基于功率重构和时序特性约束的长预见期光伏集群功率预测

光伏装机容量的逐渐增大为大规模的光伏并网带来了巨大挑战,突破更长预见期的光伏功率预测有助于电力系统的安全稳定运行。现有研究及应用最长预见期为7 d,为将预见期延长至8~15 d,提出了一种基于功率重构和时序特性约束的长预见期光伏集群功率预测方法。首先,采用近似积分计算日电量和辐照能;其次,基于麻雀搜索算法优化变分模态分解以分解电量及辐照能序列,并采用多元线性回归模型对不同频率的分量进行预测叠加得到电量预测结果;然后,根据出力特性建立约束过程,将电量预测结果重构为光伏功率;最后,将所提方法应用于中国甘肃省某光伏集群,模型在不同季节典型月功率预测的均方根误差平均降低2.55%,验证了方法的有效性。

基于因果正则化极限学习机的风电功率短期预测方法

随着风电并网比例的逐年提高,电力系统对风电功率预测的准确性和稳定性提出了更高要求。对于同一风电场而言,为了避免不同特征选择方法所选择的风电场特征子集不同,从因果关系的角度出发,提出了一种基于因果正则化极限学习机(causal regularized extreme learning machine, CRELM)的风电功率短期预测方法。首先将极限学习机(extreme learning machine, ELM)建模为结构因果模型(structural causal model, SCM),在此基础上计算隐藏层神经元与输出层神经元之间的平均因果效应向量。然后将该平均因果效应向量与输出层权重相结合构成因果正则化项,在最小化训练误差的同时最大化网络的因果关系,以进一步提升模型的预测准确性和预测稳定性。最后,以国内蒙西某风电场数据为例,与采用特征选择或不采用特征选择的预测模型相对比,验证了所提方法的有效性和适用性。

基于电量-功率的多模态映射的长预见期光伏集群功率预测

现有光伏功率预测方法的时间尺度大多短于7 d,长预见期时间尺度下建立的时序预测模型的拟合能力难以满足需求。提出一种基于电量-功率多模态映射的长预见期(8~15 d)光伏集群功率预测方法。对天气进行分型并提取粗粒度下的光伏出力特性,在此基础上对细粒度电量进行预测;基于出力特性构建约束,将预测电量还原为功率,实现长预见期下光伏功率的有效预测。将所提方法应用于甘肃某光伏集群,预测精度提升了6.58个百分点,在实现长预见期预测的同时,提高了可靠性。

考虑交通流量俘获的电动汽车充电负荷预测和充电站规划

针对电动汽车(EV)的充电需求,考虑路径的交通流量,以最大交通流量俘获、最小配电系统网络损耗和最小节点电压偏移为目标,构建了一个多目标决策模型对EV充电站进行规划。运用网络扩展技术确定交通流量俘获路径;运用蒙特卡罗模拟算法,确定规划区内EV的最大充电负荷,从而推算得到充电站的容量;运用超效率数据包络分析评价方法,确定经过归一化处理后各目标函数的权重系数,从而将多目标优化问题转化为单目标优化问题,并采用改进的二进制粒子群优化算法进行求解。以一个包含25个节点的交通网络耦合33节点配电系统为算例进行仿真,验证所建模型和所提方法的有效性,并进一步分析EV最大行驶里程、充电站负荷接入不同节点以及不同时刻对各目标函数的影响。

计及源-荷不确定性的屋顶集成光储系统容量配置

利用建筑屋顶光伏发电是提高终端能源消费结构中可再生能源占比和降低用户能源成本的有效措施。针对建筑楼宇的屋顶集成光储(RIPVS)系统容量配置问题,提出计及源-荷不确定性的容量优化配置决策方法。在对光伏出力和负荷进行源-荷不确定性建模的基础上,以气象因素构建源-荷耦合气象特征集,运用K-均值聚类方法实现源-荷场景集削减,以刻画源-荷不确定性;建立以RIPVS系统全寿命周期成本最小化为目标的多场景容量优化配置模型,通过求解该模型获得反映备选方案技术经济的多维度指标,利用改进熵权法最终确定最优方案。以某商业楼宇的RIPVS系统容量配置为例,验证了所提决策方法的有效性。

基于新能源发电品质量化与负荷时序匹配的功率品质划分模型研究

随着大规模风电、光伏接入电网,新能源消纳问题凸显。为缓解新能源消纳的困境,通过分析新能源发电功率与地区负荷的时序匹配关系,建立新能源发电功率品质划分模型,量化新能源发电功率不确定性对电网运行调控影响,进而制定能够反映新能源厂站功率不确定性规律的储能容量配置方案,以有效提升新能源消纳水平。文中提出了新能源发电功率品质划分模型,采用发电功率波动性和功率预测误差两个维度刻画新能源发电功率品质;分析新能源发电功率与电网负荷时序数据,以及预测误差数据,建立统计模型;确定与电网负荷时序匹配的发电功率曲线,建立新能源发电功率品质指标。

基于二维风速修正和多重集成的两阶段迁移学习短期风电功率预测

为了在数据量不足的情况下增强新投运风电场的功率预测能力,提出了一种基于二维风速修正和多重集成的两阶段迁移学习短期风电功率预测方法。首先,在数据增强阶段,引入投运前气象站的测风数据,基于风电场的时空相关性关系,通过时序特征构建和场景匹配,从时空2个维度对预报风速进行初步修正。然后,对初步修正后的结果进行数据重构,以重构后的数据作为下一次集成的输入,构建多重集成模型对预报风速进行二次修正。最后,在功率预测阶段,基于一阶段的修正结果,通过门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)得到预测功率。算例结果表明,所提方法使预报风速的均方根误差降低了1.038m/s,功率预测精度提升了4.718%。论文研究可为新投运风电场的短期功率预测提供参考。

含高比例光伏配电网分区电压协调控制策略

随着光伏接入配电网发电比例的不断增加,电压越限和波动问题越来越严重,文中提出一种配电网分区电压协调控制策略。在配电网分区方面,依据日内潮流计算得到的电压灵敏度指标信息,通过计算各节点电压受光伏有功和无功调节影响的变化量,构建适用于配电网分区的电压变化指标,以该指标满足电压变化阈值要求为判据确定各节点的区域划分;在分区电压协调控制方面,采用区内电压灵敏度控制策略,进行节点间配对并利用光伏有功无功调节能力将分区内部所有越限电压控制至正常范围,在此基础上,采用区间分布式电压协调控制策略,进行区间状态变量等效并基于交替方向乘子算法优化求解各相邻分区之间的光伏动态无功补偿量,以实现对全网电压期望波动的优化抑制。以IEEE 33节点系统为例,进行算例分析验证了所提策略的有效性。

考虑时间差异性的综合能源系统多层协调优化调度

综合能源系统能协调各种设备并使其优化运行,已成为研究的重点。文章在日前调度阶段,综合考虑各类设备的燃料成本、运营维护成本以及IES与外网的交互成本,建立了以IES运行成本最低为目标的经济调度模型,分析了需求响应对IES经济性的影响;在日内调度阶段,考虑了各类用能负荷调度时间的差异性,提出考虑多时间尺度的分层滚动优化调度模型,确保了日前计划的合理性及系统运行的稳定性。在制定日前调度计划的基础上,建立日内滚动调度,并采用MPC算法进行求解分析,保证调度计划的合理性和系统运行的稳定性。算例分析结果表明,文章调度方法可发挥各设备运行的优越性,IES经济性有明显提升。算法对比显示,文章所提算法具有更好的收敛性,验证了所提模型与算法的有效性。

基于IKLIEP−四分位模型的风电场异常数据识别算法

风电场功率数据中包含大量异常数据,难以反映风电场真实的风能情况,会影响风电功率预测的精度,从而影响电网决策。针对该问题,通过分析风电场异常数据特征,将其分为堆积型和分散型,并基于时间序列变点检测理论,将密度比是否为恒值作为剔除堆积型异常数据的判断准则,采用改进Kullback Leibler重要性估计程序(improved Kullback Leibler importance estimation program,IKLIEP)剔除堆积型异常数据;再采用四分位法剔除分散型异常数据。最后将所提方法应用于国内蒙西某130.5 MW的风电场,实验结果表明所提方法能够更有效地识别并剔除异常数据,平均识别率提高了6.19%,误识别率降低了2.92%,验证了所提方法的有效性。

车削表面及微观结构影响小裂纹形核扩展概率模型

车削试件疲劳行为受表面状态及材料微观结构影响显著。为提高对车削件初始寿命及分散性的预测精度,将车削表面粗糙度、残余应力及材料微观结构作为输入参数,提出综合考虑以上因素影响的随机小裂纹形核扩展概率模型。针对高温合金X材料,在开展试验的数据基础上,识别刀痕深度、残余应力及晶粒尺度随机分布参数,并建模,进而识别了晶体塑性本构、小裂纹形核及扩展模型参数。对高温合金X盘坯不同晶区取样等直棒试件宏观裂纹的萌生过程仿真结果表明:当前模型各晶区仿真寿命抽样分布±2σ区间全覆盖相应试验寿命,且寿命均值在试验寿命均值1.1倍分散带内。此外,模型仿真的萌生裂纹宏观形貌与试验观测断口形貌相仿。

季节分型下一种面向风电功率日前预测的深度自适应滤波框架

深入研究数值天气预报风速的波动性对提高风电功率日前预测精度具有重要意义。首先提出一种深度自适应滤波框架,对于数值天气预报风速,采用引入相对熵的变分模态分解算法,经分解产生多个模态分量后,基于非局部均值去噪算法对其中的噪声分量滤波,随后将其与有效分量重构得到去噪后的序列;在此基础上按季节分型,将去噪后的数值天气预报风速序列作为输入,在备选模型库中由验证集选用该季节最适合的风速-功率转化模型,并对测试集进行风电功率预测。选用中国东北某风电场进行算例分析,相较于其他分解算法,所提方法在不同季节的预测准确率可提升0.25%~1.58%,即季节分型下的深度自适应滤波框架可有效提高风电功率预测精度。

长脉宽爆炸波与圆柱壳作用的波系演化与载荷分布特征

长脉宽爆炸波与结构作用的波传播及其载荷分布规律是大型爆炸防护设计与安全评估的重要基础。为了掌握长脉宽爆炸波与圆柱壳的相互作用机制及其作用下圆柱壳表面的载荷分布规律,开展了100 ms级冲击波圆柱绕流的激波管试验,并采用大涡模拟方法和高阶WENO-TCD(weighted essentially non-oscillatory-tuned centered difference)混合格式进一步对150 ms长脉宽冲击波与圆柱作用过程的波系演化与压力分布进行了数值分析。结果表明:数值仿真与压力实测结果吻合较好,长脉宽作用下圆柱壳载荷分布呈现出明显的角度和高度相关性,背面压力高于侧面甚至与迎爆面相当,具有不同于传统短脉宽冲击波传播中的压力衰减模式。流场的压力云纹和波系三维结构演化揭示了侧端面的突然扩张是压力初期震荡及相比于正面和背面压力更低的主要原因;系列绕射激波在壳体背面碰撞与反射,以及序列减速激波在135°相位附近的驻定与叠加作用,是引起背面压力呈现出载荷整体提升的主要机制。此外,背风面上尾涡结构的形成与演化过程受边界效应的影响是导致长脉宽圆柱壳载荷分布沿高度方向出现差异的关键因素。

基于集成聚类及改进马尔科夫链模型的光伏功率短期预测

准确的光伏功率预测是保证新能源电力系统安全稳定运行的重要手段,根据光伏系统出力特点,提出一种基于集成聚类及改进马尔科夫链模型的组合预测方法。首先,通过集成聚类划分表征周期性的趋势序列与表征随机性的随机序列。其次,利用一阶差分处理改进的马尔科夫链模型预测趋势序列,随机序列由差分整合移动平均自回归模型预测。最后,通过对吉林省及青海省光伏电站历史运行数据建模,结果表明基于集成聚类及改进马尔科夫链的方法相较于传统马尔科夫链模型准确率平均提高了7.76%,验证了所提出的模型在不同出力类型、不同地理位置的情况下都具有适用性。

三塔级联水精馏系统分离含氚轻水中试实验研究

针对大体量含氚水分离净化的需求,自主设计建设了三塔级联水精馏系统,内部装填有自研高性能填料。在中试实验过程中,以5~10 kg/h的处理量,完成了吨量级含氚轻水的分离处理,实现了贫化倍数高于2 000倍、富集倍数高于20倍的分离效果。测得规整填料等板高度为14 cm,散堆填料等板高度为4 cm,运行过程各关键参数稳定,全系统已稳定运行超过900 h,可满足规模化工程放大的要求。

园林植物季相变化对园林空间的影响

探究了园林植物季相变化对园林空间的综合影响,发现园林植物的季相变化能够丰富园林空间的层次,营造宜人的环境,提升城市人群的生活质量和幸福感,同时也能传递中华文化和艺术价值,彰显艺术特色。因此,探究园林植物季相变化对园林空间的影响,可以为园林设计提供科学、合理的依据,为城市绿化和生态建设作出贡献。

从基础研究到产业发展:新工科理念下高校基础学科创新人才培养实践研究

新工科理念下,工程技术的创新和产业的发展需要以物理学为代表的基础研究作为基础,同时基础学科需要利用工程技术和行业产业实现科技转换和实际应用,而作为转换载体的人才是其中的关键。在新工科理念下开展基础学科创新人才培养实践是新时代探索基础研究推动产业发展的积极实践。基于对新工科理念下高校培养基础学科创新人才的意义、重要性和必要性的分析,通过与以美、德、日3个国家为代表的国外高校基础学科创新人才培养模式进行国内外比较分析,从价值塑造、知识体系构建、组织管理体系建设和产业发展助推等维度分析中国基础学科创新人才培养存在的问题。最后,以电子科技大学物理学创新人才培养为例,归纳出基础学科创新人才培养在资源供给、培养体系和回应基础研究前瞻性、战略性和系统性问题上的有益经验和成功做法,明确基础研究对产业发展的重要作用,强调要保证基础学科理论深度的同时保持与科技发展和产业发展同步,开展以物理为基础、应用为导向的课堂教学,开展物理学和工程科学、医学等学科交叉融合科研实践,以此培养以物理学为代表的基础学科创新人才。

考虑尺寸效应的结构振动疲劳寿命评估方法

为提高振动环境下液体火箭发动机关键结构振动寿命评估精度,通过裂纹萌生特征体积假设和危险区域体积细分串联模型,将尺寸效应引入振动疲劳寿命分析,提出了一种振动疲劳体积寿命模型,并建立了其数值模型。在关键结构模拟件振动试验数据基础上,识别了典型材料小尺度振动疲劳特性参数,并利用仿真与试验寿命数据极大似然对裂纹萌生特征长度进行优化取值。利用关键结构模拟试验件振动疲劳试验对提出的模型进行验证,结果表明:对两种状态模拟件,模型预测各量级振动寿命分布均覆盖试验数据,且原状态平均寿命在试验1.5倍分散带内、改进状态在试验2倍分散带内,提出的方法具有准确性及适用性。

国有企业财务管理信息化转型路径研究

一、前言在信息技术飞速发展的背景下,国有企业推进财务管理信息化转型不仅仅是提升竞争力的关键途径,更是适应数字化时代商业环境的迫切需求。财务管理信息化不仅可以提高企业内部管理效率,而且能够实现财务信息的实时采集、分析和监控,从而为企业的决策提供准确、及时的信息支持。

利用电化学储能追踪风电预测曲线的风储联合调度经济性分析

针对风电场上报给调度中心的超短期功率误差较为严重,给风电大规模并网带来了巨大阻碍,严重影响风电竞争力的问题,提出利用储能系统追踪风电功率预测曲线的风储联合出力模型。首先通过长短期神经网络进行风电功率超短期预测;然后通过风储联合出力,同时考虑储能系统全寿命周期建设成本以及引入储能系统后风电场上报预测曲线误差惩罚成本的经济性影响;最终确定风储联合调度计划。在吉林省某风电场实测数据的基础上,对比不同追踪模式下的风储电场经济成本和风电利用率。仿真结果表明,运用所提风储联合发电模型发电度电成本为0.2316元/kWh,相对于无储能模式降低22.67%,同时风电利用率提高17.48%,均方根误差降低0.07,平均绝对误差降低0.08,说明所提策略可以在保证风储电站的经济性的同时有效减少风电并网功率误差,提高风电利用率。