（multiple-test-condition, MTC）和交叉撕裂搜索法相比, 该方法有测前工作量小、诊断次数和计算量少、对多故障检测能力和工程实践性强等特点。     

基于标准特征多项式的变电站光储直柔系统双向AC/DC变换器控制策略

为增强变电站光储直柔系统的可靠性,针对其在并网过程中会对变电站电能质量造成不良影响,以及现有设计方法难于工程化问题提出了一种面向工程化的基于标准特征多项式配置方法（SCP）的双向AC/DC变换器控制策略。通过建立变电站光储直柔（PEDF）系统变换器的数学模型,并分析控制器参数对变换器在不同运行模式下的电能质量的影响,然后采用SCP方法来配置闭环系统特征值,分析该方法对抑制并网电流谐波、改善AC/DC变换器并网电能质量的作用,最后对此进行仿真分析并和传统PI控制器效果进行比较,结果表明：所提策略降低了AC/DC变换器在谐波畸变率和并网电流不对称度,系统设计简便,且具有很好地鲁棒性,适合工程实践。