面向新能源消纳的电动汽车集群优化调度策略研究

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近年来我国能源互联网建设显著,以风电、光电为代表的新能源发电在全国发电总量中的占比逐年提升,但是由于新能源发电的随机性和波动性,直接接入电网会对电网的安全稳定运行带来极大的挑战。在这种背景下,可充分利用需求侧电动汽车数量庞大,调度灵活的特点,通过对电动汽车充电进行合理调度,抑制剩余新能源发电波动性,减少新能源发电对电网系统的冲击。考虑到当前快速充电桩逐渐普及,本文首先研究了电动汽车的快速充电影响因素,并对电动汽车快速充电特性进行分析,构建电动汽车快速充电模型。然后在考虑电动汽车充电功率后期衰减的前提
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随着风力发电机组装机容量和体积的不断增加,传统的人工检测方法不仅成本高、效率低、风险高,而且有些损伤肉眼难以发现,导致检测精度也难以保障。随着计算机技术加速融入工业领域,解决工业领域实际问题的方法更加多样、更加智能化。本研究基于近年来飞速发展的深度学习算法,结合机器视觉技术,建立了一套完整的风力发电机叶片损伤检测系统,可以实现对叶片损伤的识别以及对损伤等级的划分,对保障风电机组的健康运行、提高风力
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电力系统可靠性研究是电力系统并网规划及保障电力系统安全稳定性的重要组成部分,同时,可再生能源综合电力系统的研究也是现阶段的研究热点。但由于风电这类可再生能源通常具有间歇性及不确定性,会影响并网安全。如果能研究可再生能源的不确定特性对电力系统安全稳定的影响,将可再生能源高效的结合到电力系统中,从而提高运行的可靠性,使调度人员更好的进行电网规划。因此本文主要对风电及储能并网对电网可靠性造成的影响进行了
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Co基金属纤维因其具有优异的磁阻抗效应(Giant Magnetoimpedance,GMI)而受到普遍关注。本文利用旋转蘸取工艺制备Co-Fe-Si-B-Nb系金属纤维,系统研究了Nb掺杂量和电流退火处理工艺对金属纤维GMI效应的影响规律,并在此基础上探讨了不同调制处理方式对GMI特性的影响机理。即采用数值计算方法分析了直流、交流退火中Nb掺杂Co基金属纤维的瞬态升温特性,确定出电流退火工艺参数
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