基于小生境渔夫捕鱼算法的变电站规划

针对渔夫捕鱼算法容易陷入局部最优的不足,提出了一种共享适应度的小生境策略来提高基本渔夫捕鱼算法的全局寻优能力,并应用于解决配电网络变电站规划。由个体之间相互距离进行聚类组成小生境种群,并在生成的不同小生境种群内运用渔夫捕鱼算法进行寻优,在进行目标函数计境种群内利用共享机制改变个体适应度进一步提高群体全局寻优能力。通过实际算例分析,证明了所提方法能较好地解决变电站选址定容问题。

基于量子粒子群优化算法的城市电动汽车充电站优化布局

针对如何确定电动汽车充电站位置及规模的问题,建立考虑地理信息、建设成本和运行成本的综合优化目标函数。此目标函数以土地成本、配电变压器的投资等建设成本及包含供电损耗的运行费用为基础,以交通流量为约束条件,比较科学、全面地反映电动汽车充电站选址、定容问题的实质。电动汽车充电站选址定容问题是非凸、非线性、组合优化问题。在确定目标函数的基础上,提出用量子粒子群优化算法对此问题进行求解。此算法采用了量子理论中的叠加态特性和概率表达特性,潜在地增加了种群的多样性和全局寻优能力及寻优效率。运用此算法和构建的优化模型,对某区域的电动汽车充电站进行规划,通过对比分析,表明该方法可行、有效。

基于云理论和元胞自动机理论的城市配电网空间负荷预测

针对城市电网规划中电力负荷空间分布和时间动态演化预测难题,提出一种采用元胞自动机(cellular automata,CA)模拟城市土地利用的逐年发展过程进而进行城市配电网空间负荷预测方法。该方法基于云模型的知识,将影响因素的定性概念所具有的模糊性、随机性有机地结合在一起,构成定性和定量间的相互映射。综合考虑多种影响负荷发展的因素,运用云理论训练CA转换规则,制定多种转换规则来预测规划区域地块的发展程度。通过应用所提模型和方法对某规划小区负荷发展进行预测及实际对比,验证了其有效性。

基于量子差分进化算法的电力系统无功优化

以系统有功网损最小为目标,建立了一种电力系统无功优化数学模型,并提出了一种基于量子差分进化算法的电力系统无功优化方法。该算法采用量子计算中的并行、坍缩等特性,增强了对解空间的遍历能力;同时在传统选择策略的基础上加入了量子计算的概率表达特性,有效地避免了算法的早熟现象。对IEEE-30节点测试系统进行仿真分析,并将优化结果与传统差分进化算法和粒子群优化算法进行对比分析,结果表明量子差分进化算法在解决系统无功优化问题上更科学、更有效。

基于LightGBM的夜经济用户级短期负荷概率预测方法

[目的]为了度量夜经济中用户级短期负荷的不确定性,基于LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)和KDE(Kernel Density Estimation)方法,本文设计了一种夜经济用户级短期负荷概率预测模型框架和预测方法。[方法]首先,利用LightGBM对待预测用户的历史负荷与影响因素(如天气、日类型等)进行建模。然后,使用该模型预测用户的未来短期负荷,并将LightGBM模型所包含的树的输出作为概率预测的输入,利用核密度估计方法计算该用户未来短期负荷的概率密度及预测区间。[结论]最后利用北方某城市的多个夜经济用户真实负荷数据进行了实验验证,实验结果表明本方法预测结果准确,鲁棒性高,且对夜经济多类用户均适用。

考虑分布式电源的变电站优化规划研究

随着主动配电网的兴起,在满足一定负荷需求的前提下,以规划区已有分布式电源的类型、容量和位置以及变电站的带负荷能力为约束条件,计及配变、馈线等建设费用及包含供电损耗等的运行费用,同时考虑土地类型等地理信息因素对建站费用和位置的影响,建立了一种考虑分布式电源和地理信息因素影响的变电站综合优化规划模型。最后借助量子粒子群算法对所建规划模型进行寻优,通过对某规划新区的实证研究,验证了所提规划模型的科学性和有效性。

基于小波分解和LSTM的夜经济电力商户分类模型研究

目前,中国的夜经济发展处于起步阶段,为了有效分析夜经济商户的业态,挖掘夜经济电力商户的用电模式,提出了一种基于小波分解和LSTM的夜经济电力商户分类模型。首先,提取工作日和非工作日的用电负荷曲线作为商户的用电特征;然后,利用小波分解算法对负荷数据进行分析与重构,降低了原始序列中非平稳数据对分类精度的影响;最后,将处理后的特征向量输入长短期记忆网络中,对夜经济商户的业态类型进行判别。实验结果表明,模型的分类精度优于传统的机器学习模型,验证了本算法的可行性。

从布里斯班卡车展看我国汽车轻量化的发展趋势

作为一个专用车上装系统技术集成商，深圳市凯卓立液压设备有限公司从成立之初，就一直以节能、环保为主题进行着公司的产品研发和经营，并时刻关注着全球汽车轻量化的发展趋势。

亮剑东瀛

今年10月，我们深圳市凯卓立液压设备有限公司一行三人，携公司折叠式铝质尾板、微电脑控制智能支腿等新产品，参加了日本东京卡车展览会。其间，我们还参观了FRUEHAUF COMPANY（日本福禄好富专用车集团）、PABCO COMPANY、SHINMAYWA COMPANY（日本新明和工业株式会社）三家大型专用车企业集团在东京的制造厂。

高铝粉煤灰综合利用研究进展

高铝粉煤灰是我国特有的一类大宗固体废弃物品种,主要来源于我国内蒙古自治区及山西省。采用合适的方法合理利用高铝粉煤灰中的高价值元素,特别是成分占比较高的铝元素,对于减轻燃煤电厂固废处理压力并产生具有经济价值的高附加值产品有着十分积极的意义。综述了目前报道的一些高铝粉煤灰的利用方法,希望为高铝粉煤灰的综合利用提出一些有用的信息。

基于非线性模型的柔性负荷方法研究

为有效处理基于光伏的分布式发电过程中存在的过电压和过载问题,在研究了低压配电系统功率流、光伏发电、需求响应等模型的基础上,提出了一种基于需求响应机制的柔性负荷模型。该模型为一个典型的非线性规划问题,可通过PSO算法进行求解。仿真阶段,利用基于光伏的分布式低压馈线模型验证所提柔性负荷模型,结果表明,所提模型能够将需求进行转移,且电压和电流均满足限制条件。实验结果也进一步验证了该模型能够提升能源利用效率。

电动汽车充电站最优规模和布局

为了合理确定电动汽车充电站的规模和布局,引入了电动汽车投资周期费用和用户便利性指标的概念,在此基础上,以投资商和用户费用最小为目标,确定充电站的规模和布局。该目标函数以高峰期的交通状况模拟电动汽车,以线路传输功率、无功补偿上下限、站内电池数量和服务半径为约束条件,以初期建设投资、网损费用和新建线路投资作为投资周期费用,以用户到电池充电站的行驶耗电费用衡量用户便利性,综合考虑了投资商成本、用户成本和电网运行限制。应用混沌粒子群算法优化充电站布局,利用混沌对初值的敏感性和混沌遍历性初始化种群;再通过逻辑自映射函数形成混沌序列和优化变量取值范围的对应关系。用某小区作为算例,通过与粒子群算法的对比,证明了该算法的有效性。

超导储能磁体电流补偿分布式2.5 D分析方法

研究了闭环高温超导储能磁体在非均匀交流外磁场下电流补偿过程中的分布式2.5 D分析方法。在77 K下对磁体电流补偿过程进行了H算法数值研究,H算法几何结构和求解域采用分布式2.5 D分解并配合BP神经网络进行求解。结果表明,所提算法能以更快的速度收敛,并保持理想的精度;此外,磁体在10~70 mT外磁场下能保持较好的电磁稳定性。

上装成套系统集成技术研发是加快我国专用汽车发展的重要途径——在2006中国专用汽车产业论坛峰会(上海·嘉定)上的发言

An expansion on and illustration of the current situation, future development trends, market opportunities and existing problems and difficulties of the special purpose vehicle (SPV) industry in China. Particular emphasis is given to the significance of R & D of integrated technology for the entire upper body system of special purpose vehicles, and how important it is in expediting the development of special purpose vehicles in China. In addition, a discussion on the strategies and tactics of R & D, based on practical experiences.

基于实时影响因素的架空线路触树模型研究

架空线路触树故障在电网事故中占有一定比例,准确判断特定环境下架空线路是否存在线路触树风险是避免发生该类故障的关键。提出一种基于实时影响因素的架空线路触树模型,通过对树木的虚拟建模和受力分析,将线路附近树木摇曳情况纳入模型的计算范畴,同时考虑线路实时潮流对导线走势的影响,更准确地反映线路在多种因素影响下的空间分布。仿真证明,模型可以更好地反应实时影响因素对树线距离变化的影响,对不同应用环境有更好的适应性。