发电偏离电量的网损影响

运用发电偏离电量与网损分配的数学模型,通过特定电网对电量偏离的特征和影响进行了计算与分析.由于电源点离负荷中心的电气距离不同,形成了两种典型的发电偏离电量网损微增特性.按照发电偏离电量对电网运行的影响,提出了3种偏离程度的认定与划分判据.此方案已被电力部门采纳,经实际运行,证明是切实可行的.     

构造三次样条插值的B网方法

本文给出样条函数C连续性条件的B网表示,运用设表示,建立了构造三次样条插值的B网方法。     

发电成本及网损分摊的潮流追踪方法

随着电力市场的逐步开放,需要进一步评估特定发电及负荷节点对于整个系统的影响.一种新的潮流追踪方法可实现“追踪”发电节点到负荷节点的有功及无功潮流,同时还可以评价各发电(负荷)节点对特定输电线的利用程度.提出运用潮流追踪方法,依据“谁使用,谁支付”原则,按潮流的实际状况,实现发电成本及网损在不同负荷间的合理分摊.该方法不仅可为系统运行提供有效信息,而且还可用于发电服务的收费和定价.     

经济调度发电功率分配中网损微增率的分析与计算

对电力系统经济调度中的网损微增率进行了分析和计算,结合电力系统潮流计算的Ｂ系数法计算网损微增率,并应用于山西电网经济调度程序中。计算结果表明,计及网损微增率修正的经济调度更精确、更适用,为山西电网的经济运行提供了更为科学的依据。     

基于供电煤耗的厂网联合优化节能发电调度

为了尽使全网总损耗降至最小,综合考虑发电机组煤耗及网损,采取联合优化节能调度模型,在电网侧基于等供电煤耗微增率原则,对全网发电机组出力最优分配,综合降低发电煤耗和网损,可有效克服节能发电调度维数灾及收敛难的问题;在电网侧进行出力优化后,电厂侧可基于等煤耗微增率原则,在电厂内部机组进行出力再分配,可克服因通信问题导致的在线煤耗特性误差影响,进一步降低发电机组煤耗,从而达到节能减排的目的。     

基于网损的变压器经济运行方式选择研究

主要研究了地区性电网的变压器经济运行为问题及其对网损的影响,着重讨论了当功率一定时,变压器台数对网损的影响和当变压器台数一定的情况下,网损最低的运行功率两种工况。在讨论变压器损耗问题中,引入了潮流计算,提出了变压器在网损最低时的最佳运行方式。     

论降低网损的途径

本文分析了网损的产生,并从改善网络中的无功功率分布提高功率因数,安排合理运行方式、抑制谐波污染等几方面谈降低网损的措施。     

基于发电机有功功率分布因子安全校核的发电权交易研究

本文分析了发电权交易的特点,借鉴了经济学的基本原理,结合数学理论建立了考虑交易成本的发电权交易模型,结合发电机有功功率分布因子算法进行了线路潮流计算,对发电权交易结果进行了安全校核,并用实例进行了验证。结果表明,合理的组织发电权交易能够减轻线路潮流,对电力系统的安全稳定运行有积极作用。     

节能发电调度下的水电短期优化调度研究

为解决我国能源问题．除积极开发能源外，还必须节能。在这种新形势下，要大力开展水电站经济运行下作。针对实例研究了节能发电调度下的水电短期优化调度。首先分析了目前我国水电站经济运行存在的问题，在此基础上对节能发电调度下的水电短期优化调度的重要性进行论证，并进一步探讨了节能发电调度下的水电短期优化调度方案，最后通过实例分析了某省级水电站水发电调度以及某县级水下水电站发电调度概况。     

碳排放权交易政策对碳生产率的影响研究

捋清碳排放权交易政策对碳排放生产率的作用机理有利于借助市场化工具提升区域碳排放效率,从而为排放实体碳减排提供经济激励,将技术和资金导向低碳发展领域。基于2010—2019年碳排放交易试点省市数据,结合非试点对照组数据,利用双重差分模型,分析碳排放权交易政策对碳生产率的影响效果和影响机制。研究结果发现：碳排放权交易政策实施有助于提高碳生产率,从中介效应看,碳排放权交易政策通过产业结构优化继而实现了碳生产率的提高,且这种提高是持续的,具有稳定性。     

利用SVM-LSTM-DBN的短期光伏发电预测方法

为解决传统预测算法的不足,利用深度信念网络(DBN)耦合支持向量机(SVM)和长短期记忆神经网络(LSTM),提出一种新的光伏功率组合预测方法.分别构建以高斯径向基函数为核函数的支持向量机预测模型、4层长短期记忆神经网络为单项预测模型,通过深度信念网络组合,优化预测结果并输出.根据实际出力和预测结果的误差,利用DBN动态调整以获得最优值,进一步验证SVM-LSTM-DBN模型的有效性和准确性,并以新疆维吾尔自治区某光伏电站的实测数据进行仿真验证.结果表明:基于SVM-LSTM-DBN组合的光伏出力预测模型与单一模型相比,预测精度明显提高.     

电力设计中短路电流的计算机算法

在电力设计中,电气设备和载流导体的选择必须进行短路电流的计算.针对通常计算短路电流是以手工形式进行的问题,提出了短路电流的计算机算法.该算法根据电力网络特点及同步电机过渡过程理论,采用导纳矩阵法,推导出求解转移阻抗的数学模型,经换算进一步得到电源的运算阻抗,再用插值法查取存入计算机中的相应的运算曲线,以代替人工查"运算曲线数字表",从而自动实现短路电流的求解,算法简单可行.根据该算法编写的程序,可计算具有1 000个节点、2 000条支路、300台发电机和150个故障点的网络的三相短路电流计算.程序中插值法计算结果的小数点后3～4位有效数字与"运算曲线数字表"一致.对于具有20个节点的小型电力网络系统来说手工计算需要2 d,而通过计算机计算只需10 min.     

基于自适应模糊时间序列法的光伏发电短期功率预测

针对并网光伏发电系统功率预测问题,提出一种基于自适应模糊时间序列法的并网光伏发电短期功率预测模型.根据光伏发电系统的历史发电数据,进行自适应算法处理,使数据结构与预测模型相适应,确定聚类数目、划分论域并定义论域区间.通过对历史数据进行模糊化处理,确定各模糊关系组,再计算各类模糊关系组的权重向量.按照模糊时间序列的方法进行光伏发电功率预测,并去模糊化得到实际预测结果.结果表明,对比时间序列预测法ARIMA模型,本文预测模型结果误差由13.66%减小到11.34%,并且在处理突变数据上有较大改进.     

电力系统短期负荷新型Volterra预测模型研究

针对电力系统负荷短时预测问题,从分析负荷数据的混沌特性入手,利用相空间重构理论对负荷数据进行重构,构建了一种新型的Volterra模型对电力系统负荷进行预测。该模型采用二次线性微分方程方法对原Volterra级数进行变换,与以往Volterra级数相比,该模型无截断误差,包含了系统更多精确的信息。最后,以某地区实际用电负荷数据为对象进行验证,结果表明:该模型2d和4d用电负荷预测结果和实际结果误差不超过5%,完全能够满足电力调度需求,同时也为电力公司制定经济模型和实时电价调整提供了理论支持。     

BP神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一，本文利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测时，根据影响因素确定了模型构成，并对输入变量选择进行了讨论，典型算例的计算表明该方法是有效的。     

基于小波神经元网络模型的网损预测方法研究

提出了一种电力系统网损预测的新算法-小波神经元网络预测模型,它以非线性小波基为神经元函数,通过优化伸缩因子和平移因子确定对应务神经元的小波基函数,从而合成小波神经元网络,达到全局最优的拟合效果,克服了普通人工神经元网络学习速度慢、难以确定网络结构、存在局部极小点等方面的缺点,仿真结果表明,该方法准确,并可使学习速度大大提高。     

电力系统短期负荷预测方法研究

采用混沌理论进行电力系统短期负荷预测,对利用Lyapunov指数算法进行负荷预测作了介绍,包括用混沌理论实现相空间的重构,以及通过计算关联维得到最优嵌入维数的方法、计算Lyapunov指数的方法和利用Lyapunov指数得到预测负荷数值的过程．实例预测结果,证明了算法的有效性,揭示了采用混沌理论进行短期负荷预测的优越性。     

基于空间分解网络的无人机航路规划

设计了一种无人机航路规划方法,首先通过作战任务想定构造Voronoi图,利用空间分解网络和Rosenthal算法确定初始航路,然后进行样条插值对初始航路光顺修正,最终得到一条可飞航路。仿真计算表明该方法简单、有效。     

析我国的民事诉讼证据失权制度

在2002年4月1日实施的《最高人民法院关于民事诉讼证据的若干规定》中确立了证据失权制度，它的设立有利于提高诉讼效率，降低诉讼成本。文章就其设立必要性、我国的相关规定及设立的建议等谈谈个人拙见。     

卡尔曼滤波修正的风电场短期功率预测模型

针对数值天气预报模型输出的气象参数存在系统误差而导致风电场功率预测精度受到制约的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波修正的风电场短期功率预测模型.使用卡尔曼滤波算法对数值天气预报输出的风速数据进行动态修正,并结合其他气象数据形成新的用于风电功率预测的修正气象数据集合;根据原始气象数据和修正气象数据这2个训练集分别建立了风电场功率输出的原始神经网络、修正神经网络的预测模型.经同一时间区间内的实测数据与模型分析数据的对比分析表明:通过卡尔曼滤波修正的风速数据能够很好地跟踪实际风速数据的变化趋势,平均误差与绝对平均误差比较小;所提模型能够显著降低预测结果的均方根误差,使其从未修正前的17.73%降低至11.32%,证明预测精度得到了明显提高.