链式多智能体遗传算法在分布式电源全时序上优化配置

分布式电源的选址与定容是微电网研究所面临的重要问题,本文主要考虑规划地区的24-h负荷时序特性和气候特点的24-h负荷变换的情况下的DG优化配置。针对以上问题,通过链式多智能体遗传算法对其进行优化处理。首先通过算法对IEEE33节点系统进行测试,验证算法在分布式电源优化配置中的优越性,并对PG E69节点配电网进行24-h时序的全过程模拟仿真优化,结果验证了多智能体遗传算法能在分布式电源配置上的有效性,同时提高微电网接入的预测精度,加快收敛速度,改进陷入局部最优的可能性等问题,对微电网在规划选址与定容选择上提供工程参考的实用性。     

掺氢天然气管道的分层现象

将氢气掺入现役天然气管道中混输是实现氢气大规模、长距离、低成本储运的有效方法,然而随着氢气的掺入,在氢气-天然气密度差的作用下掺氢天然气会呈现体积分数非均匀分布,造成管道局部氢分压和体积分数升高,进而导致管材失效引起泄漏。为降低掺氢天然气管道的安全风险,采用计算流体动力学方法,建立掺氢天然气混合模型,模拟储气瓶静置、管道停输和管道流动工况的氢气体积分数变化,研究掺氢天然气体积分数分布规律。结果表明：掺氢天然气在储气瓶存储和管道停输等静置过程中,氢气逐渐上浮到顶部,甲烷下沉到底部,出现明显的分层现象,且随着压力、掺氢比增大,温度和管径减小,管道重力方向的氢气体积分数梯度增大;掺氢天然气管道以非常小的流速运行时,氢气随着流动逐渐向管道顶部偏移,出现分层现象,且在低温、高压下更易分层;掺氢天然气管道适宜低压高速运行。     

基于相似日的支持向量机短期负荷预测

摘要：为提高电网短期负荷预测的精度,对以往学者基于相似日和最小二乘支持向量机(LS-SVM)短期负荷预测方法进行改进,形成一种改进的基于相似日和细菌趋化改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine based on improved particle swarm optimization for bacterial chemotaxis, PSOBC-LSSVM)的预测模型。克服了标准粒子群算法容易早熟收敛和陷入局部最优的问题,并充分考虑短期负荷的连续性与周期性对选取相似日造成的影响,将二者结合到一起综合考虑,利用改进的粒子群得到二者的最佳匹配值,并将其融合到时间距离这一因子当中。算例表明该方法预测精度较更高,可行且有效。