DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 粒子群算法 粒子群优化算法(PSO)是一种基于群体协作的随机搜索算法，该算法是通过模拟鸟群的觅食行为而发展起来的，算法的核心是找到这两个最优值时，粒子根据如下公式更新自己的速度和新的位置根据。 v i d ( t + 1 ) = ω v i d ( t ) + c 1 r 1 ( P i d ( t ) − X i d ( t ) ) + c 2 r 2 ( P g d ( t ) − X i d ( t ) ) (1) X i d ( t + 1 ) = X i d ( t ) + v i d ( t + 1 ) (2) 式中：vid为粒子速度；Xid为粒子位置；Pid为个体最优历史位置；w为惯性权重；Pgd为群体最优历史位置；c 1 ，c 2 为学习因子；t为迭代次数。 本文基于改进粒子群算法是对惯性权重w的随机调整，在目前的研究中，很多学者认为w应为一组随机值，如Eberhart等 [ 11 ] 提出一种动态惯性权重法以试图解决优化目标变化显著的问题。 在标准PSO算法中，当某个粒子在搜索过程中飞出可行域时，通常的处理方法是使粒子的位置处于边界上，但是这样做很容易使粒子陷入局部最优点，从而产生停滞。另外，会使多个粒子在多维上都向边界聚集，经过若干次迭代之后，这些向边界聚集的粒子的行为将不可避免地趋于相同，从而降低整个粒子群的效率 [ 11 ] 。因此为了避免粒子落在边界，对粒子的速度及位置进行一定程度上的变异操作。 2.1. 数学模型 防渗排水设施参数设计应满足安全性和经济性的要求。从优化设计的角度来看，安全性就是要满足一定的约束条件，经济性就是使工程造价(目标函数)最小。在满足坝基允许的渗流量和幕体本身水力坡降的条件下，使幕体工程造价(目标函数)最小。 优化设计的数学模型如下所示 目标函数 min C = c × H × T (3) 约束条件 (4) J ≤ [ J ] (5) 式中：C为坝基灌浆帷幕的工程总造价；c为坝基灌浆帷幕的工程单价(折算为元每立方米)；[Q]为坝基的容许总渗流量；[J]幕体本身允许的水力坡降；Q为坝基实际渗流量；J为幕体的水力坡降。 2.2. 基于MATLAB的粒子群算法 基于matlab平台编写的粒子群优化算法，可通过调用批处理*.bat文件的方式来调用ADINA进行计算。以ADINA9.0为例。 批处理文件的写法如下： @echo off d:\adina\bin\aui.exe -b -m 300m *.in d:\adina\bin\adinat.exe -b -s -m 300m -M 500m -t 8 *.dat d:\adina\bin\aui -b -m 500m *.plo Step 1：首先必须成功通过批处理运行ADINA，需要注意的是在*.in文件里需写上生成*.dat文件的命令流语句； Step 2：基于MATLAB编写粒子群优化算法，Matlab中需要有调用批处理文件的语句； Step 3：运行程序； 这就实现了用批处理的方式运行ADINA，生成求解文件，进行求解，将需要的结果输出的整个过程 [ 12 ] 。 现绘出三维稳定渗流场防渗帷幕结构优化程序设计流程如图1所示。
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user: 3. 算例分析 3.1. 工程概况 苗家坝水电站坝址位于白龙江下中游的甘肃省文县口头坝乡境内，距下游碧口水电站31.5 km，控制流域面积16，328 km 2 ，占白龙江流域面积的51.3%，坝型为混凝土面板堆石坝，坝顶高程805 m，正常蓄水位800 m，死水位795 m，坝高111 m深厚覆盖层42~48 m。各材料的渗透系数如表1所示。 3.2. 二维模型算例分析 基于ADINA建立二维模型，分析有防渗帷幕和无防渗帷幕时的渗流场情况。 坐标系的选取：采用二维直角坐标系，原点取在工程坐标(0， 500)处，以垂直坝轴线的顺河流方向为 y 轴的正方向，以垂直坝轴线的垂直向上为 z 轴的正方向。计算的上游边界取至坝趾向上游的170 m长处，下游边界至坝趾向下游的170 m长处，底部边界至坝基以下148 m (至高程46 m)处，模型如图2所示。计算区域中共有11种材料，在模型中分别呈现不同的颜色，如图3所示。 边界条件：上游正常蓄水位306 m，下游水位假设215 m。 图1. 算法流程 Table 1 Seepage calculation parameter tabl 序号 材料名称 渗透系数(m/s) 1 面板 5.0 × 10 −6 2 垫层区 1.5 × 10 −4 3 过渡区 1.0 × 10 −5 4 主堆石区 3.2 × 10 −3 5 下游堆石区 3.2 × 10 −3 6 深厚覆盖层底部 1.7 × 10 −4 7 深厚覆盖层中部 1.7 × 10 −4 8 深厚覆盖层顶部 1.4 × 10 −4 9 防渗墙 1.0 × 10 −8 10 防渗帷幕 1.0 × 10 −8 11 基岩 1.0 × 10 −6 表1. 渗流计算参数表 图2. 二维模型 图3. 材料分区模型 无防渗帷幕的渗流场如图4~图5所示。 由图4~图5可以看出无防渗帷幕时，处于深厚覆盖层中的防渗墙明显起到防渗效果，坝体浸润线较高，可以通过布置排水系统来降低浸润线，或者适当增强面板的防渗效果。图6为坝体水流流速分布，可以看出水流在面板层出现骤降，随后逐渐趋于平缓，且流速分布均匀。 由图7~图8可以看出有防渗帷幕时，防渗帷幕明显降低了水头。在工程中，基岩的渗透系数较小，因此基岩中的防渗措施一般采用灌浆帷幕，通过灌浆凝结基岩中的裂隙，起到防渗效果。而深厚覆盖层基础，因其渗 透系数较大，一般采用防渗墙等措施来达到一定的防渗效果。 3.3. 优化计算 基于ADINA建三维模型，以命令流的形式保存于adina\bin文件夹下，同时后处理命令流文件也保存至bin 图4. 无防渗帷幕的总水头线图 图5. 无防渗帷幕的等水头线图 图6. 坝体的流速分布图 图7. 有防渗帷幕的总水头线图 文件夹下，方便批处理文件的调用。粒子群算法初始化粒子群并运行计算直到达到最大迭代次数。 分析：图9，随机生成的30个粒子在横坐标X(172， 176)以及纵坐标Z(571.8， 614.2)之内分布较为均匀，迭代5次以后，由图10可以看出粒子逐渐向X(173.5 610)附近靠拢，迭代10次后，由图11可以看出粒子集中在X(173.5， 610)附近，因此可以得出随着迭代次数的增加，粒子逐渐向最优解靠近。最优粒子坐标为(173.24， 610.65)。 由图12可以看出最优适应度随着迭代次数的增加而减小，迭代次数达到某一值时，最优适应度趋于某一确 图8. 有防渗帷幕的等水头线图 图9. 初始化粒子群 图10. 迭代5次后的粒子分布 图11. 迭代10次后的粒子分布 图12. 适应度曲线图 Table 2 Optimal curtain parameter 帷幕深度H (m) 帷幕厚度T (m) 坝基渗流量Q (m 3 /s) 帷幕的水力坡降J 坝基允许渗流量[Q] (m 3 /s) 帷幕允许水力坡降[J] 35.35 3.24 1.4818E−2 3.51 1.50E−2 4 表2. 最优帷幕参数 定的值不再变化，这表明已经达到了全局最优状态。为了证明用优化算法得到数据的正确性，可将算法找到的最优参数带入到有限元模型中相应的位置进行计算(见表2)，计算出坝基渗流量以及帷幕的渗透坡降，并与容许值进行比较。
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user: 4. 结语 通过二维模型分析有无防渗帷幕时的渗流场情况，得出对基岩进行帷幕灌浆是十分不要的，并采用粒子群优化算法结合有限元软件，对帷幕结构进行优化，计算灌浆帷幕的深度与厚度，使整个计算过程呈自动化，一定程度上减小了工作量，此方法的目的在于寻找出最优帷幕，在满足坝基渗流量和帷幕水力坡降的条件下，以降低工程造价，提高计算效率。粒子群算法是为了寻找一个最优解，可以运用这个方法对帷幕灌浆的相关参数进行理论分析，为工程实践提供参考。
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user: 摘 要 阐述了有关于渗流场数值分析的理论基础，结合某抽水蓄能电站上下库的地质和水文地质条件，使用ADINA有限元软件建立了坝体三维数值模拟模型，计算分析了各种运行工况下的上库和下库的渗流量和渗流场的分布特征。然后在上水库水位不断变化下的情况下，分析库水位下降过程中渗流参数变化对坝体自由面变化规律，计算得出水位下降各个工况下的等水头线，浸润线，渗流量等渗流关键因素，得到在水位下降过程中，渗流量不断减小但是浸润线基本保持不变。 关键词 :抽水蓄能电站，渗流场，上下库，ADINA Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 抽水蓄能电站作为我国新开发的一种水电站，在我国可以说是起步较晚，在上个世纪的六十年代的后期才开始研究有关于抽水蓄能电站的开发和利用，但是抽水蓄能电站在国外已经有了上百年的历史了。我国在抽水蓄能电站的建设发展较晚，但是随着技术的发展，已经有了不少的成就了，在已建成的几座抽水蓄能电站技术已经处于世界的领先地位了，其中广东的一、二期抽水蓄能电站是世界上最大的抽水蓄能电站，它的总装机容量为2400 MW [ 1 ] ；天荒坪与广州抽水蓄能电站机组单机容量300 MW，额定转速500 r/min，额定水头分别为526 m和500 m，已达到单级可逆式水泵水轮机世界先进水平；西龙池抽水蓄能电站单级可逆式水泵水轮机组最大扬程704 m [ 2 ] 。 在对抽水蓄能电站的渗流研究中，国内外许多专家和学者做过了许多关于这方面的研究，任涵璐等 [ 3 ] 在水库渗漏问题以及库区的防渗处理一直为抽水蓄能电站库盆渗控研究的重点为方向，对洪屏抽水蓄能电站复杂地质条件下的库盆进行了三维有限元模拟；吴海亮等 [ 4 ] 将回龙抽水蓄能电站上库裂隙岩体分为主干裂隙系统和其间的裂隙岩块系统，建立双重裂隙系统三维渗流数值模型进行渗流计算。李平等 [ 5 ] 根据蒲石河抽水蓄能电站上库地质及水文地质条件，建立了裂隙–岩体的三维渗流场数值模拟的模型，计算分析了水库–岩体系统地下水运动规律及各种工况下的上库渗流量和渗流场的分布特征。孙立昌 [ 6 ] 对位于福建仙游的仙游抽水蓄能电站的上水库和下水库的大坝的在蓄水期的时候下的运行状况进行了分析，不仅为大坝安全进行了初步评价，而且也为大坝后期安全运行提供了有力保障，同时可以供同类工程参考借鉴。刘昌军等 [ 7 ] 采用了有限元软件GWSS (Groundwater Simulation System)软件，即地下室模拟系统，从而对文登抽水蓄能电站枢纽区以及工程区域的及其复杂的渗流场进行了数值模拟分析，其中，重点研究了抽水蓄能电站在正常运行后期工程区域复杂渗流场特性，以及引水系统管道的外水压力和上水库防渗效果。 抽水蓄能电站一般的组成部分为由上下库系统，引水系统，地下厂房系统和尾水系统组成。本文主要的介绍部分是关于抽水蓄能电站上下库系统中上下水库枢纽区的渗流场分析，对于抽水蓄能电站，其还包含了数量很多的地下隧洞、密集的排水孔幕、引水尾水管道等等，还包括了上下库中的防渗系统，从而形成了抽水蓄能电站复杂的防渗排水系统，导致其电站工程区渗流场的分布及其复杂。我们在求解抽水蓄能电站渗流场的分布中，存在着这几个难点：(1) 排水措施的地下厂房洞室群、高压隧洞、排水洞和排水孔等渗流措施控制着渗流场的渗流水头分布，这方面的建立模型需要及其的仔细，本文研究内容未涉及这方面的内容，所以没有建立模型。(2) 地下的高压隧洞和排水洞和高压隧洞以及交通洞的设计尺寸一般较小，再加上衬砌的分布对渗流场的影响比较明显，但是在实际建模过程中，这方面往往很难精确，并且在网格划分后，需要采用局部加密的方法来进行计算，但庞大的数据又给计算带来了许多不方便和难度。 在本论文中，结合该工程实例，研究的基本技术路线为：立足于辽宁某抽水蓄能电站上下库所处的枢纽区的工程地质条件、水文地质条件、坝体及坝基防渗体系的详细分析，深入研究坝体与地基软弱风化层等渗流的合理有效模拟方法，建立合理反映地质结构和防渗体系的三维有限元计算模型，进行各工况条件的渗流计算；评价坝基渗流的合理性，论证分析坝基产生较大渗流量的原因。三维渗流场分析使用的方法是有限元法，采用的是ADINA有限元软件中ADINA Thermal模块进行建立模型，该软件为大型通用有限元软件。已经运用于多个实例工程的渗流分析。并且取得了很好的模拟成果。
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user: 2. 渗流的基本方程 我我们通过根据水流的连续性方程，可以得到渗流场中的稳定渗流的基本微分方程可表示为： ∂ ∂ x ( k x ∂ H ∂ x ) + ∂ ∂ y ( k y ∂ H ∂ y ) + ∂ ∂ z ( k z ∂ H ∂ z ) + ω = 0 (1) 对于稳定渗流，在其渗流的基本微分方程的定解条件仅含有边界条件，最常见的边界条件为： 第一类边界条件(狄利克雷条件，Dirichlet Condition)：其边界条件可以表述为： H ( x ， y ， z ) | S 1 = ϕ ( x ， y ， z )       ( x ， y ， z ) ∈ S 1 (2) 第二类边界条件(诺伊曼条件，Neumann Condition)：其边界条件可以表述为： k ∂ H ∂ n | S 2 = q ( x ， y ， z )       ( x ， y ， z ) ∈ S 2 (3) 自由面边界和溢出面边界条件：无压渗流自由面的边界条件可以表述为： { ∂ H ∂ n = 0 H ( x ， y ， z ) | S 3 = Z ( x ， y )       ( x ， y ， z ) ∈ S 3 (4) 溢出面的边界条件为： { ∂ H ∂ n < 0 H ( x ， y ， z ) | S 4 = Z ( x ， y )       ( x ， y ， z ) ∈ S 4 (5)
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user: 3. 工程概况 某抽水蓄能电站上水库位于摩离红沟沟首，下水库位于河流转弯段下游350 m处，上水库采用混凝土面板堆石坝拦沟成库，库盆采用局部防渗方案(帷幕灌浆)，正常蓄水位725 m，死水位695 m，调节库容1214万m 3 。根据工程地质及水文地质条件，上水库库岸帷幕深度按伸入3 Lu线以下5 m控制，同时河床部位趾板帷幕灌浆深度按1/2最大坝高控制，两岸坝肩趾板帷幕深度综合考虑地下水位和岩体透水率为3 Lu线两个因素，如地下水位高于岩体透水率3 Lu线的部位，以岩体透水率3 Lu线以下5 m作为防渗下限，如地下水位低于岩体透水率3 Lu线的部位，则深入以地下水位线以下5 m作为防渗下限。该电站的主要参数如表1所示。
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user: 4. 算例分析 4.1. 计算模型与材料参数 上水库运行期渗流场三维有限元模型以顺河流方向为Y轴，向下游为正；以竖向为Z轴，向上为正；以横 河流方向为X轴，左岸指向右岸为正。下水库的模型是以顺河流方向为X轴，向下游为正；以竖向为Z轴，向上为正；以横河流方向为Y轴，左岸指向右岸为正。建立了清原抽水蓄能电站上水库和下水库的三维立体有限元模型。有限元的模型计算范围如下： (1) 左侧、右侧、上游及下游边界：根据长期观测资料，反演算计算天然渗流场，边界上水位选为天然地下水位。 (2) 模型的底部，上水库模型底面高程为250 m，下水库模型底面高程为150 m，即至坝基开挖面下约为三倍坝高，上水库顶部地表最高高程为762.76 m，下水库顶部地表最高高程为369.04 m，都位于较深的基岩内，因此，该边界面上取为隔水边界。 (3) 上水库库内：取为自由逸出边界；下水库库内：施工期取为自由逸出边界。 (4) 对于水库其他主要建筑物，比如压力管道、尾水隧洞、排水廊道及排水孔、电站厂房等在模型建立中概化处理。 (5) 坝体以及坝基各个材料渗透系数如表2所示，将表中的材料各个参数添加到渗流模型中进行渗流场计算。所得到的上水库和下水库模型分别如图1所示。 Table 1 Main engineering characteristics of a pumped storage power statio 项目 单位 指标 装机规模(MW) 1800 上水库 正常蓄水位 m 725 死水位 m 695 正常蓄水位对应库容 万m 3 1424 调节库容 万m 3 1414 死库容 万m 3 210 设计洪水最大24 h设计洪量(0.5%) 万m 3 46.7 校核洪水最大24 h设计洪量(0.05%) 万m 3 66.1 下水库 正常蓄水位 m 315 死水位 m 295 表1. 某抽水蓄能电站主要工程特性表 Table 2 Permeability coefficient of each partition materia 分区 渗透系数(m/s) 强风化层 5.6 × 10 −6 弱风化层 1.1 × 10 −6 基岩 7.3 × 10 −7 面板堆石区 混凝土面板 5.0 × 10 −9 垫层区(2A区) 3.2 × 10 −4 过渡区(3A区) 1.1 × 10 −3 上游堆石区(3B区) 2.5 × 10 −3 下游堆石区(3C区) 2.9 × 10 −3 护坡 3.0 × 10 −3 表2. 模型各分区材料渗透系数 4.2. 正常蓄水位下的渗流场分析 当上水库正常运行时，即水库上游为正常蓄水位725 m，下游为死水位695 m时，在标准工况下，上水库面板堆石坝的面板，防渗墙都发挥到正常的防渗作用，所定义的渗透系数均属于标准工况范围。分别得到上水库大坝和下水库大坝的最大剖面处的渗流场分布如图2所示，其中上水库最大剖面为当x = 400 m处，下水库最大剖面为y = 350 m处，最后可以得到在该工况下的渗流量为4303 m 3 /d，下水库渗流量为1210 m 3 /d。 4.3. 库水位下降的渗流场分析 在水库水位不断下降的过程中，模拟上游水位分别下降5 m，10 m，15 m和20 m后上下库大坝的浸润线，以及等水头线的变化，分别得到上水库和下水库上游水位在不断变化过程中的最大剖面等水头线如图3和图4所示。 在库水位下降的过程中，对于面板和防渗墙的防渗作用，坝后浸润线基本保持不变，随着水位的下降，坝体与基岩处的枢纽区域的渗流场的变化也随时变化。上水库和下水库在各个水位下的渗流量分别如图5所示。
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user: 5. 结语 本文利用了ADINA有限元软件的ADINA Thermal模块成功数值模拟出来了上下库大坝枢纽区的渗流场，并结合某抽水蓄能电站的相关资料，研究了关于该上水库和下水库在不同的水位情况下的坝体的渗流的变化，可以得到下面结论： (1) 通过结合某抽水蓄能电站上下库枢纽区工程资料设定坝体各个材料的渗透系数均在实际工程范围内，具 图1. 上下水库模型 图2. 上水库和下水库大坝最大剖面总水头等值线图 图3. 上水库大坝水位下降时各个水位最大剖面总水头等值线图：(a) 水库水位下降5 m总水头等值线图；(b) 水库水位下降10 m总水头等值线图；(c) 水库水位下降15 m总水头等值线图；(d) 水库水位下降20 m总水头等值线图 图4. 下水库大坝水位下降时各个水位最大剖面总水头等值线图：(a) 水库水位下降5 m总水头等值线图；(b) 水库水位下降10 m总水头等值线；(c) 水库水位下降15 m总水头等值线图；(d) 水库水位下降20 m总水头等值线图 图5. 上水库和下水库大坝水位下降渗流量 有一定的真实性，在水位不断下降的过程中的不同工况下的坝体运行都是稳定安全的。 (2) 在上水库和下水库水位不断下降的情况下，库水位的变化基本不会引起坝体内部浸润线的变化，但是渗流量会随之减小，基本呈现线性关系。 (3) ADINA有限元软件很好的来表达三维立体的坝体模型渗流场的真实渗流情况，相对于Darcy定律的二维情况更加真实，清晰明了，可以考虑计算多种工况，计算结果更加真实可靠。
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user: 摘 要 本文针对智能电网能量规划在多目标多约束条件下的优化问题，利用粒子群算法(PSO)对风光储(风电、光伏、储能)微电网系统进行能量优化调度。建立了各个分布式发电单元的典型能量优化数学模型，仿真算例说明，通过优化调度实现微电网中动态资源优化配置是可行的，满足限制条件的前提下可使得微电网资源利用经济效益最大化，有效提升微电网运行的可靠性和经济性。 关键词 :粒子群，微电网，能量优化调度 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，受制于资源环境影响，风能、光能等新能源研究和利用取得了较大进展，微电网作为可再生能源接入电网的有效途径 [ 1 ] ，由多种分布式电源、储能装置、负荷、监控和保护装置等构成。其中分布式新能源的不确定性和随机性对传统系统稳定运行构成极大影响，为保证系统的稳定，储能单元作为可调度的优化变量可以进行有效的缓冲、改善电网特性。如何根据负荷需求，通过优化利用储能单元及与大电网合理交换功率，使得系统运行成本经济效益最大化是微电网优化运行亟待解决的问题。 目前国内外针对微电网能量管理优化调度均已开展广泛研究。文献 [ 2 ] 通过分布式多代理协调控制系统实现微电网独立运行时各储能装置的能量动态平衡。文献 [ 3 ] 提出微电网多目标能量管理模型，通过改进蚁群算法进行求解实现能量优化管理；文献 [ 4 ] 制定多个微电网的调度策略并比较，寻找最优方案，但没有考虑蓄电池的重置费用；文献 [ 5 ] 基于机会约束规划理论，首先模拟了可再生能源输出功率、负荷需求，随后模拟故障停运等不确定因素，最后利用结合蒙特卡罗模拟的遗传算法解决了微电网系统经济调度。可见能量平衡作为经济调度的核心环节，未来仍有广阔的发展前景。 本文从经济效益最大化的角度出发，基于粒子群算法建立了微电网优化调度模型，搭建了微电网能量管理系统。实时监测各分布式电源的工作状态合理分配微电网内储能容量及与大电网交换功率，统筹考虑蓄电池储能单元的重置费用，优化微电网运行成本，使得综合效益实现最优。
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user: 2. 微电网运行优化模型的建立 2.1. 微电网运行结构 如图1所示为美国CERTS研究机构提出的微电网结构图，本文以此为例针对光伏发电单元、风力发电单元，储能发电单元及负荷组成的微电网调度问题进行了探索。微电网中的光伏发电、风力发电等分布式发电单元的功率输出均随环境的变化而变化，往往会导致输出功率不断波动，会时常出现发电量大于负载需求量或小于负载需求量的情况，且不能实时跟踪负载需求的变化。因此，储能单元不仅是微网电能质量保证的手段，而且对于实现微电网能量管理平衡必不可少。当发电单元所发电量除满足负荷需求外还有超额，电能可存储到储能装置或者卖给大电网取得收益；当发电单元所发电量无法满足电力负载需求时，储能装置可释放其能量，或从大电网买电来保证微电网的正常运行。 2.2. 分布式发电单元的功率模型 1) 光伏电池 图1. 分布式含储能微电网结构图 光伏电池的输出功率由于受到光照辐射强度、温度、天气等多因素影响，具有强烈的非线性。光伏阵列输出功率计算公式如下所示： P P V ( t ) = P s t c G ( t ) G s t c ( 1 + k ( T ( t ) − T s t c ) ) (1-1) 式中， P P V ( t ) 为光伏电池在光强 G ( t ) 下的输出功率；设标准测试条件是1000 W/m 2 、25℃， G s t c 、 T s t c 、 P s t c 分别是在该条件下的光强、温度和最大输出功率；k是温度系数； 2) 风力发电机 由图2可知，风能经过轮机之后，机械能通过发电机转化为电能。其功率输出模型如下所示： P W T = { 0 ， v < v i k 2 v 2 + k 1 v + k 0 ， v i ≤ v < v r P r ， v r ≤ v < v o 0 ， v > v o (1-2) 式中， k 0 、 k 1 、 k 2 是发电机功率特性曲线相关参数； v i 、 v r 、 v o 、 P r 分别是风力发电机的切入风速、额定风速、切出风速和额定功率。 3) 储能蓄电池模型 设 E S max 为蓄电池的最大储能容量，kWh； P c h max 和 P d e c h max 分别为蓄电池最大充电和放电功率，kW。假 图2. 风力发电机组出力计算流程图 设 P s ( t ) 表示蓄电池在 t 时段的充放电功率，则 P S ( t ) = E S ( t ) − E S ( t − 1 ) ， t = 1 ， 2 ， ⋯ ， T (1-3) 上式中，当 P s ( t ) > 0 时，蓄电池处于放电状态，且 P S ( t ) / η D ≤ P d e c h max ；当 P s ( t ) < 0 时，蓄电池处于充电状态，且 − η C P S ( t ) ≤ P c h max 。也即： E S min − E S ( 0 ) ≤ ∑ k = 1 t P S ( k ) ≤ E S max − E S ( 0 ) (1-4) 其中， t 在 1 ， 2 ， ⋯ ， T 中任意取值。 为了优化微电网的能量管理，储能单元蓄电池在每个调度周期满足表达式为： E S ( 0 ) = E S ( T ) ，可以表示为： 1 η D ∑ P ( t ) > 0 ， t = 1 T P S ( t ) + η C ∑ P ( t ) < 0 ， t = 1 T P S ( t ) = 0 (1-5)
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user: 3. 优化调度模型的建立 3.1. 微电网目标函数 从经济调度最优的角度考虑 [ 6 ] ，以微网运行成本最低为目标函数(1)。假设在单位时间 Δ t 内分布式发电单元发电功率恒定，负载需求恒定，微电网与主电网交换功率恒定且交互电价维持恒定。本文的 Δ t 取1h。本文研究的微网为风光储系统，成本主要由可再生发电单元运行的维护成本、与大电网间电价交易的成本和蓄电池的重置成本构成，即： min F 1 = ∑ i = 1 24 [ K O M × P p v − i + K O M × P W T − i ] + ∑ i = 1 24 ( F b u y − F s e l l ) + F b a t (2-1) F b u y = f P b u y − i (2-2) F s e l l = h P s e l l − i (2-3) F b a t = S q n (2-4) 式中， min F 1 是系统运行的最低成本； K O M 是可再生发电单元的运行维护系数，参考文献 [ 7 ] 可得光伏电池的运行维护费0.0095元/kWh，风力发电机的运行维护费0.0296元/kWh； P P V − i 为第i小时光伏电池的有功出力； P W T − i 为第i小时风力发电机的有功出力； F b u y − i 为第i小时向大电网购买的电价； F s e l l 为第i小时电网的售电价格； f 为购买电价的系数； h 为卖电系数； P b u y − i 为第i小时微网向大电网购买的功率； P s e l l − i 为第i小时微网向大电网售出的功率； F b a t 为重置蓄电池所需费用，计算表达式见式(2-4)， S 为蓄电池的购买费用， q 为一天内全充放次数， n 为蓄电池寿命内全充放的次数。由运行成本函数(2-1)分析，可再生发电单元(光伏、风机)作为不可调度单元，通过统计其发电功率再经过计算得到的运行维护成本为定值，故要想得到目标函数(1)微网的最低运行成本，必须合理分配调度储能单元(即蓄电池)的发电功率及微网与大电网间的交换功率，从而达到经济效益最大化。 从用户侧考虑，以用户停电损失费用为目标函数(2)，一定程度可以反映微电网供电能力的稳定性和持续性。 min F 2 = C L × T (2-5) 式中 min F 2 为用户停电总的损失费用， C L 为单位时间段用户停电的损失费用，根据参考文献 [ 8 ] 统计不同用户类型单位时长的停电损失得到综合条件下损失费为3.85元/kWh， T 为停电的时间长度。 综合效益可以由两个目标函数按照权重进行合理分配，因为停电几率小，故可取 w 1 = 0.95 ，   w 2 = 0.05 。目标函数也即适应度函数可用下式表示： min F = w 1 F 1 + w 2 F 2 (2-6) 3.2. 微电网约束条件 约束条件主要包括电功率平衡约束、发电单元发电量约束、蓄电池荷电状态约束、微电网与大电网传输容量约束等。 1) 电功率平衡约束： ∑ i = 1 N P g e n ， i + P b u y ( t ) − P s e l l ( t ) = P l o a d (2-7) 式中， P g e n ， i 为任意时段内发电单元(光伏、风机及储能)的发电功率； P l o a d 为负载所需功率。 2) 发电单元的发电量约束 微电网中各个分布式发电单元必须满足其自身的发电出力约束，这样才能稳定可靠运行。发电出力约束可以表示为： P D G i min ≤ P D G i ≤ P D G i max ，     ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ) (2-8) 式中， P D G i min 、 P D G i max 分别是第i个发电单元的最小、最大发电出力。 3) 蓄电池荷电状态约束 蓄电池储能单元运行约束表示如下： P S min ≤ P S ≤ P S max (2-9) E s min < E s ( t ) < E s max (2-10) S O C i + 1 = S O C i + P S − i E s max (2-11) 式中， P s max 、 P s min 分别是蓄电池的最大、最小充放电功率； E s max 为蓄电池的最大储能容量，kWh；如果蓄电池工作在全放电状态会缩短其使用寿命，故蓄电池储存能量应有最低限值 E s min 。 E s ( t ) 是蓄电池在 t 时段储存的能量。 S O C i + 1 和 S O C i 分别为相邻时刻蓄电池荷电状态。 4) 微电网与大电网传输容量约束 P L i n e min ≤ P L i n e ≤ P L i n e max (2-12) 式中， P l i v e max 和 P l i v e min 分别是微电网与大电网交互功率的上下限值。 3.3. 微电网能量管理调度策略 在满足约束条件下，优先使用新能源出力，保证最大功率输出。1) 当微电源的有功出力超过负载的需求时，多余能量峰时上网优先，谷时蓄电池蓄电优先；2) 欠缺能量峰时蓄电池蓄电优先补充，谷时上网购买；3) 考虑到蓄电池重置成本，尽量减少电池的充放电次数。一旦进入充电状态，尽可能保证蓄电池一直达到SOC的上限。一旦进入放电状态，尽可能保证蓄电池放电至SOC的下限。
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user: 4. 基于粒子群算法的多目标寻优 微电网能量的优化配置是一个含有多个约束条件的优化问题，本文以蓄电池作为储能设备，提出基于改进粒子群算法(PSO) [ 9 ] [ 10 ] 的资源优化配置的模型。粒子群算法是基于群体的优化技术，通过一组初始化的群体在搜索空间并行搜索，通过不断的迭代过程，最终搜寻到最优解。假设粒子群中粒子个数为 N ，每个粒子在时刻 t 时的K维空间坐标和速度分别表示为 x i ¯ ( t ) = ( x i 1 ， x i 2 ， ⋯ ， x i d ， ⋯ ， x i D ) 和 v i ¯ ( t ) = ( v i 1 ， v i 2 ， ⋯ ， v i d ， ⋯ ， x i D ) 。在 t + 1 时刻，坐标位置 x i ¯ ( t ) 和速度 v i ¯ ( t ) ，粒子通过公式(3-1)和(3-2)更新位置和速度找到最优解。 v i ¯ ( t + 1 ) = v i ¯ ( t ) + c 1 ⋅ r 1 ( p i ¯ ( t ) − x i ¯ ( t ) ) + c 2 ⋅ r 2 ( p g ¯ ( t ) − x i ¯ ( t ) ) (3-1) x i ¯ ( t + 1 ) = x i ¯ ( t ) + v i ¯ ( t + 1 ) (3-2) { v i d = v max ，           if   v i d > v max v i d = − v max ，       if   v i d < − v max (3-3) c 1 和 c 2 分别表示粒子学习因子； r 1 和 r 2 在 [ 0 ， 1 ] 间均匀取值。公式(3-3)用来保证粒子的速度在规定范围内。为进一步提高算法性能，本文引入惯性权值 w ，这里将更新方程进一步修改为： v i k n = w v i k n + c 1 r a n d ( p b e s t i k n − x i k n ) + c 2 r a n d ( g b e s t i k n − x i k n ) (3-4) x i k n + 1 = x i k n + v i k n (3-5) (3-6) n为进化代数， c 1 ， c 2 为学习因子，rand为[0， 1]之间随机数， x i k n 为粒子i在n次迭代上K维的位置。 p b e s t 、 g b e s t 分别为到第k代为止第i个粒子的个体最优解和全局最优解；算法步骤如下： 步骤一：数据初始化：根据经验设置种群规模为20、迭代次数300、学习因子、粒子速度(即电池荷电状态SOC)的上下限、粒子速度(即荷电状态)的初始值。输入量为光伏发电单元、风力发电单元的发电功率和负载负荷的需求功率； 步骤二：算法初始化：随机产生符合条件的粒子，根据式(2-11)求出蓄电池输出功率 P S − i ，根据式(2-7)求出交换功率 P b u y − i 和 P s e l l − i ，并且求适应度 f i t n e s s (即目标函数)； 步骤三：在满足蓄电池每次充放电可以完全、且荷电状态不超过上下限时，粒子速度与位置更新。 步骤四：迭代到300次，求该粒子群最佳适应度 f i t n e s s b e s t ，此时目标函数取得最小值，并找到最优粒子速度 z b e s t ( SOC ) (荷电状态SOC)，求出最优状态下的蓄电池的输出功率以及交换功率(调度量)。若迭代次数小于300则重复进行步骤三和四。 本文中微电网能量优化调度的算法流程如图3所示。
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user: 5. 算例分析 本文以某微电网为分析算例，采用粒子群多目标优化算法对上文提到的容量优化分配的有效性加以 图3. 微电网能量优化调度算法流程图 验证。将一天24小时的日光照、温度、风速等实测数据输入1.2节中所述的光伏发电模型和风力发电模型，计算得到光伏发电机输出功率和风力发电机输出功率数值见表1，并根据统计的负荷需求功率数据预测负荷需求功率，将不可控的新能源发电单元发电功率及负荷需求功率绘制功率图如图4所示。 f 为微电网向大电网购买电价的系数，具体参数见表2； h 为微电网向大电网的卖电系数，本文取1.4元/kWh。 通过粒子群算法进行Matlab仿真，综合考虑不同时段的电价系数，以成本最低为目的，经过优化调度，合理分配可调度单元(即储能容量及交换功率输出量)见表3和图5所示。为便于分析，本文将负荷需求功率与新能源发电单元的发电功率作差，得到可调度总功率如图6所示，也就是储能单元及微网与大电网间的交互功率之和。当负荷需求功率大于风光发电功率时取值为正，当负荷需求功率小于风光发电功率时取值为负。为节约蓄电池的重置成本，尽可能减少蓄电池的充放电次数，蓄电池的SOC荷电状态如图7所示，仿真结果显示蓄电池一天内经历了7次完整的充放电。 由图6所示，1~4 h及第24 h可调度单元总功率值为负，此时风光发电量大于负荷需求量，5~23 h可调度单元总功率值为正，此时风光发电量不满足负荷的需求功率。举例进行分析如下：第5 h，此时可 图4. 风光发电功率和负荷需求功率预测图 图5. 蓄电池及交换功率功率输出图 图6. 可调度单元总功率柱状图 图7. 蓄电池荷电状态曲线图 Table 1 Wind output power tabl 时间/h 1 2 3 4 5 6 7 8 光伏P/kW 0 0 0 0 0 90 110 170 时间/h 9 10 11 12 13 14 15 16 光伏P/kW 200 240 250 400 250 240 200 170 时间/h 17 18 19 20 21 22 23 24 光伏P/kW 110 90 0 0 0 0 0 0 时间/h 1 2 3 4 5 6 7 8 风力P/kW 600 500 475 450 125 175 425 450 时间/h 9 10 11 12 13 14 15 16 风力P/kW 400 525 725 1000 750 1000 1000 900 表1. 风光输出功率数值表 Table 2 Purchase price coefficien 价格系数f/(元/kwh) 峰时段 平均时段 谷时段 (9 h~11 h)， (14 h~15 h)， (19 h~21 h） (7 h~8 h)， (12 h~14 h)， (16 h~18 h) (1 h~6 h)， (22 h~24 h) 1.1 0.7 0.25 表2. 购买电价系数 调度单元总功率为正，即新能源发电量不足以给微电网供电，此时需向大电网买电。大电网给负荷供电的同时也给蓄电池充满了电，由表2分析可得此第5 h时为谷时段电价，此时给蓄电池充电可以节约成本。同理，也可以分析第22 h~23 h。由表3看出，第8 h，13 h~14 h，22 h~23 h蓄电池充满电，分 Table 3 Battery and exchange power output value tabl 时间/h 1 2 3 4 5 6 7 8 储能P/kW 600 0 −600 600 −600 0 600 −600 时间/h 9 10 11 12 13 14 15 16 储能P/kW 0 600 600 0 −600 300 300 0 时间/h 17 18 19 20 21 22 23 24 储能P/kW 0 0 600 600 0 −600 −600 0 时间/h 1 2 3 4 5 6 7 8 交换功率P/kW −867 −200 442 −814 775 1067 1866 1345 时间/h 9 10 11 12 13 14 15 16 交换功率P/kW 2356 2568 1725 1667 −65 1202 1790 1467 时间/h 17 18 19 20 21 22 23 24 交换功率P/KW 3180 3410 3896 3130 4367 2448 617 −375 表3. 蓄电池及交换功率输出数值表 析可知因为此时买电价格相对较低。在10 h~11 h，14 h~15 h，19 h~20 h蓄电池放完电，因为此时买电价格高，满足2.3节中的能量调度策略，蓄电池在电价谷时段购电在峰时段放电。故如此分配可以经济效益最大化，同时在用电高峰期储能单元发挥作用可以尽量避免停电事故。蓄电池的充放电次数与重置费用有关，如图7所示，在蓄电池重置成本S定为100，000的约束下，蓄电池一天内充放电7次，系统运行成本最小。
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user: 6. 结论 本文通过建立微电网能量管理系统和优化模型，实时监测所有储能电池组的工作状态，基于改进粒子群算法进行多目标多约束条件下寻优，合理分配微电网内储能容量及微网大电网间交换功率，进行微电网内能量管理和优化调度。该系统有效利用了储能系统对电网之间的辅助作用，可减少新能源利用中“弃风”、“弃光”的现象发生，提高各储能电池组的利用效率，对提高新能源渗透率提供了新的解决思路。
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user: 1. 引言 进入21世纪以来，风电蓬勃发展，装机容量一直保持高速增长 [ 1 ] ，但风电的随机间歇性及预测精度低等特性，使风电并网面临诸多挑战。其中，风电并网使系统调峰问题凸显 [ 2 ] [ 3 ] 目前，已有文献对风电并网系统的负荷调峰问题进行了研究。其中，一部分集中在系统调峰能力和调峰充裕度的评估方面。例如，文献 [ 4 ] [ 5 ] 分别分析了西北电网和京津唐电网在风电并网后的系统调峰特性，并基于确定性方法给出了计算其调峰能力的方法；文献 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 则从评估系统调峰能力的裕度角度，分别基于序贯蒙特卡洛模拟方法和非序贯蒙特卡洛模拟方法，研究了评估大规模风电接入后系统调峰充裕性的方法。另一部分则集中在如何确定风电并网系统负荷调峰策略的方法方面。例如，文献 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 以发电成本最小为目标函数，以功率平衡和调峰容量为约束条件，建立了调峰模型并给出了调峰策略仿真结果。其中文献 [ 9 ] 基于系统调峰出力和机组爬坡速率构建了最大化风电收益的优化模型；文献 [ 10 ] 考虑水电机组的调峰作用，提出了常规机组的出力优化模型；文献 [ 11 ] 以发电成本最小、省内水电不弃水方式参与调峰并尽可能多地消纳特高压电力为目标，建立湖北电网火电、水电、抽水蓄能和特高压联合调峰的混合整数线性规划模型。但上述调峰策略优化模型没有考虑潮流安全约束，所确定的调峰策略可能会导致系统潮流越限，因此应用于实际系统还存在一定不足。 针对上述问题，本文提出了一种兼顾系统经济性和安全性的调峰策略优化模型。该模型以调峰机组运行成本最小为目标函数，以调峰容量与潮流安全约束为约束条件，同时研究了利用粒子群算法求解风电并网系统调峰机组最优出力组合的方法。研究结果表明该方法不仅能够充分利用各类型调峰机组的调节特性，提升系统的安全性和经济性。
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user: 2. 风电系统的调峰特性 系统的调峰需求为日负荷波峰值P d max 与日负荷波谷值P d min 的峰谷差，即 P mn = P d max − P d min 。然而，当大规模风电接入系统后，由于风电和负荷均具有随机性，将增加系统日调峰需求的不确定性。风电并网对系统调峰需求的影响，取决于图1所示的等效负荷的峰谷差。图中的等效负荷通常用式(1)所述P G-w (t)表示，其中，P L (t)为系统负荷，P w (t)为风电出力。 P G - w ( t ) = P L ( t ) − P w ( t ) (1) 风电并网系统的调峰需求表示 P mn * = P G - w _max ( t ) − P G - w _min ( t ) 。根据风电出力对系统负荷调峰影响程度 的不同，一般将风电出力的调峰特性分为反调峰、正调峰与过调峰 [ 12 ] 。其中，反调峰是指风电出力变化趋势与系统负荷曲线变化趋势相反，导致系统调峰需求增大；正调峰指风电出力变化趋势与系统负荷曲线变化趋势基本一致，接入风电后系统调峰需求减小；过调峰属于正调峰的一种特殊情形，即风电接入后系统等效负荷曲线与未接入风电的负荷曲线相比，峰谷发生倒置。
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user: 4. 仿真研究 安徽电网的风电建设规模近年来得到了迅速发展，本文以安徽某地区风电并网的电力系统作为研究对象，研究利用所提优化模型确定该地区风电并网调峰策略的可行性。该地区风电系统的总装机容量为1133.67 MW，其中，4台火电机组的装机容量为92 MW、1台水电机组的装机容量为1.87 MW、1座抽水蓄能电站的装机容量600 MW、9座风电场的总装机容量为439.8 MW。由于该地区火电机组的单机容量不超过20 MW，因此依据表1可知该地区火电备用调峰容量为73.6 MW。同时，由于水电机组装机容量太小而抽水蓄能调峰容量较大，因此不考虑水电机组作为调峰备用容量，而以抽水蓄能作为备用调峰容量，且其调峰容量可达1200 MW。典型日负荷曲线如图3所示，负荷峰值为1980.17 MW、峰谷差高达692.25 MW，考虑风电场的装机容量，该地区电网在风电并网后的极端逆调峰情况下，调峰的峰谷深度需求可达到1132.05 MW。 利用Matpower潮流计算程序建立该地区风电系统的潮流计算模型，以该地区风电系统的火电和抽水蓄能作为备用调峰容量，以典型日负荷曲线和图3(b)、图3(c)所示该地区与负荷曲线峰谷变化趋势相似或相反的风电并网功率作为已知量，令优化模型中最大迭代次数N max = 500、随机生成个体数m = 50，不考虑调峰电源的功率爬坡约束，求解得到图3所示该地区电网在风电接入前后调峰电源的输出组合。 图3(a)的仿真结果表明，由于该地区抽水蓄能装机容量大，且由于抽水蓄能调峰成本较火电调峰成本低，因此，风电并网前，利用所研究调峰策略优化模型得到的该地区调峰策略是通过抽水蓄能实现负荷调峰。对比图3(a)和图3(b)、图3(c)可知，风电并网对地区电网的调峰产生影响，将增加系统的调峰需求。风电接入后的系统顺调峰或逆调峰中，在负荷峰谷偏差较大处，当抽水蓄能调峰输出到达极限值时，在所研究调峰策略优化模型的作用下火电将配合抽水蓄能进行联合调峰。 图4对比了风电接入前后的调峰发电成本。对比风电未接入和风电接入的顺调峰发电成本可知，由 图3. 风电并网前后调峰电源的输出组合 图4. 风电并网前后的调峰发电成本对比 于顺调峰时风电并网功率的峰谷变化趋势与负荷峰谷变化趋于一致，因此，在并网风电功率的间接调峰 作用下，系统的调峰成本下降。风电接入后逆调峰和顺调峰的调峰成本的对比表明，由于逆调峰时风电并网功率的峰谷变化趋势与负荷峰谷变化趋势相反，因此，在并网风电功率的反用下，系统调峰深度的增加导致调峰成本增加。而对比风电接入与风电未接入时的调峰成本可知，所研究调峰策略优化模型可在满足系统调峰需求的同时，有效提高系统的运行经济性。同时，基于调峰策略优化求解的潮流计算结果表明，所研究调峰策略优化模型由于考虑了潮流安全约束条件，因此避免了调峰过程中潮流越限情况。由此可见，本文所研究优化模型能够兼顾系统运行安全经济性。
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user: 5. 结论 研究风电并网系统的负荷调峰策略对于提高系统的安全经济运行具有重要作用。本文从综合考虑风电系统调峰运行经济性和系统运行安全性角度出发，采用粒子群算法研究了风电并网系统的调峰策略的优化模型，仿真验证了该模型的有效性。不仅可以保证系统调峰的安全运行，而且能够提高调峰运行经济性。但如何在优化模型中建立考虑调峰机组爬坡特性和提高寻优算法的求解速度是该优化模型需要进一步深化的研究工作。
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user: 摘 要 目前我国制药行业高速发展，解决制药废水对环境的污染问题已迫在眉睫。微氧技术为微生物创造了独特的氧环境，氧化作用与还原作用同时发生，具有去除效率高、能耗低、剩余污泥量低等优点。本文利用外循环膨胀颗粒污泥床(ECSB)反应器探讨其对制药废水中主要污染物的去除效果。结果表明，ECSB系统去除的主要污染物为有机物，化学需氧量(COD)的平均去除率为95.2%。然而，该系统对氨氮和磷的去除效果并不理想，后续处理工艺可以选择好氧生物处理工艺以及深度处理工艺，最终保证出水的达标排放。 关键词 :ECSB反应器，溶解氧，有机物 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 当前我国制药行业正处于高速发展时期，相继出现了生产成本大、生产效率低、环保投入少、污染严重等问题。据统计，制药废水的总排放量占总工业废水量的3%左右，研究制药废水处理工艺已迫在眉睫 [ 1 ] 。该废水具有水质水量波动大、成分复杂、废水COD浓度高等特点 [ 2 ] 。生物处理方法是目前广泛采用的制药废水处理方法 [ 3 ] 。A 2 /O等传统活性污泥法及其改进工艺存在微生物浓度低、抗冲击能力差、建设和运行成本高、需处理大量剩余污泥等问题 [ 4 ] 。微氧技术通过给厌氧反应器内适量供氧，使系统由氧化还原电位(ORP)为−130 mV左右或者更低的严格厌氧状态转化为处于好氧与厌氧之间的微氧状态(系统的ORP为−50 mV左右；DO浓度接近于零，一般小于0.03 mg/L)，在同一反应器中厌氧菌、兼性菌、好氧菌共存，氧化作用与还原作用同时发生。微氧技术可以使许多有毒、难降解物质得到高效降解 [ 5 ] ；曝气量少，节约能耗 [ 6 ] ；可通过短程硝化/反硝化、同时硝化/反硝化以及自养细菌反硝化等多种途径脱氮 [ 7 ] ；真菌在污染物降解过程中发挥重要作用 [ 8 ] ；剩余污泥产量低 [ 9 ] [ 10 ] ，甚至比厌氧条件下的产量还低 [ 11 ] 。外循环膨胀颗粒污泥床反应器是新型高效厌氧反应器的代表，与传统厌氧污泥床相比，具有独特的外循环设计，两个三相分离器可实现废水的深度净化。该反应器具有耐冲击、结构简洁、免维护、全密封正压设计、无异味、无需外置贮气负荷罐、容积负荷高、去除率高等优点。本文利用ECSB反应器探讨其对制药废水中主要污染物的去除效果。
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user: 2. 材料与方法 本文利用ECSB系统(图1)处理制药废水，进水COD Cr 平均浓度为12，000 mg/L，进水平均流量为70 m 3 /h。ECSB污水处理系统由预酸化池、NT中和罐和ECSB反应器等部分组成。污水经预酸化池的处理可改善其可生化性，随后进入NT中和罐，投加氮、磷、微量元素、FeCl 3 等营养物，旨在营造良好的厌氧污泥生存条件。NT中和反应器的废水经泵输送至ECSB厌氧生物反应器底部，通过布水系统进入，经过两层三相分离器后，从反应器顶部离开。特殊设计的布水系统可以保证布水均匀，由进水、外部循环及其沼气产生的上升流带动高浓度厌氧颗粒污泥床扩张、膨胀，并发生厌氧反应去除大部分污染物质。两个三相分离器安装在罐体中部和上部，形成高速的水力、气流速率，及其较大的反应空间，在两个三相分离器中间的区域，废水进行深度净化。颗粒污泥在此区域可以进一步增殖，手动取样接口的监测数据可控制剩余污泥的排除。分离出来的回流液通过循环管回流至中和反应器中，与原水充分混合，厌氧出水通过中和反应器内部的脱气装置重力排出至后续处理系统。 图1. 实验装置示意图 反应器中收集的沼气通过管道输送到NT中和反应器中，用来置换废水中的CO 2 。中和反应器和ECSB厌氧生物反应器顶部相通，由于沼气压力，沼气从中和反应器流向ECSB厌氧生物反应器顶部，压力式容器设计保证了整个工艺的封闭性，无异味，不会泄漏。ECSB排出的沼气利用双膜气柜进行收集，并对其气体组分进行分析。另外，为了将废水温度维持在要求的范围内(35℃~37℃)，采用螺旋换热器对ECSB进行加热。 取出的水样需要分析的水质指标包括化学需氧量(COD)、氨氮(NH 4 + -N)和总磷(TP)。各指标的测定均采用《水和废水监测分析方法》(第4版)中的标准方法。COD采用快速密闭催化消解法测定；氨氮采用水杨酸-次氯酸盐光度法测定；总磷采用钼锑抗分光光度法测定。
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user: 3. 结果与讨论 从图2中可以看出ECSB污水处理系统的进水流量波动较大，高峰值达到1818 m 3 /d，最低仅有65m 3 /d。然而COD出水浓度却较为稳定，平均值为611 mg/L，浓度范围为268~1200 mg/L，标准方差仅为268。由此可以看出ECSB系统具有良好的抗冲击负荷能力，其原因是多方面的。该系统具有独特的外循环结构，在水质水量波动大的情况下，能有效控制污水与颗粒污泥的充分混合。同时，ECSB系统具有较高的容积负荷，负荷率范围在15~25 kg COD/(m 3 ∙d)，罐体典型高度16~25 m，高负荷使反应器内具有较高的搅拌强度，促使颗粒污泥床处于膨胀状态，这不仅能使进水与颗粒污泥充分接触，提高传质效率，而且有利于基质和代谢产物在颗粒污泥内外的扩散、传送，保证了反应器拥有较快的厌氧反应速率以及在较高的容积负荷条件下的正常运行。所产生的沼气上升到顶部，经过三相分离器使污泥、污水、沼气分离开来。因此，对于浓度高、波动大的进水，该系统仍能保证稳定的出水COD浓度，以及较高的去除率(平均去除率为95.2%，如图3所示)。另外，COD的高效去除离不开反应器内缺氧和厌氧共存的微环境，制药废水中难降解物质首先在水解酸化菌的作用下转化为易降解物质，使废水的可生化性得到改善，随后易降解物质作为异养微生物的碳源被利用，使COD浓度下降。ECSB反应器内含有大量厌氧菌类，如产甲烷细菌、厌氧氨氧化菌和反硝化细菌，这些菌种的组合保证了对COD高效稳定的去除效果。厌氧菌对酸碱环境的要求较为严格，最佳pH值范围是6.8~7.2。ECSB系统不仅能使VFA氧化，而且能吹脱CO 2 ，从而可有效降低系统所需的VFA碱度和CO 2 碱度，有利于系统的pH值迅速回升 [ 12 ] 。Zitomer [ 13 ] 将 图2. ECSB进水流量的变化 图3. ECSB系统进水、出水COD浓度的变化 间歇反应器中的有机负荷由0.2 g COD/(L∙d)迅速提高到4 g COD/(L∙d)时，反应器内的pH值由7降到5，但是经历52天的运行，厌氧反应器的pH值仍未恢复到原值。相反，充氧率为1 g O 2 /(L∙d)和0.1 g O 2 /(L∙d)的微氧系统pH值分别经28 d和34 d后恢复到原值。主要是由于VFA的微好氧代谢和CO 2 与H 2 被吹脱而加速了pH值的恢复 [ 5 ] 。 如图4所示，氨氮进水平均浓度为24 mg/L，经过ECSB处理后，氨氮浓度升高，平均出水浓度为70 mg/L，氨氮的平均增加率为284%，最高达728%。这是因为制药废水中含氮化合物在ECSB中经厌氧菌、缺氧菌和好氧菌共同作用转化为氨氮，使氨氮的浓度大幅增加。而且ECSB进水中COD浓度比较大，再加上厌氧环境不利于硝化菌的大量繁殖，硝化菌相对于异养菌是弱势菌群，硝化作用十分微弱。 从图5可以看出，ECSB污水处理系统对总磷(TP)的去除作用非常微弱，甚至TP浓度略有升高。进水TP的平均浓度为27.0 mg/L，出水的平均浓度上升到27.4 mg/L。主要是因为ECSB系统内主要为厌氧环境，聚磷菌不仅不会吞噬磷污染物，而且还将释放体内的部分磷，导致出水磷浓度升高。 图4. ECSB系统进水、出水氨氮浓度的变化 图5. ECSB系统进水、出水TP浓度的变化
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user: 4. 结论 ECSB主要承担去除制药废水中COD的作用，在水质水量波动大的情况下，也能保证稳定的出水COD浓度，以及较高的去除率，平均去除率为95.2%。经ECSB处理后，氨氮浓度显著上升，平均增加率为284%，硝化菌并未形成优势菌群。聚磷菌在厌氧条件下无法实现对磷的过量摄取，导致系统对总磷的处理能力较差。结果表明，ECSB生物反应器的出水水质未能达到《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB18918-2002)一级A标准，所以后续处理工艺可以选择好氧生物处理工艺以及深度处理工艺，最终保证出水的达标排放。
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user: 资助信息 江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(课题编号：201512920006Y)，南京科技职业学院科研项目(课题编号：NHKY-2015-03)。
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user: 摘 要 目的：探讨在i_Open 0.36T医用磁共振成像(MRI)系统上开发测试液体T 2 横向弛豫时间Carr-Purcell-Meiboom-Gill (CPMG)序列的可行性与实现方法。方法：pascal语言编辑源程序，可调参数控制激发脉冲波形，相位，幅度，持续时间等属性，回波间隔，数据采集次数，采样点数，采样时间等，编排数据记录方式，满足反演求T 2 的需要。编译源程序，上机调试实验，测试样品T 2 ，与标准值比较。结果：完成了CPMG序列源代码，编译的可行性文件能够在商业磁共振成像仪上运行，测得的CuSO 4 溶液样品的T 2 值为197.479 ms。结论：利用该方法实现的CPMG序列所测样品T 2 值与标称值一致，满足实际应用需要，利用该方法实现CPMG序列是可行的。 关键词 :核磁共振，脉冲序列，CPMG，实现应用 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/