mlsa-iai-msu-lab/ru_sci_bench_zho_cite_reranking huggingface dataset:
热残余应力对考虑微观孔隙碳纤维增强环氧树脂复合材料横向拉伸性能的影响

为研究由于材料固化产生的热残余应力对碳纤维增强环氧树脂复合材料横向拉伸性能预测结果的影响,发展了一种基于摄动算法的纤维和孔洞随机分布代表性体积单元(RVE)生成方法,建立更加接近真实材料微观结构的RVE模型。通过施加周期性边界条件,并赋予组分(纤维、基体和界面)材料本构关系,进而实现温度和机械荷载下模型的热残余应力和损伤失效分析。从结果中发现,材料固化过程会在纤维之间产生残余压应力,在模型孔隙周围产生沿加载方向的残余拉应力。所建立不含孔隙RVE模型的失效均是由于界面脱黏引起,材料固化在纤维之间产生的残余压应力会增加模型的预测强度。含有孔隙的RVE模型失效起始于孔隙周围的基体中,而材料固化在模型孔隙周围产生的热残余拉应力对含孔隙RVE模型预测的失效强度有降低作用。对于具有不同孔隙尺寸的RVE模型,模型的失效强度随着孔隙尺寸的增加而不断降低,但是热残余应力减弱了孔隙尺寸对模型预测结果的降低作用。对于具有不同长宽比椭圆形孔隙的RVE模型,热残余应力增加了孔隙长宽比对模型强度的降低作用。
基于四阶段预处理与GBDT的油浸式变压器故障诊断方法

鉴于传统电力变压器故障诊断方法存在易受数据噪声影响、诊断精度较低和模型参数难以确定等问题,提出了基于四阶段数据预处理和梯度提升树的变压器故障诊断方法。首先,基于变压器油中溶解气体数据提取可充分反映变压器工况的14维特征;其次,采用四阶段数据预处理(local outlier factor、Canopy、K-Means、SMOTE),识别并替换噪声数据,获得去噪样本集;最后,构建基于梯度提升树(GBDT)的故障诊断模型,通过粒子群(PSO)算法实现模型参数的自适应寻优。通过算例中的对比实验,验证了数据预处理及模型参数寻优对故障诊断精度的提升效果;所提出方法与多类传统方法相比,故障诊断精度显著提高,证明了其有效性与实用性。
卷积神经网络在局部放电图像模式识别中的应用

随着大数据平台的建立,数据中心积累了大量现场检测存储的图像等非结构化数据。传统的局部放电模式识别方法一般针对结构化数据,无法直接应用于非结构化数据。为解决该问题,提出一种基于一维卷积神经网络的局部放电时域波形图像的模式识别方法。利用图像处理技术对输入图像进行预处理,获取数据一维特性并进行线性归一化。基于深度学习,利用网络直接进行模式识别。通过变电站现场带电检测和实验室模拟实验,建立了5种局放缺陷类型的时域波形图像数据集,并进行了对比实验。实验结果表明,使用一维卷积神经网络对局放缺陷进行模式识别的正确率为88.9%,显著优于支持向量机、反向传播神经网络模型,且在相同时间复杂度情况下优于二维卷积神经网络。该方法通过网络自主学习特征,无需人工提取,实现了对时域波形图像类非结构化数据的直接识别,实验复杂度低,具有更高识别率和更好鲁棒性。
电动汽车移动式无线充电技术工程化应用研究

综合考虑道路条件和车辆工况适应性、能量转化高效性、运行可靠性等实用性指标,该文设计了一种“工”型导轨式电动汽车移动式无线充电系统,以提高电动汽车续航里程、缩短充电时间。通过仿真对耦合机构及其电磁屏蔽机构进行了设计、优化,分析了系统电能无线传输的稳定性和抗偏移能力;为提高其传输效率对耦合机构磁芯结构进行了优化。同时对其高频电能变换结构和道路施工进行了分析、设计。通过在河北省张北县建设百米级移动式无线充电试验路段,对系统功能、工作性能及电磁安全进行了测试评估。在额定功率20 kW、行驶速度40 km/h条件下,系统平均效率达到76%,验证了该文所设计结构在工程上的可行性。
配电网规划的数字化技术和建模方法—第24届国际供电会议研究成果综述

接入配电网中的元件多样复杂,并且分布式电源具有运行不确定性和波动性,这为配电网规划工作带来新的挑战,而越来越普及的数字化工具和建模方法则为开发先进的配电网规划方法提供了新的契机。基于第24届国际供电会议(CIRED 2017)规划分会5中的相关议题,介绍了如何利用数字化技术进行负荷建模和预测、网络建模、电气建模和分析计算,并展示了欧洲各国大量的实际应用案例。相关研究成果和实践经验可为我国配网规划人员开发基于数字化技术的应用和建模方法提供借鉴和参考。
基于并行加速LU分解改进回路电流法的配电网潮流算法

随着电力系统规模的不断扩大,配电网节点数越来越多,对配电网潮流算法的计算速度和收敛性提出了更高的要求。为此,提出一种基于并行加速LU分解改进回路电流法的配电网潮流算法,该算法采用回路电流法进行建模求解,利用列选主元LU分解法求解病态线性方程组,并根据列消去树、关联列修正关系和多线程计算原理设计了潮流算法,实现了潮流计算的多线程的并行加速。通过对不同规模的配电网算例进行分析,结果表明所提算法计算速度快、适用性强、内存占用低,在大规模配电网潮流计算中有良好的计算效果,能够满足大型配电网在线潮流计算的要求。
基于年时序仿真的增量配电网投资效益评估及敏感性分析

新电改政策提出有序放开增量配电业务,鼓励社会资本投资增量配电网。是否具有投资效益是社会资本进行投资决策的关键,目前尚无针对增量配电网项目投资效益的评估计算方法,且分布式电源和负荷的时序波动性以及增量配电网运营模式的多变性给效益评估带来诸多困难。为此,分析了增量配电网的运营模式,建立了增量配电网投资效益评估模型,通过净现值、动态投资回收期、净现值率等指标进行经济性评估。采用年时序仿真法对项目的成本和收益进行详细仿真计算,并针对负荷密度、分布式电源补贴费用、不同类型负荷比例等关键参数进行了敏感性分析。最后,结合算例,分场景讨论分析,验证了所提方法的有效性。
含波动性电源的电力系统运行灵活性评价方法研究

大规模间歇性可再生能源(variable renewable energy sources,VRES)出力的波动性导致系统灵活运行风险增加,因此,提出了含VRES电力系统运行灵活性评价新需求。为此,该文考虑波动性的空间性、时间性和方向性的特点,首先建立了VRES和负荷波动性模型。在此基础上,从调度运行角度提出10个节点灵活性评价指标:最大上/下调节能力、已用上/下调节能力、可用上/下调节能力、不足上/下调节能力和不足上/下调节电量。考虑功率平衡、线路潮流、灵活性资源调节能力约束建立指标的计算模型。在改进的IEEE 39节点系统上进行算例分析,验证了所建波动性模型和灵活性指标及评价方法的合理性。该文所提灵活性指标可用于指导系统优化运行和灵活性资源的优化配置。
独立微网中虚拟同步发电机的频率自恢复控制策略

在采用虚拟同步发电机控制的独立微电网中,为使频率获得良好的动态响应特性,利用虚拟同步发电机的储能单元参与二次调频,提出一种独立微网中虚拟同步发电机的频率自恢复控制策略(frequency self-recovery,FSR);并对双机二次调频系统进行了稳定性分析;该控制策略能够根据频率偏移自动在一次二次调频控制策略间切换,有效抑制频率越限,使频率较快恢复,且能在不依赖复杂通信系统的情况下有效提高独立微网的频率稳定性,具有较高的可靠性。仿真分析验证了文中所提方法的有效性。
跟踪风电计划偏差的风储系统联合控制策略

风电固有的特性决定了其难以严格按合同要求出力、和传统能源直接竞争,因此,风电场必须提升相关技术以提高与合同计划出力的吻合度。以风电控制性能评价标准为准则,利用离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT)对风电场考核时间段内的输出功率偏差进行频谱分析,得出不同时间尺度的补偿功率需求,调用相应特性的储能设备分类调控风储系统的功率输出,满足市场竞争偏差要求;同时制定储能系统间的充放电规则,利用储能间互补平衡,减少能量型储能的深度放电的可能,避免储能系统过充过放。经某风电场典型日的负荷数据仿真验证,所采用的控制策略能较好地跟踪风电计划偏差,控制风电输出精度,有效减少储能系统的动作次数,提高电网对风电的接纳能力。
考虑风电和负荷不确定性的灵活阻抗元件规划

输电阻塞是影响风电消纳的一个主要瓶颈。除了进行电力系统规划之外,灵活阻抗元件可以通过调节现有线路的阻抗,改变输电线路潮流,从而更加充分地利用风电资源。该文提出了一个考虑风电和负荷不确定性的灵活阻抗元件随机规划模型。通过基于大M值变换技巧和整数规划方法,将灵活阻抗元件规划引入的非线性约束线性化,使得整个模型变成一个商业优化软件可直接求解的混合整数线性规划模型。利用这个模型,论文研究了单个灵活阻抗元件的投资-效益、多个灵活阻抗元件的协同配置和不同场景的最优补偿水平等重要问题。修改的IEEE RTS-24系统的运行结果表明,合理地安装灵活阻抗元件不仅可以减少运行费用,而且可以提升风电的消纳水平,为大规模风电的接入提供一个可行的解决手段。
基于VSG技术的微电网储能荷电状态控制策略

储能设备作为虚拟同步机(virtual synchronous generator,VSG)的重要组成部分,能够提供惯性功率以保证VSG及时响应电网功率和频率波动。针对基于储能VSG的变换器控制策略,在频率调节的基础上考虑储能荷电状态对有功功率指令的影响,引入功率占比函数调节以上两种功率值在有功指令中占比以避免储能单元的过充过放,以储能充放电超限功率最小为目标函数,结合功率预测使用遗传–模拟退火算法设计VSG有功指令中功率占比函数。在MATLAB/Simulink仿真平台搭建仿真模型,验证了所提控制策略能够避免荷电状态超限,保证VSG的频率调节能力,实现微电网长期稳定运行。
SVG与直驱风机间的次同步相互作用特性分析

近年来,新能源并网系统的次同步振荡问题日益凸显,我国许多地区的直驱风电并网系统出现了次同步频率下的功率振荡。目前风电场基本均装设了SVG等无功补偿装置来改善风电场的电压稳定问题,而SVG装置与直驱风电在次同步频段下的相互作用尚未明确。该文采用模态分析法,研究考虑SVG与直驱风机间相互作用的并网系统次同步振荡问题。首先,根据直驱风机和SVG装置的数学模型推导了其小信号分析模型。基于该模型,计算系统根轨迹,研究了控制参数和运行参数对次同步振荡模态特性的影响。同时利用模态的参与因子观察并网系统中装置间的耦合作用特性,最后利用电磁暂态仿真验证了模态分析结果的正确性。结果表明SVG的并入会影响风机并网系统稳定性,装置间存在次同步相互作用。
计及可靠性的日前旋转备用容量评估指标

在日前发电计划中,对旋转备用容量进行合理配置是保障电网安全可靠运行的必要手段。在分析大规模新能源接入、特高压直流输电馈入等条件下电网旋转备用需求特征的基础上,分析了传统可靠性指标用于旋转备用容量评估的适用性,提出了Tr电力不足期望值、非事故备用满足概率、事故备用满足度等日前旋转备用容量评估指标,并对日前旋转备用容量评估的数据需求和处理方法进行了分析,最后,基于区域电网历史数据通过算例论证了文中所提出的旋转备用容量评估指标及旋转备用容量需求计算方法的有效性。
风电次同步谐振对主变偏磁的影响机理

风电经串补送出系统发生次同步谐振(subsynchronous resonance,SSR)现象时,风电场和相关汇集站的主变会出现异响和振动加剧现象,给电力系统安全稳定运行带来隐患。通过分析工程现场SSR故障录波和系统的等效电路,提出超过一定量的次同步电流注入含串补的系统后,造成主变铁芯周期性正负交替偏磁饱和,从而导致主变励磁电流增大、异响和振动加剧。通过RTDS(real time digital simulator)仿真和物理变压器低压模型实验,对上述机理和现象进行了验证。适当降低系统工频电压运行水平,可以一定程度减小谐振时主变偏磁饱和的程度和危害;而采取适当措施抑制SSR,是解决上述问题的根本方法。
基于多目标网格自适应搜索算法的储能系统参与AGC优化控制策略

为使储能系统(energy storage system,ESS)更好地辅助传统调频机组参与电网的自动发电控制(automatic generation control,AGC),提出了一种基于动态仿真滚动优化和多目标网格自适应搜索(multi-objective mesh adaptive direct search,MOMADS)算法的优化控制策略。该策略基于对系统功率扰动的预测数据,并结合动态仿真结果和MOMADS算法对未来1min时间段内AGC指令的最优分配比例进行滚动优化计算,使系统AGC性能达到最优。算例分析表明,该策略能够有效提高系统的AGC性能,稳定系统频率,维持ESS的SOC在较为理想的区间,并且具有较强的鲁棒性。
多类型子模块MMC电磁暂态通用建模和实现方法

模块化多电平换流器(modular multilevel converter, MMC)电磁暂态高效建模的难点,在于对桥臂中大量结构相同的级联子模块(sub-module,SM)进行等效的同时保证消去的节点信息都可以被精确反解。提出一种针对多类型MMC的电磁暂态通用建模和实现方法,它对传统的单端口MMC和新近出现的双端口MMC都适用。同时提出一种MMC拓扑自动识别方法,可以大幅降低模型用户在对特定拓扑建模时候的工作量,同时绝大部分模型代码都可以继承。最后,在PSCAD/EMTDC中分别以单端口和双端口MMC为例,对所介绍的等效建模算法进行了验证,结果表明所提出的算法具有很强的通用性。
VSC-HVDC对LCC-HVDC受端系统电压支撑强度的影响

受端系统电压支撑强度因子(receive-end-system voltage strength factor,RVSF)是受端系统的电压支撑强度的评价指标,可以计及受端系统中不同电力系统元件特性和运行方式。首先提出了在柔性直流输电系统不同控制方式下受端系统RVSF的解析计算方法;然后在混合多馈入系统中对比分析了RVSF、有效短路比、多馈入有效短路比等评价指标,表明RVSF具有相关性强且临界值明确的优点;最后应用解析计算方法计算RVSF值,并分析归纳VSC-HVDC对LCC-HVDC受端系统强度的影响规律。研究结论可用于混合多馈入系统的规划和运行。
售电市场建设发展成效评估国际经验及我国售电市场评估体系

构建售电市场建设发展成效评估体系对于促进售电侧改革高质量发展具有重要的现实意义。在系统研究了美国得州、英国、澳大利亚、新西兰、日本和荷兰等国家和地区售电市场建设发展成效评估典型做法的基础上,从评估主体、评估周期等维度总结了分析工作体系经验,同时研究了评估指标体系共性及差异化特点。在此基础上构建了我国售电市场建设发展成效评估体系,研究了承担评估主体、评估周期和成果发布等工作体系关键问题,研究构建了我国售电市场建设发展成效评估指标体系,包括客户行使选择权、售电市场结构、售电竞争效率、客户服务情况4类二级指标、共17项三级指标。
基于“奖优罚劣”线性变换改进前景理论的电网建设项目多属性投资排序方法

提出了基于“奖优罚劣”线性变换改进前景理论的电网建设项目投资排序新方法。针对市场环境下各指标值的不确定性问题,采用区间数来描述定量指标、模糊数来描述定性指标。为计及决策者的主观风险态度,提出一种基于改进前景理论的多属性排序方法。首先提出基于“奖优罚劣”的[-1,1]线性算子将原始数据规范化,并获得项目最优方案和最劣方案。进一步定义区间数和三角模糊数与最优、最劣方案的关联系数,将其应用到前景理论中改进其价值函数和损失函数,求得项目的正负前景值矩阵。然后,构建综合前景值最大的优化模型,确定最优属性权重,根据综合前景值进行项目投资排序。以IEEE RTS-79节点系统的4个建设项目为例,将上述结果与效用理论方法、逼近理想解排序法的结果进行了对比,说明了所提方法的可行性和有效性。
面向变压器油色谱趋势预测的深度递归信念网络

油色谱数据及其变化趋势是评估变压器健康状态的重要依据。现有研究表明,深度信念网络(deep belief network, DBN)在油色谱数据预测领域已取得一定成果,为变压器的运行维护提供了参考。但在实际应用过程中,仍存在因网络结构限制导致油色谱时域相关性表述不充分的情况,其预测结果呈现显著的“时移”误差,从而使得基于该方法的设备状态预测结果与实际不符。针对此问题,提出了一种面向油色谱预测的深度递归信念网络算法(deep recurrent belief network,DRBN),该算法构建了具有时序关联特征的深度网络结构,使预测结果呈现的“时移”误差得以消除,更新了误差的迭代修正过程,使误差在网络层间和层内得以同时流动,从而提升了预测准确率。测试结果表明,文中所提出的方法可以有效克服“时移”误差,其预测准确率可达95.16%以上,为变压器的状态预测和故障预判提供了依据。
基于数据驱动和深度置信网络的配电网无功优化

随着分布式电源和随机负荷电动汽车等的大量接入,配电网的运行环境日益复杂,对在线无功优化及其快速性提出了更高的要求。该文将“深度学习”引入配电网无功优化,提出了基于深度置信网络的无功优化方法。通过构造高维随机矩阵,从配电网运行数据中提取统计特征作为输入,将历史控制策略进行编码作为输出,利用先无监督后有监督的方式训练深层架构,学习系统特征与无功优化策略之间的映射关系,建立基于数据驱动和深度置信网络的配电网无功优化模型。基于改造的IEEE-37节点主动配电网仿真模型,对比分析了历史数据量和分布式电源渗透率场景对传统优化方法,场景匹配方法和所提方法的无功优化效果的影响。结果表明,所提方法可明显降低网络损耗和节点电压偏移,它不依赖于系统的模型和参数,在线决策速度快,且对历史数据量要求较低,在高渗透率分布式发电等未知场景下仍能表现优良,验证了该方法的正确性、有效性和较强的鲁棒性。
基于时序轨迹特征学习的暂态电压稳定评估

以先进机器学习方法等为代表的人工智能技术在增强现代电网安全稳定态势感知能力方面展现出巨大的潜力。针对在线暂态电压稳定评估的传统难题,提出基于时序轨迹特征学习的稳定评估方法。通过分析系统能量函数与暂态响应轨迹的相关性,给出学习过程输入数据选取的理论依据。在时序轨迹Shapelet变换基础上,提出以刻画系统稳定/失稳案例关键局部轨迹差异为核心的特征学习方法及稳定评估方案。双机四节点系统和南方电网中的算例测试结果表明,除了实现可靠的稳定监测和评估,还可充分利用文中方法的可解释性从数据层面剖析特定系统的失稳模式和规律。
含常规高压直流输电的电力系统恢复路径优化

考虑高压直流对电力系统恢复路径优化的影响,文中提出一种含高压直流输电的恢复路径优化方法。首先,从启动、运行两阶段明确直流对系统强度的要求,研究恢复路径对直流支援能力的影响,进而得出直流的升功率特性。然后,提出“非树型恢复路径”的概念,建立恢复路径的优化模型,将直流传输功率纳入目标函数和约束条件,采用多种群遗传算法求得最优恢复方案。算法中,提出对树型和非树型路径均适用的改进拓扑排序算法,以生成满足连通性约束的可行路径恢复序列;并设计保证染色体可行性不变的随机片段交叉、变异算子和路径修正操作,以提高计算效率。最后,以IEEE 39节点系统和我国某省局部电网为例,验证所提优化方法的可行性和有效性。
基于信息间隙决策理论的多种零售合同模式下售电公司购售电策略

竞争性的售电市场环境中,为用户提供灵活多样的零售业务是提升售电公司客户端竞争力的关键。根据售电公司与用户对于利润和风险的不同偏好,提出直接分成与保底封顶的零售合同模式。计入各种零售合同模式中不同价格机制对用户用电行为的激励,建立与零售合同相匹配的需求响应模型。考虑市场出清电价的不确定性对于售电公司决策的影响,并计及可中断负荷,建立了基于信息间隙决策理论的售电公司在多种零售合同模式下的购售电决策模型,该模型给出的购售电策略能保证售电公司收益不低于某一预设的最低可接受值。最后通过算例仿真构建了适应不同负荷特性的工商业用户零售合同最优费率制定方案,以及该方案下售电公司从双边合同与现货市场的购电分配方案,可为售电公司购售电决策提供参考。
深度学习在电网图像数据及时空数据中的应用综述

智能电网的数字化建设提供了海量的数据,而深度学习的发展则为数据价值萃取提供了有效手段。首先阐述了深度学习的发展史及基本框架,总结了深度学习的理论基础和技术体系;而后结合电力系统实际需求,以图像数据和时空数据这两大类为基础综述了深度学习在电力系统数据处理的重点应用领域和价值,并提出了相关的技术发展建议。
基于深度强化学习的微电网复合储能协调控制方法

在微电网中,由于负荷和电源功率波动较大、各种不确定因素复杂,通常需要增加储能系统以保证供需实时平衡、并提高可再生能源的利用率。该文构建了一个孤岛运行的包含光伏发电、储氢装置(长期储能)、蓄电池(短期储能)的复合能源系统,并将复合储能系统的协调控制转化为序列决策问题,并采用深度强化学习方法加以解决。在发电量、负荷等多种因素变化的情况下,复合能量协调控制是一个复杂的优化决策问题,不同方案可能会影响系统供电稳定、利用效率和经济效益。为此该文设计了适合解决该类问题的深度强化学习框架和神经网络模型,经过足够的训练后能够实现实时在线决策控制,避免了传统算法在这方面的不足,同时,对于不同时刻、天气、季节的场景均能有效处理。结果表明了深度强化学习在复合储能协调控制问题中的可行性和有效性,具有较强的学术意义和工程价值,并可以用于处理相似的问题。
基于误差分解和Bootstrap方法的风电功率区间预测

风的随机性和间歇性导致了风电功率预测的不确定性,区间预测能量化不确定性引起的预测波动,可为缓解电网调峰压力、消纳弃风提供可靠信息,对电力系统经济运行具有重要意义。将风电功率预测误差分解为模型误差和数据噪声误差,利用Bootstrap重采样获得多个训练样本。采用极限学习机网络获得系统误差方差和数据噪声误差方差,通过风电功率预测值与预测误差值的叠加计算区间上下限,得出满足给定置信水平的风电功率预测区间。实验以新疆某风场历史运行数据为例,通过与Delta、Bayesian、LUBE方法对比,验证了所提方法的区间预测性能和计算效率。
基于模型自适应选择融合的智能电表故障多分类方法

智能电表故障的准确分类能大幅提高用电采集系统运维能力。融合多个分类模型的机器学习算法是解决该问题的有效手段,但现有方法无法解决输出分别为样本所属各类别概率值和类别标签的两个基分类模型融合问题。提出一种基于模型自适应选择融合的智能电表故障多分类方法。首先,分别取各基分类模型对各类样本分类准确率最大值,将其与阈值系数的乘积作为该类样本准确率阈值,实现阈值自适应调整;然后对各类样本分别计算基分类模型的准确率差值,与阈值进行比较设置样本融合标记;最后根据该标记选择参与融合的基分类模型,结合输出为概率值的基分类模型的Top-N分类标签集,得到模型融合结果。在10组KEEL公共数据集上验证了所提融合方法的有效性,且融合后准确率较基分类模型均有稳定提升,最大提升4.62%;以近年采集的智能电表故障数据为基础,对比实验表明,所提算法能够明显提高故障分类准确率。
基于模糊神经网络的电能表误差超差风险预测模型

随着智能电能表分拣业务的开展,为实现分拣后重复利用电能表的误差超差风险预测,将分拣中测得的智能电能表误差数据和其它相关参数分类后作为征兆,设计了一种适用于电能表误差超差风险预测的改进模糊神经网络模型。先利用BP-RBF混合神经网络得到未来第n年误差的预测值,在此基础上通过模糊推理方法得到未来第n年电能表误差超差的风险。最后利用浙江分拣试点工作的部分结果作为训练和预测数据进行了风险预测模型的验证,经验证其有效性符合预期。
基于相似矩阵盲源分离与卷积神经网络的局部放电超声信号深度学习模式识别方法

电气设备的故障类型与局部放电现象密切相关,有效提取和分析局部放电信号中的特征信息对故障类型判断和运维检修具有重要意义。针对局部放电超声信号的特点,提出了基于相似矩阵的盲源分离方法对原始超声信号进行预处理,有效提取局部放电的特征量。采用光纤传输的局部放电超声检测平台对4种类型的局部放电信号进行采集,并应用上述方法对信号数据预处理,将处理后的数据作为训练样本用于深度学习模式识别,选用卷积神经网络,最终识别准确率达到90%以上,提高了局部放电类型识别的准确性,为新一代电力系统的设备故障诊断提供了一种新方法。
台风灾害下用户停电区域预测及评估

台风灾害会造成电网大面积停电,对停电区域进行预测及评估具有重要意义。综合考虑气象因素、电网因素及地理因素,提出一种台风灾害下基于随机森林算法的用户停电区域预测评估方法。该方法首先采用1km×1km网格进行历史样本数据的收集整理及特征选取;其次基于随机森林算法对样本数据进行训练及验证,建立停电区域预测模型;再次,为进一步提高预测精度,对预测停电网格进行重要性评估,进而得到用户停电区域的预测评估结果。最后通过算例分析验证了所提方法的科学性及有效性。
三相电压型PWM整流器建模、控制及稳定性分析

三相电压型PWM整流器的状态空间模型具有多输入多输出的非线性结构。根据瞬时有功功率守恒原理,建立了整流器有功电流与直流母线电压之间的小信号模型。整流器工作在整流状态时,存在一个右半平面的零点,系统呈现出非最小相位特性。为了更加精确地分析在离散控制下整流器的性能,建立了三相PWM整流器采用电压、电流双闭环控制结构时系统的离散域模型,提出了电压、电流控制器参数的工程设计方法,并且详细地分析了系统各参数对系统稳定性的影响。研究结果表明:系统的稳定性主要受到了电压外环比例系数、交流侧滤波电感、母线电容、负载因素影响。最后,实验结果证明了上述理论分析的正确性。
计及湍流强度的风电功率短期预测

由于风能具有波动性、间歇性和不可控等特点,为了提高风电输出功率的预测精度,提出一种计及湍流强度的时间卷积网络预测方法。为了更好地表征风速波动特征,在气象数据中引入湍流强度变量,同时使用最新的时间卷积网络架构模型提高预测精确度。为验证该预测模型的有效性,对比了输入变量加入湍流强度前后的预测效果,以及采用反向传播神经网络和长短时间记忆神经网络预测的效果。采用实际数据的预测结果表明,所提方法的网络结构简单,提取信息方式直接,记忆区域长短可调,且预测精度较高。
基于深度长短时记忆网络的区域级超短期负荷预测方法

超短期负荷预测为实时电力市场运行提供重要依据,预测准确度的提升对于揭示负荷变化的不确定性以及日前预测偏差具有重要意义。基于电力系统中含有的丰富大数据资源,提出了一种针对区域级负荷的深度长短时记忆网络超短期预测方法,该方法包括输入数据的预处理、深度长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络的构建以及模型的训练和超参数的寻找等步骤。其中采用随机搜索的方法寻找最优超参数,并在该超参数下选择泛化能力最优的模型,与前沿机器学习预测算法进行对比。实验结果证实,深度LSTM网络可以取得更好的预测效果,适合于离线训练实时预测。此外,通过对隐藏层激活向量的可视化展示和相关关系定量计算,首次直观展示了深度LSTM算法对负荷数据中含有的抽象特征提取情况,证实了深度LSTM具有对输入负荷数据特征学习以及长短期相关性挖掘的能力。
菲涅耳非相干数字全息大视场研究

菲涅尔非相干相关全息术(Fresnel incoherent correlation holography, FINCH)通过空间光调制器(spatial light modulator, SLM)将来自物点的光波分解为曲率半径不同的两束自相干光,干涉条纹由CCD记录.由于受限于SLM与CCD的像素数目及像素尺寸, FINCH技术与光学全息术相比记录视场要小得多.本文通过对FINCH系统的记录过程进行理论分析,给出了SLM所能记录的视场角,说明通过调控加载在SLM上的双透镜光轴中心,能够扩大SLM的有效直径从而将SLM的有效记录范围增大2.77倍,有效扩大了系统的记录视场.搭建了非相干光反射式数字全息记录系统并对理论分析进行了实验验证,结果表明:在SLM上依次加载不同光轴中心位置的双透镜掩模进行FINCH记录及再现,将得到的各子图像拼接融合可以得到高分辨率大视场图像,为菲涅尔非相干全息术在高分辨大视场显微成像的进一步应用提供了有力支撑.
过渡金属硼碳化物TM_3B_3C和TM_4B_3C_2稳定性和性能的理论计算

在过渡金属轻元素化合物中,寻找新的硬质或者超硬材料是当前的一个研究热点.目前寻找范围多集中在过渡金属硼化物、碳化物和氮化物等二元体系,三元相的研究则相对较少.本文以已知Nb_3B_3C和Nb_4B_3C_2结构为模板,采用元素替代法构建了29种TM_3B_3C (TM为过渡金属元素)结构和29种TM_4B_3C_2结构,采用基于密度泛函理论的第一性原理计算方法,成功找到了热力学、动力学以及力学都稳定的Ta_3B_3C和Ta_4B_3C_2两种新相.结构搜索计算确认了这两相为全局能量最优结构.能带结构和态密度的计算显示这两相均为导体,导电性主要源于Ta原子的d电子.这两种新相的硬度大约为26 GPa,说明Ta_3B_3C和Ta_4B_3C_2属于高硬度材料,但不是超硬材料.
非线性薛定谔方程的高阶分裂改进光滑粒子动力学算法

为提高传统光滑粒子动力学(SPH)方法求解高维非线性薛定谔(nonlinear Schrodinger/Gross-Pitaevskii equation, NLS/GP)方程的数值精度和计算效率,本文首先基于高阶时间分裂思想将非线性薛定谔方程分解成线性导数项和非线性项,其次拓展一阶对称SPH方法对复数域上线性导数部分进行显式求解,最后引入MPI并行技术,结合边界施加虚粒子方法给出一种能够准确、高效地求解高维NLS/GP方程的高阶分裂修正并行SPH方法.数值模拟中,首先对带有周期性和Dirichlet边界条件的NLS方程进行求解,并与解析解做对比,准确地得到了周期边界下孤立波的奇异性,且对提出方法的数值精度、收敛速度和计算效率进行了分析;随后,运用给出的高阶分裂粒子方法对复杂二维和三维NLS/GP问题进行了数值预测,并与其他数值结果进行比较,准确地展现了非线性孤立波传播中的奇异现象和玻色-爱因斯坦凝聚态中带外旋转项的量子涡旋变化过程.
主体功能区基本公共服务分析及其均等化

鉴于从时空变化角度开展基本公共服务水平及均等化的研究较少,提出了结合地理国情监测数据开展基本公共服务评估的思想。以江苏省主体功能区为研究对象,从教育、医疗、交通、人民生活4个方面构建基本公共服务水平评价指标体系,对2016年、2017年江苏省主体功能区基本公共服务水平进行综合评价,引用信息熵函数测度基本公共服务均等化程度,探索不同功能区、相同功能区间基本公共服务水平均等化情况。研究表明,2016—2017年江苏省主体功能区基本公共服务水平及均等化程度均有所上升,大致呈现“优化开发区-重点开发区-农产品主产区”的阶梯状递减格局,同时加快较为落后地区的经济发展、缩小医院与学校服务覆盖率差距或能提高基本公共服务水平及均等化程度。
巴西橡胶树HbHsfA4a的克隆及其对低温胁迫的响应

热激转录因子(Hsf)是植物响应非生物胁迫的重要调节因子。本研究利用RT-PCR技术从橡胶树93-114叶片中克隆到一个Hsf转录因子,命名为HbHsfA4a。该基因开放阅读框为1215bp,编码404个氨基酸,其蛋白质分子量为46.40ku,等电点为4.91。实时荧光定量PCR结果表明,低温(4℃)胁迫下HbHsfA4a在抗寒性强的橡胶树无性系93-114树皮中受低温诱导大幅上调表达,而且显著高于抗寒性弱的橡胶树无性系热垦501。进一步分析结果表明,HbHsfA4a在抗寒性强的2个橡胶树无性系中的本底表达量和低温胁迫8h内的表达量均显著高于抗寒性弱的2个橡胶树无性系。HbHsfA4a基因可能在橡胶树应对低温胁迫中起着重要的调控作用。
NaCl胁迫对不同耐盐性水稻某些生理特性和光合特性的影响

选取较耐盐的水稻品种‘HH11’、‘JX99’和盐敏感水稻品种‘YSXD’,设置6个土壤NaCl浓度处理(0、1、2、3、4g/kg),在防雨棚下盆栽并培育至孕穗期,分析NaCl胁迫对不同耐盐性水稻生理生化及光合特性的影响,结果表明:(1)NaCl胁迫抑制水稻的生长,表现为随着NaCl浓度增加,水稻的株高逐渐降低,但在3~4g/kg土壤含盐量下耐盐水稻的株高显著高于盐敏感水稻品种。(2)耐盐水稻和盐敏感水稻的可溶性总糖对NaCl胁迫的响应差异明显,在1~4g/kg NaCl胁迫下,盐敏感水稻叶片可溶性总糖显著降低,但是耐盐水稻可溶性总糖大量合成并积累,并且显著高于盐敏感品种。(3)NaCl浓度增加迫使水稻叶片丙二醛不断积累,导致细胞膜透性逐渐增大,但是耐盐水稻丙二醛的积累量较少,细胞膜受盐害程度显著小于盐敏感水稻。(4)NaCl胁迫抑制了水稻光合速率,但不同的NaCl浓度下导致水稻品种光合速率下降的原因各有差异,其中在0~1g/kg NaCl胁迫下盐敏感水稻光合速率降低是非气孔因素导致的,而在2~4g/kg NaCl胁迫下是由气孔因素造成的;0~2g/kg盐浓度下耐盐水稻HH11的光合速率降低是非气孔因素导致的,3~4g/kg盐浓度处理是由气孔因素导致的;气孔因素是0~4g/kg盐处理耐盐水稻JX99的光合速率降低的主要原因。(5)盐胁迫下耐盐水稻的叶片蒸腾速率显著降低,并且显著低于盐敏感水稻,相反水分利用效率和气孔限制值却明显升高,并且显著高于盐敏感水稻品种,表明盐浓度增加迫使耐盐水稻气孔阻力增大,减少水分的流失,抑制了蒸腾速率,使耐盐水稻叶片保持较高的水势;同时提高了叶片水分利用效率,碳同化效率提高,以满足耐盐水稻正常代谢生理需求,进行正常生命活动。
纵向增强体土石坝漫顶溢流安全性能分析

为了验证纵向增强体土石坝相对于常规土石坝抵御洪水漫顶破坏的安全程度,基于相关试验分析洪水漫顶造成下游堆石料被冲刷流失,以及纵向增强体土石坝这一新坝型的安全运行机理。通过工程实例验证了纵向增强体土石坝将常规土石坝发生的漫顶溃坝模式改变为坝体冲坑模式,从而延迟了整个坝体的溃决时间,为工程抢险和下游群众转移争取了更多的时间;增强体是否被破坏,取决于冲刷深度与墙体被冲蚀临空后的极限受力状态的关系比较。
剑麻麻茎还田及配施不同水平氮肥对土壤肥力和剑麻生长的影响

为合理利用剑麻麻茎作有机肥还田,采用盆栽试验研究了麻茎单独还田及配施不同用量氮肥对土壤理化性质和剑麻生长的影响。结果表明,单加麻茎处理土壤有机质含量、碱解氮含量和土壤脲酶活性与空白对照相比均显著提高,增幅分别达180.0%、46.8%、109.7%。麻茎配施不同水平尿素也明显提高土壤有机质含量、碱解氮含量和土壤脲酶活性。麻茎配施1/2用量尿素可显著提高土壤转化酶活性。麻茎配施1/4用量尿素明显提高剑麻叶长,分别比空白对照、单施尿素和单施麻茎处理提高60.9%、25.0%、22.5%。添加麻茎可以在一定程度上取代尿素的施用,在添加麻茎的情况下,不需要施用全量化肥。
基于功率密度的大功率拖拉机变速箱壳体疲劳分析

引入功率密度的概念,提出功率密度与时频分析相融合的疲劳寿命预测方法,研究了应力幅值和载荷频率2个因素对大功率拖拉机关键零部件疲劳寿命的影响。以某型号88 kW拖拉机为研究对象,在实际调研、用户反馈和有限元分析的基础上,确定变速箱壳体疲劳损伤危险点位置,搭建动态应力测试系统,采集拖拉机不同作业工况下的应力-时间历程。基于实测载荷,利用功率密度与时频分析相融合的疲劳寿命分析方法对拖拉机变速箱壳体的疲劳寿命进行预测,得到危险点的疲劳寿命为24 001 h,与基于Miner损伤理论和名义应力法分析得到的疲劳寿命(35 676 h)相比较,更接近实际工作寿命。本研究可为农机装备关键零部件的疲劳寿命预测提供更符合实际的分析方法。
微波-热风振动流化床干燥机设计与试验

针对微波干燥中场强分布不均、物料微波能吸收能力不同导致的微波加热不均匀现象,结合微波干燥的高效性、流态化干燥的均匀性以及热风干燥辅助去除水汽的功能,设计了一种实现干燥均匀性的微波-热风振动流化床干燥机,主要由振动流化床系统、热风系统、微波加热系统、测温系统和控制系统等组成。采用Ansoft HFSS软件对微波加热仓磁控管不同开口位置进行仿真分析,得到多馈口激励最佳方案。结果显示,物料高度距离箱底不变的情况下,4个微波馈入端口的位置相对于原始端口位置外移30 mm,物料表面场强分布更加均匀。以新鲜毛豆仁为例,对该机的性能和加热均匀性进行试验验证,结果表明:设计方案和控制系统方案可靠,微波-热风振动流化床干燥下毛豆仁的干燥时间为54 min,比单独微波流化床干燥的干燥时间缩短34.1%,比微波-热风组合干燥的干燥时间缩短12.9%且产品均匀性显著提高。
U形渠道便携式板柱结合型量水槽水力性能研究

针对灌区小型渠道数目多、需测控的断面多、而宜采用的移动式量水设备仍不够完善的问题,借鉴移动式薄板量水槽和圆柱量水槽的优点,设计了一种便携式板柱结合型量水槽,在分析量水槽测流机理的基础上,开展原型试验和数值模拟研究,并应用量纲分析法建立测流公式。结果表明,量水槽具有较好的水位-流量关系,上游壅水高度在1.85 ~ 13.69 cm之间,临界淹没度在0.70 ~ 0.91之间,槽前弗汝徳数均小于0.5;板柱结合型量水槽比现有的圆柱量水槽和带尾翼的圆头量水槽体型小,便携度高,流线分布稍差,上游壅水高度稍大,临界淹没度稍低,但能满足灌区测流要求;量水槽测流精度高,平均测流相对误差为2.07%。
基于小波变换和BP神经网络的水稻冠层重金属含量反演

自然农田生态系统中,农作物的各种生化参数受重金属污染胁迫后虽表现异常,但其特征往往极为微弱,极不稳定。利用处理非稳定信号方法中常用的信号处理方法———小波分析法(Db-5),对水稻的光谱反射率数据进行处理,有效提取光谱信号中受重金属污染胁迫而潜藏的一些“突变”弱信息。利用Db-5小波基进行小波变换,从中选取具有异常光谱特征的奇异点,利用奇异点对应波段(716、745、766 nm)的光谱反射率构建反向传播(BP)神经网络模型,对水稻冠层4种重金属含量进行反演。将利用模型得到的预测值与实测值进行相关性分析,结果表明,基于BP神经网络的水稻冠层重金属含量反演模型对于实验区镉、铅、汞、砷4种重金属胁迫,具有良好的反演效果。
基于植被指数选择算法和决策树的生态系统识别

植被指数是对绿色植被的特定表达,在不同环境下的效果不同。植被指数的选择需要结合研究区域的环境特征。本研究将植被指数间的相关系数集成到基于马氏距离的植被指数选择算法中,根据所选样本确定最适宜的植被指数,构建决策树模型,以江西省永丰县为例,开展区域生态系统类型的识别研究。该方法首先确定提取对象,明确对象类别与对象间的隶属关系,然后逐层逐项地提取湿地、森林、草地、农田等生态系统信息。结果表明,所提出的植被指数选择算法具有较好的适用性;生态系统识别的总体精度达89.11%,构建的决策树模型的分类精度高于传统方法,可为区域生态系统信息提取和生态系统管理提供研究方法。
种腔自净型气吸式玉米小区精量排种器设计与试验

为满足玉米育种试验的播种需要,设计了一种种腔自净型气吸式精量排种器,该排种器的充种腔与清种腔相互独立,排种与清种过程互不干扰,自净率达100%。通过考察育种试验用种子的形状,并结合育种试验的特点,确定了排种器关键结构参数。对种子吸附的过程进行动力学分析,并利用EDEM软件仿真验证了种量较少时搅种盘的种群扰动作用。利用Fluent软件模拟验证了当剩余种子不超过10粒、清种时间不超过1 s的情况下,清种真空度大于3 kPa时,可保证剩余种子全部清出。对育种试验用种子进行分级处理,在真空度3 ~ 4 kPa范围内进行单因素试验,结果表明,清种阶段已吸附在吸孔上的任一规格种子均能正常播种。排种器台架试验结果显示,播种机作业速度小于3.6 km/h,真空度6 ~ 8 kPa,刮种板工作面距离吸孔中心2 ~ 4 mm范围内时,排种器的漏播率小于1%,重播率小于4%,合格指数大于95%,各项指标符合国家标准要求,能实现有效排种,同时保证清种率达到100%。排种器田间试验证明,出苗效果符合育种试验的播种要求。
基于压电冲击法的水稻穴直播监测系统设计与试验

为精准实时监测水稻穴直播机播种状态,提高监测稳定性,以弹射式耳勺型水稻穴直播排种器为研究载体,采用PVDF压电薄膜为传感元件,以ATmega328P MCU控制器为核心,基于压电冲击法设计了水稻穴直播监测系统。通过分析种群投种轨迹,设计了可辅助监测且导种成穴的导种管,确定了PVDF压电薄膜传感器的安装部位。结合排种器多粒穴播作业特点,确定了4种作业故障监测算法。设计了系统硬件电路,开发了蓝牙无线串口传输APP,实现了上、下位机无线通信。台架测试表明:在不同工况下系统灵敏度均在90.83 %及以上,可实现对信号的有效采集。由田间试验得到系统的重播监测精度、漏播监测精度及有效监测精度的平均值的最小值分别为81.79%、80.42%和97.67%,且系统在机具发生重播或漏播时可进行声光报警。该监测系统满足水稻穴直播监测要求,有助于提高水稻穴直播作业质量。
原茬地种床整备侧向滑切清秸刀齿设计与试验

为探索原茬地播种机种床整备侧向滑切清秸刀齿对机具作业过程中秸秆缠绕度、振动强度、功率消耗和覆秸均匀度的影响,在阐述侧向清秸装置结构和工作原理基础上,对侧向滑切清秸刀齿结构及滑切面工作曲线进行了设计,确定了影响刀齿工作性能的关键结构与工作参数。应用四因素三水平正交试验方法,选取初始半径、起始滑切角、刀轴角速度和机具作业速度为影响因素,以秸秆缠绕度、振动强度、当量功耗和覆秸均匀度为评价指标,对影响机具作业性能的刀齿结构和工作参数组合进行优化分析。结果表明:在初始半径200 mm、起始滑切角30°、刀轴角速度42 rad/s、机具作业速度7.2 km/h条件下,无秸秆缠绕,振动强度为159 m/s~2,当量功耗为4.9 kW,覆秸均匀度为0.075。对比试验表明,优化后刀齿组合振动强度降低了46.5%,当量功耗降低了29.7%,工作过程中未出现机具堵塞现象。
基于3D忆阻器阵列的神经网络内存计算架构

现如今,由于人工智能的飞速发展,基于忆阻器的神经网络内存计算(processing in memory, PIM)架构吸引了很多研究者的兴趣,因为其性能远优于传统的冯·诺依曼计算机体系结构的性能.配备了支持功能单元的外围电路,忆阻器阵列可以以高并行度以及相比于CPU和GPU更少的数据移动来处理一个前向传播.然而,基于忆阻器的内存计算硬件存在忆阻器的外围电路面积过大以及不容忽视的功能单元利用率过低的问题.提出了一种基于3D忆阻器阵列的神经网络内存计算架构FMC(function-pool based memristor cube),通过把实现功能单元的外围电路聚集到一起,形成一个功能单元池来供多个堆叠在其上的忆阻器阵列共享.还提出了一种针对基于3D忆阻器阵列的内存计算的数据映射策略,进一步提高功能单元的利用率并减少忆阻器立方体之间的数据传输.这种针对基于3D忆阻器阵列的内存计算的软硬件协同设计不仅充分利用了功能单元,并且缩短了互联电路、提供了高性能且低能耗的数据传输.实验结果表明:在只训练单个神经网络时,提出的FMC能使功能单元的利用率提升43.33倍;在多个神经网络训练任务的情况下,能提升高达58.51倍.同时,和有相同数目的Compute Array及Storage Array的2D-PIM比较,FMC所占空间仅为2D-PIM的42.89%.此外,FMC相比于2D-PIM有平均1.5倍的性能提升,并且有平均1.7倍的能耗节约.
跨区直流外送模式对新能源消纳的影响分析及应用

随着新能源并网容量的不断增加,新能源消纳矛盾日渐突出,跨区直流的应用有利于在更大范围内消纳新能源。目前,直流外送交易模式分为中长期外送交易和富余可再生能源跨区现货交易2种,为了研究这2种不同外送模式对新能源消纳的影响,在新能源消纳时序仿真模型基础上,建立了考虑中长期外送交易和可再生能源跨区现货交易2种交易模式的新能源消纳模型,利用该模型分析了不同交易模式对新能源弃电率、外送中的新能源成分、新能源发电量占总发电量比例、直流利用时长等指标的影响。基于西北某省的实际数据开展仿真计算,验证了所提模型的有效性,并应用模型和研究结论对该省的直流计划进行了优化安排,在保证直流利用时长的前提下有效降低了新能源弃电率。
马铃薯收获机薯秧分离装置设计与试验

针对北方粘重土壤条件下马铃薯收获过程中薯秧分离效果不佳的问题,设计了一种在不杀秧情况下既适用于大型联合收获机也适用于分段式马铃薯收获机的薯秧分离装置。通过对该装置升运过程中薯秧的运动学分析和分离过程中的力学分析,建立了一种弹性力学模型,确定了影响薯秧分离效果的主要因素,得到影响薯秧分离性能的摘秧辊转速范围和摘秧辊与一级升运分离筛主驱动辊距离范围等工作参数。以摘秧辊转速、一级升运分离筛主驱动辊线速度、摘秧辊与一级升运分离筛主驱动辊距离为试验因素,以含杂率为试验指标,在未进行杀秧作业的条件下进行田间试验,试验结果表明:当摘秧辊与一级升运分离筛主驱动辊距离为2.5 mm、摘秧辊转速为9.0 r/s、一级升运分离筛主驱动辊线速度为1.6 m/s时,含杂率为2.4%,优于国家行业标准。
适用于直流电网保护的高压直流断路器时序配合方法

世界范围内风电、光伏大规模开发利用,其所占发电比例不断增加。柔性直流电网作为支撑高比例新能源接纳的重要手段,已成为电网发展的重要方向。高压直流断路器作为柔性直流电网隔离直流故障的关键设备也受到了越来越多的关注。提出了一种直流电网保护中高压直流断路器的新型时序配合方法,该方法可以在直流断路器拒动情况下有效减小其余直流断路器的开断直流故障电流水平,同时缩减故障隔离时间和减小直流断路器中耗能支路耗散的能量。同时,提出了一种适用于直流断路器配合,用于检测直流断路器是否存在拒动的故障判断方法。在PSCAD/EMTDC中的仿真结果验证了所提出新型时序配合方法和故障判断方法的正确性和有效性。
高压直流输电线路故障清除及恢复策略研究综述

高压直流输电线路故障后的快速清除和恢复对整个系统的稳定、可靠运行至关重要。文中分析总结了现有基于电网换相换流器的高压直流(LCC-HVDC)系统和基于电压源型换流器的高压直流(VSC-HVDC)系统中直流线路故障清除及恢复策略。指出现有策略中存在盲目恢复的不足,会对整个系统造成更大的冲击或者不必要的停运。提出了一种可能的解决方案:在不同直流输电系统中展开直流输电线路故障自适应恢复研究,实现直流输电系统的安全、快速恢复,完善直流线路故障综合处理方案。
面向分布式电源消纳的配电网-配水网经济调度方法

配电网和配水网都是城市能源供应的关键基础设施。为了解决配水网中电水泵电费过高的问题,同时寻求一种提升配电网分布式可再生能源消纳水平的方法,文中将配电网与配水网通过电水泵互联耦合,成为一种水能互联系统,并提出了一种配电网-配水网联合优化调度方法。该方法使得系统中的电水泵可以集中在风机出力较大、电价较低的时段运行,在节省电费的同时有助于解决系统弃风量大的问题。构建算例对该方法进行验证,结果表明该方法可以有效提升系统风电消纳水平、显著降低整体运行成本,同时有助于改善水泵运行方式、提高配电网电压质量。配电网-配水网联合调度还依托于合理的蓄水池容量,合理的蓄水池容量可显著改善配电网-配水网联合调度运行的经济性。
大规模可再生能源接入下的电力系统充裕性优化(三)多场景的备用优化

场景分析法在用于描述可再生能源出力不确定性时,不仅能表征预测风/光功率等随机变量在时间-功率空间上的概率分布,还能进一步反映这些随机波动在时序上的相关性。多场景分析中普遍存在场景维数灾问题,在备用优化中更遭遇控制措施组合爆炸问题,加剧了求解的困难。场景削减有利于场景分析法的实用化,然而现有场景削减方法不能确保小概率高风险场景不被剪除,继而引发风险泄露问题。文中提出一种计及场景集剩余风险下逐步筛选场景的多场景备用优化方法,将场景削减与优化过程融合于一体。相比于传统的"先场景削减、再优化"的思路,所提出的方案能自适应地选取待优化场景集,且能有效识别小概率高风险场景。通过与基于传统场景削减方法的混合整数线性规划方法的对比,所提出的多场景优化方法在平衡优化效果与计算效率上具有显著优势。
核电多相角形无刷励磁系统旋转二极管开路故障特征分析

多相无刷励磁系统是大容量核电机组的首选励磁方式,其整流二极管处于高速旋转状态,在实际运行中二极管故障时有发生,对二极管故障特征的准确把握是实现对其可靠灵敏保护的前提。首先,通过理论分析得到旋转二极管正常运行、一管开路及一相开路时励磁机转子电枢电流的解析表达式。进一步,基于电枢反应磁势对定子励磁绕组作用的分析,得到了3种运行情况下励磁机定子励磁电流的谐波特性。最后,对某11相角形无刷励磁机样机进行了负载工况下二极管正常运行、一管开路及一相开路实验,电枢电流和励磁电流的实验结果验证了理论分析的正确性。实验与理论分析均表明:旋转二极管正常运行时励磁机定子励磁电流主要含直流分量,一管开路时出现基波和各次谐波分量,一相开路时出现各偶数次谐波分量。
含异构分布式电源的微电网无功功率分散分层控制策略

无功功率-电压下垂与电压-无功功率下垂是多逆变器孤岛微网系统中两种典型的分布式电源无功控制方式。针对含异构分布式电源的微电网,提出了无功功率的分散分层控制策略:①通过改进空载电压,能够在阻抗不匹配的情况下实现无功功率的合理分配,并将公共连接点(PCC)电压恢复至额定值;②基于不同时间尺度搭建分层结构,能够满足微网静态和动态性能的需求;③摆脱传统控制中通信的制约,实现分布式电源即插即用效果。最后,小信号分析、时域仿真以及RT-LAB硬件在环仿真实验验证了控制策略的可行性和有效性。
计及用户行为的电-气-热综合能源系统日前经济调度

针对电转气(P2G)设备接入的综合能源系统电、热负荷比例受到用户行为影响的问题,构建了计及用户行为的电-气-热综合能源系统两阶段日前经济调度模型。该模型以各时段实际预测负荷与目标负荷偏差之和最小和日负荷整体波动性最小为第一阶段优化目标,应用CPLEX求解器确定负荷响应下的电热负荷曲线;基于第一阶段确定的负荷,以系统综合采购费用最低为第二阶段优化目标,利用人群搜索者优化算法对该非线性优化问题进行求解。仿真算例设置了4个场景,对P2G、储能设备接入容量大小与系统经济性间的关系进行了定量和定性分析,验证了所提模型在风电消纳、系统经济运行方面的有效性。
先进绝热压缩空气储能变工况运行特性建模及风储协同分析

为准确分析压缩机、透平膨胀机、换热器等组件的部分负载特性对先进绝热压缩空气储能(AA-CAES)系统变工况运行性能的影响,详细分析了各组件的部分负载热力学特性及AA-CAES变工况特性。提出了包含储气库储气水平与高温储热罐储热水平的双荷电状态(SOC)模型。通过变工况特性曲线簇建立了储气SOC与储热SOC间的耦合关系,进而建立了计及组件部分负载特性的AA-CAES变工况运行模型,并对风储协同系统发电能力评估问题进行分析。仿真表明,AA-CAES变工况运行模式导致的组件部分负载特性对风储协同系统发电能力的影响不容忽视,与不考虑变工况相比,对风力资源丰富地区,变工况运行特性将使风储协同系统容量因子降低达4%以上。
考虑不确定性和主动性的配电网柔性协调评估

柔性评估是适应未来电网发展需要的综合评价方法。文中提出被动柔性和主动柔性的概念研究配电网中的不确定性和主动性要素,形成柔性评估的计算模型。同时,提出基于改进离散化隐枚举(DIEM)方法的计算流程。通过柔性指标的评估与匹配,结合节点的柔性水平计算与线路N-k校验,发掘配电网的薄弱环节。结合算例分析表明,所提出的方法能够提高系统的可靠性与安全性。
不平衡工况下电网电压序分量快速提取方法

快速准确地获取三相不平衡电网电压的序分量(即正、负、零序分量)是实现高性能并网逆变器控制的基本要求。文中提出了一种实用的瞬时序分量提取方法,可提高不平衡电网电压序分量的提取速度。首先,使用虚拟正交信号构建法和单相锁相运算获得虚拟三相电压相量,之后利用对称分量法和单相锁相逆运算,即可快速获得序分量的幅值和实时相位。该方法仅需电网电压及其虚拟正交信号,即可直接获得瞬时电压序分量,无需闭环检测方法中的参数设计和调试过程,且计算精度能够满足工程要求。通过MATLAB/Simulink实时仿真平台验证了该方法的正确性。
基于区间模型的多能互补系统优化运行

构建多能互补下的分布式联供系统已逐渐成为电力行业的发展趋势,其通过发电设备、用电设备以及冷、热、电设备将冷、热、电、气四种能源连接起来,形成了耦合性较强的多能互补系统。基于区间理论描述冷热电负荷、分布式能源出力、运行效率的不确定性,运用传递矩阵构建能源输入输出之间的耦合关系,对多能互补系统进行耦合建模。综合考虑能源、环境、经济等因素,对系统实现多目标优化。采用基于仿射运算的区间线性规划对模型进行求解,有效改善了区间运算过于保守的问题。算例分析对多能互补系统与分产系统、文中提出的算法与传统算法进行比较,验证了该模型和方法的合理性及有效性。
考虑储能调节的主动配电网有功-无功协调运行与电压控制

为解决高比例可再生能源接入后配电网的节点电压越限问题,提出了一种考虑储能调节效应的有功-无功协调优化方法。首先,从理论层面分析了配电网接入可再生能源发电后带来的电压偏差问题,论证可从无功功率与有功功率两个方面实现电压控制;其次,建立了以节点电压总偏差最小为目标函数的配电网有功-无功协调优化数学模型;再次,提出了基于分布熵的自适应粒子群算法来实现模型求解;最后,通过算例验证了所提方法的有效性和实用性。
基于相关机会目标规划的电力系统日内滚动调度

可再生能源大规模接入电力系统的背景下,考虑可再生能源出力不确定性对电力系统日内滚动调度模型功率平衡方程的影响,建立了含有预测误差不确定变量的功率平衡方程。为了实现含有不确定变量功率平衡方程的求解,将功率平衡方程的等式约束转化为最大化随机事件成立概率的目标函数,建立相关机会规划模型。考虑可再生能源出力不确定性,兼顾方案的鲁棒性和经济性,建立了系统旋转备用容量的机会约束模型。为了实现所建随机优化调度模型的快速求解,提出基于采样的机会约束条件确定性转化方法,将所建含有多个随机变量的机会约束条件进行等效确定性转换,又引入目标优化将所建多目标优化模型转化为单目标优化模型。最后,算例仿真验证了所建模型的有效性。
基于分层模型预测控制的风电场电压协调控制策略

针对弱连接并网风电场无功电压调节中电压支撑能力较弱且易受风功率波动影响的问题,提出一种基于多时间级垂直分层思想与模型预测控制(MPC)理论相结合的风电场无功电压分层协调控制策略。首先,在自适应调节层,依据风电场调节能力与并网点电压波动轨迹预测,提出一种并网点电压自适应调节策略。其次,在无功分配层,求解无功需求容量,并给出一种可考虑各机组无功调节裕度的改进比例分配策略。最后,在跟踪控制层,依据状态预测与参考、反馈信息实时修正控制误差。通过分层MPC,各层内不同时间级的预测信息可被高效利用,各层间不同时间尺度的控制亦可得到有效协调。基于PSCAD的仿真分析结果验证了所提方法的有效性。
基于拉格朗日对偶松弛的多区域柔性直流互联电网无功优化

现有方法对互联后的电网进行无功优化时难以满足大规模电网实时计算、快速反应的需要,并且面临全网数据收集的难题。为了解决上述问题,采用分解协调算法的思想,提出一种基于拉格朗日对偶松弛的多区域柔性直流互联电网无功优化方法。首先根据支路潮流模型,利用二阶锥松弛和二次旋转锥松弛方法建立了多区域柔性直流互联电网的集中式无功优化模型。然后利用拉格朗日对偶松弛理论在集中式优化模型的基础上,提出了可以并行计算的多区域柔性直流互联电网无功优化方法。通过算例计算,验证了所提算法的有效性和正确性。此外,还对比分析了所述的分解协调算法和基于交替方向乘子法(ADMM)的分布式优化算法的计算结果,证明所用算法在计算时间上更具优势。
泥质盐岩单轴蠕变寿命研究

岩石流变力学的研究中,蠕变寿命是一个重要问题.由于长期蠕变试验资料的缺乏,难以估计蠕变破坏时间.该文进行了泥质盐岩单轴全应力-应变压缩试验,并采用陈氏加载法进行了单轴蠕变试验.对蠕变曲线进行了处理,获得了不同应力水平下的蠕变曲线簇,进而得到了等时应力-应变曲线簇.通过拟合分析,建立了等时应力-应变曲线割线模量随时间变化关系模型和等时应力-应变曲线的数学模型.对等时应力-应变曲线与全应力-应变曲线之间的关系进行了分析,获得了蠕变破坏强度和破坏应变分别与蠕变寿命之间的数学表达式.该文研究成果可以估计泥质盐岩的蠕变寿命、长期强度、长期模量、蠕变破坏线和蠕变终止线,对相关岩石流变寿命的估计具有借鉴意义.
景观空间异质性对地表水质服务的影响研究——以河南省伊河流域为例

人类干扰使景观空间异质性发生了剧烈变化,进而对生态系统服务产生了严重影响。目前,针对景观空间异质性与生态系统服务的关联关系研究还较为薄弱。以河南省伊河流域为研究区域,以地表水质服务为研究对象,分析了地表水质服务的空间变化;通过以水质采样点为中心建立缓冲区,分析了不同尺度下的景观空间异质性特征,并与地表水质指标进行相关性研究,以探讨景观空间异质性与地表水质服务间的影响规律及响应机制。结果表明:①研究区地表水质状况整体上为西南、东北部较差,中部较好;②从景观组成来看,林地面积占比或斑块个数的增加有利于地表水质的提高;③类型水平上,林地的景观构型与化学需氧量的质量浓度在200 m半径缓冲区内显著相关(P<0.05),城镇用地的景观构型对地表水质的影响则在2000 m半径缓冲区内更为明显;④景观水平上,总磷的质量浓度受到景观构型变化的强烈影响(P< 0.05),景观构型异质性越低,总磷的质量浓度就越高;⑤适当增加景观空间异质性可有效降低地表水质污染物的质量浓度,提高地表水质服务。研究结论可为伊河流域的空间开发及水环境保护政策的制定提供科学依据。