基于数据驱动的电力系统暂态稳定评估

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随着近年来新能源发电、智能数字电网、特高压输电互联等新兴技术的高速发展,电力系统面临着全网耦合性强、源荷随机性大以及动态复杂性高等挑战,这对电力系统安全稳定运行带来了较大影响。本文借助于以人工智能为代表的数据驱动等使能技术,针对电力系统暂态稳定评估问题展开了深入的研究工作,旨在提高暂态稳定评估模型精度和计算效率。主要研究工作总结如下:首先,本文提出了暂态稳定快速批量评估算法框架,通过构建的级联式卷积神经网络为待评估样本自适应选择仿真时间窗口,在保证评估结论准确的前提下尽早终止时域仿真,以减轻批量评估
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有机金属卤化物钙钛矿(OMHPs),尤其是甲胺碘铅(MAPbI_3)钙钛矿,具有高效而又极易制备的优势,并在过去的十几年里被广泛应用于太阳能光伏器件和发光器件中。目前,基于OMHPs的太阳能电池的光电转化效率已经达到了25.2%,但要实现其商业化仍举步维艰。一个重要的制约因素是钙钛矿内部所包含的多种类的晶体缺陷。这些缺陷往往在钙钛矿的带隙中引入一系列缺陷态能级,可诱捕电荷载流子致使无辐射复合的发生
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