考虑电动汽车集群及碳捕集厂的经济调度研究

低碳化是未来我国电力系统发展的主要方向,而提升风电等可再生能源的利用率及火电机组低碳化改造是推动碳达峰、实现碳中和的重要手段。该文考虑将大规模电动汽车与风电协调互补运行以改善弃风现象,提升风电利用率,引入碳捕集技术以降低火电厂碳排放强度。此外考虑大规模电动汽车并网调度存在的优化难问题,提出分群优化的电动汽车集群充放电优化调度模型,其次考虑电动汽车与风电存在的不确定性,引入模糊理论,采用模糊参数对风电及电动汽车的预测值进行描述。接着以系统综合运行成本最低为目标构建考虑大规模电动汽车及碳捕集电厂的含风电电力系统低碳经济调度模型。采用改进的IEEE-39节点系统进行算例分析。结果表明,本方法能有效改善风电弃风现象,降低系统碳排放量与综合运行成本,实现电力低碳化及经济性发展。

巨桉耐寒无性系井冈1号的选育

采集抗寒巨桉单株的萌芽条,通过组培方式繁殖试验苗,以邓恩桉、赤桉、巨桉无性系Eg5、广林九、巨赤桉无性系DH201-2、尾巨桉无性系DH3229等品系作对照,经过多点对比试验的生长观测、抗寒性调查、抗雪压调查以及主要病虫害抗性的测定与调查,综合评价了井冈1号的生长与适应性,并讨论了井冈1号的适宜栽培区域和发展前景。结果表明:井冈1号的抗寒性与邓恩桉、赤桉接近,但抗雪压能力较邓恩桉、DH3229好,井冈1号的保存率、高生长和胸径生长均比邓恩桉、赤桉、Eg5等抗寒品系好。

基于改进飞蛾扑火算法的单时刻参数可变机组组合优化

机组组合属于高维、离散、非凸的混合整数非线性规划问题,具有NP-hard特点。提出结合二进制粒子群算法与混沌飞蛾扑火算法的单时刻参数可变机组组合优化方法,将总时刻机组组合问题依次、逐一分解为单时刻启停状态主问题与单时刻经济分配子问题,对主、子问题分别运用二进制粒子群算法与改进飞蛾扑火算法进行交替迭代求解以提升求解速率。运用参数可变策略与优先次序法概率调整策略对算法参数及候选解进行修正,以提升算法运行效率及候选解质量。测试结果表明,本文所提方法具有良好的运算速率及收敛精度,能有效求解大规模机组组合问题。

基于VMD-NCWOA-LSSVM的短期电力负荷预测方法

准确的电力系统负荷预测对电力系统安全稳定运行具有重要意义,为提高负荷预测精度,采用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)预处理数据,将原始日负荷曲线分解为不同频率的子序列,降低数据不规律性对负荷预测带来的干扰。使用Piecewise模糊映射策略进行改进,解决鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)受初值影响容易陷入局部最优的问题。使用非线性收敛因子代替线性收敛因子,进一步提升WOA的全局寻优能力和局部探索能力,得到非线性收敛因子的混沌鲸鱼优化算法(nonlinear convergence factor of the chaotic whale optimization algorithm,NCWOA)优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的组合预测模型(VMD-NCWOA-LSSVM)。测试结果表明本文所提模型可以降低预测值的最大相对误差和平均绝对百分误差,有效提高短期电力负荷预测的精度。