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基于混合深度神经网络的燃料电池混合动力汽车能量管理优化研究

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可再生能源 2024年第8期42卷 1127-1136页

作者：何宋杰吕学勤上海电力大学自动化工程学院上海200090

为提升燃料电池混合动力汽车在短程驾驶过程中的燃油经济性,文章构建了一种基于混合深度神经网络的车速预测模型VBS-Net。该模型不仅进一步改良了基于VGG-Net结构的卷积网络,还引入了双向长短期记忆神经网络,对整个车速预测序列的时空... 详细信息

为提升燃料电池混合动力汽车在短程驾驶过程中的燃油经济性,文章构建了一种基于混合深度神经网络的车速预测模型VBS-Net。该模型不仅进一步改良了基于VGG-Net结构的卷积网络,还引入了双向长短期记忆神经网络,对整个车速预测序列的时空依赖关系进行有效学习。同时考虑预测时域和输入序列长度对短程车速预测精度的影响,利用贝叶斯优化超参数进一步提升VBS-Net的预测精度。为解决能量管理策略的在线优化和计算效率问题,设计了一种基于多目标优化的模型预测控制(MPC)能量管理策略。该策略可以实现对氢气消耗、锂电池充电状态(SOC)维持、燃料电池使用效率三者的平衡优化。最后在3种实车工况下,将所提策略与基于规则的策略相比,燃油经济性分别提升了7.25%,9.94%和19.23%,且有更好的SOC维持特性。

关键词：深度学习贝叶斯优化能量管理策略速度预测

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基于NGO-VMD的混合储能功率分配策略

中国电力 2024年

作者：王海燕钱林宇上海电力大学自动化工程学院

为解决风电场并网时的功率波动影响电网稳定性的问题，提出了一种基于北方苍鹰(northern goshawk optimization，NGO)算法优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD)参数的混合储能功率分配策略。首先，按照风电场并网技... 详细信息

为解决风电场并网时的功率波动影响电网稳定性的问题，提出了一种基于北方苍鹰(northern goshawk optimization，NGO)算法优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD)参数的混合储能功率分配策略。首先，按照风电场并网技术规范采用自适应平均滤波法对风力发电功率滤波，并由滤波后的并网功率计算出波动功率。然后采用北方苍鹰优化VMD算法中K值(分解模态数)和α值(二次惩罚因子)的最优值组合，将波动功率信号经VMD分解后实现在锂电池和超级电容器的功率分配，最后采用双重模糊控制对混合储能系统(Hybrid energy storage system，HESS)的荷电状态进行优化，完成混合储能功率的二次分配。仿真结果表明，该控制策略不仅能够满足风电并网最大功率波动要求，还可以保持荷电状态(state of charge，SOC)维持在合理范围，实现HESS长期安全运行。

关键词：风电并网北方苍鹰算法变分模态分解混合储能模糊控制

应变对析氢反应催化剂TiC2性能影响的研究

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基于半动态交通均衡的电动汽车充电负荷概率分布建模

原子与分子物理学报 2024年第6期41卷 28-34页

作者：孙楠楠赵志超赵翠莲吉庆昌张宇河北水利电力学院基础部沧州 061000 河北水利电力学院基础部沧州 061000 河北省数据中心相变热管理技术创新中心沧州 061000

应变工程是一种有效地用来调整原子薄膜材料的电子、磁性和光学性能的策略.利用第一性原理计算,我们表明应变也可以有效地调节TiC2的析氢反应(HER)的催化活性,这是电解水电化学制氢所必需的.我们主要考虑0-8％范围的拉伸应变,研究发现,... 详细信息

应变工程是一种有效地用来调整原子薄膜材料的电子、磁性和光学性能的策略.利用第一性原理计算,我们表明应变也可以有效地调节TiC2的析氢反应(HER)的催化活性,这是电解水电化学制氢所必需的.我们主要考虑0-8％范围的拉伸应变,研究发现,在25％的氢覆盖率下双轴拉伸比单轴拉伸能更有效的提高HER活性,但b方向拉伸后的TiC2结构具有更高的氢最大覆盖率,且b方向的拉伸应变对不同氢覆盖率的TiC2单层片的催化性能都有很大的提高.电子结构计算表明,拉伸应变可以激活相对惰性的内部价电子,从而引起体系的失稳和催化活性的提高.在本工作中获得的见解可能有助于利用应变作为一种有效手段来提高二维材料的催化活性,并探索更有效地调整其电子结构和催化活性的新方法.

关键词：密度泛函理论 TiC2单层片覆盖率应变

来源：博看期刊评论

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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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基于关联特征筛选的双层聚类区域配变电压越限特征分析及预测

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南方电网技术 2024年

作者：郭少东赵晓莉孙改平杨秀杨帆刘俊国家电网上海电力科学研究院上海电力大学电气工程学院

针对区域配变数量多，大量新型负荷、分布式光伏等接入，配变电压随机性波动增强，台区用户电压质量面临挑战。为更好的对区域配变电压进行越限特征分析及预测，提出基于关联特征筛选的双层聚类区域配变电压预测方法。首先，将区域配变... 详细信息

针对区域配变数量多，大量新型负荷、分布式光伏等接入，配变电压随机性波动增强，台区用户电压质量面临挑战。为更好的对区域配变电压进行越限特征分析及预测，提出基于关联特征筛选的双层聚类区域配变电压预测方法。首先，将区域配变的越限天数作为第一层聚类特征，获得电压性质正常以及越上限的配变。其次，针对越限配变，提出结合Pearson相关系数和欧氏距离（Euclideandistance）的最优度量矩阵，提取原有数据的内含信息，作为K均值聚类（K-means）的输入，实现对区域配变双层聚类。在此基础上，选取该集群中代表配变表征该类别配变，利用CNN-BiLSTM-Attention模型对配变电压进行预测，该模型能够提取输入数据的双向信息特征，并对重要特征加权，从多时间尺度上获得双向特征信息用于预测。最后，在上海市某区域配变验证了该方法的有效性。

关键词：区域配变最优度量矩阵双层聚类降维电压预测

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强干扰下的SVG微弱谐波信号传感检测方法

传感技术学报 2024年第6期37卷 980-984页

作者：张宇华要翔上海电力大学电气工程学院上海200090

静止无功发生器(Static Var Generator,SVG)微弱谐波信号处于强干扰区域的中心频带时,会影响谐波信号检测有效性。为提升谐波信号检测性能,提出强干扰下的SVG微弱谐波信号传感检测方法。在强干扰下提取出SVG信号,并采用修正投影阻塞法消... 详细信息

静止无功发生器(Static Var Generator,SVG)微弱谐波信号处于强干扰区域的中心频带时,会影响谐波信号检测有效性。为提升谐波信号检测性能,提出强干扰下的SVG微弱谐波信号传感检测方法。在强干扰下提取出SVG信号,并采用修正投影阻塞法消除SVG信号中存在的干扰。选取振动传感器作为SVG微弱谐波信号检测仪器,由于振动传感器中的仪表放大器会对放大后的SVG信号叠加较多高频噪声,所以在强干扰抑制的基础上进一步滤除噪声。将振动传感器放置在振动台上,并检测处理后的SVG信号。通过数字示波器观测SVG微弱谐波信号在放大电路中的输出波形,判断信号在输送期间是否出现失真问题,从而实现SVG微弱谐波信号传感检测。实验结果表明,所提方法的信噪比高于23.51 dB,幅值检测误差低于0.63 Hz,频率检测误差低于7.1 Hz。

关键词：振动传感器静止无功发生器信号检测强干扰谐波信号信号去噪

动态拓扑下基于终端数据挖掘的配电网异常节点检测

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智慧电力 2024年第7期52卷 1-9页

作者：张津铭赵健唐维溢宣羿孙智卿张凯上海电力大学电气工程学院上海200090 国网杭州供电公司浙江杭州310007 上海电力大学计算机科学与技术学院上海200090

异常节点检测用于发现由窃电、设备故障等现象导致的功率、电压等电气参数的量测值与实际值不同的节点,是配电网态势感知、运行和管理的基础。为此,提出一种基于终端数据挖掘的异常检测方法。首先,通过挖掘节点电压、功率间的潮流约束关... 详细信息

异常节点检测用于发现由窃电、设备故障等现象导致的功率、电压等电气参数的量测值与实际值不同的节点,是配电网态势感知、运行和管理的基础。为此,提出一种基于终端数据挖掘的异常检测方法。首先,通过挖掘节点电压、功率间的潮流约束关系,构建了一种潮流映射框架下的异常检测体系,将不符合约束关系的节点判断为异常。其次,构建对冲反向传播-残差神经网络拟合潮流约束关系,在配电网拓扑和参数信息缺失的情况下实现快速准确的电压计算。再次,针对配电网拓扑变动导致方法失效问题,引入模型回溯概念和生成树算法进行识别,将变动信息反馈给主模型,实现检测方法在动态拓扑下的应用。最后,结合实际案例与仿真实验验证了所提方法的有效性。

关键词：异常节点检测潮流映射终端数据驱动配电网拓扑结构

考虑电-气-热耦合和需求响应的虚拟电厂优化调度策略

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中国电力 2024年第1期57卷 101-114页

作者：王世杰冯天波孙宁何可李嘉文杨程崔昊杨上海电力大学电子与信息工程学院上海201306 国网上海市电力公司信息通信公司上海200122 国网上海市电力公司培训中心上海200438

热电联产机组以热定电的工作方式无法同时满足冬季供暖效率最大化和电力调峰需求,存在发电出力调节能力不足的问题。针对上述问题,提出了考虑电、气、热能源耦合特性以及需求响应的虚拟电厂优化调度策略。首先,为提升热电联产机组向下... 详细信息

热电联产机组以热定电的工作方式无法同时满足冬季供暖效率最大化和电力调峰需求,存在发电出力调节能力不足的问题。针对上述问题,提出了考虑电、气、热能源耦合特性以及需求响应的虚拟电厂优化调度策略。首先,为提升热电联产机组向下调峰能力,引入电制气设备和碳捕集技术,构建新型的热电联产耦合模型。其次,为提升系统运行的灵活性,考虑峰谷分时电价、热价,建立综合需求响应机制。然后,为减少系统发电成本,引入电、热储能装置,以系统总成本和电、热储能运行成本最小化为目标建立虚拟电厂双层优化模型,并根据下层优化模型的KKT(Karush-Kuhn-Tucher,KKT)条件将双层模型转为单层并线性化处理进行求解。结果表明,所提方法的碳排放、运行成本以及新能源消纳率达到最优,提升了热电机组向下调峰能力,满足了系统低碳性、经济性的需求。

关键词：热电耦合电、热储能需求响应双层优化虚拟电厂

基于DCGCN模型的海上风电场超短期功率预测

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电力系统自动化 2024年第15期48卷 64-72页

作者：黄玲玲石孝华符杨刘阳应飞祥海上风电技术教育部工程研究中心(上海电力大学) 上海市200090 上海电力大学电气工程学院上海市200090

图卷积网络(GCN)具有很强的数据关联挖掘能力,近年来在风电功率预测领域获得了广泛关注。然而,传统的基于GCN模型的超短期风电功率预测难以同时处理影响风电功率的两大核心因素(风速与机组状态信息)的双模态问题,基于此,提出了一种基于... 详细信息

图卷积网络(GCN)具有很强的数据关联挖掘能力,近年来在风电功率预测领域获得了广泛关注。然而,传统的基于GCN模型的超短期风电功率预测难以同时处理影响风电功率的两大核心因素(风速与机组状态信息)的双模态问题,基于此,提出了一种基于双通道图卷积网络(DCGCN)的海上风电场超短期功率预测模型。首先,建立以理论功率曲线为基准的机组状态指标模型,定量表征机组状态变化对其发电能力的影响;其次,构建海上风电场图拓扑,建立基于风速和状态邻接矩阵的风电场各机组捕获的风速与机组状态信息的关联关系模型;最后,建立基于DCGCN的风电场超短期功率预测方法。算例结果表明,所提模型有助于提高风电场功率预测模型的训练效率和预测精度。

关键词：超短期功率预测图卷积网络海上风电场功率曲线双通道神经网络

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