随着我国碳政策的推进,以风电、太阳能为主的可再生能源比重不断提高,给电力系统备用带来更大挑战。由于我国电力系统的复杂性,采用分区备用的方法保证系统稳定运行难度很大。现有的备用计算结果中,机组备用会受到电网安全约束的制约,导致系统运行风险。为了在不突破安全约束的情况下高效获取机组备用,本文提出了一种可供工程实施的有效备用计算方法。该方法进一步利用箱式稳健优化算法进行安全约束机组组合,保证可再生能源的消纳,确保电力系统的稳定性和备用效率。此外,安全约束经济调度采用数据驱动的稳健随机优化算法,优化电力系统的经济性。该多阶段稳健优化模型具有良好的可扩展性,符合我国电力系统备用调度的进程。基于中国某省实际运行数据和IEEE 300节点系统的仿真分析,验证了所提模型和理论的正确性和可行性。
实现高密度电流、轴向晶体技术、提高输出性能的轴向晶体技术。关于“减轻结构发热影响的高散热技术”的三大要素技术。我们就是从这个时候开始进行基础研究的。在该计划的最后一年,结合了基本技术来演示一种设备,其目标是使产量比传统技术增加一倍。 结果,我们完成了图1所示的所有开发项目,并创建了结合了各种基本技术(例如使用金刚石基板的散热技术)的原型设备(图2)。此外,我们还演示了功率放大器在超过传统 AlGaN/GaN-HEMT 结构的电压下运行,并实现了约传统结构三倍的创新输出密度。 此外,在这项研究中,我们利用 In 基 HEMT(高电子迁移率晶体管)结构展示了毫米波和微波频段的世界最高输出密度。
摘要:发展可再生能源、构建多能互补的综合能源体系逐渐成为我国能源发展的主攻方向,随着可再生能源渗透率的提高,风电、太阳能发电的间歇性和波动性出力对系统的影响更加显著。本文对阶梯式碳交易机制下考虑光伏出力不确定性的综合能源系统优化配置进行研究。首先建立综合能源系统两阶段分布式稳健优化配置模型,具体为第一阶段给出以最小化投资成本为目标的确定性模型,第二阶段建立以最小化最坏情景概率分布下的运行成本为目标的不确定性模型。然后,利用MATLAB软件(R2020A),采用数据驱动的分布式稳健优化方法来处理光伏出力的不确定性。最后采用列与约束生成(C&CG)算法对问题进行求解,得到了阶梯式碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统最优投资容量与成本结果。通过分析,所提方法在保持投资成本基本不变的情况下,实现了碳排放成本降低5.54%,兼顾了经济效益与环境效益。此外,CCG算法可以有效提高计算效率并保证解的最优性。
摘要 —随着微电网中间歇性能源的增多,难以准确预测可再生能源的出力及其负荷需求。为了实现系统的经济运行,提出了一种基于模型预测控制(MPC)和动态规划(DP)算法的能量管理方法。该方法可以合理分配电池、燃料电池、电解器和外部电网的能量,在保证系统功率平衡和成本优化的同时,最大化分布式电源的出力。基于超短期预测,预测光伏阵列的输出功率和系统负荷的需求功率。通过有限时间内的反复滚动优化代替传统动态规划的离线全局优化,获得储能系统中各个单元的功率值。与传统的 DP、MILP-MPC 和基于逻辑的实时管理方法相比,提出了的能量管理方法被证明是可行和有效的。
显示 R 1 = 75Ω R a = 50Ω 的情况。 R 2・R 3:耦合电路的电阻 E:SG 输出电压 dBμ V 测试设备的输入信号电平:E-6 [dBμ V]
摘要本文系统地研究了软韧带混合气动执行器(SRHPA),该杂交气动执行器(SRHPA)由一个可固定的可折叠式旋转骨架组成,能够具有大量的螺旋运动和具有高线性驱动力的软蛋卷肌肉。考虑到可折叠骨骼的独特变化螺旋运动,分析模型映射了由波纹管肌肉产生的输入力和执行器的输出力产生的,并通过模拟力分析进行了验证。原型。测试了原型的静态和动态性能,以验证输出力的分析建模。使用执行器作为模块,开发并测试了带有四个模块的新型双足动物机器人,以证明其适应性在构造空间中,通过在转弯,转弯环绕和旋转步态之间进行切换。载板电子设备零的混合执行器和Inch虫机器人有可能在极端的环境中部署,这些环境比电机和驱动器(例如在核和爆炸性环境中)更喜欢气动驱动系统。
目的 本研究旨在评估一种新型人工智能 (AI) 模型在骨质疏松患者中识别具有更高骨矿物质密度 (BMD) 和更高拉出力 (POF) 的优化椎弓根螺钉轨迹的能力。方法 使用 3D 图形搜索和基于 AI 的有限元分析模型开发了一种创新的椎弓根螺钉轨迹规划系统,称为骨轨迹。回顾性分析了 21 名老年骨质疏松患者的术前 CT 扫描。AI 模型自动计算替代椎弓根轨迹的数量、轨迹 BMD 和 L3-5 的估计 POF。记录优化轨迹的最高 BMD 和最高 POF,并与 AO 标准轨迹进行比较。结果 患者平均年龄为 69.6 ± 7.8 岁,椎体平均 BMD 为 55.9 ± 17.1 mg/ml。在 L3–5 两侧,优化轨迹的 BMD 和 POF 均显著高于 AO 标准轨迹(p < 0.05)。平均而言,优化轨迹螺钉的 POF 与 AO 轨迹螺钉相比至少增加了 2.0 倍。结论 新型 AI 模型在选择比 AO 标准轨迹具有更高 BMD 和 POF 的优化椎弓根轨迹方面表现良好。
摘要:可再生能源耦合制氢技术可在一定程度上克服可再生能源随机性、间歇性的弱点,但由于可再生能源发电机组与主网长距离、反向分布,高比例电力电子制氢系统与电网互联时存在振荡不稳定的风险。首先,建立电力电子制氢系统阻抗模型,分析与电网互联的制氢系统振荡特性。其次,分析电解水制氢系统对多能源系统稳定性的影响,研究输入功率波动、产氢速率变化引起的不稳定问题。然后,提出一种基于功率分配的可再生能源制氢系统振荡抑制策略,用于增强电解水制氢系统多能源系统的稳定性。最后,通过建立可再生能源电解水制氢实验模拟系统。验证了不同可再生能源出力波动、不同系统阻抗条件下系统频率稳定性,仿真结果表明,提出的基于功率分配的多能源制氢控制方法能够保证可再生能源出力波动下系统的稳定性。