含循环换电负荷及充电站的微电网多目标优化调度

电动换电重卡由于具有充电功率高、周期性强的循环换电负荷特性,一旦短时大量接入微电网中,将带来经济性和安全性的挑战。首先讨论电动汽车充电、循环换电负荷的不同特性,建立含循环换电负荷及充电站的微电网模型;提出一种综合考虑微电网经济性及联络线功率波动性的多目标调度优化方法;采用线性加权方法将多目标问题转化为单目标问题;最后利用CPLEX工具对仿真算例进行求解,仿真算例表明,所提优化方案可有效求解综合考虑不同权重下微电网净利润、联络线交换功率及换电站内电池最优调度问题,能在尽可能减小微电网与上级电网交换功率波动性的同时,使得微电网获得最大净利润。     

基于改进量子遗传算法的虚拟电厂在多时间尺度下参与AGC优化调度

介绍虚拟电厂参与AGC调频控制过程,建模分析新能源机组及柔性负荷出力特性;提出一种计及传统发电机组、新能源发电机组、储能系统和柔性负荷的虚拟电厂参与AGC调频多时间尺度优化调度方法,使得虚拟电厂整体在多时间尺度下参与AGC调频收益最大、综合调频效果最佳。研究一种引入量子交叉和量子变异的改进量子遗传算法,并与传统AGC分配方法及自适应遗传算法进行仿真对比,结果表明所提算法具有收敛速度快、全局寻优能力强的优点。     

铁尾矿硫酸焙烧法提取铁制备α-Fe2O3光催化剂

铁尾矿中富含铁、硅等有价元素，可作为制备功能性材料的原料。为考察硫酸焙烧法提取铁制备α-Fe2O3光催化剂的可能性，研究了焙烧过程中酸矿比、焙烧温度、焙烧时间对铁提取率的影响，得到适宜的焙烧条件为：酸矿比2∶1、焙烧温度280 ℃、焙烧时间2 h，此时铁的提取率为89.80%。焙烧熟料经浸出、过滤制得含铁的硫酸盐溶液，采用中和沉淀法制备含铁的前驱体，再经400 ℃煅烧2 h制得粒径为40~50 nm、分散性较好的α-Fe2O3光催化剂。α-Fe2O3光催化降解甲基橙时，暗反应20 min吸附率为56%，光催化120 min时的降解率可达99%，表明α-Fe2O3具有良好的光催化性能。该研究结果实现了铁尾矿中铁的综合利用，促进光催化剂的实用化。     

计及电动汽车和柔性负荷的微电网能量调度

针对近年来电动汽车(electric vehicle, EV)数量的不断增加和分布式发电的快速发展对电网造成巨大冲击的问题，提出了综合考虑电动汽车和柔性负荷等可控资源的优化调度方案，降低微电网运行成本并减少了对电网的冲击。首先建立考虑电动汽车和各种柔性负荷的“源-网-荷-储”微电网典型拓扑结构。然后对微电网中可调节资源进行建模，并考虑不同渗透率及电动汽车数量下峰谷平时段的重新划分，求解不同渗透率、储能容量及电动汽车数量下微电网的最低运行成本，同时确定最优微电网配置方案。最后通过仿真验证表明，所提优化方案可以在微电网运行成本降低8.1%的同时，将联络线功率波动维持在50 kW以内并且保持较高的柔性负荷用户满意度。