地下垃圾堆场的设计与施工技术

垃圾地下堆场,在我国越来越得到重视。本文参考国外先进技术,调查了上海市市郊的几个垃圾堆场现实情况,指出在我国兴建垃圾堆场的施工技术,防水性能等技术指标和要求。笔者设计的大型地下垃圾堆场平面、剖面图,对于垃圾安全存放有一定的指导意义。     

基于正态云关联度的军事后勤仓库选址评估

针对军事后勤物资仓库的战略性、经济性等特点,构建仓库选址评估指标体系;为减少因评估过程随机性、指标标准确定模糊性等主、客观因素对选址评估造成的不利影响,引入正态云的概念;给定理想状态下指标体系的标准正态云,构建各选址方案正态云评估矩阵,采用计算评估云与标准云关联度的方法评估各选址方案;用熵权法计算各项指标权重,将各方案评估云与标准云关联度的加权和作为选址方案的综合评估指数,根据综合评估指数大小衡量各方案优劣,通过应用示例说明该方法对军事后勤仓库选址评估具有一定的参考价值。     

基于遗传神经网络的军用油库选址优化模型

影响军用油库选址的因素众多且具有不确定性,传统的凭人主观选址和线性规划等方法选址不能充分体现各影响因素的主次成分及相互关系,为了解决该问题,将遗传算法和神经网络相结合,利用德尔斐法建立选址指标体系并进行指标的量化及归一化,将各底层指标的归一化值作为神经网络的输入,将代表选址等级的布尔变量作为神经网络的输出,利用遗传算法来优化神经网络的连接权值和阈值,然后用足够的样本借助 Matlab 工具训练此模型,通过模型的自适应学习,直到得到能正确表示网络内部特征的那组阈值。实际应用表明,所建模型的操作性和实用性强,为军用油库实际选址提供直接的决策依据。     

基于风力机尾流排斥的平坦地形风电场微观选址优化

平坦地形风电场微观选址的优化研究中,常采用带有随机量的元启发式算法,这些算法难以达到全局最优,优化效率较低,且通常需要通过划分网格、增加约束才能得到稳定解。针对这些问题,文中提出了一种专门针对平坦地形风电场微观选址的高效且有稳定优化解的元启发式算法——风力机尾流排斥优化算法。参考范德华力原理,提出了风力机尾流排斥力的概念,用于描述风力机在尾流作用下的相互影响:2台风力机之间尾流作用越大,风力机尾流排斥力也越大。在算法优化过程中,风力机会在风力机尾流排斥力的作用下向使尾流减小的方向不断移动,直到达到最优解。仿真结果表明:风力机尾流排斥优化算法不需要网格约束,优化效率高,能得到确定的优质解,且优化结果符合实际工程要求。     

计及多属性综合指标与经济性的电网侧储能系统选址配置方法

针对大规模储能技术在电网侧的多功能应用需求,将网侧储能系统的规划问题分解为两个层次,即储能系统的多点选址和功率容量优化配置。在储能系统多点选址层面,结合储能系统在电网侧的多功能需求及系统稳定性和经济性,基于线路负载率、网损灵敏度、电压灵敏度,计及指标的时序性,构建了多属性综合指标评估模型。在储能系统功率容量优化配置层面,建立了双层规划数学模型,外层考虑延缓输电线路升级收益,减小系统网损收益、储能投资成本和系统运行成本,以配置储能系统的净收益最大为目标,优化多点布局储能系统功率与容量;内层以配置储能系统后的运行成本最低为目标,优化源、储运行曲线。最后基于改进的IEEE 24节点算例验证了所提模型的有效性,为大规模储能技术在电网侧的规划奠定了基础。     

计及源荷相关性含电动汽车的分布式电源选址定容规划

分布式电源大规模并入电网与电动汽车的广泛应用在优化能源结构的同时,也给配电网的选址定容规划带来新的挑战。本文通过拉丁超立方抽样并结合Cholesky分解和Nataf变换,得到具有相关性的风速、光照强度与需求负荷样本;利用蒙特卡洛模拟得到具有随机性的电动汽车充电负荷,与考虑不确定因素的风光荷样本相结合,由K-means聚类方法进行场景聚类得到典型的运行场景;利用机会约束规划方法建立规划模型,并以收缩因子粒子群优化算法求解;通过典型IEEE 33节点算例分析了风光荷相关性与电动汽车不同充电方式对规划方案的影响。结果表明:电动汽车用户选择常规充电方式能够降低电网负荷;考虑风力、光伏与负荷之间的相关性,得到的规划方案将更经济且更具有指导意义。     

基于配电网电压质量的分布式储能系统优化配置研究

随着储能技术不断提升以及电网电压质量要求日益严格,配电网规模化接入分布式储能系统已成为发展趋势。首先,针对实际复杂工业过程,利用过程免疫时间（PIT）作为电压暂降耐受特性评估方法,分析储能系统接入对电网电压质量的影响;其次,兼顾系统运行的经济性,并考虑电压质量,建立储能系统选址定容双层优化模型,引入模糊综合评价法（FCEM法）确定目标权重;最后对IEEE-33节点配电系统进行算例分析,根据本文所建模型进行分布式储能系统优化配置后,有效提升了配电网电压质量和经济效益,并起到削峰填谷作用。     

考虑投资收益比的UPFC选址与定容算法优化

为提高在已有输配电网络加装统一潮流控制器的经济收益,对统一潮流控制器的选址与定容算法进行优化。以有功潮流性能指数结合电压稳定性指标确定统一潮流控制器的最优安装位置,以经济收益为目标建立统一潮流控制器安装容量与经济收益的函数方程,采用粒子群算法对其求解计算,通过绘制曲线分析得出统一潮流控制器的最优安装容量和最高经济收益。在IEEE14节点系统中与遗传算法进行比较验证,证实了该方法的高效性。     

基于改进粒子群算法的农村配电网分布式光伏选址定容研究

为了解决农村配电网电压质量低和网络损耗严重等问题,建立了考虑低碳环保费用的改善电压过低和网损的分布式光伏布点定容方案,以分布式光伏投资费用、低碳环保费用、损耗费用、购电费用以及运行维护费用最小化为规划模型,利用三角模糊数层次分析法对数学规划模型进行处理。为解决粒子群算法的"早熟"问题,提出引入动态差分变异、杂交操作及保留精英策略改进标准粒子群算法,并对所建立的数学模型进行求解分析。通过实际案例验证了所提规划模型的经济性和优化方案对改善电压质量和网损的有效性以及算法的准确性。     

基于Voronoi图的多站融合变电站选址定容优化

多站融合变电站是支撑泛在电力物联网建设的基础保障,其发展也给传统变电站规划带来新的挑战。考虑多站融合变电站高效连接储能、数据中心负荷、电动汽车充电负荷、新能源微电网等多元主体的服务特性,提出一种多站融合变电站选址定容优化规划方法。考虑变电站服务主体的个性化需求,结合Voronoi图理论,以多维度负荷距成本最小为优化目标,建立优化模型及其求解方法流程。结合某地区电网规划实例,仿真分析多站融合变电站选址定容优化规划方案,并与传统规划方案进行成本比对,验证了模型的有效性。结果表明:所提的多站融合变电站选址定容优化模型有利于促进配网中站、源、荷、储、充多资源的紧密协同。