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考虑风电机组无功特性的安全约束机组组合方法 被引量:7
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作者 谢胤喆 郭瑞鹏 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2012年第14期113-118,共6页
随着风能的广泛使用,安排发电计划时更多的风电机组将会被引入,这对传统的机组组合提出了新要求。风电出力具有很强的波动性,将风电出力按一个区间放入原模型中更显合理。另外,异步风电机组的结构与普通火电机组不同,异步电机发电的同... 随着风能的广泛使用,安排发电计划时更多的风电机组将会被引入,这对传统的机组组合提出了新要求。风电出力具有很强的波动性,将风电出力按一个区间放入原模型中更显合理。另外,异步风电机组的结构与普通火电机组不同,异步电机发电的同时要吸收一定的无功功率,因此模型用交流潮流约束更合理。由此建立的是一个非线性混合整数问题模型,为了提高计算效率,将问题分解为2层优化子问题,第1层为无网络约束的机组组合问题,第2层为以网损最小为目标函数的交流网络约束最优潮流问题,对于最优潮流算完后仍有电压或线路潮流越限的,将形成一些新的约束返回原问题。考虑到普通异步风电机组的大量使用,在处理约束问题时对风电机组采用无功功率—电压模型,避免出现无功不足而导致电压越限。以添加了风电机组的IEEE 57节点测试系统为算例,验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 风力发电 交流网络约束 网损 无功功率—电压模型 机组组合 分层计算
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Study Under AC Stimulation on Excitement Properties of Weighted Small-World Biological Neural Networks with Side-Restrain Mechanism 被引量:1
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作者 YUAN Wu-Jie LUO Xiao-Shu JIANG Pin-Qun 《Communications in Theoretical Physics》 SCIE CAS CSCD 2007年第2期369-373,共5页
In this paper, we propose a new model of weighted small-world biological neural networks based on biophysical Hodgkin-Huxley neurons with side-restrain mechanism. Then we study excitement properties of the model under... In this paper, we propose a new model of weighted small-world biological neural networks based on biophysical Hodgkin-Huxley neurons with side-restrain mechanism. Then we study excitement properties of the model under alternating current (AC) stimulation. The study shows that the excitement properties in the networks are preferably consistent with the behavior properties of a brain nervous system under different AC stimuli, such as refractory period and the brain neural excitement response induced by different intensities of noise and coupling. The results of the study have reference worthiness for the brain nerve electrophysiology and epistemological science. 展开更多
关键词 small-world networks biological neural networks side-restrain mechanism Hodgkin-Huxley equations
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