基于碳捕集-电转气的矿区综合能源系统协同优化调度

“双碳”战略目标下,为促进风光消纳与能源电力低碳转型、提高矿区能源利用率,提出一种含伴生能源和碳捕集与电转气耦合的矿区综合能源系统低碳经济调度模型。首先,综合考虑瓦斯、乏风、涌水等矿区伴生能源利用,建立矿区综合能源系统基本模型,并以碳捕集和电转气设备为耦合单元,促进节能减排与可再生能源消纳。然后,引入奖惩阶梯式碳交易机制,以矿区综合能源系统运行成本最小为目标,建立矿区综合能源系统协同优化调度模型。最后,以中国云南某大型煤矿为例,通过设置不同场景进行仿真分析。结果表明,所提模型能够促进矿区综合能源系统低碳经济运行,提高风光消纳率。

考虑绿色氢能证书和水电制氢的综合能源系统优化运行

利用清洁能源发电富余电力电解水制氢,绿色氢能实现了生产源头的二氧化碳零排放,在全球能源转型中扮演着重要角色。针对绿色氢能证书市场机制不健全等问题,该文提出一种考虑绿色氢能证书组合双向拍卖和水电制氢的综合能源系统优化运行方法。首先,为解决园区内绿色氢能证书价格和数量匹配不均衡的问题,提出绿色氢能证书组合双向拍卖(combinatorial double auction,CDA)交易机制竞价模型;其次,建立含水电制氢的综合能源系统优化模型,并将绿色氢能证书组合双向拍卖机制引入其中;最后,以某省含水电制氢的综合能源系统为例进行仿真分析,结果表明所提模型不仅能有效提高综合能源系统(integrated energy system,IES)的运行经济性,也能提升可再生能源的消纳量。

含废旧矿井抽蓄电站的源-荷-储协同控制调频研究

针对新能源在电网中渗透率不断提高导致系统调频容量和频率响应能力不足的问题,提出一种含废旧矿井抽蓄电站的源-荷-储协同控制调频方法。首先,建立了电解铝工业负荷、废旧矿井抽蓄电站和超级电容频率响应模型。然后,基于模型预测控制理论,以系统状态量和控制量的加权函数最小为目标,设计区域信息互动的分布式模型预测控制器,并提出含废旧矿井抽蓄电站的源-荷-储协同控制调频方法。最后,将分布式模型预测控制器应用在所提源-荷-储协同控制方法中,并在改进的IEEE标准两区域LFC模型中进行仿真。结果表明所提方法可以缩短频率恢复时间,减小最大频差值,改善系统调频动态性能。

渤、黄海天文潮—风暴潮相互作用及其对极值水位的贡献

基于Delft3D模型建立了中国渤、黄海风暴潮数值模型,选取1979—2020年影响该海域的93场风暴过程(包括台风、寒潮和温带气旋),模拟了所产生的风暴增水和风暴潮总水位。采用泊松—皮尔逊复合极值分布理论,推算了渤、黄海对应不同重现期的极值水位;通过数值试验,对天文潮—风暴潮非线性相互作用对极值水位的贡献进行了量化分析。研究结果表明,渤海的莱州湾、渤海湾,以及黄海的江华湾、西朝鲜湾风暴增水最大,其中江华湾北侧和渤海湾西南侧的百年一遇风暴增水可达4 m;天文潮—风暴潮非线性相互作用在潮差较大、水深较浅的河口、湾顶区域更为显著,与耦合模型结果相比,非线性作用使极值水位值偏小,天文潮、风暴潮增水的线性叠加可显著高估极值水位,高估的幅值可达0.5~0.8 m。考虑重现期极值水位是海岸灾害防护工程的关键设计参数之一,对海岸构筑物的安全和建造成本影响极大,应重视天文潮—风暴潮非线性相互作用对重现期水位的影响。

基于多尺度时间序列块自编码Transformer神经网络模型的风电超短期功率预测

风电超短期功率预测过程中对时间依赖性的有效捕捉与建模,将直接影响风电功率时间序列预测模型的稳定性和泛化性。为此,提出一种新型时序Transformer风电功率预测模型。模型架构在逻辑上分为时间块自编码、隐空间Transformer自注意力时序自回归、随机方差缩减梯度(stochastic variance reduce gradient,SVRG)优化3个部分。首先,依稀疏约束及低秩近似规则,风电功率时空数据被半监督映射至隐空间;其次,隐空间编码经由多头自注意力网络完成时序自回归预测;最后,模型采用方差缩减SVRG优化算法降低噪声,达到更高预测效能。实验结果表明,所提新型Transformer架构能稳定有效进行超短期风电功率预测,预测结果在准确性、泛化性方面相较于传统机器学习模型都有明显提升。

关节角参数化结合接近矢量可行方向的五自由度机械臂逆运动学求解

五自由度的机械臂无法达到任意位姿,采用传统的位姿描述方式进行逆运动学求解时,极易产生无解的情况。文中以一种适用于清洁、喷涂、焊接等作业的、由4个旋转关节和1个移动关节构成的五自由度机械臂为例,建立运动学模型并进行逆运动学分析,在此基础上,提出一种关节角参数化结合接近矢量可行方向的逆运动学求解方法。该方法基于自由度约束的末端位姿描述,先通过关节角参数化将末端执行器的运动空间由三维降为二维,再采用几何法分析末端执行器在不同目标位置(远端、中间端、近端)时的接近矢量的可行方向,从而避免参数盲目取值,确保运动学逆解的存在,然后根据运动连续性和各关节的运动范围从中筛选出最优解。路径规划仿真结果表明,实际路径与规划路径非常吻合,关节运动平稳,证明了所提方法的可行性和准确性。文中研究的五自由度机械臂具有一定的代表性,逆运动学求解方法计算复杂度低,求解过程较为简便,求解思路可为欠自由度机械臂的逆运动学求解提供借鉴。

计及三相不平衡的有源配电网重构

针对单相光伏的大量接入引起配电网运行的三相不平衡、线路有功损耗增大问题,提出以有功损耗和三相不平衡度为目标函数,构建基于三相电流注入法的配电网动态重构模型,采用大M法对节点电压方程进行松弛,避免断开线路的约束条件对模型的影响,并采用多边形内近似法将非线性约束线性化。通过修改的IEEE 33节点配电系统的分析计算,验证了算法的有效性,提高了算法的求解效率和求解精度。

考虑碳捕集和电转气的综合能源系统优化调度

碳捕集、电转气等低碳技术是实现能源系统低碳经济运行的重要途径和主要抓手。鉴于此,构建了一种含碳捕集、利用与封存装置,两段式电转气设备及热电联产机组耦合的综合能源系统低碳经济调度模型。在技术层面,分别构建碳捕集、利用与封存,两段式电转气及热电联产数学模型;在市场机制层面,引入阶梯式碳交易模型约束系统碳排放。提出了以综合能源系统运行总成本最小为目标函数的优化调度策略。通过设置多个场景进行算例分析,验证了所提模型的有效性,并分析了各阶梯碳交易机制参数灵敏性对综合能源系统低碳性及经济性的影响。

基于用户特征聚类的综合能源套餐推荐方法

针对庞大的综合能源用户群体在购买能源服务套餐时难以选择的问题,提出一种基于用户特征聚类的综合能源套餐推荐方法,以提高用户粘性。首先,将收集的综合能源用户信息进行知识图谱构建,对缺失的用户信息进行补充完善,同时分析用户之间的关系。然后,采用谱聚类的方法对构建好的用户知识图谱进行图谱分割聚类,进行用户之间的相似度计算,提取代表综合能源用户用能行为多样性的兴趣特征。最后,通过随机森林模型计算综合能源用户对各能源服务套餐的预测评分,将预测评分进行排序后,取评分最高的部分套餐通过线上平台为用户呈现套餐服务内容,实现对用户的精准推荐。将所提套餐推荐模型与传统推荐模型进行比较分析,结果表明基于用户特征聚类的综合能源套餐推荐方法能够为综合能源服务公司实现有效的用户精准化能源服务推荐,有利于提升能源服务公司的市场竞争力,同时为电力企业向综合能源服务提供商转型提供技术支撑。

考虑碳-绿证联合交易的跨境综合能源系统协同运行优化

针对相邻国家能源市场机制不同、多边协同调度难度大等问题,提出一种考虑碳-绿证联合交易的跨境综合能源系统协同运行优化方法。根据不同国家综合能源系统所处位置,提出考虑热网、电网损耗的跨境综合能源系统模型。在充分考虑跨境能量流动与转化的基础上,引入跨境绿证、碳交易,建立考虑碳-绿证联合交易的跨境综合能源系统协同优化模型。基于所建模型的仿真结果分析表明,在跨境综合能源系统中引入碳、绿证交易可减少不同国家的综合能源系统运行成本,同时提高能源优化配置与可再生能源消纳量。

风-铝联合系统协同频率控制策略研究

对于含有大规模新能源接入的联网型高耗能工业电网,新能源功率波动势必造成联络线功率波动以及额外备用容量费用,不利于工业电网经济运行。为深入挖掘源荷两侧调频资源,基于IEEE标准两区域模型,提出一种考虑风-铝联合的源荷协同频率控制策略。首先,基于自饱和电抗器建立电解铝负荷有功功率消耗与直流电压的耦合关系模型。其次,基于电解铝负荷特性提出一种电解铝参与的电网辅助调频策略。同时考虑风机惯性控制的快速频率响应能力,将电解铝负荷与风电机组调频手段结合,联合参与系统频率调节。最后,仿真验证了所提控制策略能有效抑制孤立电网的频率波动,使电力系统具有更强的抗干扰性和更快的动态响应。

基于过采样和随机森林的高压隔离开关发热故障诊断

针对高压隔离开关发热故障引发的电网安全问题,提出了基于Kmeans-Smote过采样、特征选择和随机森林(random forest,RF)的故障诊断方法。首先,抽取可能影响发热的内外部因素,并进行特征可测量映射;针对样本不平衡的问题,提出Kmeans-Smote的过采样技术。然后,提出基于RF的发热故障诊断模型,以及基于Gini指数的特征重要度分析方法。最后,在实际的数据上验证模型的有效性,发现产品缺陷、运行年限、天气、温度、海拔等是引起隔离开关发热的最重要因素;RF模型比其他模型取得更好的识别性能,过采样能够均衡小样本故障,提升模型的性能。

基于改进粒子群优化XGBoost的变压器故障诊断方法

变压器作为电网传输和变换电能的主要设备,对DGA数据进行异常分析,可为变压器故障诊断提供理论依据。鉴于此,文中提出了基于DGA和IPSO-XGBoost的变压器故障诊断方法。首先,将特征气体划分为无编码比值作为特征参量输入极端梯度提升(XGBoost)模型,提出了基于XGBoost的变压器故障诊断模型;其次,通过动态调整惯性权重和加速因子对粒子群算法(PSO)进行改进,并利用改进的粒子群算法(IPSO)对XGBoost的关键参数进行迭代优化;最后,随机抽取1614例故障类型已知的DGA数据进行算例分析。结果表明:相比于其它传统机器学习分类模型,XGBoost的变压器故障诊断正确率更高,且与传统PSO算法相比,所提方法可以更好克服粒子群寻优速度慢和易陷入局部最优等问题,可为变压器安全稳定运行提供有力保障。

深水涌浪条件下跨海桥梁大型打桩船施工关键技术

针对深水涌浪条件下跨海桥梁桩基施工所面临的难题,以主墩65m水深的巴西萨尔瓦多跨海大桥为依托项目,研究了深水钻孔灌注桩所允许的垂直度偏差,分析了钢护筒施工要求的垂直度标准,确定了打桩船纵横摇限值为0.25°;基于Sesam势流软件分析了船舶在不同浪向、波高和周期下的运动响应,提出了80,90,102m大型打桩船的施工窗口期;开展项目海域的波浪后报分析,获取项目多年逐墩逐月的波浪数据,后报出船舶的施工窗口频率,辅助决策了大型打桩船选型和施工调度,确保了深水涌浪跨海大桥项目施工的可靠性和经济性。

组织社会化与工作重塑:基于组织认同的视角

工作重塑能够有效提升组织绩效、促进组织变革、降低离职率。然而,现有关于工作重塑前因变量的研究尚在起步阶段,鲜有关于个体-组织互动因素和组织环境因素对工作重塑影响的讨论。基于认同理论,提出组织社会化能够促进员工产生组织认同,进而激发工作重塑,同时也验证了团队层面的组织支持这一边界条件:高组织支持的环境中,组织认同能够更有效作用于员工工作重塑。通过对来自58个团队278名新入职6~12个月的新员工样本进行分析,模型得到了数据的支持。研究发现有利于进一步认识组织社会化等个体-组织互动因素和组织支持等组织环境因素对工作重塑的影响,为管理实践提供了可操作、行之有效的方法。

考虑新能源消纳及需求响应不确定性的配电网主从博弈经济调度

针对当前配电网侧风电消纳率较低的问题,运用Stackelberg动态博弈理论,提出一种以配电网侧为主体、负荷侧为从体的主从博弈模型。通过分析用户负荷特性,建立用户负荷特性模型;运用三角模糊数描述需求响应的不确定性,建立价格型需求响应不确定性模型;以配电网侧配电网运行成本最小及风电消纳最大、负荷侧用户电费最低为目标建立配电网主从博弈经济模型,二者通过优化配电网侧的准实时电价策略集及负荷侧需求响应策略集达到博弈均衡;以修改后的IEEE 30节点系统为算例,采用改进型教与学优化算法求得该主从博弈模型的均衡解。算例仿真分析表明,所建模型能够有效提高配电网风电消纳能力,减少配电网运行成本和用户电费,实现主、从体双方社会效益与经济效益最优化。

象皮生肌膏对肛瘘术后模型大鼠创面中白介素-8、肿瘤坏死因子-α蛋白表达的影响

目的观察象皮生肌膏对肛瘘术后模型大鼠创面中白介素-8(Interleukin-8,IL-8)、肿瘤坏死因子-α(Tumor necrosis factor alpha,TNF-α)蛋白表达的影响。方法80只SD大鼠随机分成假手术组、模型组、象皮生肌膏治疗组(简称象皮生肌膏组)、湿润烧伤膏对照组(简称湿润烧伤膏组),每组20只,假手术组采用生理盐水治疗,象皮生肌膏组、湿润烧伤膏组分别采用相应的药物治疗。动态观察4组大鼠创面愈合率、水肿及第5、10天大鼠创面组织中IL-8、TNF-α蛋白水平表达情况。结果象皮生肌膏组与湿润烧伤膏组治疗后的第7、10、14天大鼠创面愈合率明显高于模型组(P<0.01)。象皮生肌膏组治疗后的第7、10、14天大鼠创面愈合率明显高于湿润烧伤膏组(P<0.05)。象皮生肌膏组与湿润烧伤膏组治疗后的第3、7、10、14天大鼠创面水肿积分明显低于模型组(P<0.01)。象皮生肌膏组治疗后的第3、7、10、14天大鼠创面水肿积分明显低于湿润烧伤膏组(P<0.05)。象皮生肌膏组与湿润烧伤膏组治疗后的第5、10天大鼠创面中IL-8、TNF-α蛋白表达水平明显低于模型组(P<0.01)。结论象皮生肌膏明显提高肛瘘术后模型大鼠创面的愈合率,降低大鼠创面水肿情况,降低大鼠创面中IL-8、TNF-α蛋白表达水平,象皮生肌膏促肛瘘术后创面愈合及减轻创面水肿的机制可能与降低创面中的炎症因子IL-8、TNF-α蛋白表达水平有关。

基于改进关联规则的直流换流站典型运维事件集诊断方法

随着中国特高压交直流电网的大规模运行,直流换流站一、二次设备复杂程度不断增高,使得直流系统发生状态转换或故障时,换流站顺序事件记录(SER)系统短时间产生大量SER事件,SER事件集中的特征事件丢失难以被运维人员及时察觉。针对此问题,文中提出了一种基于改进关联规则的直流换流站典型运维事件集诊断方法。首先,分析了换流站原始SER特征类型并筛选SER事件的主要特征类型,实现数据降维与换流站SER事件模型构建;然后,通过改进关联规则算法挖掘换流站相似故障与状态转换的SER强关联事件组与SER关联事件;最后,基于数据挖掘结果诊断SER事件集中是否存在特征事件缺失的情况。结合昆柳龙直流工程换流站试运行数据进行算例分析,结果表明所提方法可以从海量异构、多态SER事件集中挖掘关联规则,为辅助运维人员诊断换流站状态转换与故障发生下SER事件集的缺失情况提供参考。

基于粒子群优化–长短期记忆网络模型的变压器油中溶解气体浓度预测方法

电力变压器作为电网中传输和变换电能的主要设备,对油中溶解气体的浓度进行有效预测,可为变压器的故障诊断及状态评估技术提供一定的理论依据。鉴于此,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)与长短期记忆网络(long-shorttermmemory,LSTM)的变压器油中溶解气体浓度预测方法。首先该模型以油中溶解的7种特征气体浓度序列作为可视输入;然后通过使用粒子群优化算法对长短期记忆网络中相关超参数进行迭代优化;最后构建PSO-LSTM组合模型对油中溶解气体的浓度进行预测。该模型克服了依据经验选取参数而导致预测精度低的问题。算例分析结果表明,相较于传统预测算法,所提方法可以更好地追踪油中溶解气体浓度的变化规律,提高了预测精度,为电力变压器安全稳定运行提供了有力保障。

含绿色证书跨链交易的综合能源系统运行优化

综合能源系统内可再生能源发电消纳率低和财政补贴压力大仍是制约其发展的主要问题。鉴于此,结合区块链技术和绿色证书交易机制,提出了含绿色证书跨链交易的综合能源系统优化模型。首先,分析了基于配额制的绿证交易流通机制和在区块链上部署绿色证书交易的可行性;其次,将不同市场主体划分为多链域结构,设计了不同链域间绿色证书跨链交易框架及其交易流程,打破了传统绿证市场中价值与数据的壁垒;最后,通过算例分析及模拟交易流程,结果表明,通过在综合能源系统中引入绿色证书跨链交易,不仅可以减少系统运行成本及促进可再生能源消纳,也提高了交易的效率和公开透明度。