18、智能电网系统:建模与分析

智能电网系统:建模与分析

1. 智能电网设计目标

智能电网系统的设计主要有两个基本目标:
- 以最低价格提供优质电力。
- 通过保持电网稳定确保服务的连续性。

电网稳定性问题较为复杂,需要为电网的每个元素构建动态模型,并确定研究的时间范围。虽然通过自动发电控制(AGC)和负荷频率控制(LFC)讨论了一些稳态稳定性方面的内容,但电力系统暂态稳定性研究需要更深入地对电力系统进行建模,以体现能源源的动态特性。为了研究如何为系统负载提供额定电压,设计智能电网需要使用平衡系统模型的电力系统稳态模型。目前,已经研究了如何为变压器、负载和发电机开发标幺值模型,后续将使用这些模型构建系统模型。

2. 电网建模基础

构建智能电网时,需要在标幺值系统中表示电网的各个元素。电网的每个元素都有其自身的电压、功率和阻抗额定值,这些额定值为用户提供了该元素安全使用的信息。然后,需要选择一个共同的系统功率基准,并将电网的所有元素转换到相同的共同基准。

电网模型主要用于两个基本的工程设计问题:
- 潮流研究 :所有能源源按计划向电网网络注入电力,以满足预定的系统负载。潮流研究的目标是计算母线电压。
- 短路研究 :在解决了潮流问题且母线电压已知的情况下进行。将母线负载替换为其负载阻抗模型,短路研究的目标是研究“如果……那么……”的条件,以计算电网系统中任何位置发生故障时的故障电流和断路器的短路电流容量。

3. 电网元件及作用

以一个八母线电网系统为例,PV和风力发电机的变压器通过接地电抗接地,接地电抗的作用是在

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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