MMC控制器小信号稳定性判据研究

基于MMC(模块化多电平换流器)的高压直流输电广泛应用于大规模新能源外送,然而MMC控制器的惯性滞后特性可能带来小信号稳定性问题。首先,分析同步发电机的机械惯性,类比提出适用于MMC控制器的惯性二阶统一表达式。然后,基于MMC闭环控制器的动态特性和惯性滞后特性,提出连接弱电网的MMC控制器的小信号稳定性判据。最后,通过对双侧MMC并网系统的仿真分析,验证了所提稳定性判据的正确性。

330MW热电联产机组调峰能力及经济性分析

以某台双抽330MW热电联产机组为例,采用等效焓降法构建其变工况计算模型,利用该模型分别对纯凝工况、抽汽工况进行运行特性分析,计算得到"以热定电"下机组的调峰能力及其运行经济性。结果表明:在纯凝工况下机组负荷为50%时,低压缸内效率为71.1%,相比纯凝工况100%负荷降低了2.9%;纯凝工况调峰能力最强,幅度为163MW,但经济性最低;额定双抽工况的调峰幅度仅为79MW,调峰能力最小;当某一单抽流量为定值时,机组热效率随着另一抽汽流量的增大而增大。

基于BP神经网络的热经济性在线计算模型

借助神经网络较强的非线性拟合能力、网络泛化及容错能力构建了基于BP神经网络的热经济性在线计算模型。以某台320 MW机组为例,针对特定的热经济性指标,根据指标的热力学特性,充分利用神经网络的优点构建了汽轮机热耗率的模型。与常规方法计算所得结果的对比表明,该模型具有较高的准确性和稳定性,非稳态运行引起的参数波动对其计算结果影响很小,为热经济性指标在线计算提供了一种新的思路和方法。

基于综合经济指标的双抽热电联产机组负荷优化分配

在确定双抽热电联产机组安全发电可行区间的基础上,以机组发电煤耗量、环保性能和负荷调整速度为多重目标,构建多目标、多约束的优化数学模型。利用混沌运动的遍历性和随机性,建立了基于混沌变尺度梯度下降的混合遗传算法,对热电联产机组热/电负荷分配问题进行优化,并且通过目标函数中的约束条件引入罚因子来确定适应度函数。实例验算表明:该模型不仅有效解决了热电联产机组电负荷调整时间的问题,而且降低了机组的综合经济成本,提高了机组电负荷综合竞争能力,为热电联产机组调峰运行提供了一种科学的负荷调度理论依据。

330MW冷热电联产机组热经济性分析

某热电厂供热负荷为工业抽汽和民用采暖。在非采暖季节,热电厂的热负荷减小,使得机组煤耗增加,同时造成民用供热网管闲置。对此,将原供热机组改为冷热电联产机组。改后计算结果表明:当电动式制冷机制冷系数<3.5时,冷热电联产节能效益显著;当电动式制冷机制冷系数>4时,冷热电联产在低热电比下经济性变差。建议采用提高溴冷机热力系数或减小工业抽汽负荷、增加制冷负荷的方法,提高冷热电联产机组的经济效益。

基于MDPA算法的火电厂多目标负荷优化分配模型

在传统的火电厂经济负荷分配模型基础上,综合考虑全厂供电煤耗率、污染物排放量以及全厂负荷升、降时间3个目标,构建了厂级负荷优化分配的多目标模型。将差分粒子群混合算法发展为一种新型的多目标进化(MDPA)算法,即利用擂台赛法和凝聚层次聚类分析方法分别构造和修剪非支配集,同时加入精英保留策略,保留进化过程中的极值点。将该算法应用于以经济、环保、快速3个目标为多目标的厂级负荷优化分配,并与基于非支配排序的多目标优化(NSGA-Ⅱ)算法进行对比。结果表明,MDPA算法较NSGA-Ⅱ算法收敛速度更快,解集分布更均匀。

基于双重遗传算法的火电机组组合优化

根据火电机组优化组合问题的非线性特性,建立了组合优化模型.该模型将组合问题提炼为粗算和精算2个步骤,利用双重遗传算法计算机组启停计划和负荷分配个体的适应度,并保存可行的启停计划以及对应的适应度.引入最速下降法变异算子,解决了机组组合优化的各种约束条件,从而有效地减少了搜索空间和重复运算.应用此模型求解算例,结果表明,根据所提出方法计算得到的目前最优总煤耗为标准煤79 480.55 t,启停费用为标准煤269.55 t,比文献中提供的结果节约成本0.409%,减少计算重复启停计划的适应度的运算量为30%.可见,所提出的模型有很高的计算精度和运行效率,可扩充性较强,能够为火电机组组合优化问题提供较好的解决方案.

双背压凝汽器变工况计算与能损分析

双背压凝汽器有2个独立的凝汽器,用单侧凝汽器的变工况计算和能损分析方法,不能准确地反映双背压凝汽器的变工况特性和耗差特性,针对此,改进了凝汽器变工况计算公式,提出了双背压凝汽器高压侧的变工况计算模型。根据双背压凝汽器高、低压侧真空不同的特点,分析了双背压凝汽器真空变化对机组热经济性的影响,并通过实例验证了该方法在凝汽器能损分析中的应用价值。

多级智能技术安全校核母线负荷预测系统优化设计

针对母线负荷预测存在的不协调、偏差以及不平衡等问题,利用相关性分析方法针对母线负荷预测系统进行处理,处理完毕后将负荷历史序列以及母线负荷历史序列一同输入至智能预测模型中,通过该方式即可获得相应的母线负荷预测结果。为保证母线负荷预测系统功能的准确性,利用多级负荷智能协调方法赋予母线负荷曲线协调以及效果分析等功能,对于维护母线负荷的安全校核具有重要意义。将多级负荷智能协调方法应用于电力系统中,使电力生产可随着负荷对电能需求的不断变化而做出相应调整。有利于促进电力系统的稳定运行,实现提升电力系统整体经济效益的目的。

基于熵权和多级物元分析的汽轮机DEH调节系统状态综合评价

在构建汽轮机数字电液(DEH)调节系统状态评价指标体系的基础上,提出了一种可拓评价方法。基于可拓学的物元理论,建立了汽轮机DEH调节系统状态评价的多级物元模型,对DEH调节系统状态进行定性和定量评价;针对评价指标权重难以确定以及人为主观因素影响较大的问题,引入熵值理论,利用指标值的熵权确定权重,尽量消除权重计算的人为干扰,使评价结果更符合实际;最后通过实例验证了该方法的可行性与实用性。研究结果表明,该方法能快速而有效地识别汽轮机DEH调节系统的状态,从而为状态维修决策提供科学的依据。

《间谍》的时间意义探讨

《间谍》是英国著名小说家约瑟夫·康拉德小说创作后期的一部政治小说。小说围绕格林威治爆炸案进行。格林威治天文台既是现代文明的象征,也是抽象人为时间的具体表现。将故事的主要事件设计成炸毁格林威治天文台,这无疑是对时间发出的挑战,康拉德的时间哲学也在小说中得到了充分体现。本文从叙事时间和心理时间两方面对小说中的时间意义进行了探讨。从叙述角度看,康拉德巧妙地运用一种立体的、多层次的、并与意识融为一体的叙述模式,有意淡化消融近代小说对历时性发生的线性叙述。从意识形态看,作者敏感地把握住了二十世纪转向非理性、往内心世界探索的动向,以心理时间为主轴,努力探索人物的内在世界,强调人物的心理时间和机械时间的不可协调和不同步性,把基于真实事件的格林威治爆炸案件象征地上升为对时间的丰富解读,使作品不仅从主题,更从形式上表达了作家对时间的理解和对欧洲现代文明的怀疑。

融合物理信息的TPA-LSTM网络应用于台风条件下海上风电场风速多步预测

台风条件下海上风电场风速变化大、无明显周期性,这对海上风电场的风速预测造成了极大的困难。针对此问题,提出台风条件下海上风电场风速多步预测方法。首先,针对台风预报信息与风电场风速数据时间尺度不统一的问题,提出用嵌入层网络对台风预报信息进行动态插值。其次,基于Holland气压场模型和Batts梯度风模型构建融合物理信息的神经网络,将Holland模型和Batts模型中的经验参数替换成网络可学习的参数,并针对网络训练过程中可能出现的数值问题引入适当的近似方法。最后,对含时序模式注意力机制的长短期记忆网络(temporal pattern attention long short-term memory,TPA-LSTM)进行改进,嵌入融合物理信息的神经网络,利用近40年台风期间的数据进行训练和测试。结果表明,在引入较少参数的情况下,物理信息神经网络能减少TPA-LSTM网络的训练迭代次数以及提高预测精度,所提模型相比序列到序列(sequence to sequence,Seq2Seq)模型和TPA-LSTM网络具有更高的预测精度。

面向输电网弹性提升的灵活控制装置配置规划

为提升电力系统弹性,确保主网应对小概率-高影响事件的能力,基于鲁棒优化理论提出主网灵活控制装置配置的规划框架,充分考虑远动开关配置下的最优线路开断(optimal transmission switch,OTS)、线路强化加固装置以及储能设施之间的最优协同作用,最大限度降低投资运行成本的同时减少由潜在极端事件造成的经济损失。首先,基于持续负荷曲线构建考虑典型日线路中断与新能源出力波动的两阶段鲁棒规划模型;然后,采用修改后的嵌套列和约束生成算法(nested column-and-constraints generation,NCCG)对模型进行求解,使用相关加速策略提升模型求解效率;最后,通过IEEE-24节点系统进行仿真分析,验证异质灵活控制装置之间的规划协同作用以及模型的有效性。

部分Hénon型方程组解的渐近性(英文)

本文主要讨论部分Hénon型方程组解的渐近性,其中Ω=Bk(0,1)×Bn-k(0,1)Rn及x=(y,z)∈Rk×Rn-k.我们研究当n≥3,2<p+q<2*=2n/(n-2)且p+q趋于临界指数2*=2n/(n-2)时方程组的基态解的渐近性及当2<p+q<2*且α→+∞时解的渐近性.

探索高中英语阅读中词汇教学的有效策略

为了有效提升高中英语的教学质量,教师有必要开展完善的词汇教学活动。完善的英语词汇教学体系包含了科学合理的教学内容和教学手段等,能够极大地满足学生对英语词汇的学习需求。高中英语教师要逐步提升英语词汇教学的有效性,就要优化词汇教学模式,改善词汇教学方法,改变学生被动识背单词的现状。由此,文章详细阐述了在高中英语阅读教学当中开展词汇教学的有效策略,以期促进词汇教学不断优化。

Hadoop环境下协同过滤算法改进与实现

协同过滤算法被成功的应用于个性化推荐系统中。但是传统的协同过滤算法没有考虑用户兴趣会根据时间的推移发生兴趣偏移问题,导致推荐系统的推荐质量下降,而且随着数据量的不断增大,传统的基于单机模式的推荐计算模式已经无法适应大数据。针对该问题,提出了在Hadoop分布式环境下基于时间加权的协同过滤算法设计和实现,实验表明,改进的算法可以在Hadoop分布式环境下对海量数据进行计算生成推荐结果,而且提高了推荐系统的推荐质量。

生菜无土栽培技术

生菜无土栽培可以大幅度地提高产量、改进品质、生产清洁卫生的产品,同时又能减轻菜农的劳动强度,节水省肥。应用无土栽培可以避免土传病害,克服长期连作所造成的土壤障害,还可以在不能耕种的庭院阳台和屋顶应用。1 品种选择 生菜喜凉爽温和气候,结球生菜在25℃以上时结球困难。无土栽培由于处于温室大棚等设施栽培的环境中。

基于历史数据的机组性能离线考核系统

针对汽轮机组性能在线考核系统的局限性,提出基于历史数据的机组性能离线考核系统作为机组生产管理的性能考核系统。利用多变量稳定性判定的方法,对历史数据样本进行性能指标的离线计算,减小了数据计算的动态偏差,并对原始数据和指标计算结果进行可靠性校验,提高原始数据和指标计算结果的精度。工程实验表明,对机组的各项指标离线考核计算与机组大修前性能考核试验结果相吻合,表明性能离线考核系统的计算结果可信。

基于生物地理学算法的网厂两级经济负荷分配

提出了一种针对大规模机组的网厂两级负荷优化分配策略。首先将电网内所有机组进行分组,预先以厂内负荷优化分配的最优结果拟合虚拟电厂煤耗成本特性曲线,据此完成电网侧负荷优化分配,然后再进行厂内负荷优化分配,所提模型还兼顾了机组的阀点效应。针对虚拟电厂煤耗成本特性曲线的高度非线性,采用生物地理学算法(Biogeography Based Optimization,BBO)来求解网厂两级负荷优化分配问题。仿真结果表明,所提优化策略能够快速高效地处理大规模机组的负荷优化分配问题,更易于寻到全局最优解。

基于有载调压变压器线性化模型的配电网无功优化二阶锥松弛建模及仿真

针对配电网络的无功优化问题,提出了一种将无功补偿设备和有载调压变压器同时作为调节手段,以减少网损和电压偏差的无功优化模型,其中的控制变量选为静态和离散无功补偿设备、分布式电源以及变压器分接头档位,并通过二阶锥松弛和有载调压变压器的精确线性化建模将非凸NP-hard优化模型转化为混合整数凸优化问题求解。采用IEEE33节点算例测试,结果表明相比传统的无功优化模型,所提模型可以显著降低网损和电压偏差。