计及需求响应下典型工业负荷排放特性的环境经济调度

水泥厂等工业用户一方面具有高排放属性,另一方面也具有相当可观的需求响应潜力,可作为电力系统应对风电等新能源发电不确定性的重要手段之一。为此,在含风电电力系统环境经济调度问题中充分考虑水泥厂大气污染物和碳排放特性及其需求响应能力,实现电力系统源荷协同的绿色低碳运行。首先,分析了电源侧火电机组和负荷侧水泥厂的大气污染物排放特性,并计及大气污染物的时空分布特性和污染源附近区域的环境容量裕度,提出了火电机组及水泥厂环保成本计算模型。同时,考虑了火电机组及水泥厂的碳排放特性,并采用阶梯型碳排放成本模型计算火电机组和水泥厂的碳排放成本。在此基础之上,提出了水泥厂负荷优化模型,以阶梯型分时电价的方式调动水泥厂参与需求响应,构建了源荷协同的含风电电力系统环境经济调度模型。最后,基于改进的IEEE 39节点系统进行了算例分析。结果表明,所提模型不仅可以实现电网侧和水泥厂成本均降低的双赢局面,还能够降低电力系统源荷整体的碳排放量。

改进高斯烟团模型的多气体源泄露扩散模型

针对高斯烟团模型在多稳定气体源泄露扩散模型建立上的欠缺问题,提出多稳定气体源泄露扩散模型。根据气体源位置和环境风速信息,对坐标轴进行平移和旋转变换,构建变换后坐标和变换前坐标的数学转换公式,将多气体源的泄露扩散过程建模为多个高斯烟团的叠加过程,建立适用于预测多稳定气体源泄露扩散趋势的改进高斯烟团模型。最后,以研究多个氯气气体源泄漏扩散问题为例,基于改进高斯烟团模型,根据毒物浓度时间伤害准则对其泄漏后的危险区域进行划分。仿真实验结果表明,该模型具有较好的参考价值。

一种改进的有毒气体扩散高斯模型算法及仿真(英文)

高斯模型作为评价有毒气体泄漏后的扩散模型,因其计算量小、简单易用等特点而被广泛应用.文章对有毒气体扩散的时空特性进行了讨论,通过引入一种时间因子,对现有高斯烟团模型进行了改进,建立了以时间函数为动态变换基点的有毒气体扩散模型.将有限时间内的有毒气体连续释放过程表述为实源和一系列虚源在多个时间区段内的释放子过程的组合.根据改进的高斯模型,编程实现了基于GIS的、实时的有毒气体扩散动态仿真.仿真结果表明,该算法能够快速、准确地计算出有毒气体泄漏后的任意时间点的扩散浓度空间分布,能够较好地模拟有毒气体扩散的动态变换过程,对危险化学品泄漏事故现场的预测和评估具有很好的辅助决策作用.

大气环境质量预测模型研究

为适应青岛和贵阳地区地形和大气流场复杂的特点，吸收高斯烟云模式和烟团模式的优点，建立高斯轨迹烟云模式，模式同时考虑静风条件下的扩散。应用青岛和贵阳的实测数据对模式的性能进行检验，结果证明，该模式可适用于地形和流场复杂的地区。该模式是环境决策支持系统的一部分。

应用Excel模拟高斯烟团模式计算危险气体泄漏

当今由危险气体泄露引发的火灾、爆炸及中毒等恶性环境污染事件已屡见不鲜,人们也已认识到其巨大的危害性,因此在生产和运输过程中进行危险气体环境风险评价是十分必要的。关于危险性气体泄漏扩散模型有许多,但是目前常用的主要是比较成熟的高斯模型。本文在研究危险气体事故泄漏的扩散模式的基础上,利用Excel强大的数据处理功能对常用的高斯烟团模式进行模拟计算。这种方法大大减小了计算量,缩短了工作时间,可为环境风险评价管理、风险工程设计、风险责任保险等领域及应急计划制定、事故抢险工作实施提供有效的工具。

轻量级有毒气体扩散在线可视化仿真平台

突发性事故会在短时间内排放大量有毒有害污染物,危害性极大,极其需要对其扩散做出快捷、准确、普适性应对。采用高斯烟团模型来对气体污染扩散进行模拟仿真,并对其进行了轻量化处理,使得其在Web3D的Three.JS框架得以实现,用户们通过访问网页即可实时访问有毒气体扩散全部可视化过程,可以便捷地估计出有毒气体的污染扩散趋势,还可以进一步分析在不同影响条件下的气体污染扩散对周围环境的影响。借助于本平台,用户还可以对各种有毒气体扩散模型数据进行管理,并自主设置各种有毒气体扩散参数,极大地方便了用户对气体污染扩散平台的操控。

利用Matlab模拟多烟团模式计算危险液体泄漏的研究

关于危险性液体泄漏扩散模型有许多,但是目前常用的主要是比较成熟的高斯模型。在《环境风险评价技术导则》推荐采用的多烟团模式基础上,利用Matlab的可视化界面对变天情况下的多烟团模式模拟某乙醇厂乙醇泄漏,其结果与高斯烟团理论一致。利用该软件,连续输入实际天气情况值,可实时追踪危险性液体在时空中的变化,为环境风险评价管理、风险工程设计、风险责任保险等领域及应急计划制定、事故抢险工作实施提供有效的工具。

利用MATLAB模拟危险液体和气体短时泄漏在小尺度空间内的扩散

在深入研究《环境风险评价技术导则》(HJ/T 169-2004)中推荐的高斯多烟团模型基础上,提出利用MATLAB强大的数据处理功能以及友好的人机界面设计,自编程进行危险液体或气体短时泄漏环境风险预测。该软件可操作性强,预测结果可信度高,对环境风险评价工作具有指导意义。

基于修正Gaussian Puff模型的飞机LTO循环PM_(2.5)排放及扩散特性研究

为评估飞机细颗粒物(PM_(2.5))排放对机场周边环境的影响,构建了飞机起飞着陆(LTO)循环排放及扩散特性评估模型.首先基于机载QAR数据中的空燃比、燃烧室入口温度等热力学参数,采用一阶近似-形成氧化法的耦合模型(FOA-FOX)对细颗粒物排放特性进行评估;然后建立飞机LTO循环坐标系,结合航空器运行特征对Gaussian Puff模型进行修正,将实时排放强度及气象数据作为输入源,计算LTO循环不同时刻下的扩散浓度分布,分析影响扩散浓度的因素;最后结合计算结果,对上海浦东国际机场进行污染物监测点的布局.结果表明:LTO循环的PM_(2.5)排放强度约为38.61~845.78 mg·s^(-1),进近和起飞爬升阶段高于滑行阶段;进近后期、滑行阶段及起飞初期的扩散浓度对人群影响较大,下风向4000 m几乎不构成污染;风速增加、大气稳定度降低会不同程度地增大扩散速率.

基于高斯烟团模式的爆炸烟雾浓度分布特性仿真

在战场环境下,爆炸产生的烟雾会对激光引信的正常探测产生一定的干扰,成为制约激光引信正常使用的因素。选用瞬时点源模拟爆炸烟雾,基于高斯烟团模式进行建模仿真,得到烟雾浓度分布规律。改变相关参数,如源强、平均风速、扩散时间、释放高度等,得到参数改变对烟雾浓度分布的影响规律。源强影响烟雾浓度峰值的变化,平均风速和扩散时间对烟雾浓度的峰值、烟团位置以及烟团大小均有影响,释放高度的改变使不同观测点烟雾浓度呈抛物线变化。仿真结果对激光引信抗烟雾干扰提供一定的依据。

轨迹烟流模式计算方法

集合了高斯烟流模式和烟团模式的优点,提出一个新的模型———轨迹烟流模式,既保留了烟流模式计算简单,计算结果连续的特点,又可以根据当时风场,确定不同的烟流轨迹,模拟烟团的弯曲、折回和重叠运动,分段进行计算,提高了计算的准确性扩大了模式应用范围。

基于MATLAB的液氨瞬时泄漏模拟及应急措施研究

利用高斯烟团模型建立地面瞬时泄漏源气体扩散浓度分布模型,运用MATLAB软件对模型进行数值模拟,将结果可视化,分析氨气的泄漏扩散过程,最终求得氨气云团扩散形成的中毒危险区范围和氨气云团消散失去毒害作用需要扩散的时间和距离.经计算,氨气云团扩散60s后能形成的中毒危险区范围是以x=120m,y=0为圆心,半径为50.7m的圆,氨气云团消散失去毒害作用需要扩散的时间为480s后,此时氨气云团的中心位于(1 068,0,0).该计算结果可对有毒有害气体泄漏后预测扩散危险区范围提供相关依据.

一种基于无线传感网络的气体泄漏源定位算法

无线传感器网络由于其组网成本低、覆盖范围广、能耗低及工作时间长等优点,近年来在军事、化工、商业等领域得到了广泛的应用。本文主要针对基于无线传感器网络的化工厂中有毒气体泄漏源的定位问题进行研究,提出了一种新的气体泄漏源定位算法。算法假设气体扩散满足高斯烟团模型,应用Taylor级数展开将测量模型线性化之后,根据高斯-马尔可夫定理对其作最佳线性无偏估计(BLUE)。经过重复迭代,获得较为精准的泄漏源位置。仿真结果表明,本文所提出的算法与已有的基于最小均方误差(MSE)的粒子群优化(PSO)算法相比较,定位精度更高、收敛速度快,并且所需的存储空间更小。本文中的算法可应用于毒气泄漏、火灾早期监测、易燃易爆气体泄漏等场合。

基于变风向高斯烟团混合模型的污染物扩散研究

对气态污染物连续泄漏扩散问题,利用时间分段处理和坐标转换的方法对高斯烟团模型进行了改进,使其能够计算点源连续泄漏和风向变化的情况。基于Python开发了模拟计算程序,模拟分析了风速和大气稳定度对污染物扩散的影响。结果表明:该模型实现了风况变化和连续泄漏扩散场景下,污染物扩散的浓度分布计算;各级危险区域的面积都随着扩散时间的增加先增大,而后趋于稳定,达到稳定所需时间以及稳定后危险区域的面积都随着风速的增加而降低,随着大气稳定度的变差而降低;在各风速以及各大气稳定度下,中度危险区面积都高于其他区域,应重点防护。

基于修正高斯烟团模型的SO_(2)瞬时排放扩散研究

大气腐蚀不仅危害人类身体健康,而且会对暴露在大气环境中的工业设备造成腐蚀危害。SO_(2)是主要的大气污染物之一,对其扩散的研究可以预测近污染源地区大气中SO_(2)浓度分布,进而为采取监测治理措施提供理论支撑。高斯烟团模型通常用来模拟在小风静风条件下稳定污染点源连续排放的大气扩散问题,但对稳定污染点源瞬时排放(排放一段时间后不再排放)的研究较欠缺。提出一种修正的高斯烟团模型,将稳定污染点源瞬时排放污染物浓度扩散问题建模为排放时间内有限个烟团的叠加,分别讨论了烟团扩散时间小于或等于排放时间、扩散时间大于排放时间条件下稳定污染点源瞬时排放的大气扩散模型,并通过实例对提出的修正高斯烟团模型进行了仿真模拟试验。结果表明:修正后的高斯烟团模型能够模拟稳定污染点源连续排放和瞬时排放两种情况下污染物SO_(2)浓度分布,且模拟结果更符合实际情况。该研究结果可为近污染源地区大气中SO_(2)浓度的实时预测提供更为有效的方法。

数据同化在核事故辐射场评估中的应用研究

为提高核事故辐射场评估的准确性和可靠度,建立一种基于数据同化理论的评价方法。以高斯烟团模式和核素沉降模式联合组成预测模型,以集合卡尔曼滤波(En KF)为同化算法,结合观测剂量率数据,构建核事故辐射场评估同化系统。在Matlab软件平台上,研究不同气象条件和不同核事故释放情形时,同化结果与模型预测结果的异同。试验结果表明,当气象条件和放射性物质释放率恒定时,同化场的相对均方根误差比模型预测场约低25%;当气象条件和释放率都变化时,同化场的相对均方根误差比模型预测场约低20%。通过有效利用观测数据,数据同化方法能及时调整模型,从而减小模型预测误差。

化工园区气体排放无线传感器监测系统算法研究

近些年来,随着工业的迅速发展,政府环保机构对化工园区工厂排放监测意识不断增强。鉴于无线传感器网络在对气体进行长期监测方面的巨大优势,本文通过对传感器节点测得的气体浓度数据进行分析,主要研究并设计了化工园区工厂界气体排放传感器监测系统算法结合化工园区工厂污染气体排放模型,本文首先模拟工厂气体实时排放源强,仿真模拟结果能充分体现工厂气体排放在一定程度上的缓慢连续变化特性以及不同排放源之间的相对独立性和弱相关性。随后提出了一种基于PSO算法改进后的自适应迭代次数-粒子群算法AIT-SPSO(Adaptive Iteration Tracing-SPSO)实现了迭代次数动态调整的多个排放源强的实时反算,仿真结果表明,AIT-SPSO算法具有时间复杂度低、运算简便、误差小,可用于对工厂污染气体排放进行迅速、准确的跟踪监测。

基于粒子滤波算法的源项反演及不确定性分析

针对核事故发生后源项释放率连续变化、监测数据有限和监测噪音多变的特殊场景,提出了一种基于高斯烟团扩散模型和粒子滤波算法的源项反演方法。当仅有两组相对误差为20%的有效监测数据,并额外叠加因放射性粒子沉积而导致的监测噪声时,利用粒子滤波分别对源项释放率持续稳定、线性增加和正弦变化这三种场景进行反演,研究结果表明,反演结果相对真值的误差约5%,最大不超过10%。

空气质量模型及参数选用导则

本研究是为了在大气污染物浓度估算中提供一个可以接受的技术分析的共同尺度,将所需用的空气质量模式分为三个等级。第一级模式作为在制定大气环境管理的法规和政策时主要应用的模式。第二、三级模式作为研究级模式。本文详细介绍了第一级模式的主要应用原则,简要介绍了第二、三级模式。

Matlab在化学危险性气体扩散模拟分析中的应用

针对化学危险性气体扩散模拟分析过程中存在计算和分析过程复杂的问题,利用Matlab软件的综合分析计算与绘图优势,提出了Matlab软件程序对化学危险性气体高斯扩散模型的安全分析计算方法,实现了化学危险性气体扩散的直观图形表示、浓度分布和伤害分区的准确划分,其最小分析步长准确度可以根据需要设置,在安全分析与评价中应用效果理想,有利于提高分析效率,减少工作强度。