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耦合太阳能和地热能的冷热电联供系统优化 总被引:1,自引:0,他引:1
天然气和可再生能源互补是一种并行解决环境污染和克服可再生能源不稳定的有效方式,本文提出一种耦合太阳能和地热能的混合冷热电联供(CCHP)系统。基于以电定热(FEL)和以热定电(FTL)运行策略,提出了地源热泵出力比依照逐时电价和季节而变化的运行模式;以一次能源节约率、费用年值节约率以及二氧化碳减排率为目标函数,建立CCHP系统优化模型,运用多目标遗传算法对系统配置及运行策略进行了寻优求解。结果表明:该混合CCHP系统在FEL模式能够实现最优的综合性能. 相似文献
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为了减少制冷机组的能耗和降低冰蓄冷空调系统的运行费用,提出了基于非线性多目标模型的优化控制策略。首先建立了多台制冷机组总能耗最少的目标函数;其次根据系统设备能耗和当地电价结构,得到了系统总运行费用最小的目标函数;最后使用MATLAB软件编程求得最优解。通过工程实例仿真对比在不同冷负荷时的优化控制策略和制冷机组优先策略下的制冷机组能耗和系统运行费用,结果表明非线性多目标优化控制能够发挥系统潜力,减少制冷机组能耗,降低系统运行费用。 相似文献
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《低温与超导》2021,49(8):7-11
针对超导磁储能(Superconducting Magnetic Energy Storage, SMES)中传统比例积分(Proportion Integration, PI)控制器控制参数不能更新的问题,提出了基于径向基函数(Radical Basis Function, RBF)神经网络的PI控制策略。以SMES电压源型变流器为研究对象,对其拓扑结构进行建模分析,在交流侧及直流侧控制部分采用RBF神经网络改进策略。该策略的主要功能是利用RBF神经网络的辨识能力对系统模型进行动态辨识,然后将PI控制参数与辨识结果相关联,使得参数在神经网络在线自学习中不断迭代更新,自适应于系统变化。在MATLAB/Simulink中进行仿真验证,结果表明:该控制策略能够快速并准确地响应功率指令和电压指令,有利于SMES更好完成电网波动平抑任务。 相似文献
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多电飞机直流配电系统是电功率传输的核心,由于电网中某些恒功率负载的能量回馈特性、脉冲特性以及在电网中存在单向工作的器件,如二极管。能量在该系统中的传输并不完全可逆。在向电网中突加或突卸负载时,会引起电网电压波动。为了维持直流汇流条电压的稳定、提高能源利用效率,利用MATLAB/simulink软件建立相应的储能和消耗系统模型。对该混合储能系统进行理论研究后,得出不同参数间的逻辑关系,在模糊控制理论基础下,设计两个阶段下维持直流汇流条电压的四种监控策略,并利用MATLAB模糊控制工具建立仿真模型,对四种控制策略进行不同组合,设置加卸负载等不同情况,进行仿真实验,得出仿真实验结果,并以性能和效率为标准对这些策略组进行比较,根据仿真数据得出最优策略组。 相似文献
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《低温物理学报》2015,(5)
高温超导带材的各向异性特性一直影响着它工程使用中性能的充分发挥,为了提高带材的利用率,本文提出了一种基于阶梯电流的优化方法,利用MATLAB对YBCO高温超导储能单螺管磁体的结构进行优化获得初步模型,对双饼线圈进行分组,以两阶梯电流和三阶梯电流为例对磁体进行了优化.分析了各组双饼线圈的磁场分布和临界电流,计算了各部分带材性能的利用率.利用有限元软件分析阶梯电流引起的磁场变化,在充分考虑带材的临界特性和各向异性的前提下优化各组线圈的电流大小.仿真计算表明,和统一电流磁体相比,采用阶梯电流法能够优化磁体磁场构型,提高平均储能密度,最终提高磁体带材的利用率从而提升储能.阶梯电流法同样适用于多螺管磁体,对于超导储能磁体的优化是一种行之有效的方法. 相似文献
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为提高量子势阱粒子群优化算法的优化能力, 通过分析目前量子势阱粒子群优化算法的设计过程, 提出了改进的量子势阱粒子群优化算法. 首先, 分别基于Delta势阱、谐振子和方势阱 提出了改进的量子势阱粒子群优化算法, 并提出了基于统计量均值的控制参数设计方法. 然后, 在势阱中心的设计方面, 为强调全局最优粒子的指导作用, 提出了基于自身最优粒子加权平均和动态随机变量的两种设计策略. 实验结果表明, 三种势阱粒子群优化算法性能比较接近, 都优于原算法, 且Delta势阱模型略优于其他两种. 相似文献
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将遗传算法优化得到的权值赋予神经网络,以消除神经网络的局部最优性。再将这种算法应用到超导储能系统(Superconducting Magnetics Energy Storage,SMES)中,得到一种能够改善超导储能系统响应时间,提高超导储能装置稳定性的直接功率控制策略。仿真结果表明,本文提出的控制策略获得了较好的控制效果,适用于超导储能系统。 相似文献
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近红外(NIR)定量分析通常涉及多个组分,采用遗传算法和自适应建模策略,建立了能够对多组分同时定量的多目标最小二乘支持向量机(LS-SVM),并将其应用于玉米中四个组分和连翘中两个活性成分的NIR分析。结果表明多目标遗传算法配合自适应建模策略可保证优化收敛于全局最优解。所建玉米多目标LS-SVM模型明显优于PLS1和PLS2模型;连翘多目标LS-SVM模型与PLS模型均可取得较好的校正和预测效果。两组数据中,径向基神经网络(RBFNN)模型均出现过拟合现象。多目标LS-SVM和单目标LS-SVM性能相近,但多目标LS-SVM建模运行一次即可得到结果,在NIR多组分定量分析中具有潜在应用优势。 相似文献