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🔥 内容介绍
1. 多能耦合特性分析
- 能源转换设备
:区域综合能源系统包含多种能源转换设备,如热电联产机组(CHP)、电锅炉、热泵等。CHP 机组可同时生产电能和热能,其发电和供热功率存在一定的耦合关系;电锅炉将电能转换为热能,热泵则通过消耗电能从低温热源提取热量并提升温度用于供热。
- 能源存储设备
:电池储能系统可存储电能,在电力系统负荷低谷时充电,高峰时放电;蓄热罐可存储热能,在热能生产过剩时储存热量,需求大时释放热量。这些储能设备的存在使得电气热能流在时间上具有可调节性。
- 负荷特性
:区域内的电负荷和热负荷具有不同的特性。电负荷受工业生产、居民生活用电等因素影响,具有一定的峰谷特性;热负荷则与季节、天气以及建筑物的保温性能等密切相关。同时,一些用户可能存在电、热联合需求,如数据中心既需要大量电能维持设备运行,又有一定的散热需求可通过余热回收利用来满足部分供热需求。
2. 电气热能流计算模型
3. 计算方法
- 顺序迭代法
:先进行电力系统潮流计算,得到各节点的电压和功率分布,然后根据电力系统的运行状态确定能源转换设备的运行模式,进而计算热力系统的热能流。在热力系统计算中,考虑热网的水力工况和热平衡关系,通过迭代求解热网中的温度和热功率分布。计算过程中,不断更新能源转换设备的运行参数,以反映电气热能流之间的相互影响,直到满足收敛条件。
- 联立求解法
:将电力系统模型、热力系统模型和多能耦合模型联立起来,形成一个大规模的非线性方程组。采用牛顿 - 拉夫逊法、高斯 - 赛德尔法等数值计算方法对该方程组进行求解,直接得到电气热能流的分布。这种方法能够同时考虑电力系统和热力系统的相互作用,计算精度较高,但计算量较大,对计算机性能要求较高。
4. 算例分析
- 系统参数设置
:以一个包含若干发电机、CHP 机组、电锅炉、热泵、电力负荷和热负荷的区域综合能源系统为例,设定各设备的额定参数、运行特性参数,以及电力系统和热力系统的网络参数,如输电线路的阻抗、热网管道的长度、管径、保温系数等。
- 不同工况计算
:分别计算夏季和冬季典型工况下的电气热能流分布。夏季电负荷较高,热负荷相对较低,主要考虑空调等制冷设备的用电需求;冬季热负荷较高,电负荷除了常规用电外,还需考虑电采暖设备的用电。通过计算分析不同工况下能源转换设备的运行状态、电力系统和热力系统的潮流分布,以及多能耦合对系统运行的影响。
- 结果分析
:对比不同计算方法的结果,分析其计算精度和计算效率。同时,通过改变系统中的某些参数,如 CHP 机组的热电比、电锅炉的功率等,研究多能耦合特性对电气热能流分布的影响规律,为区域综合能源系统的优化运行和规划提供参考依据。
⛳️ 运行结果
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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