碳流管控下的配电网储能优化运行

随着“碳达峰”与“碳中和”目标和新型电力系统不断推进,碳市场和储能系统是其不可忽略的重要助力,因此分析储能系统和碳交易机制提高配电网系统的经济性和低碳性具有重要意义。本文建立一个考虑碳交易市场的配电网储能优化运行模型,应用电力系统碳排放流理论来分析电力拓扑网络的节点碳势,构建考虑充放电效率的储能系统的内部碳流量和碳势计算模型,并运用考虑个体边际效益的Shapley值法来分摊用户侧的碳排放责任。根据IEEE-33节点配电网的仿真结果可知,用户侧碳排放责任与负荷规模及位置密切相关,Shapley值法能够公平合理地处理碳责任分摊,在确保电网运行可靠性的前提下,配置储能系统与阶梯式碳价交易机制的配电网系统使得区域整体碳排放量减少10.7%、配电网运营商收益提高8.2%、用户碳成本降低5.7%。本文展示了储能系统在高比例可再生能源配电网中优化运行和在减排中的关键作用,为未来电网的低碳化和经济化运营提供了理论和实践依据。

基于深度学习的心理分析

随着计算机计算能力的大幅度提升,深度学习的自然语言处理可以帮助人分析解决生产生活中的之前无法解决的问题。青春期的心理情感对中学生的学习生活影响较大,现今对中学生的日常生活的心理进行统一监控分析处理,不仅需要耗费大量人力,速度也缓慢。如不及时发现心理问题并给予反馈,会对中学生个人造成一系列的不良影响。而通过深度学习的神经网络模型可以快速且精准度高得处理学生日常海量文本信息,然后给出综合判断,是很好的解决方案。本文应用Bi-LSTM模型和CNN模型的神经网络算法对文本数据进行学习,最后在情感分析实验中分别拥有了95.55%和90.03%的精准率,为解决批量快速分析中学生日常文本反映得心理变化提供了可行方案。