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高比例新能源接入的主动配电网规划综述

发电技术 2024年第1期45卷 151-161页

作者：刘洪波刘珅诚盖雪扬刘永发阎禹同东北电力大学电气工程学院吉林省吉林市132012

新能源以分布式电源的形式接入配电网,给系统带来了不可控性、随机性和波动性问题。借助现代电力电子、信息通信及自动控制等技术,灵活可控的主动配电网成为发展趋势,其中主动配电网规划是近年来研究的热点之一。综合国内外在这一领域... 详细信息

新能源以分布式电源的形式接入配电网,给系统带来了不可控性、随机性和波动性问题。借助现代电力电子、信息通信及自动控制等技术,灵活可控的主动配电网成为发展趋势,其中主动配电网规划是近年来研究的热点之一。综合国内外在这一领域的研究成果,对主动配电网规划相关研究内容及其方法进行总结、分析及展望。对主动配电网基本结构进行了描述,介绍了配电网组成元素的特点;根据其控制变量的不同,对主动配电网规划模型进行了归类,总结了模型中的优化目标;针对常用模型求解算法及其优缺点进行分析、总结;通过对关键性问题的讨论,分析了未来主动配电网的发展趋势。

关键词：电力系统主动配电网规划新能源分布式电源

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基于柯布道格拉斯函数的北京市经济增长影响因素探析

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应用数学进展 2024年第9期13卷 4152-4162页

作者：吴廉诚阎虎勤厦门大学嘉庚学院会计与金融学院福建漳州

本文以Python作为数据分析工具,以柯布–道格拉斯函数作为研究工具,利用柯布道格拉斯函数进行拟合,选取了北京市2010~2022年化石能源投入量、固定资本形成总额、劳动投入量,以及国内生产总值作为分析对象,初步探讨影响北京市经济增长的... 详细信息

本文以Python作为数据分析工具,以柯布–道格拉斯函数作为研究工具,利用柯布道格拉斯函数进行拟合,选取了北京市2010~2022年化石能源投入量、固定资本形成总额、劳动投入量,以及国内生产总值作为分析对象,初步探讨影响北京市经济增长的因素,对其边际技术替代率、边际产出、边际弹性,以及技术进步系数进行分析,并对结果做出了相应的分析和阐述,进而对北京市未来的经济发展与能源战略提出相应建议,本文得出结论:在2010至2022年间,北京市的经济增长主要由化石能源的高消耗与大量固定资本投入驱动,这与其高能源需求、城市化进程加速及资本密集型产业的发展紧密相关。相比之下,劳动力贡献较小,受人口老龄化及产业结构向技术资本密集型转变影响,北京市需优化产业结构,提升能源效率,强化科技创新与人才培养,以追求更可持续的经济增长。This paper employs Python as the data analysis tool and the Cobb-Douglas function as the research instrument. By utilizing the Cobb-Douglas function for fitting, it selects fossil energy input, total fixed capital formation, labor input, and gross domestic product (GDP) in Beijing from 2010 to 2022 as the analytical objects. It preliminarily explores the factors influencing economic growth in Beijing, analyzes its marginal rate of technical substitution, marginal output, marginal elasticity, and technological progress coefficient, and provides corresponding analysis and elaboration of the results. Furthermore, it offers suggestions for Beijing’s future economic development and energy strategy. The paper concludes that from 2010 to 2022, Beijing’s economic growth was primarily driven by high consumption of fossil energy and substantial fixed capital investment, which is closely related to its high energy demand, accelerated urbanization process, and the development of capital-intensive industries. In contrast, the labor contribution was relatively small. Affected by population aging and the transformation of the industrial structure towards technology and capital-intensive sectors, Beijing needs to optimize its industrial structure, improve energy efficiency, strengthen technological innovation and talent cultivation, and pursue more sustainable economic growth.

关键词：柯布道格拉斯函数北京市经济增长

基于GM灰色系统模型的福清市人均GDP预测

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应用数学进展 2024年第8期13卷 4001-4011页

作者：吴廉诚阎虎勤厦门大学嘉庚学院会计与金融学院福建漳州

人均GDP是国民经济核算的核心指标,也是衡量一个国家或地区经济状况和发展水平的重要指标。本文以Python作为数据分析工具,基于GM灰色系统模型对福清市未来的GDP进行了预测分析。通过收集福清市的2000至2022年度人均GDP数据,利用GM灰色... 详细信息

人均GDP是国民经济核算的核心指标,也是衡量一个国家或地区经济状况和发展水平的重要指标。本文以Python作为数据分析工具,基于GM灰色系统模型对福清市未来的GDP进行了预测分析。通过收集福清市的2000至2022年度人均GDP数据,利用GM灰色系统模型建立了预测模型。福清市作为福建省的重要经济节点,其人均GDP的预测对于了解闽东地区人均经济发展动态、对优化经济结构以及推动经济高质量发展具有重要意义。本文尝试了三种方式的灰色预测,通过对三种预测方式的指标和预测值之间比较,总结三种方法的特点,通解和优化解相较于邓聚龙模型,预测结果更为乐观,通解还提供了预测值的上下限范围,显示出灵活性和不确定性。邓聚龙模型则提供了较为保守的预测,主要基于历史数据的平均增长趋势。优化解通过更精细的算法和额外考虑因素进一步精确了预测值,并提供了多种预测方法的结果以增强可信度和可靠性。这三种差异反映了模型构建时考虑因素和假设条件的不同,本文旨在结合多个模型结果以获得更全面准确的预测分析。Per capita GDP is a core indicator of national economic accounting and an important indicator for measuring the economic status and development level of a country or region. This article uses Python as a data analysis tool and builds a prediction model based on the GM gray system model to predict the future GDP of Fuqing City. By collecting the per capita GDP data of Fuqing City from 2000 to 2022, a prediction model is established using the GM gray system model. As an important economic node in Fujian Province, the prediction of Fuqing City’s per capita GDP is of great significance for understanding the economic development dynamics of the eastern region of Fujian, optimizing the economic structure, and promoting high-quality economic development. This article attempts three types of gray prediction methods. By comparing the indicators and predicted values of the three prediction methods, the characteristics of the three methods are summarized. Compared with the Deng Julong model, the prediction results are more optimistic, and the general solution also provides the upper and lower limits of the predicted values, showing flexibility and uncertainty. The Deng Julong model provides a more conservative prediction, mainly based on the average growth trend of historical data. The optimized solution further refines the predicted values through more refined algorithms and additional considerations, and provides results from multiple prediction methods to enhance credibility and reliability. These three differences reflect the different factors

关键词： GM灰色系统模型福清市人均GDP

2021─2022年大连市PM的污染特征与来源解析研究

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环境科学学报 2024年

作者：杨萌刘畅王笑欢彭晓刘莲莲曹姗姗阎守政殷雪华孙泽宇田崇国辽宁省大连生态环境监测中心中国科学院烟台海岸带研究所海岸带环境过程与生态修复重点实验室山东省海岸带环境过程重点实验室中国科学院大学中国科学院海洋大科学中心

为了研究大连市大气细颗粒物(PM2.5)的污染特征及成因，本研究对2021年6月—2022年5月在大连市采集的120个PM2.5有效滤膜样品进行水溶性离子、碳质组分和无机元素的含量测定.结果表明，大连市PM2.5年均质量浓度为（33.2±28.9）μg·m-... 详细信息

为了研究大连市大气细颗粒物(PM2.5)的污染特征及成因，本研究对2021年6月—2022年5月在大连市采集的120个PM2.5有效滤膜样品进行水溶性离子、碳质组分和无机元素的含量测定.结果表明，大连市PM2.5年均质量浓度为（33.2±28.9）μg·m-3，冬季浓度最高，夏季浓度最低.PM2.5中水溶性离子、碳质组分、无机元素的年均浓度分别为（18.7±20.5）、（6.2±4.5）、（0.8±0.5）μg·m-3.正定矩阵分解模型（PMF）的结果表明，PM2.5的污染源贡献比例从大到小依次为二次硝酸盐（44.4%）、二次硫酸盐（19.5%）、燃煤源（10.7%）、交通源（10.6%）、工业源（6.1%）、生物质燃烧（4.6%）和海盐&扬尘（4.0%）.采样期间，有9 d PM2.5的日均浓度超过GB 3095-2012中24 h平均二级浓度限值(75μg·m-3)，系统聚类分析的结果表明，这9 d的污染特征可以分为3类.Ι型污染天气占污染总天数的66.7%，以二次硝酸盐为主要源，贡献率达到82.1%，主要来自西部和南部源区.ΙΙ型污染天气占总天数的22.2%，表现为二次硝酸盐（51.0%）为主，交通源（5.3%）为辅的混合污染特征，主要来自北部和西部的源区；与Ι型相比，燃煤源和二次硫酸盐的贡献率明显增高.ΙΙΙ型污染天气占总天数的11.1%，主要由燃煤源和二次硫酸盐贡献，以大连以北的污染排放贡献为主.

关键词：大连市 PM 污染成因季节变化来源解析

大连市PM_(2.5)中水溶性离子污染特征及高酸度成因

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环境科学 2024年第9期45卷 5127-5139页

作者：杨萌刘畅王笑欢刘莲莲张明明曹姗姗阎守政孙泽宇田崇国辽宁省大连生态环境监测中心大连116023 中国科学院烟台海岸带研究所海岸带环境过程与生态修复重点实验室山东省海岸带环境过程重点实验室烟台264003 中国科学院大学北京100049 中国科学院海洋大科学中心青岛266071

为更加深入地了解大连市细颗粒物(PM_(2.5))及其水溶性离子(WSI)的污染状况及影响因素,进行霾、酸雨等污染事件的精准管控,于2021年6月至2022年5月在大连市进行PM_(2.5)样品的采集,分别采用重量法和离子色谱法测定了PM_(2.5)和WSI的浓度... 详细信息

为更加深入地了解大连市细颗粒物(PM_(2.5))及其水溶性离子(WSI)的污染状况及影响因素,进行霾、酸雨等污染事件的精准管控,于2021年6月至2022年5月在大连市进行PM_(2.5)样品的采集,分别采用重量法和离子色谱法测定了PM_(2.5)和WSI的浓度,分析其污染特征和来源,并探讨了春季PM_(2.5)高酸度的成因.结果表明,采样期间大连市ρ(PM_(2.5))及其ρ(WSI)年均值分别为(33.24±28.87)μg·m^(−3)和(18.66±20.52)μg·m^(−3),二次离子(SNA,即SO_(4)^(2−)、NO_(3)^(−)和NH_(4)^(+))在WSI中占比最高[(86.2±9.3)%].受到气象条件和秋末至春初集中采暖期燃煤排放的影响,PM_(2.5)及其WSI季节变化大小为:冬季>春季>秋季>夏季,SNA则为春季最高.相关性和主成分分析结果表明,PM_(2.5)中的WSI主要来自大气中SO_(2)和NO_(2)的二次转化、燃烧和扬尘混合源以及沙尘和海盐源.燃烧源在夏季主要为生物质燃烧,秋冬春则以燃煤为主;秋季到冬季风向的变化带来海盐源向土壤沙尘源的转变,与西北风有关的外来污染输送则导致春季WSI来源较为复杂.ISORROPIA-Ⅱ模型模拟得到NH_(4)NO_(3)是大连市PM_(2.5)中存在最多的固体气溶胶形态,其次是CaSO_(4)和(NH_(4))_(2)SO_(4);PM_(2.5)在夏秋冬三季pH值均接近中性,春季则明显呈酸性(2.03±3.18).春季的高酸度与低温高湿和高SNA浓度带来较高的气溶胶含水量及气-粒转化程度,最终形成贫氨环境.后向轨迹和PSCF结果表明,春季高酸度PM_(2.5)的外来输送主要来自西北(45.0%)和西南(40.8%)方向,前者主要与城市机动车和港口船舶排放有关,后者则受到相对较强的燃煤和工业源的影响.

关键词：大连市 PM_(2.5) 水溶性离子(WSI) 来源解析气溶胶酸度

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大连市夏季大气挥发性有机物污染特征及来源解析

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中国环境监测 2024年第5期40卷 42-52页

作者：阎守政刘畅虞小芳程宁熹杨萌曹姗姗王笑欢辽宁省大连生态环境监测中心杭州谱育科技发展有限公司

为研究大连市挥发性有机物（VOCs）的浓度水平、组成特征和潜在来源，利用EXPEC 2000型大气挥发性有机物监测系统分别对大连市工业区和居民区2个点位2021年夏季大气中115种VOCs进行在线观测，分析了2个点位总挥发性有机物（TVOCs）体积... 详细信息

为研究大连市挥发性有机物（VOCs）的浓度水平、组成特征和潜在来源，利用EXPEC 2000型大气挥发性有机物监测系统分别对大连市工业区和居民区2个点位2021年夏季大气中115种VOCs进行在线观测，分析了2个点位总挥发性有机物（TVOCs）体积分数、物种组成情况，估算了臭氧生成潜势（OFP）,最后基于正定矩阵因子模型（PMF）依次探讨其来源。结果表明：观测期间工业区和居民区VOCs体积分数平均值分别为17.99×10-9、18.17×10-9。OFP均值分别为109.14、99.27μg/m3,在06:00—08:00和17:00—19:00上升趋势明显，可能与机动车早晚高峰有关，其中工业区OFP在21:00至次日03:00有突高现象。前者OFP贡献率排名前10物种包含间/对二甲苯、异戊二烯、乙醛等，后者包含异戊二烯、乙烯、丙烯等。PMF结果显示，化石燃料挥发源（32.8%）、溶剂使用源（31.4%）、化石燃料燃烧源（19.3%）和石油化工源（16.6%）是工业区点位VOCs主要来源，居民区点位是机动车源（40.2%）、化石燃料挥发源（32.6%）、溶剂使用源（20.2%）和植物源（7.0%）。前者溶剂使用源（57.4%）、化石燃料挥发源（19.8%）和化石燃料燃烧源（16.1%）对OFP贡献率较高，后者为机动车源（40.8%）、化石燃料挥发源（27.8%）和溶剂使用源（23.9%）。大连市工业区点位O3污染控制可重点围绕工业生产过程中溶剂挥发、燃料逸散与燃烧展开，而居民区控制机动车尾气排放和油气挥发是关键。

关键词：挥发性有机物臭氧生成潜势源解析

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