在新能源发电技术快速发展的背景下,温差发电(TEG)技术能够很好地利用新能源发电中产生的废热.然而,温度分布的变化会使得TEG阵列的输出特性恶化、发电效率降低.提出基于人工蜂群(ABC)算法的TEG阵列重构方法,在3种不同温度分布情况下,利用ABC在对称9×9和不对称10×15两种TEG阵列进行动态重构.将所提算法与遗传算法、粒子群优化算法和秃鹰搜索优化算法3种启发式算法作对比,并给出由ABC重构后的TEG阵列温度分布图.结果表明:ABC能够提高TEG阵列的输出功率,输出功率-电压曲线均趋向呈现出单个峰值.此外,利用基于RTLAB平台上的硬件在环实验验证了硬件可行性.
综合能源系统 (IES) 是实现“双碳”目标的重要手段,然而系统内部不同类型用户用能行为各异,使得IES协调优化与低碳运行难度增加.为了充分发挥用户的主观能动性,基于用户行为分析对IES的用户行为进行建模,并通过卷积神经网络将用户分为激进型和保守型.构建IES运营商决策模型,确定电热能源的供应方式,针对不用类型用户设计相应的能源套餐.基于实际数据分析上述模型和方法的有效性,验证了用户分类在IES低碳运行中的价值.
电磁阀、继电器等机电装置的动态性能快速仿真对研发设计非常重要.改进未磁饱和的直动式机电运动装置的磁路模型,并联合机构运动方程实现机电运动装置的快速仿真.与基于理想磁阻假设的常规磁路模型不同,改进磁路模型采用机构运动位移的3次多项式表示非饱和总磁阻,并通过上、下运动极限处静态磁力和电感仿真值标定多项式的4个待定系数,可更加准确地预测磁吸力和电感随运动位移变化.进一步联合改进的磁路方程与机构运动方程,得到改进的磁路-运动耦合模型,在Simulink系统中实现某电磁制动器和电磁阀的快速秒级仿真,可在保证计算精度的同时,大幅减少有限元仿真所需时间.
为测算城市电力行业碳排放水平和降低电力行业碳排放,提出一种城市电力行业碳排放测算方法和减碳路径.首先,基于城市本地电源发电和净调入电力数据建立城市电力行业碳排放测算模型;其次,从发电侧、电网侧、负荷侧和储能侧提出城市电力行业减碳措施;然后,建立减碳措施的效果评估模型;最后,以珠三角典型城市F市为例,利用所提碳排放测算模型测算该市电力行业碳排放,并依据减碳措施评估该市2030年碳达峰情景电力行业减碳效果.结果表明:所提模型能准确测算城市电力行业碳排放;通过减碳措施,F市在2030年至少可减少碳排放1.06×107 t.
综合能源系统作为能源互联网的重要表现形式,在提高能源利用率的同时,由于耦合度过高,各系统之间响应速度差异过大,所以带来了更多风险.从系统安全的角度出发,准确找出系统中的薄弱环节,评估系统的鲁棒性至关重要.为此,在复杂网络环境下,提出变步长仿真与改进熵权法联合的鲁棒性评估方法.介绍综合能源系统的结构并进一步解释系统耦合环节;提出包含网络破损度、联通因子在内的鲁棒性指标,采用根据不同系统响应时间差异的变步长仿真方法,针对仿真结果提出一种改进熵权法,构建更客观的评价方法;通过案例验证了该评价方法的优越性.
目前电力物联网关键技术应用的综合评价具有单评价对象的特点,传统评价方法无法适用.为全面评价电力物联网项目建设水平和运营成效,在综合考量电力物联网不同建设和运营阶段及其关键要素基础上,建立电力物联网关键技术综合评价指标体系,根据其单评价对象场景的特点,提出基于云模型综合相似度的评价模型.通过对逼近理想解排序方法的改造构建单评价对象的决策矩阵,提出以兼顾云模型的形状-距离综合相似度为度量,表征逼近理想解排序方法的相对贴近度,进而实现对单评价对象的精准评价.应用所提方法综合评价某电力物联网示范工程,验证了所提综合评价体系和评价方法的客观性与全面性.
在含高比例可再生能源的电力系统中,考虑多重不确定性因素并实现源荷协调的优化调度是电力系统运行的重要问题.为此,构建了基于多场景的概率性旋转备用优化模型,该模型综合考虑了风电和光伏出力预测误差、负荷预测误差及发电机非计划停运等多重不确定性因素对旋转备用容量的影响,将可再生能源弃电、系统切负荷分别作为特殊的备用资源融入发电日前调度计划,以提高电力系统的经济运行效率.改进了系统可再生能源削减期望和电量不足期望值两个可靠性指标的计算方法,减少了与该指标相关的不等式约束条件,用于提升模型的计算性能.该备用优化模型在兼顾场景多样性的同时,实现了多场景下系统的总成本最优.以改进的IEEE-RTS系统作为算例,验证了所提模型的有效性.算例结果表明,改进的可靠性指标计算方法能够有效降低备用优化模型的求解时间;建立的最优旋转备用优化方法能够实现系统日前旋转备用容量的动态配置,提升系统经济运行水平.
对导边变形的仿生螺旋桨的水动力性能优化设计提出一种新颖的方法.基于仿生学原理与参数化建模的方法,将座头鲸前鳍的凹凸结构应用于螺旋桨导边,即在螺旋桨导边迎流区依据指数衰减曲线和正弦函数曲线将标准光滑导边进行类似座头鲸鳍突起结构状的凹凸变形,获得的导边凹凸的仿生螺旋桨.分别对指数衰减型仿生桨与正弦函数型仿生桨进行水动力性能、空泡性能以及噪声性能数值模拟.选出其中性能较优的螺旋桨,然后将基于仿真设计(SBD)技术引入新型仿生螺旋桨优化设计中,以控制导边变形的指数衰减曲线形状的参数为优化设计变量,以母型桨的转矩作为约束条件,选取敞水效率为目标函数,采用Sobol与T-Search优化算法,构建基于指数衰减曲线的仿生螺旋桨优化研究系统.研究结果表明:将座头鲸前鳍的凹凸结构应用于螺旋桨导边对螺旋桨的空泡性能与噪声性能有所提高,但对于螺旋桨敞水性能的提高不显著,验证了本研究所建立的仿生桨水动力性能优化设计方法是有效可靠的,为仿生螺旋桨的性能数值计算及构型优化设计提供了一定的理论依据和技术指导.
台风等极端气象灾害对工程结构安全造成严重威胁,研究近地面大气边界层精细化模拟对于土木工程具有重要应用价值.数值天气预报系统(WRF)中的大涡模拟(LES)模块具有参数方案多、精度高等优点,适用于近地面风场精细化模拟,但数值天气预报-大涡模拟(WRF-LES)精细化模拟效果与参数设置密切相关.寻求适用于精细化模拟近地面风场的参数设置,选用WRF-LES模式中的几种次网格模型和空间差分格式,采用较细密的网格分辨率,进行理想大气边界层模拟.对比平均风速剖面、湍流强度剖面和功率谱等风场特性,讨论关键参数对近地面风场模拟精度的影响,确定合适的参数设置.研究表明:对次网格模型,非线性回波散射和各向异性 (NBA1)模型可有效改善近地面风场模拟精度;对网格方案,在计算域底部不均匀加密垂直网格可更好地描述近地面风场空间分布特征,有效减小计算资源;对空间差分格式,偶数阶差分相较奇数阶差分格式可捕获更小尺度湍流结构.所提出的WRF-LES模式参数方案,可为精细化模拟近地面风场和台风边界层提供技术参考.
风电调频的逐步惯性控制(SIC)策略在负荷波动后提供一个阶跃式功率增发,能够有效阻止系统频率下降,保障电网频率安全.但在其功率恢复阶段,容易出现二次频率跌落现象,需优化SIC以获得更好的调频效果.传统方法存在计算维度高和耗时较长的弊端,难以满足不同场景下快速提供最优控制效果的需求.为实现负荷扰动事件下风电调频的最优逐步惯性快速控制,引入深度学习算法,提出一种基于堆叠式降噪自动编码器(SDAE)和深度神经网络(DNN)的风电调频逐步惯性智能控制方法.首先,使用麻雀搜索算法获得最优参数,使用SDAE高效提取数据特征;随后,基于DNN对数据特征进行学习,并引入加速自适应矩估计优化网络参数,提升网络全局最优参数;最后,应用SDAE-DNN联合方法实现扰动事件后风电调频的逐步惯性在线控制.在IEEE 30节点测试系统中分别对单台风力机和风电场进行仿真分析,与传统方法、浅层反向传播神经网络及原始DNN所得结果对比发现,所提网络结构具有更优的预测精度和泛化能力,该方法能够实现良好的逐步惯性调频效果.
为探究大漂角斜入流下螺旋桨与导管桨的尾流特性,基于延迟分离涡模型,对进速系数(J=0.4)及大漂角(β=45°, 60°)斜入流下螺旋桨与导管桨进行了数值模拟.研究发现:螺旋桨尾涡系整体偏斜程度比导管桨更高,导管桨后尾涡整体分布区域产生明显折角现象.斜流下尾流场表现出更高的复杂性,迎流侧与背流侧涡系间演化进程出现差异,螺旋桨该特性表现更加明显,而导管桨背流侧导管前缘会因流动分离产生局部脱落涡并向下游传输.导管桨的部分动能转化为导管推力而使尾涡整体湍流动能略低于螺旋桨,这一现象随着漂角的增大而更加明显.相较于螺旋桨,导管桨在大漂角斜流下能够保持更好的操纵稳定性.从尾流场特性的角度分析大漂角斜入流对螺旋桨与导管桨的影响,以探究导管桨在斜流下能够保持更好的操纵稳定性的理论依据.
波浪形变截面柱体结构具有良好的流动减阻特性,然而尚不清楚这种变截面柔性结构的流致振动特性.基于高精度谱单元法建立了细长柔性结构的流固耦合力学模型和高精度算法,对在低速均匀流作用和驻波初始动力激励下的流致振动机理进行了数值分析,阐明了波浪形细长柔性结构的尾流特性、结构动力响应特性、能量传递规律、涡脱频率的展向变化特征,也对减阻、减振机理进行了初步探讨.数值模拟结果表明,在合适截面扰动波高下波浪形变截面柔性结构能够大幅抑制涡激振动响应,并发现在波浪形细长结构两侧形成的特殊涡结构会稳定绕流剪切层,拉长涡旋形成区长度,从而降低尾流结构与结构的流固耦合效应,抑制涡激振动响应.
随着风力发电在电网中渗透率不断增加,需要风储联合电场参与电网调频服务,维持电网的频率稳定.针对中高风速下的风储联合电场,通过分析风力发电机的机械特性和储能系统的运行特性,确定了减载运行方式下风力发电机桨距角的控制方式,提出一种基于模型预测控制的风储联合电场参与电网二次调频的控制策略.建立风电场桨距角控制的预测模型和电化学储能系统的预测模型,优化风力发电机和储能系统的有功功率输出,在调频基础上更好地减少了风能损失.根据上级系统的有功功率指令值和风力发电机实际输出功率之间的差值对桨距角控制进行进一步修正,使得风力发电机在二次调频期间能够更好地追踪到上级系统的功率指令值,迅速响应频率变化值,减小动态频率偏差,完成二次调频任务.仿真结果表明,该控制策略综合考虑了风力发电机可控的二次调频能力和电化学储能系统响应快速、跟踪精确的特性,使风储联合电场能够主动响应系统频率的变化,更好地跟踪上级系统下发的有功功率指令值,参与电网二次调频.
采用最优拉丁超立方试验设计法细化涡流发生器参数,确定试验方案,仿真计算风力机的推力和转矩,获得试验数据.基于反向传播(BP)神经网络,构建遗传算法优化BP神经网络的风力机涡流发生器气动性能模型,通过计算气动性能模型预测值与仿真值的误差与均方根,验证气动性能模型的可靠性;耦合鱼群算法和风力机涡流发生器气动性能模型,建立风力机涡流发生器优化方法,对涡流发生器高度、长度和安装角度进行迭代求解,实现涡流发生器优化.结果表明:相比原涡流发生器方案,涡流发生器优化后的风力机叶片截面流动分离得到有效抑制和延迟,表面流体分离现象得到改善,风力机功率提升1.711%,推力下降0.875%.
高桩码头广泛应用于深水港口工程建设中,且大多位于可液化场地,波浪作用对液化场地高桩码头工作性能的影响不可忽视,但鲜有研究报道.进行液化场地高桩码头模型波浪水槽试验,考虑波浪、码头和土层三者之间的相互作用,真实再现高桩码头使用环境,探索波浪作用下码头内部响应差异,分析波浪作用下码头桩基和土层动力响应,探讨波高变化对各动力响应的影响规律.结果表明:高桩码头面板加速度和位移响应随波浪作用时间增加先逐渐变大最终保持相对稳定;群桩内各桩受到的动水压力和变形差异明显,其变化规律与桩位置有直接联系;自由场和桩周土层孔压响应幅值随埋深增大而减小,群桩的存在会降低桩周土层孔压的响应,增大土层加速度的响应;波高的增加对土层的影响随深度的增加而减小.上述研究成果可为波浪作用下类似高桩码头试验提供参考,为高桩码头合理化设计和防波浪侵袭提供支持.
针对地区发展阶段具有不确定性和不同发展阶段下地区投资需求难以量化的问题,提出一种考虑地区发展阶段不确定性的电网投资决策鲁棒优化方法,以保证电网投资决策与实际发展需求的匹配程度,提高决策结果对投资组合风险与发展阶段不确定性的应对能力.首先,基于现代投资组合理论构建投资风险约束;其次,采用箱型不确定集对地区发展阶段不确定性进行表征,建立考虑发展阶段不确定性的电网投资决策鲁棒优化模型,模型中外层最小化问题求解最恶劣场景下的地区发展阶段不确定性变量,内层最大化问题求解最恶劣场景下能够使投资收益最大的决策方案;再次,根据强对偶理论将双层优化模型转化为可直接求解的单层模型,采用大M法对模型进行求解;最后,利用我国某东部沿海省份中13个地市的实际算例验证了该电网投资决策模型的适用性与有效性.
如何充分利用已有信息提高配电网故障诊断准确性,为配电网抢修提供精准研判是亟待解决的问题.针对已有配电网故障诊断信息来源单一的问题,提出融合配电网中、低压信息与变电站出线电流信息的配电网故障研判模型.该模型首先针对已有过电流诊断方法难以适用于大规模配电网的问题,分层缩减配电网求解规模,提高故障区段定位速率;然后针对过电流告警信息准确性问题,提出基于开关继电保护事件顺序记录(SOE)数据和变电站出线负荷骤降数据的配电网故障辅助研判手段;最后,总结实际工程中多方位信息数据融合配电网故障研判步骤,为调度人员故障诊断提供借鉴.工程实践证明:所提方法能有效进行故障诊断,对于大规模配电网适应性极强;结合开关动作SOE和遥测电压信息的辅助诊断模型,能满足过电流诊断模型对遥信信息准确性要求高的特点,两者互补性较高,工程实践中具有较好的故障诊断效果.
模块化多电平换流器(MMC)应用于直流配电网等中低压场景时输出电平数较低、谐波含量高,且电容电压易受直流母线电压波动影响而偏离额定值.针对上述问题,提出一种最近电平逼近调制与电容电压稳定控制相结合的MMC改进控制方法.首先,引入阶梯波修正量以提升MMC交流输出电平数;在此基础上,分析阶梯波修正量对电容电压的影响,提出一种基于电容电压反馈的稳定控制方法,实现子模块电压与外部电气环境的解耦控制,从而限制电容电压波动范围,提高设备安全裕度.最后,在MATLAB/Simulink仿真模型和实时数字仿真系统硬件在环测试中验证方法的正确性和有效性.
风力发电、光伏发电与火力发电经同一点并网形成耦合系统,是我国北方地区发电侧灵活性调节电源与新能源间高效、低碳协同的一种形式.考虑区域新能源爬坡特性,结合源荷匹配分析,发掘和利用其规律,研究风光火耦合系统的容量优化配置方法,为耦合系统规划提供参考.首先,简述耦合系统运行模式和不确定性处理方法;其次,考虑耦合系统风光互补、爬坡事件和关键负荷特性,选取并提出相关指标用于源荷匹配评价;再次,考虑源荷特性、匹配、成本和收益等约束,建立耦合系统容量优化配置模型;最后,基于辽宁地区实际数据进行算例仿真,得到该地区耦合系统风、光的最优安装容量,并分析上述源荷相关因素与容量优化配置结果之间的相互影响,为新能源最优容量配置提供了参考与建议.
海洋立管在钻井作业时一旦遇到恶劣天气须将底端总成和防喷器断开,待天气好转需重新连接称为再入井作业.深海区钻井立管发生断开的概率大幅增加,为适应多变的海况需要快速完成再入井过程.提出基于模型预测控制(MPC)再入井控制系统;基于哈密顿原理建立悬挂立管分析模型,设计优化函数及约束项,构建非线性扰动观测器实现洋流力模型误差和洋流速度扰动补偿,与传统比例-积分-微分(PID)控制作业进行仿真比较.MPC系统作用下,母船迅速响应,立管能快速稳定完成再入井作业,较好处理洋流力模型误差,并在洋流速度扰动下具有良好鲁棒性.立管由于长径比大幅增加导致柔性显著增强,在母船及海洋环境力激励下,悬挂立管在快速再入井过程中高阶模态可能被激发.
在能源转型和科技进步双重推动下,高比例可再生能源和高比例电力电子设备正成为电力系统发展重要趋势和关键特征.新型电力系统动态行为随之发生重大变化,传统小干扰稳定性分析方法满足使用需要,在应对运行工况快速变化场合时尚存在亟需解决问题.提出基于同步相量测量装置(PMU)数据梯度动态偏差李雅普诺夫直接分析法对新型电力系统小干扰稳定性进行分析,利用PMU数据矩阵降维得到低维矩阵,代入含双馈异步风力发电机组的电力系统矩阵模型,求解李雅普诺夫方程式得到对角矩阵,通过判定矩阵正定性对系统稳定性作出判断.利用求解后得到的对角矩阵计算相应状态变量动态偏差值,对相应状态变量曲线使用梯度下降法迭代计算该曲线极值点数值,时间加权计算整个振荡过程时间加权动态偏差量,为阻尼稳定控制器配置位置提供指导.利用含风力发电新英格兰10机39节点系统仿真验证方法可以达到改善系统小干扰稳定性以及对新型电力系统快速稳定性分析的有效性.
针对传统集中式经济调度策略需要获取全局信息以及无法适应系统灵活拓扑的缺陷,同时考虑能量以电能和热量形式并存出现的情况,基于一致性算法提出了一种完全分布式热电联产经济调度策略.将热电联产系统中各机组电价和热价的增量成本作为一致性变量进行迭代计算,直至增量成本达到收敛,实现系统经济最优.此外,还分析了个别机组为了提升自身利益,向相邻机组传输带有偏差增量成本值的情况,设计了一个增量成本补偿项来消除该自私行为的影响.在3个仿真算例中得到的结果表明,所提策略在解决热电联产系统经济调度问题中具有有效性和可行性.
在“双碳”目标推动下,可再生能源渗透率不断提高,但其固有的波动性、间歇性和不确定性给电力系统安全稳定运行带来了极大挑战.共享储能作为共享经济在储能领域的典型应用,通过储能资源的“所有权”和“使用权”分离,实现储能资源的最大化使用,为可再生能源大规模并网引发的供需失衡问题提供了新的解决方案,展现出广阔的发展前景.从价值定位、成本模型、及盈利模式3个维度总结了共享储能的商业模式,并对其交易品种、运行架构、工程应用进行详细分析和总结,最终对共享储能的未来趋势进行讨论与前瞻.
可再生能源占比不断增加给互联电网频率控制带来严峻考验.由于常规的自动发电控制(AGC)策略没有考虑电网潮流安全约束,所以传统方法根据专家知识和经验进行尝试性发电机功率调整,需耗费较多时间;基于最优电力潮流的互联电网AGC优化模型由于非凸性和大规模性,求解时间较长且存在收敛性问题.鉴于常规深度强化学习具有“离线训练、在线端对端形成策略”的优点,但在动作探索过程中无法保证系统安全性,提出一种基于安全深度强化学习的电网有功频率协同优化控制方法.首先,将电网频率控制建模为约束马尔可夫决策过程,对决策过程添加相关安全约束进行智能体设计;然后,基于华东电网实际系统算例对智能体进行训练和性能提升;最后,对比智能体决策与常规AGC策略效果.结果表明:所提方法在多种运行方式下可快速生成有功频率控制策略,且保证系统频率恢复过程中电网的安全性,可辅助调度员在线决策.
氢能是实现“双碳”目标的重要能源载体,碳捕集技术是能源行业减排的重要技术手段.将氢气、天然气掺混形成混氢天然气,可以实现氢能的有效输运与利用,同时应用碳捕集技术对火电机组进行改造,有助于推动可再生能源的大规模消纳并降低碳排放水平.在此背景下,建立制氢设备和燃料电池的精细模型,针对系统碳排放问题,建立碳捕集火电机组的碳排放、出力模型以及掺氢热电联产的数学模型,并引入阶梯式碳交易机制控制碳排放.基于此,以购能成本、碳排放成本、弃风成本和碳封存成本之和最低为目标,计及管网掺氢比、碳捕集等约束,建立混氢天然气综合能源系统优化调度模型,采用粒子群算法结合CPLEX求解.通过不同场景对所构建的模型进行分析,验证调度模型在推进低碳经济发展方面的优势.
碳捕集、电转气装置能够利用系统富裕新能源捕集火电燃烧所产生的碳排放,并生成燃气,形成碳资源循环利用链.为降低系统碳排放,促进新能源消纳,提升系统运行灵活性,提出含碳捕集-电转气(CC-P2G)的风光火储一体化系统架构,并设计其优化运行模型.重点讨论该架构电能流和碳流的运行特性;考虑配额制下碳排放交易收益,以一体化系统综合效益最大化为目标,综合考虑各类设备运行特性,提出其优化运行模型.算例验证了CC-P2G系统在提升新能源消纳能力和系统运行效益方面的效用.结果表明,CC-P2G系统与碳排放配额交易等市场机制有效配合,能够在降低系统整体碳排放的同时提升运行效益.
发展分布式可再生能源是推动能源转型的关键手段,组织市场化交易能够促进分布式可再生能源生产和消纳.然而,可再生能源出力的不确定性使其容易在市场交割时出现偏差,进而为配电系统安全运行带来压力,但现有市场化交易机制仍难以激励市场主体主动减少偏差.为此,通过量化信用成本来引导分布式绿电的诚信交割行为.同时,考虑分布式绿电主体的策略性报价行为,建立考虑主体信用的分布式绿电市场化交易模型.然后,提出基于最优响应法的迭代算法来计算绿电市场的纳什均衡点.算例结果表明:所提市场机制能够以激励相容的方式引导用户的诚信行为,在降低交割偏差的同时提高绿电市场社会福利.
分布式电源并入配电网已成为新型电力系统重要特征之一,分布式电源的接入与发电的不确定性使配电网潮流复杂多变,对配电网故障快速定位提出更高的技术要求.然而,现有智能优化算法在解决配电网故障区段定位问题时会出现收敛速度慢、易陷入局部最优等问题.针对这些挑战与问题,提出一种基于量子蚁群算法(QACA)的配电网故障区段快速定位技术.首先,根据状态逼近思想和最小故障集理论构建配电网故障定位的数学模型;其次,针对馈线终端单元上传信息缺失情况提出信息自修正方法,并提出分级定位模型来缩短定位时间;然后,提出3种改进技术对QACA进行针对性改进,改进量子旋转门更新机制,以函数控制形式动态调整旋转角大小,同时引入精英策略加快算法收敛速度.最后,在关键参数确定后验证了改进技术、信息自修正法、分级定位模型的有效性.将所提算法与7种不同算法进行对比,结果表明:改进的QACA可有效完成故障区段定位,具有良好的收敛速度、准确率以及容错性能.
波浪砰击是发生在波浪与结构物之间的一种强非线性相互作用,其载荷通常具有峰值大、作用时间短的特点.近年来,海上极端环境导致海洋结构物经常遭受严重的波浪砰击,造成生命和财产损失,从而使得波浪砰击问题备受重视.对于复杂的砰击过程,理论分析和模型实验仅能给出砰击载荷的简化解析解及有限的砰击流场信息,数值模拟逐渐成为研究波浪砰击问题的有效手段.目前,国内外学者已经对海洋结构物的波浪砰击载荷特性、砰击作用过程及其影响因素等问题开展了大量的数值研究,并获得了许多重要的研究结论.针对海洋结构物波浪砰击的数值研究进展、现有方法及重要结论进行综述,为波浪砰击数值模拟的进一步研究提供有益参考.
为使多能耦合的综合能源系统(IES)在低碳经济运行下可满足负荷多样性的需求,提出一种在电动汽车(EV)不同充电方式下多能耦合的IES低碳经济运行双层优化配置方法.首先,搭建涵盖冷-热-电-气耦合的IES模型.然后,在日内调度运行阶段考虑阶梯碳交易机制以及EV不同充电方式等因素,实现日调度成本最低;在配置规划阶段以设备投资成本与年运行费用总和最低为目标配置设备容量.最后,利用Cplex求解上述两阶段目标函数并通过相互迭代得到最优配置方案与调度结果.结果表明:考虑剩余电量的EV充电方式与碳交易机制能显著降低碳排放量与系统运行成本,所提配置方法可实现多能耦合的IES低碳经济运行.
传统的螺旋桨水动力性能研究主要针对静水条件,但船后工作的螺旋桨经常会受到波浪的影响.从文献情况来看,目前与波浪中螺旋桨水动力性能相关的研究工作相对较少.有鉴于此,采用基于OpenFOAM的雷诺平均NS(RANS)求解器,计算、分析波浪对螺旋桨推力及转矩的影响.研究结果表明:在波浪的作用下,螺旋桨推力及转矩的时间历程曲线发生振荡,且随着浸深与进速系数减小,水面扰动变大,时历曲线的振荡幅度增大;与静水条件相比,在浸深与进速系数相同的情况下,波浪中螺旋桨推力及转矩的平均值减小;计算结果与现有的试验数据吻合良好.
制定合理的沿海城市碳减排规划是实现全球碳目标的关键环节.碳减排将改变城市气候并影响能源需求,这两者都会影响碳减排路径的优化结果.现有扩容规划模型考虑了直接减排贡献并能解决大部分能源系统长期碳减排路径规划问题,但新型电力系统的建设也会通过改变热岛强度等微气候因素间接影响碳排放.考虑碳排放和热排放变化对空调等负荷需求的潜在影响机理,结合扩容规划与碳排放峰值预测,给出沿海城市碳减排路径动态优化方法.以上海浦东地区作为算例,证实所提方法能有效降低碳减排估计成本,并根据仿真结果对沿海城市碳减排提出建议.
随着储能充电站的应用需求逐渐上升,锂电池作为主要储能载体应用广泛.但在大功率且频繁充放电工况下,锂电池循环寿命会显著降低,导致储能成本升高.鉴于超级电容具有长寿命优势,构造由超级电容与锂电池组成的混合储能系统,通过优化控制策略提高锂电池寿命并降低储能充电站的投运成本.提出双级主动式拓扑的混合储能系统,由锂电池为两个超级电容模组交替充电,再通过超级电容模组高倍率放电.基于此,根据充电桩工况提出多阶段功率状态估计协同规划策略,通过优化功率分配方案来平缓锂电池功率波动,从而保护锂电池.仿真结果表明:相较于纯锂电池储能和传统全主动式拓扑储能,双级主动式拓扑储能方案显著提高了锂电池循环寿命.
为了解决船舶驾驶室人机界面设计采用人工布局所存在的经验性、主观性、随机性的问题,提出一种将虚拟仿真和优化算法相结合的人机界面布局优化设计方法.首先,通过虚拟仿真得到待布局人机界面各区域的操作舒适度以及最优操作点位置;其次,将人机界面布局准则和人因工程学准则量化为目标函数和约束条件,建立人机界面布局优化数学模型,通过差分进化算法获取大量粒子群算法的粒子初始位置;最后,通过寻优获取人机界面的最优布局并进行虚拟仿真评价.将某控制面板作为算例进行布局优化和虚拟仿真,获取的最优布局结果满足人因工程学准则,人机界面各项性能均有提升.本研究可为船舶驾驶室的高性能人机界面布局设计提供参考.
近年来,为实现电气化铁路“双碳”目标,多项铁路用能优化举措投入实施,但收效甚微.为进一步降低电气化铁路碳排放,改变其供能结构,将光伏和储能装置接入牵引供电系统.首先,构建复合牵引供电系统,并根据系统供能组成将其工况分类;其次,基于系统运行约束的轻重缓急设定优先级,并通过分层分级优化,实现不同运行工况下的系统最优状态;最后,通过合理优化变流器容量,实现系统运行性能和经济效益双赢下的最小碳排放.仿真结果表明,复合牵引供电系统保障系统稳定运行的同时,也大幅降低系统碳排放并实现性能最优.
综合能源系统(IES)是当前能源转型低碳发展背景下实现“双碳”目标的关键,为了提高IES碳减排能力,需要充分利用需求侧负荷资源和传统储能设备等广义储能资源参与IES优化.首先,建立一种综合考虑可再生能源、能源转换设备、广义储能设备、能源市场交易的IES优化运行模型.然后,使用生命周期评估法(LCA)对IES中能源循环、设备循环的全过程进行碳排放量计算,并将碳排放成本纳入系统总成本.最后,利用仿真实验验证所提模型不仅有利于降低IES总调度成本,还能降低系统的碳排放量,有效促进IES的低碳发展.
锂离子电池健康状态(SOH)的准确估计对于保障电池系统安全运行具有重要意义.针对传统SOH估计方法在可变工况下失效的问题,提出了一种基于等效电路模型和稀疏高斯过程回归的锂离子电池SOH在线估计方法.通过两个在线滤波器,在恒流充电过程中动态地辨识了锂离子电池等效电路模型的各项参数,构建了工况不敏感的健康因子,结合稀疏高斯过程回归实现SOH的间接估计.该方法在多种工况下使用统一的信号处理方法和特征映射模型,兼具鲁棒性强和冗余度低的优点.实验结果表明,该方法在多种工况下的平均绝对误差不超过0.94%,均方根误差不超过1.12%,与现有方法相比,该方法在综合性能上具有显著优势.
直角扣件初始刚度对模板支架结构承载力有较大影响,但扣件性能的量化设计存在工程量大、计算精确度低等问题.基于一系列扣件抗滑移和扭转试验,建立带直角扣件节点的三维数值模拟并利用试验结果进行验证,通过验证后的数值方法开展大量参数分析揭示多种设计参数对扣件性能的综合影响并建立扣件承载力设计数据库,分别基于随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和K最邻近算法(K-NN)提出了扣件刚度预测模型,结合基因表达式编程(GEP)提出了抗滑移模型测点位移和扭转模型刚度预测表达式.研究表明,通过SVM和GEP能够较准确预测直角扣件抗滑移模型位移和扭转模型刚度,对指导工程模板支架结构中扣件的安全设计有着重要意义.
为揭示陶瓷基复合材料的损伤演化及失效机理,开展了平纹SiCf/SiC复合材料X射线CT原位压缩试验,得到了材料加载过程中和破坏后的CT原位图像数据;采用数字体积相关(DVC)技术获得了材料的位移场和应变场,利用图像处理软件建立复合材料内部三维可视化模型,借助深度学习算法获得纤维束劈裂等损伤的空间分布,进行了压缩损伤演化定性分析以及定量分析.结果表明:在单向压缩过程中,材料在厚度方向出现较大鼓出变形,在宽度方向则发生较小的收缩;厚度方向鼓出变形是引起材料压缩损伤的主要原因.载荷较大时出现表层基体脱落、纤维束劈裂、分层等损伤;纤维束压缩弯折导致材料压缩失效,断口处出现明显V形剪切带.平纹 SiCf/SiC 的压缩损伤演化分析表明,DVC技术和基于深度学习的图像分割方法可以有效地揭示陶瓷基复合材料压缩损伤演化机理.
变压器空载合闸时产生励磁涌流导致差动保护误动作的问题至今仍未能被完全解决.针对该问题,提出一种利用长短时记忆(LSTM)神经网络识别励磁涌流与故障电流的方法.首先,在PSCAD软件平台上搭建变压器空载合闸及内部故障仿真模型,通过仿真产生大量三相电流瞬时采样数据作为训练神经网络的样本集;然后,利用Keras平台搭建LSTM神经网络模型并完成训练;最后,利用新的仿真数据和现场故障录波数据对训练好的LSTM神经网络进行测试.结果表明LSTM神经网络可以快速准确地区分各种情况下的励磁涌流和故障电流,从而证实该方法的有效性.
