【摘 要】
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目前中国对能源高效利用和降低碳排放的需求日益升高,能源需求增长速度下降到每年1%左右,相对的,能源的利用效率需要大幅提升。目前在集中供暖的份额中,燃煤燃气依然占有主要份额,在这之中纯供热的燃煤燃气锅炉占比仍然较高,对燃烧产生的高品位能源利用较为浪费,如果能使用热电联产机组取代一定份额的纯供热机组,可以实现能源的梯级利用,提高能源的整体利用效率。本文以某330MW抽汽式热电联产机组为研究对象,对其进
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目前中国对能源高效利用和降低碳排放的需求日益升高,能源需求增长速度下降到每年1%左右,相对的,能源的利用效率需要大幅提升。目前在集中供暖的份额中,燃煤燃气依然占有主要份额,在这之中纯供热的燃煤燃气锅炉占比仍然较高,对燃烧产生的高品位能源利用较为浪费,如果能使用热电联产机组取代一定份额的纯供热机组,可以实现能源的梯级利用,提高能源的整体利用效率。本文以某330MW抽汽式热电联产机组为研究对象,对其进行了高背压供热运行方式和抽汽式-高背压式双机组联合供热运行方式的设计,并对这三种运行方式进行了热经济性分
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城市风电是分散式风电发展的重要方向,对绿色智慧城市建设具有积极的推动作用。在城市环境中,小型风电机组可与城市街区会发生强烈的相互作用,一方面,城市街区会显著影响风电机组的尾流演化、发电特性、疲劳载荷等;另一方面,城市风电机组又会对街区环境,如速度、湍流度、污染物扩散等产生影响。但人们对两者之间的相互作用机理认识还不足,相关研究还比较缺乏。针对以上问题,采用大涡模拟方法,对理想的风电机组和街区流动开
电动汽车无线充电具有非接触、便捷灵活和安全可靠等特点,弥补了传统有线充电方式插拔充电线、操作不安全等弊端。然而,电动汽车在无线充电过程中还存在几个亟待解决的问题,其中包括无线充电系统金属异物检测问题以及发射线圈与接收线圈的对位问题。在交变磁场中由于涡流效应,金属异物会降低无线充电系统发射线圈与接收线圈的互感和耦合系数,从而降低电能传输效率,同时金属表面会有发热现象,若在充电过程中与可燃物接触可能引
煤是当前广泛应用的主要能源,而生物质燃料在火力发电中具有广阔的应用前景。不同的燃料具有不同的物理和化学特性,并在应用过程中表现为复杂但有一定内在规律的燃烧和污染排放现象。因此需要确定燃料的种类,并估计燃料混合物中不同组分的质量分数,进一步为热值预测、污染预测、燃烧行为预测等需求提供依据。但是,传统的工业识别方法存在耗时长、设备昂贵、技术路线繁琐等局限性。图像法因其原理简单、成本不高、具备实现在线识
随着社会经济的发展,电力系统的规模逐渐扩大,网架结构愈发复杂,电网的自动化程度也随之提高,电网数据的获得也相对便利。当电力系统内部发生复杂故障时,大量故障信息在短时间内涌入调度运行中心,此时,电网工作人员需要把握其中的核心信息,迅速确定故障元件位置,及时排除故障恢复供电。但故障数据的爆炸式增加,以及错误信息和丢失信息的情况出现,难免会导致工作人员误判、错判情况的发生。因此,需要将人工智能技术应用于
随着“双碳”目标的提出,我国风电光伏等新能源的装机容量将进一步扩大,结合我国能源与负荷中心分布不平衡的特点,我国需要大力发展特高压、远距离输电模式。目前,风火打捆技术已经成为解决我国风电消纳问题的主要方式之一,然而直驱风电机组本身存在次同步振荡问题,因此研究直驱风电场并网对近区火电机组的影响具有重要意义。复转矩系数法是研究火电机组次同步振荡问题的主要方法之一,能够定量分析系统次同步振荡特性。本文针
XLPE电力电缆在城市电网中广泛应用,其在生产、运输、铺设、运行中容易造成水分的侵入,形成水分侵入型缺陷。水分侵入型缺陷包括电缆外护套破损进水缺陷、线芯进水缺陷、中间接头进水缺陷及水树老化缺陷,其危害程度不尽相同。及时检出并诊断区分对不同类型的水分侵入型缺陷对XLPE电缆的安全运行具有重要意义。传统的0.1Hz超低频法仅对电缆状态进行评价,无法区分缺陷种类,对局部缺陷检测灵敏度不足。本文设计制备了
近年来,基于电网换相换流器的高压直流输电技术(LCC-HVDC)在我国快速发展,成为解决远距离、大容量输电的有效手段,这也对交直流混合系统的稳定运行提出了更高的要求。目前大部分研究对含LCC-HVDC的交直流混合系统进行小信号稳定性分析时都是着重研究直流控制系统对稳定性的影响,将发电机等效为电压源,分析结果无法完整揭示交直流混合系统稳定机理,并且研究过程中使用的小信号模型精度有待提高。为实现对交直
随着国家对节能减排要求的提高,城市体的综合能源配电系统的研究已获得了更多的学者的关注。综合能源配电系统(IEDS)可实现能源的梯级利用、多能源协调互补,能够有效地提高配电系统的经济性,安全性。冷热电综合优化配置作为综合能源配电系统规划的主要前期工作,能够有效地解决经济效益欠缺、能源利用不均、系统容量浪费等问题。本文以贵州省贵阳市区域内的综合能源配电系统为基础,围绕综合能源配电系统的运行与配置方法展
太阳能是清洁能源之一,但在构建微网或光伏发电并网运行过程中,其波动性和随机性会对电网运行造成影响,因此对光伏发电量进行准确预测十分必要。深度学习算法在光伏发电预测领域的应用已有多年研究,但在预测精度和响应速度上仍然具有改进空间。本文研究了深度学习算法在光伏发电预测领域的应用,提出了一种基于自注意力机制和多任务学习相结合的光伏发电预测算法,旨在构建一种收敛速度快、泛化能力高、预测准确率和响应时间达到