基于Adaboost的BP神经网络改进算法在短期风速预测中的应用

进行较准确的风速预测对含大规模风电场的电力系统进行经济调度具有重要意义。针对目前神经网络法、时间序列法、卡尔曼滤波法等算法在短期风速预测上精度不高的缺陷,引入Adaboost算法对前馈(back propagation,BP)神经网络算法进行改进,提出了基于Adaboost的BP神经网络算法,并将该方法应用于短期风速预测。经算例分析,该算法在超前1 h和2 h的风速预测精度优于其他2种算法,且该算法在高风速段(10 m/s以上)平均绝对百分比误差低于7.5%,具有较高的工程应用价值。

含大规模风电场的电力系统概率可用输电能力快速计算

针对含大规模风电场的电力系统的可用输电能力(available transfer capability,ATC)进行研究,首先基于连续潮流法,提出了线性预测关键约束的改进算法,并引入到交流潮流模型中形成扩展潮流方程求解电力系统确定性ATC,且推导了电力系统ATC对风电等节点的注入功率波动的灵敏度快速估算模型。在此基础上,结合风电并网系统的多维可视化注入功率空间,提出了一种采用分层类聚算法划分蒙特卡罗抽样样本,综合考虑发电机随机故障、线路随机故障、风电场风速、发电机出力和负荷波动等多种不确定因素的概率ATC快速计算方法,最后通过算例分析验证了该算法的快速有效性。

基于RBF神经网络的太阳能电站VRLA蓄电池容量预测方法

为了对太阳能电站VRLA蓄电池进行有效的保护,防止蓄电池的过放电,本文对VRLA蓄电池进行准确的容量预测。在分析了铅酸蓄电池充放电过程的反应机理的基础上,应用RBF神经网络建立了铅酸蓄电池的数学模型,用于预测铅酸蓄电池放电过程某一状态下的剩余容量。实验结果表明该网络模型可以快速、准确得到蓄电池剩余容量。

含大规模风电的互联系统联络线随机功率波动幅值估计

随着我国特高压电网的快速发展,大区电网实现互联是未来发展趋势。然而在特高压电网建设初期,互联系统的电气联系较弱,互联系统的联络线功率波动限制了其输送能力。文中提出了一种考虑负荷与风电随机波动特性的联络线波动幅值计算方法。首先深入研究了联络线输送功率的波动原理,给出了基于电力系统频率响应特性的联络线功率波动机制,并研究了风电与负荷波动的概率分布特性,在此基础上,提出了基于改进拉丁超立方抽样的联络线功率波动幅值估算方法。通过华北—华中互联系统算例分析验证了文中所提算法的准确性和有效性。

美国明尼苏达州数学学业标准的变化

美国的托马斯B·福特汉姆基金会从1998年开始组织专家对美国各州的数学学业标准进行评价．从1998年至今，美国明尼苏达州幼儿园至12年级数学学业标准经历了显著的变化：1998年无资格参加评价，2000年被评为最低等级F，2005年被评为等级D，2007年出版了现行的新标准．研究美国明尼苏达州幼儿园至12年级数学学业标准的变化，探究变化的原因，分析其动态和发展趋势，这对我国基础教育数学课程标准的制定具有重要的借鉴意义．

公路事业单位新会计核算办法的制定与实施———兼谈《江苏省公路事业单位会计核算办法(试行)》制定过程与体会

随着新修订的《会计法》的出台,公路行业会计制度已难单独颁布实施。因此,本文着重论述了制定新《会计核算办法》的必要性、应遵循的几项原则以及新旧会计核算办法的几项重要变化。

计及输入变量强相关性的概率潮流计算模型

利用统计学的方法,以风电场出力为例,对其大量历史数据进行相关性分析,将具有强相关性的随机变量用最小二乘进行线性拟合,并用其中一个变量的线性表达式表示,从而消去随机变量之间的强相关性,并认为余下的呈弱相关或不相关的随机变量之间相互独立,以便采用半不变量法计算概率潮流。

多种运行方式下发电机组功频静特性系数的智能优化方法

发电机组的功频静特性系数是反映电力系统频率一次调节特性的重要参数,在整定时需要综合考虑各台发电机组的运行状态和可调节容量。发电机组的功频静特性系数并不会因为运行方式的变化而进行实时调节,因此在考虑电力系统各种运行方式下,对发电机组功频静特性系数进行综合协调优化具有实际意义。提出了一种基于Adaboost的BP神经网络算法和遗传算法的发电机组功频静特性系数智能优化方法,在计及系统频率的一次调节下,对多种运行方式下多台机组的功频静特性系数进行综合协调优化,使系统频率偏移量的绝对值最小化。IEEE 30节点系统的优化结果表明,该方法具有良好的多台发电机功频静特性系数协调优化效果,且优化结果对电力系统中各种运行方式的变化具有良好的适应性。

基于熵权时序模型的超短期风电功率预测

针对风电具有较强的随机性和波动性,传统的单一预测方法难以准确描述其规律且预测精度较低的问题,提出风速熵和功率熵的概念,在时间序列法的基础上分别采用基于风速和基于功率的预测方法,并根据风速熵和功率熵的计算结果动态设置预测点的权值,建立风电功率的熵权时序模型。算例分析结果表明,所提方法能有效提取风速及功率历史数据中的有用信息,提高超短期风电功率预测精度,预测结果的准确率和合格率均优于神经网络法、时间序列法和基于风速法。

酒精吸收的数学模型与安全驾驶方案

本文以房室模型为基础,考虑体重、酒精量、饮酒持续时间等因素,建立了一个多元数学模型研究酒精吸收与消除规律,并制定安全驾驶的方案。由于演算的复杂性,我们利用了数学软件matlab6.5编程进行数据模拟。

含液流电池的微网环境经济调度模型及应用

鉴于储能技术的应用可提高微网运行的经济性与可靠性,将含液流电池的微网作为研究对象,建立了基于机会约束规划的含液流电池的微网环境经济调度模型,该模型以微网运行成本与污染物治理费用最小为优化目标,以旋转备用容量在某一置信水平下满足系统可靠性要求作为概率约束条件,采用基于自适应变异的改进遗传算法对模型进行求解,并采用蒙特卡洛模拟法处理模型中的概率约束条件。实例应用结果表明,模型具有合理性与有效性。

基于主成分分析的风电场等值方法的研究

针对系统中含有多随机变量的问题,提出了采用主成分分析对多电源提取有效的主成分来进行等值,结合REI等值对网络进行化简的方法。算例分析中运用了主成分分析方法进行了多台风力发电机的主成分提取,将提出的主成分看成虚拟的等效风力发电机来替换原有的多台风电机组,实现了有效的简化替换,降低了系统分析的复杂性。

关于电网供电能源节能减排规划仿真

对电网供电能源节能减排规划,能够有效改善供电能源消耗问题。在碳排放峰值约束下对供电能源的节能规划,需要对电网任务进行排序,得到电网系统的总能量消耗最优值,完成电网供电能源的节能减排规划。传统方法给出电力机组负载供电的状态,得到电网可再生能源功率,但忽略了获取电网能量消耗最优值,导致节能规划效果不理想。提出基于TSEEA的电网供电能源节能减排规划方法。将电网全部的电力机组按区域进行划分,对其所配备的发电机依据能耗大小进行排序,促使区域内发电机运行的功率和其负荷的电力需求相平衡,得到各个发电机任务获取其最优效用能耗比的运行速度,对各个区域全部的发电机任务进行排序,得到电网系统的总能量消耗最优值,由此实现了电网供电能源节能最优规划。实验结果证明,所提方法节能减排规划效果好,为更好地安排电网运行方式提供了可行的依据。

低碳背景下的电力系统多时间尺度联合优化调度

随着小火电关停以及大规模可再生能源的接入,机组整体启停速度下降且运行不确定性增强,传统的日前与实时两级调度模式下,电网在极端环境下失负荷以及弃风、弃光风险较高。为解决这一问题,提出电能与备用多时间尺度联合优化调度方法,在日前计划基础上,补充设计了周前和日内调度计划,周前计划用于解决极端情况下,大机组启动时间不充裕问题;日内计划用于应对风电等可再生能源的随机性与波动性。并且在联合调度模型中考虑了需求侧响应因素,提升电力系统整体调节能力。最后,通过IEEE-RTS 39节点系统验证了所提方法的有效性。

试论费税改革对公路内审的影响及对策

以规范交通和车辆收费为重点的“费改税”对公路交通部门是一次重大的利益调整,必将对我们公路部门的各项工作产生深刻的影响。公路部门的管理职能、体制、工作内容等随之变化后,内部审计工作如何在新形势下继续发挥作用?这是摆在我们面前的一个重要课题。我们认为:必须对改革可能产生的影响有清醒的认识。