大型海洋浮标投入使用后,其搭载的观测设备和智能传感器的数量更多、种类更加多样化,负荷的增加对浮标供电系统的发电量及运行稳定性提出了更高的要求.针对大型海洋浮标耗能高等特点,在MATLAB/Simulink平台上搭建了一套风光储柴综合供电系统模型.同时,结合海洋环境下浮标震荡和舱内高温现象,设计了一种供电系统的能量协调控制策略.对复杂工况下系统的运行状态进行了仿真实验,实验结果验证了模型的正确性和控制策略的可行性.
采用一维漂移-扩散流体模型,对活性粒子在甲酰胺溶液中的传质进行了数值模拟.分析了等离子体处理甲酰胺溶液中5种主要活性氧粒子(OH、OH2、O3、O2-、H2O2)的浓度和渗透深度.结果表明:在甲酰胺溶液中,O3和OH的渗透深度可以达到13～14 µm,高于水中的7～9 μm;O2-渗透深度为580 μm,约为其在水溶液中的50％;甲酰胺浓度在10-5～10-3 mol/L内,对活性氧粒子传质过程的影响较明显;溶液中O2对活性氧离子多样性有积极作用.这些现象表明,可以通过控制实际环境改变活性氧粒子的渗透深度.
针对燃煤电厂中煤粉细度难以测量的问题,提出了一种基于遗传算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)超参数的煤粉细度软测量方法.通过制粉系统特性试验,综合分析出影响磨煤机煤粉细度参数的主要因素.采用遗传算法优化支持向量机超参数方法构建煤粉细度软测量模型.将该方法用于特性试验,发现检验样本的均方根误差为1.7％,证明煤粉细度软测量方法有效,满足煤粉细度模型精确预测的需求.
研究了一类生产库存系统的最优控制问题.综合考虑了产品需求和腐坏对库存的影响,并在目标函数中引入了产品征税,由此建立起一类易腐品生产库存系统的最优控制模型.最后,基于古典最优控制理论,得到了最优控制策略,并通过具体算例验证了所得结果的有效性.
Against the backdrop of deepening the reform of the electricity market and the widespread development of wind and solar renewable energy, wind and solar power units urgently need to enter the electricity market together with conventional units as emerging market entities. Due to the fluctuation and intermittency of the output of wind and solar power units, backup units are needed in the market to solve the problems caused by the uncertainty of their output. As an emerging market entity, energy storage has the characteristic of flexible charging and discharging, which can handle the deviation caused by output uncertainty of wind and solar power units. Firstly, a trading model framework was designed for wind and solar energy storage units to participate in the day-ahead spot market in both joint and independent modes. Secondly, a output uncertainty analysis model for wind and solar power units was established, and scenarios were generated and reduced using Latin hypercube and synchronous backpropagation methods. Thirdly, under risk neutral and risk non neutral based on conditional Value at risk respectively, the optimal trading models of independent and joint participation of wind, solar and reserve in the day ahead spot market are constructed. Finally, a calculation example is used to verify the practicality and effectiveness of the constructed model by solving the problem.
为了分析分布式新能源和需求侧灵活响应资源的不确定性对综合能源系统(IES)的影响:首先,建立了 IES灵活性供需模型;其次,构建了基于场景概率驱动的IES两阶段分布鲁棒优化模型;最后,采用列与约束生成算法进行迭代求解,通过仿真验证了该模型和求解算法的有效性.相较于传统的IES优化调度,其所提模型减少了系统的总运行成本,提升了系统的灵活性.
为促进微电网群新能源消纳和低碳经济运行,在共享经济背景下,提出了一种基于合作博弈的含共享氢储能(SHES)的微电网群低碳协同优化运行方法,以兼顾SHES和微电网群的利益.首先,提出SHES和微电网群的能量交互运行框架;其次,分别以SHES运营效益最大和各微电网运营成本最小为目标,建立了基于合作博弈的电氢能源协同运行模型;然后,考虑各主体隐私性,采用交替方向乘子法(ADMM)算法对模型进行分布式求解;最后,进行算例仿真.结果表明,通过SHES与各微电网的协同运行,有效改善了各主体的运行情况,促进新能源就地消纳,降低了碳排放.
针对电动汽车快充负荷和充电资源错配的问题,运用蒙特卡洛法预测充电站配置变化下的负荷分布,以社会总成本最小化为目标,充分考虑充电站、用户、电网和交通等多方利益,构建了一种新的充电站优化模型,并使用改进的多染色体遗传算法进行求解,得到了适用于区域充电站的规划方案.以上海市浦东新区为例进行算例仿真研究,验证了所提方法的有效性,为解决电动汽车快充负荷与充电资源错配问题提供了有力的决策支持.
基于多智能体的一致性原理,提出了一种微电网经济与环境综合最优的分布式调度方法.该调度方法不再借助于领导跟随的一致性算法模式,而是基于机器人系统的工作模式,各节点通过存储最新的功率缺额,得到局部功率缺额,并用其替代全局功率缺额,解决了分布式多目标经济调度获取全局信息困难的问题.同时,该算法能够适应微电网系统负荷变动的特性,可实现多种情景下的微电网综合最优调度.算例仿真结果验证了所提方法的有效性.
2023年10月,在第十八届"挑战杯"全国大学生课外学术科技作品竞赛终审决赛中,由赵健、高源、刘建锋三位老师带领的研究生团队,携参赛项目《电网经络诊断——新型配电网拓扑自动辨识系统》奔赴贵州大学赛场,并在全国总决赛主体赛中斩获一等奖.该项目针对低压配电网拓扑关系不清晰、筛查复杂度高且时间长的问题,基于马尔科夫随机场概率图理论、功率关联卷积模型及神经网络潮流拟合方法,构建了户变关系及拓扑自动识别的综合算法体系及云端管理平台,实现了配电网拓扑结构的自动辨识和实时更新,为国家电网等电力企业动态精益管理、平稳安全运行供电、资源调配能力再提升提供了一定的技术基础和理论支持.
采用虚拟同步发电机(VSG)控制策略的并网逆变器可为分布式能源提供必要的惯性阻尼特性,以支撑电网频率.VSG的惯量和阻尼特性均受储能荷电状态(SOC)约束,因此有必要维持储能SOC水平,避免储能VSG失去惯量阻尼特性.设计了基于SOC的储能充放电系数,结合径向基函数(RBF)神经网络控制,提出了一种储能VSG参数自适应控制策略,并通过MATLAB/Simulink仿真,验证了所提策略的有效性和优越性.
针对微电网物理层和信息层交互过程中存在虚假数据注入(FDI)攻击的情况,提出了基于卡尔曼滤波的直流微电网抵御FDI攻击的二次控制策略.考虑常数FDI攻击和时变FDI攻击,利用卡尔曼滤波器滤除二次控制中引入的攻击信号,将经过滤波后的二次控制信号输入一次控制中,实现恢复电压和精确分配功率的目的.通过2个仿真案例验证了所提方法的有效性.
针对目前社区门禁系统中存在的一些安全问题,提出了一种基于LoRa扩频调制技术的智能门禁管理系统.该系统以LoRa技术为支撑,在服务器端、云端以及用户端建立星型网络拓扑结构.在服务器端,部署DCTT数据监测软件对每个用户终端的数据进行监测及管理;在终端部分,采用搭载STM32L051C8T6 CPU的LoRa模块与用户终端通过RS232协议进行通信.该方法有效降低了模块的运行功耗,在保证整个门禁系统稳定运行的基础上,实现了门禁系统的云管理及信息透明化,保障了门禁系统运行的安全性.
为了提高不同工况下的轴承故障诊断准确率,提出了一种基于特征筛选和集成学习的轴承故障诊断方法.考虑到特征向量复杂冗余的问题,结合特征有效性和最大均值差异提出了新的特征评分函数,并在此基础上进一步考虑特征关联度和特征维度,筛选出有利于变工况故障诊断的特征子集.针对单一机器学习模型故障诊断准确率不高的问题,将AdaBoost和Stacking算法相结合构造集成学习故障诊断模型.实验结果表明:筛选出的特征子集在相同分类器下拥有更高的故障诊断准确率;集成学习模型相较于单一模型有更高的故障诊断准确率和鲁棒性.
《上海电力大学学报》(双月刊)创办于 1980 年,是由上海市教育委员会主管、上海电力大学主办的自然科学学术期刊,也是上海市高等学校(自然科学版)优秀学报.本刊紧密围绕能源电力行业,依托学校清洁发电、智能电网、智慧能源三大优势学科群,主要发表电力工程、动力工程、环境工程、信息科学、控制科学与工程、电子与通信等方面的最新研究成果.本刊以"促进大学发展、促进科学技术发展"为宗旨,读者对象为高校师生、科研人员、工程技术人员及其他有关人员.欢迎广大作者投稿咨询.
针对电力巡检中标志牌难以被高精度识别问题,提出了一种基于改进型PPYOLOE的电力标志牌检测识别模型.首先,通过改进RepResBlock模块结构,加强卷积核单一参数的特征表达能力,增加模型权重维度的同时提升整个网络的泛化能力;然后,引入CIoU损失函数,解决了预测框与真实框不相交、收敛慢的问题,保证预测框和真实框的宽高比更为接近,提高回归精度;最后,改进数据增强Mosaic方法,降低负样本误检率,提高了模型精度和鲁棒性.实验结果表明:所提方法显著提高了检测模型性能,平均精度达98.4%,量化和蒸馏后检测模型体积压缩为原来的26.1%,自制样本库使文字检测和识别精度均超过90%.
以国内某300 MW燃煤热电联产机组为研究对象,提出了一种高温熔盐储热系统.耦合此熔盐储热系统后,机组在调峰运行期间实现了热电解耦,拓宽了调峰运行区间,获得额外收益,大幅提高了运行经济性.利用ASPENPLUS软件对熔盐储热系统中的换热器进行了分析,为高温熔盐储热系统应用于燃煤机组的热电解耦提供了指导.
结合光伏组件的发展现状,分析了市场各种主流技术路线组件的差异性.结合项目所在地的辐照情况,重点说明了采用异质结光伏组件的系统设计方案,正确选择光伏逆变器和容配比.将采用异质结光伏组件与常规高效单晶组件的初始投入系统成本和平准化度电成本进行对比,结果显示,采用异质结光伏组件的系统均占优势.
反向电渗析发电是一种零排放的、可持续的新型技术.在探究以电厂脱硝废液进行盐差能发电的基础上,采用纳滤-反向电渗析法耦合技术,研究了耦合发电系统在不同试验条件和不同运行参数下发电输出情况.分别研究了离子交换膜种类、膜堆电极材料、浓淡室进料浓度差、温度差对膜堆输出功率密度的影响.结果表明,以脱硝废液为膜堆进料溶液,膜堆使用阴离子交换膜,使用钌铱-钛网电极,以[Fe(CN)6]4-/[Fe(CN)6]3-为氧化还原对的电极溶液,提高淡室进料溶液温度等,均能够提高膜堆输出电化学性能.
由于人工巡检及传统的故障检测存在各种弊端,对于智能化的光伏组件故障检测研究变得越来越迫切.首先,阐述了国内外现有的传统光伏组件故障诊断技术;其次,详细研究了结合智能化的光伏组件故障检测技术,包括基于电气特性和多类别图像的智能故障检测;然后,总结了光伏组件智能化故障检测优缺点;最后,对此领域的未来进行了展望.
