应用极化/去极化电量差模型分析油纸绝缘微水扩散暂态过程

为使用极化/去极化电量差法分析油纸绝缘微水扩散暂态过程,建立了时域极化/去极化电量差模型,用极化/去极化电量差法分析了不同绝缘纸厚度不同微水质量分数时油纸绝缘的极化/去极化特性,利用时域极化/去极化电量差模型仿真分析了微水扩散暂态过程中油纸绝缘的极化/去极化电量差变化特征。分析结果表明:电量差法能够很好地反映油纸绝缘中微水质量分数的变化,时域极化/去极化电量差模型能够有效反映油纸绝缘微水扩散暂态变化过程。绝缘纸厚度对油纸绝缘极化/去极化电流曲线的影响程度随着绝缘纸厚度的降低而减小。随着油纸绝缘中微水质量分数的增加,电量差与测量时间之间的线性关系更加显著,直线的斜率也随之增加。随着扩散时间的增加,同一测量时刻油纸绝缘极化/去极化电量差沿油纸厚度方向上逐渐趋于等量分布,极化/去极化电量差与测量时间的线性关系更为显著,直线斜率逐渐增大。

考虑弃水电量成本的短期电力电量平衡模型

为提高汛期水电消纳能力,本文在已有成本最小模型中引入弃水惩罚成本,建立了考虑弃水电量成本的短期电力电量平衡模型;针对模型求解过程中难以有效获取满足大规模复杂约束的可行解的不足,避免算法过早收敛和陷入局部最优,提出了基于滚动修正策略的改进粒子群算法。云南省滇中区域电网计算结果表明,相较于成本最小模型,虽然其他能源成本增加了142万元,但汛期弃水电量减少了714万kWh,系统总成本降低了7.04%;相较于弃水电量成本最小模型,虽然弃水电量增加了285万kWh,但火电成本降低了1795万元,系统总成本降低了21.65%;在缺乏调峰容量的时段内,适度安排其他电站进行调峰能够有效减小弃水电量和总成本。

基于标准化高斯pLSA协同过滤的用电量预测模型

现有的电力负荷预测算法在中长期预测时存在不同程度的局限性.究其原因,是因为影响复杂非线性系统输出的变元过多,难以用解析的方法对其进行描述.本文提出利用概率潜在语义分析使历史随机数据呈现出各种有规律的示象(aspect),结合对内容的协同过滤技术去建立用电量预测模型,从而利用统计学习的方法避开了对影响系统输出的隐含变元的寻找与刻画.采用MATLAB进行数值仿真实验的结果表明该算法相比于神经网络和灰色预测在准确度方面具有优势.

节能减排目标下燃煤机组电量分配模糊优化模型

电力工业是节能减排的重点行业,"以大代小"成为电力行业节能减排和结构调整的重要手段。以煤耗量和二氧化碳排放量最小为目标,建立节能减排下燃煤火电机组电量分配优化模型,并通过定义目标隶属度函数将目标模糊化,采用满意度指标将双目标问题转化为单目标问题进行求解。算例分析表明:建立的优化模型能够在满足煤耗和排放量最小的目标下合理分配机组发电量;相比计划电量分配模式,节能减排模式下100 MW及以下煤耗高、污染重的小机组被分配电量减少、煤耗低、污染小的大机组被分配电量增多。通过与单目标模型比较,该双目标优化模型可以更好地兼顾到煤耗和排放目标的统一,为电力节能减排政策制定提供更准确的定量分析依据。

基于多项式回归算法的电量水量转换模型构建——以宁夏西干渠管理处马场滩灌溉站为例

我国农业水价综合改革背景下,严格灌区农业灌溉用水计量,针对各分散灌溉站存在设备陈旧、测量水量成本高、点多面广等问题,急需大规模、低成本、全覆盖的灌溉站水量测量方案。本文采用电流间接测量灌溉站实时灌溉用水量,以宁夏西干渠管理处马场滩灌溉站为例,借助超声波流量计来获取灌溉站电流和水量等历史数据,采用多项式回归算法,构建灌溉站电量水量转换模型,通过验证模型预测的绝对值误差为0.0092,表明构建的模型具有较好的鲁棒性和稳定性,能够实现较为准确地计算灌溉站的用水量,该模型集成到马场滩灌溉水量检测平台中,具有在线动态计算水量、确准度较高、成本低、易于实施等特征,有效满足农业灌溉用水计量的要求,具有较好推广应用价值。

发电量评价模型研究及应用

根据实际入库流量过程,在满足防洪、电网及下游用水要求等约束条件下,考虑发电、送电设备检修限制,丰枯、峰谷电价等因素来计算发电量,建立五凌公司12个水电厂发电量评价模型系统,对沅水流域梯级水电厂进行库群的联合优化调度分析研究[1],充分利用水库调节库容对来水进行调节,做到最大限度地利用水量、维持高水头多发电量。

基于概率预测的用电采集终端电量异常在线实时识别方法

电力市场环境下用电信息采集系统采集的用电量成为市场结算的重要依据。实时识别用电采集终端上送的异常电量,不但可以提升数据质量,也可以为发现采集终端的故障、识别异常用电行为提供参考。针对现有异常数据识别方法识别性能和实时性不高的问题,提出基于概率预测的电量异常在线实时识别方法。首先,在分析电量异常类型和特点的基础上,提出离线训练概率预测模型、在线实时识别异常数据的检测方法。其次,提出了基于状态空间模型的结构化用电量模型对用户用电规律进行建模,并采用变分贝叶斯推断训练模型,以实现用电量的概率分布预测。最后,利用预测标准分数衡量电量实测数据与电量概率预测结果之间的差异,从而实现异常数据的在线识别。采用实际电量数据进行验证,并与其他方法进行对比,验证了该方法的实用性和有效性。

温州市经适房小区住宅用电量初探

住宅用电已构成温州市电力需求的重要部分。建立住宅用电模型是实现用电管理科学化的前提。本文以温州市经适房小区的住宅用电量为对象,通过调查和分析,探讨用电量的主要影响因素,并提出未来住宅节电的方向和措施。

多种中长期发电优化调度模型在乌江梯级的应用

介绍了发电优化调度模型在乌江梯级的应用情况，包括发电量最大、兼顾保证出力的发电量最大，以及蓄能最大三种模型，并分析它们在应用中的局限性和原因。提出了利用发电优化调度模型寻找梯级发电优化调度规律的设想。

光伏发电及储能系统经济效益分析模型研究

从仅考虑辐照度和温度影响下,光伏组件的输出功率出发,建立了光伏组件输出功率估算模型,及光伏电站在有效年内的总发电量模型。然后建立光伏电站总投资计算模型和单位运行费用计算模型,最终建立单位供电成本模型公式,来计算光伏电站的经济效益。通过光伏电站经济效益定量分析,给光伏电站的建设选址和容量提供了可信度很高的依据。

基于LSTM神经网络的中长期光伏电站发电量预测方法研究

准确估算光伏电站的中长期发电量对电网规划改进、调度优化、管理发展具有重要意义。然而,由于中长期发电量预测与短期出力预测存在显著差异,短期出力预测技术无法直接应用于中长期电量预测。文章提出一种基于模糊C均值聚类-随机森林算法FCM-RF和LSTM神经网络的中长期辐照度预测模型,进而提出间接预测分布式光伏电站发电量的方法。针对传统随机森林在数据差异性处理能力不足的问题,引入模糊C均值聚类算法对传统随机森林算法模型进行了改进。设计了LSTM神经网络,解决了"长时间周期依赖"问题。最后经实验验证,该分布式光伏电站中长期发电量预测模型每月预测平均误差百分数MAPE在3.5%上下波动,各电站年预测值在1.1%上下波动,预测效果较好。

无线传感器网络电量损耗异常节点识别

为解决当前无线传感器网络异常节点检测算法复杂度高且影响网络寿命的问题,提出一种基于压缩感知的无线传感器网络电量损耗异常节点识别方法。对存在异常节点的无线传感器网络建模,得到满足稀疏特性的节点电量损耗向量,用压缩感知方式通过数据整理、线性计算、重构与判决3个步骤完成对网络中异常节点的检测与定位。仿真实验通过模拟存在异常节点的无线传感器网络场景,在不同参数下验证了该算法的有效性。

粒子群算法在电量组合预测中的应用

为克服传统单一电量预测方法的不足,本文选取多个单一预测方法,构建电量组合预测模型,较全面考虑了影响电量预测的因素,提高电量预测的精度。并运用粒子群算法对单一预测方法的权重进行优化求解,能有效避免传统算法陷入局部最优点的问题,获得较准确的电量组合预测模型。通过应用实例,验证组合预测模型能有效提高电量预测的精度,为电力系统规划及运营提供参考。

纯电动汽车经济性换挡规律仿真研究

为提高纯电动汽车的续驶里程,降低能量消耗率,本文中针对其燃油经济性进行了换挡规律的仿真。首先制定出两参数静态经济性换挡规律;然后利用动态规划算法找出在ECE循环工况下的最优挡位,并据此对所制定的静态经济性换挡规律进行修正,得到最终经济性换挡规律曲线;最后,在UDDS行驶工况下,建立了纯电动汽车耗电量模型,对修正前后的换挡规律进行仿真。结果表明,修正后的换挡规律能有效地降低纯电动汽车的能量消耗率。

基于支持向量机的纯电动汽车经济性换挡控制

为了延长纯电动汽车续驶里程,文章应用基于支持向量机的方法对纯电动汽车实现经济性换挡控制,通过试验数据获得电机、逆变器和变速器的效率特性,建立纯电动汽车的能量消耗模型;在城市道路循环工况(UDDS)下应用车速和加速度双参数获得经济性最优挡位信息,形成学习数据库;应用支持向量机分类器和传统换挡规律在欧洲行驶工况(ECE)下进行在线预测和仿真对比。该文对纯电动汽车变速器智能换挡控制的研究,对于提高整车经济性具有一定的理论意义和实用价值。

基于用电大数据的中长期负荷预测研究

随着全球信息化的发展,大数据时代已然来临。而电力行业与国计民生息息相关,有必要引入大数据技术提高其经济性、可靠性。江苏用电信息采集系统的建成,营销历史档案信息的积累,都为电力大数据的研究奠定了丰富的数据基础,江苏公司有优势、也有必要充分利用用电大数据,开展相关的研究工作。文章以基于用电大数据建立了行业负荷和电量影响模型,开展了中长期网供负荷预测研究,取得了一定的成果,为推动大数据技术在江苏电网中的应用做出了一定的贡献。

低温环境下锂电池能源包智能管理系统研究

首先研究了低温锂电池充、放电控制系统,包括低温锂电池选型、低温锂电池包模块设计;其次研究了控制系统硬件电路模块设计,软件设计思路;再次研究了影响低温环境系锂电池能源包各种影响因素并给出了解决办法;最后研究了基于低温锂电池低温充放电曲线特点上的电池放电特性和电量模型的建立和使用等。系统解决了目前锂电池能源包高温环境下工作时循环寿命减少,以及低温环境下工作时充放电容量降低的问题。

基于博弈思想的主动配电网故障灵活分层恢复策略

为加快配电网故障恢复速度,并在恢复过程中考虑各个参与主体的利益,提出一种基于博弈思想的主动配电网故障灵活分层恢复策略,并建立一种基于博弈思想的包含参与层和均衡层的主动配电网故障灵活分层恢复模型。根据故障恢复的参与主体,将参与层又划分为负荷层、联络开关层和分段开关层三个子层次。在负荷层,提出基于电量拍卖模型的切负荷策略;在联络开关层,以恢复可能性指标值最大为目标进行联络开关和分布式电源的联盟;在分段开关层,以网损最小为目标调用改进的蚁群算法进行寻优。在均衡层,将各个子层的策略进行组合,以实现各参与恢复主体总收益最优的目标。基于上述分层策略构建的多代理恢复系统和VIKOR算法进行合作博弈决策求得纳什均衡解。根据故障失电场景的不同,灵活调用相关的参与层进行恢复方案的制定,降低恢复方案的冗余,提高计算的快速性。最后,通过IEEE 69节点算例验证了所提策略的灵活性和有效性。

基于EKF算法的分布式光伏发电异常数据排查技术

分布式光伏发电运营过程中,设备故障、仪表测量误差、用户个人行为等干扰因素会导致运营系统采集异常数据,因此对异常数据进行排查,有助于保障光伏发电用户数据库的准确性和可靠性,提高存在运营问题的分布式光伏用户的识别度。文中针对分布式光伏系统的特殊性,提出一种光伏发电运营系统异常数据排查技术,结合温度、辐射量、纬度、时令等环境因素,采用中心复合设计方法,通过有限的数据量建立较为精确的发电量数学模型,采用扩展卡尔曼滤波算法对采集到的发电量进行修正,从而排查和消除异常数据。该方法能预测发电数据,快速、可靠地排查异常数据,实验结果验证了该方法的有效性。

乌江梯级水电站短期优化调度研究

选取梯级发电量最大模型,采用具有精度高、收敛快的大系统分解协调算法对模型进行求解,以乌江梯级电站为例,通过对流域不同频率来水情况的发电量进行计算,进而总结了乌江梯级电站短期优化调度的发电规律,为短期调度计划的制定提供了决策指导。