海岛低碳综合能源微网优化方案设计

海岛微网不同季节的风光出力和负荷水平不同并且缺少跨季节性的长期储能方式,导致了当前海岛微网大规模弃风弃光和高额碳排放。为了提高风光利用率和降低碳排放,建立了包含氢储能系统和海水源热泵的海岛综合能源微网。以最小化年化成本、最小化弃风光率、最小化碳排放量为目标函数,以分布式电源出力和功率平衡为约束,采用NSGA-Ⅲ算法对各分布式电源的容量进行多目标优化配置,使用模糊隶属度函数选取综合满意度最大的解,算例结果证明了综合能源微网的优越性,为今后海岛微网的规划建设提供参考。

新形势下国有企业推动财务管理工作提质增效的思考

新形势下,市场竞争越来越激烈,国有企业若想在市场竞争中占有一席之地,就要做好财务管理工作。有序开展财务管理工作,有利于保证国有企业各项决策的准确性,提高经济效益,增强企业的市场竞争力。阐述了国有企业财务管理的含义、核心目标和职责,论述了国有企业财务管理工作的重要内容,提出了新形势下国有企业推动财务管理工作提质增效的策略。

大直径高压钢管瓦片整张卷制技术及应用

由于某抽水蓄能电站调压井以下高压管道的高强钢管需要承受高速水流的冲击和相应的水头压力,为保证制造品质,在加工阶段采用了减少焊接接缝的工艺,管节采用整张钢板卷制,仅有一道纵缝。本文以该电站大直径高压钢管整张瓦片制作技术为依托,主要介绍了该工艺的关键工序技术,该工程的实践为大型压力钢管在工区现场生产积累了丰富的经验。

数字经济时代下企业财务管理的研究

数字化技术突破了信息技术与经济增长的界限,导致企业管理变得更为细致。财务管理,作为企业运营的核心,目前正站在变革和转型的关键时刻。如何利用现代信息技术提升财务能力,实现企业财务数字化转型成为当下关注的热点。本文从数字经济背景下企业财务转型的迫切性出发,对企业在财务数字化转型过程中可能遇到的问题进行了深入分析,并探索了在数字经济环境中企业财务转型的有效途径,以支持传统企业在财务数字化方面的转型。

风电机组非接触式火花探测器设计与应用

在风电机组运行过程中,一旦发生火灾,会直接威胁到检修人员和风电机组的安全,从而导致人身伤亡和造成设备的不同程度损坏。因此,加强风电机组火灾预防工作具有十分重要的意义,需要从预防、监测、扑救等多个方面入手,随着一种先进的无接触的风力发电机组刹车火花检测技术的出现,可以实时监控和预警火花的形成,从而及时触发安全链和应急侧风偏航系统,有效地抑制火灾的蔓延,同时当火势刚刚开始扩散时,也可以自动激活消防灭火设备,最大限度地保护风力发电机组免受破坏。

基于多市场空间古诺模型的电能与绿色证书交易市场均衡分析

针对可再生能源配额制及其配套的绿色证书交易制度的实施,研究可再生能源发电商和火电发电商在电力批发市场和绿色证书市场下的中长期电能交易市场均衡问题。首先,在电力批发市场和绿色证书市场下,构造两类发电商的空间古诺模型,对多市场下两类发电商的目标函数集中优化,利用yalmip求解。最后,分析得到可再生能源配额的变化对电能价格、交易电量等存在的影响,对政府科学设置配额比例提供了参考意见。

季节分型下一种面向风电功率日前预测的深度自适应滤波框架

深入研究数值天气预报风速的波动性对提高风电功率日前预测精度具有重要意义。首先提出一种深度自适应滤波框架,对于数值天气预报风速,采用引入相对熵的变分模态分解算法,经分解产生多个模态分量后,基于非局部均值去噪算法对其中的噪声分量滤波,随后将其与有效分量重构得到去噪后的序列;在此基础上按季节分型,将去噪后的数值天气预报风速序列作为输入,在备选模型库中由验证集选用该季节最适合的风速-功率转化模型,并对测试集进行风电功率预测。选用中国东北某风电场进行算例分析,相较于其他分解算法,所提方法在不同季节的预测准确率可提升0.25%~1.58%,即季节分型下的深度自适应滤波框架可有效提高风电功率预测精度。

考虑灾前预防和灾时响应状态下的弹性配电网提升策略研究

近年来极端自然灾害事件发生的频率逐渐增加,为提高灾害下配电网的抵御能力以及尽量减少灾害对电网造成的严重后果,学者们开始对弹性配电网进行研究。针对极端天气下配电网的不同状态变化过程,文中提出了一种考虑灾前预防和灾时响应两种状态下的配电网弹性提升策略。在灾前预防状态,以线路加固费用最小为目标函数,结合不同加固措施下的弹性效果进行讨论,确定在有限的加固费用下的最佳线路加固方案;在灾时响应恢复状态,采取含有分布式电源的网络重构恢复供电措施,以网络有功损耗和电压偏移为目标函数建立最优潮流模型,并采用二阶锥松弛技术和big-M法对约束条件进行优化,从而将混合整数非线性问题转化为二阶锥问题。最后以IEEE33节点测试系统为例,对比采取不同措施前后的弹性指标,验证了所提方法的有效性。

基于滤波器组和小波包变换的超高次谐波检测方法

随着分布式可再生能源占比的逐渐增加及电动汽车充电桩等设备的广泛应用,低压配电网中超高次谐波问题日益严重。由于超高次谐波具有高频率、宽频域的特点,进行超高次谐波检测时要处理的数据量大、检测速度慢,同时超高次谐波还具有时变性,传统以傅里叶变换为原理的检测方法难以对非平稳信号进行检测。针对上述问题,应用模拟滤波器组对信号进行下采样,降低采样频率,减少检测过程中要处理的数据量;应用小波包算法检测时变的超高次谐波分量。仿真计算结果表明,所提方法能够准确测量信号中的超高次谐波分量,计算速度较快,并可以对非平稳信号进行检测。

基于神经网络的量测数据检测及修正系统研究应用

为解决电力系统数据量测过程中的不确定性因素和非线性计算等问题,首先构建了基于缩减聚类算法的神经网络最优模型,然后通过反向传播算法建立量测数据模型,最后针对可信量测数据与可疑量测数据给出了相应的解决办法,整体建立了一套智能量测数据检测与修正系统。

火力发电中的自动电压控制AVC技术分析

阐述火力发电中的自动电压控制AVC,主流的施行方案为安装独立的自动控制电压设备,探讨实现火电AVC的新方案,优势与不足,从而更好地促进火电厂AVC的高质量应用。