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考虑不同需求弹性的爬坡辅助服务市场出清模型

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电力系统自动化 2024年第5期48卷 48-57页

作者：赵越蔡秋娜王龙戴晓娟王泽林邹文滔广东电网有限责任公司电力调度控制中心广东省广州市510600 北京清能互联科技有限公司北京市100080

在新型电力系统建设背景下,高比例新能源出力间歇性和波动性给电网稳定和安全运行带来新的挑战,而提高电力系统灵活爬坡能力是应对新能源挑战的重要手段。为此,基于不同弹性的爬坡需求曲线,构建爬坡辅助服务市场出清模型,通过爬坡辅助... 详细信息

在新型电力系统建设背景下,高比例新能源出力间歇性和波动性给电网稳定和安全运行带来新的挑战,而提高电力系统灵活爬坡能力是应对新能源挑战的重要手段。为此,基于不同弹性的爬坡需求曲线,构建爬坡辅助服务市场出清模型,通过爬坡辅助服务市场激励灵活性爬坡资源建设,提升电力系统灵活爬坡能力。考虑不同区间的爬坡容量对电力系统的价值有所不同,建立不同需求弹性的爬坡需求曲线计算模型。在此基础上,设计了3种考虑不同爬坡需求弹性的爬坡与电能量市场联合出清模型,分析了这3种模型的爬坡影子价格定价方式及出清结果。构建算例展示弹性需求曲线计算方法及流程,基于IEEE 39节点系统对3种爬坡市场出清模型进行仿真分析。结果表明,增加爬坡需求弹性可提高系统整体运行的经济性。

关键词：高比例新能源爬坡辅助服务需求弹性出清模型定价方法

基于藤Copula理论的海上风电建模及电力市场运行分析

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电力系统自动化 2024年第11期48卷 134-142页

作者：张帅龙郑可迪刘学程兰芬唐翀陈启鑫清华大学电机工程与应用电子技术系北京市100084 新型电力系统运行与控制全国重点实验室(清华大学) 北京市100084 南方电网科学研究院有限责任公司广东省广州市510663

海上风电因具有更高的发电利用小时数,将成为中国实现“碳中和·碳达峰”的重要技术选项。随着海上风电装机容量的不断提升,其出力的间歇性、波动性将对电力系统的安全稳定和电力市场的经济运行造成显著影响。为刻画不同站点间风速的相... 详细信息

海上风电因具有更高的发电利用小时数,将成为中国实现“碳中和·碳达峰”的重要技术选项。随着海上风电装机容量的不断提升,其出力的间歇性、波动性将对电力系统的安全稳定和电力市场的经济运行造成显著影响。为刻画不同站点间风速的相关性,基于藤Copula理论对海上风电的出力进行建模,并利用C藤Copula函数构建多风电场出力的联合分布模型。在此基础上,提出基于共识聚类的电力市场典型阻塞场景构建方法,并采用简化的中国广东省电网架构数据开展算例仿真计算,对大规模海上风电并网前后电力系统的发电结构、碳排放量、市场电价等关键指标的变化进行实证分析。

关键词：海上风电不确定性电力现货市场节点边际电价

基于半动态交通均衡的电动汽车充电负荷概率分布建模

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电网技术 2024年第2期48卷 640-649页

作者：朱峻良武志刚刘嘉宁华南理工大学电力学院广东省广州市510641 广东电网有限责任公司电力调度控制中心广东省广州市510600

传统电动汽车充电负荷建模通常采用对电动汽车个体进行抽样模拟的方式,未能从分析机理的角度描述电动汽车群体相互作用形成的宏观运行状态。为此,提出一种基于半动态交通均衡模型和组合荷电状态(combined states of the charge,CSOC)概... 详细信息

传统电动汽车充电负荷建模通常采用对电动汽车个体进行抽样模拟的方式,未能从分析机理的角度描述电动汽车群体相互作用形成的宏观运行状态。为此,提出一种基于半动态交通均衡模型和组合荷电状态(combined states of the charge,CSOC)概率计算的电动汽车充电负荷概率分布计算方法。首先,分析电动汽车的交通特性和充电特性,并提出一种可行路径集构建方法;然后,引入交通均衡理论进行电动汽车空间分布建模,建立考虑随机效用的半动态交通均衡模型,实现宏观交通流均衡分配。进一步地,从理论层面分析电动汽车群的荷电状态变化,建立基于CSOC的充电负荷概率分布计算模型。最后,分别在13节点路网和实际大路网中验证所提方法的有效性,并分析了电动汽车渗透率和路网结构对充电负荷概率分布的影响。

关键词：电动汽车半动态交通均衡组合荷电状态充电负荷建模概率模型

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融合路网-电网信息的电动汽车充放电行为引导与调控策略

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电力系统自动化 2024年第7期48卷 169-180页

作者：玉少华杜兆斌陈丽丹陈南星李家乐华南理工大学电力学院广东省广州市510641 广州航海学院轮机工程学院广东省广州市510725

在智慧城市理念快速发展的背景下,电动汽车(EV)无引导的出行与无序的充放电行为影响着电力-交通耦合网络的安全高效运行。针对此问题,提出一种融合路网-电网信息的EV充放电行为引导与调控两阶段优化策略。首先,分析电力-交通耦合网络的... 详细信息

在智慧城市理念快速发展的背景下,电动汽车(EV)无引导的出行与无序的充放电行为影响着电力-交通耦合网络的安全高效运行。针对此问题,提出一种融合路网-电网信息的EV充放电行为引导与调控两阶段优化策略。首先,分析电力-交通耦合网络的交互影响因素和方式,提出EV充放电出行路径引导和调控架构;其次,提出融合路网-电网信息的EV充放电出行决策电价动态更新策略,并建立计及用户时间-经济成本的EV充放电出行路径决策优化模型;然后,兼顾多方主体利益,建立EV充放电调控模型;最后,仿真结果表明,所提策略能够综合考虑路网和电网实时运行状态,充分挖掘EV在路径引导与充放电调控过程中的可调潜力,实现系统协调运行和多方共赢。

关键词：电动汽车路网电力-交通耦合网络优化引导与调控动态电价多利益主体行为决策

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一种基于耦合电感的高增益软开关谐振变换器

电工技术学报 2024年第1期39卷 194-205页

作者：王哲李驰郑泽东李永东电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学) 北京100084

该文提出了一种具有高增益、软开关的新型谐振变换器。该谐振变换器使用耦合电感来提高电压增益,升压比不仅取决于占空比,还取决于耦合电感的变比,具有高增益的优点。此外,由于采用了有源钳位技术,漏感中的能量可以被回收利用,用来对开... 详细信息

该文提出了一种具有高增益、软开关的新型谐振变换器。该谐振变换器使用耦合电感来提高电压增益,升压比不仅取决于占空比,还取决于耦合电感的变比,具有高增益的优点。此外,由于采用了有源钳位技术,漏感中的能量可以被回收利用,用来对开关管的结电容充放电提供能量,从而实现软开关。由于采用了耦合电感,所提出的变换器可以在较低的开关管电压应力的情况下实现较高的输出电压,因此可以使用低导通电阻的低压器件,从而提升系统的效率。该文分析了该谐振变换器的工作原理,并推导了输出电压、关断电流应力等参数的解析表达式。在此基础上,从理论上分析了该变换器取得软开关的条件,并对该变换器的各个器件的电压电流应力进行分析,为器件选型提供了理论依据。最后,搭建1kW实验样机,针对该文提出的基于耦合电感的谐振变换器的高增益、软开关、低电压应力、高效率等性能进行了实验验证。通过实验得出所提出的拓扑可以在10倍增益的情况下达到最高97.5%的效率,表明所提拓扑的优越性。

关键词：耦合电感谐振变换器高增益软开关

考虑发用电相似性的海上风电中长期双边协商交易优化决策模型

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电力系统自动化 2024年第14期48卷 42-51页

作者：谢敏李弋升董凯元谢宇星黄莹刘明波华南理工大学电力学院广东省广州市510640 广东省绿色能源技术重点实验室(华南理工大学) 广东省广州市510640

海上风电是未来最有潜力的可再生能源之一,但其出力具有随机性和波动性。为了更好地促进海上风电的市场化消纳,文中基于海上风电商与负荷聚合商间的中长期双边协商交易构建了优化决策模型。首先,通过时间序列相似性评估方法,为目标海上... 详细信息

海上风电是未来最有潜力的可再生能源之一,但其出力具有随机性和波动性。为了更好地促进海上风电的市场化消纳,文中基于海上风电商与负荷聚合商间的中长期双边协商交易构建了优化决策模型。首先,通过时间序列相似性评估方法,为目标海上风电寻找最优的用电负荷组合。其次,考虑需求响应备用容量配置和发用电曲线预测误差,构建了基于两阶段分布鲁棒优化的中长期交易优化决策模型,为海上风电配置适应其未来一段时间内出力特性的需求响应资源,并合理调整中长期交易曲线。最后,通过仿真算例验证了所提模型的有效性和实用性。

关键词：海上风电中长期交易双边协商时序曲线匹配分布鲁棒优化

基于特征光谱参数的叶片和冠层尺度茶多酚含量估算

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光谱学与光谱分析 2024年第3期44卷 814-820页

作者：段丹丹刘仲华赵春江赵钰王凡湖南农业大学园艺学院湖南长沙410128 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院智能装备技术研究中心北京100097

茶多酚具有很强的生理活性和抗氧化性,是茶品质的重要属性之一。相比传统茶多酚含量的测定方法,遥感技术监测茶多酚含量具有高效、精确及实时的优势,但如何利用遥感数据监测不同时期的茶多酚含量研究较少。该研究以广东省英德市的5个茶... 详细信息

茶多酚具有很强的生理活性和抗氧化性,是茶品质的重要属性之一。相比传统茶多酚含量的测定方法,遥感技术监测茶多酚含量具有高效、精确及实时的优势,但如何利用遥感数据监测不同时期的茶多酚含量研究较少。该研究以广东省英德市的5个茶园的茶叶为研究对象,对春茶、夏茶和秋茶的叶片与冠层两个尺度的茶多酚含量及对应高光谱数据进行测定,利用标准正态变量变换(SNV)对叶片和冠层的高光谱反射率数据进行预处理;然后,分别采用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权采样算法(CARS)筛选不同生长季节叶片和冠层两个尺度茶多酚的敏感波段;最后,通过偏最小二乘法(PLS)、随机森林(RF)和多元线性回归(MLR)分别构建不同时期的茶多酚含量模型并进行验证。结果表明:(1)茶多酚的含量随着季节推移显著增加,春茶茶多酚含量(15.37%)最低,夏茶茶多酚含量次之(18.29%),秋茶茶多酚含量(秋茶20.77%)最高;(2)不同敏感波段筛选的茶多酚含量的光谱特征波段主要为2100~2200 nm附近、1300~1400 nm附近、红波-红边波段及绿波段;(3)基于春茶、夏茶和秋茶冠层光谱特征构建的茶多酚模型中CARS-PLS、SPA-MLR和CARS-PLS模型精度最高,建模集R2分别为0.56、0.45和0.52,RMSE分别为1.15、1.68和1.77;验证集R2分别为0.43、0.40和0.41,RMSE分别为1.60、1.91和1.91;基于春茶、夏茶和秋茶冠层叶片光谱特征构建的茶多酚模型中SPA-PLS、CARS-PLS和SPA-MLR模型精度最高,建模集R2分别为0.50、0.42和0.42,RMSE分别为1.25、1.70和1.66;验证集R2分别为0.43、0.36和0.38,RMSE分别为1.44、1.96和2.49。研究结果表明,基于遥感数据进行不同季节的叶片和冠层两个尺度的茶多酚含量估算是可行的,在大面积实时监测茶品质特征方面具有较大的潜力。

关键词：茶多酚高光谱偏最小二乘法随机森林多元线性回归

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海上风电场自适应多目标无功优化控制策略

电力工程技术 2024年第3期43卷 121-129页

作者：杨铎烔俞靖一葛俊程凯许一泽杨苹南方电网数字电网研究院有限公司广东广州510336 阳江海上风电实验室广东阳江529500 华南理工大学广东省绿色能源技术重点实验室广东广州510640

针对传统固定权重多目标无功优化在应对新型电力系统复杂多变的工况时无法针对实时工况做出最合适的控制决策的问题,提出一种自适应多目标无功优化控制策略。该策略以系统有功网损和并网点电压偏离量的加权最小作为目标函数,目标函数的... 详细信息

针对传统固定权重多目标无功优化在应对新型电力系统复杂多变的工况时无法针对实时工况做出最合适的控制决策的问题,提出一种自适应多目标无功优化控制策略。该策略以系统有功网损和并网点电压偏离量的加权最小作为目标函数,目标函数的权重系数根据并网点电压的偏离情况自适应调节。首先,分析海上风电场并网点电压波动与有功、无功输出的关系,建立相应的无功分配模型,并针对风电机组及静止无功发生器(static var ge nerator,SVG)的输入输出特性,建立相应的无功控制模型。此外,考虑海上运行的功率约束、安全运行约束等,采用变惯性权重粒子群优化算法对无功控制策略进行求解。最后,在MATLAB中搭建海上风电场模型进行仿真验证,仿真算例表明:相较于传统固定权重多目标无功优化,自适应多目标无功优化控制策略可以根据电网实时工况,迅速调整各优化目标的优先级,较好地实现有功网损和并网点电压的协调优化。

关键词：海上风电场电压主动支撑多目标自适应有功网损电压偏离量无功优化粒子群算法

基于YOLOv5s改进模型的小白菜虫害识别方法

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农业工程学报 2024年第13期40卷 124-133页

作者：郑俊键兰玉彬熊万杰李硕杨润娜董昕华南农业大学电子工程学院(人工智能学院) 广州510642 国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心广州510642 广东省智慧农业工程技术研究中心广州510642 广州国家现代农业产业科技创新中心广州510520

小白菜是中国种植面积较广、深受大众喜爱的蔬菜,真实菜地环境中虫害往往出现在叶片的特定区域,且受环境因素如光照和背景干扰较大,影响对其的智能检测。为提高小白菜虫害的检测效率和准确率,该研究提出一种基于YOLOv5s网络框架改进的YO... 详细信息

小白菜是中国种植面积较广、深受大众喜爱的蔬菜,真实菜地环境中虫害往往出现在叶片的特定区域,且受环境因素如光照和背景干扰较大,影响对其的智能检测。为提高小白菜虫害的检测效率和准确率,该研究提出一种基于YOLOv5s网络框架改进的YOLOPC(YOLO for Pak Choi)小白菜虫害识别模型。首先,引入CBAM(convolutional block attention module)注意力机制,将其放在CBS(卷积层Convolution+归一化层Batch normalization+激活函数层SILU)的输入端构成CBAM-CBS的结构,动态调整特征图中各个通道和空间位置的权重;使用上采样和1×1卷积操作来调整特征图的尺寸和通道数,实现不同层次特征的融合,增强模型的特征表示能力。同时,改进损失函数,使其更适合边界框回归的准确性需求;利用空洞卷积的优势提高网络的感受野范围,使模型能够更好地理解图像的上下文信息。试验结果表明,与改进前的YOLOv5s模型相比,YOLOPC模型对小白菜小菜蛾和潜叶蝇虫害检测的平均精度均值(mean average precision, mAP)达到91.4%,提高了12.9%;每秒传输帧数(Frame Per Second, FPS)为58.82帧/s,增加了11.2帧/s,增加幅度达23.53%;参数量仅为14.4 M,降低了25.78%。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv7和YOLOv8相比,YOLOPC模型的平均精度均值分别高出20.1%、24.6%、14%、13.4%和13.3%,此外,其准确率、召回率、帧速率和参数量均展现出显著优势。该模型可为复杂背景下小白菜虫害的快速准确检测提供技术支持。

关键词：图像处理图像识别小白菜虫害 YOLOPC模型注意力机制目标检测损失函数空洞卷积