【摘 要】
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传统的碳排放计算模型,发电侧承担着主要的责任.但是在碳排放流的理论中,认为电网侧和用户侧才是碳排放的主要来源,需要承担主要责任.因此,有必要利用碳排放流分析方法将发电侧的碳足迹转移到电网侧和用户侧,从而制定出更有效的节能减排策略,减少二氧化碳的排放.因此,为了实现电力系统的低碳、节能和经济运行,本文把碳-能复合流放进了无功优化的目标函数中.为了对碳能复合流无功优化的模型进行求解以及证明迁移多搜索器Q学习算法的优越性,本文在IEEE 118节点系统上设计了碳-能复合流优化模型,并将GA等6种算法加进来进行对
【机 构】
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南方电网科学研究院有限责任公司,广州 510663;广东省电网智能量测与先进计量企业重点实验室,广州 510663;华南理工大学电力学院,广州 510641
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传统的碳排放计算模型,发电侧承担着主要的责任.但是在碳排放流的理论中,认为电网侧和用户侧才是碳排放的主要来源,需要承担主要责任.因此,有必要利用碳排放流分析方法将发电侧的碳足迹转移到电网侧和用户侧,从而制定出更有效的节能减排策略,减少二氧化碳的排放.因此,为了实现电力系统的低碳、节能和经济运行,本文把碳-能复合流放进了无功优化的目标函数中.为了对碳能复合流无功优化的模型进行求解以及证明迁移多搜索器Q学习算法的优越性,本文在IEEE 118节点系统上设计了碳-能复合流优化模型,并将GA等6种算法加进来进行对比仿真实验.算例仿真验证结果表明,所提模型和算法能够实现电力系统经济、低碳、安全运行.
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以某型军用电子设备箱体表面涂装过程中大量且反复出现的涂膜凹坑为研究对象,通过5M1E法对其原因进行分析,结合工艺验证手段,得出压缩空气含水量大、受硅酮化合物污染以及涂装车间温湿度不稳定三大影响要因.实施相应措施后,涂膜凹坑明显减少,涂装返工率得到极大改善.
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