提升新能源电力系统灵活性的中国实践及发展路径研究

为了实现新能源高占比下的电力供需平衡,提升电力系统的灵活性显得十分重要。首先定性定量分析中国新能源电力系统在电源侧、电网侧和负荷侧对灵活性的不同需求。其次,归纳总结新能源电力系统灵活性的技术体系,介绍主要技术在中国已经开展的具体实践和效果。然后,根据国家能源转型目标,提出电力系统灵活性中长期目标和衡量灵活性进程的主要指标。最后,为了达成上述目标,从灵活性电源、灵活性电网、灵活性负荷和数字电网平台四个方面设计了发展路径。     

基于CYME的配电网可靠性评估应用

配电网供电可靠性直接影响用户的用电质量,应用电力系统分析软件CYME,对配电网进行建模分析。研究比较了不同供电半径和不同典型结构配电网的供电可靠性,并针对实际配电网算例,分析了不同开关动作时间下的配电网可靠性的情况;从各个负荷点可靠性的角度,寻找出该配电网中可靠性较差的负荷点,进而提出了具有针对性的网架优化方案,为配电网可靠性评估分析及应用提供了参考。     

南京市“2016·7”特大暴雨水雨情分析

2016年7月,南京市因受本地降水及上游来水影响,水位出现快速上涨过程,长江、秦淮河、滁河、水阳江、固城湖、石臼湖等主要河湖控制站水位均出现了超警戒水位,其中秦淮河、石臼湖等河湖发生超历史水位。通过分析本次暴雨洪水特点,为今后应对类似大洪水工作提供借鉴。     

基于视频监控的变电站内安全帽检测算法研究

任何人进入变电站生产现场都必须佩戴安全帽。传统监控方式靠人工从海量的视频中检索异常信息来实现安全的保障,难度高,监控效果往往不太理想。为了提高安全生产管理,提出一种快速稳定的变电站内安全帽的识别算法,先对变电站内的行人进行检测;再根据人体几何特征,在行人中定位到头的位置;最后,根据安全帽形变比较小的特点,使用模板匹配的方法进行安全帽匹配,以判断该工作人员是否佩戴安全帽。实验结果表明,该方法在降低人为监控的劳动强度的同时,充分利用视频监控的智能处理功能,提高了变电站安全生产管理水平。     

紫山药色素提取工艺研究

加工过程中削落的紫山药皮富含紫色素,是提取天然色素的理想原料。以紫山药皮为原料,采用单因素和正交实验法,研究了提取剂浓度、浸提温度、浸提时间、料液比对紫山药色素提取效果的影响。用AB-8大孔吸附树脂对紫山药色素粗品进行吸附纯化得到紫山药色素纯品。结果表明:通过对比不同溶剂提取效果,确定乙醇为提取剂。色素提取过程中,浸提温度和料液比对提取效果的影响最大,其次是提取剂浓度,最小是浸提时间。最佳提取条件为:40%乙醇作浸提剂,温度70℃,浸提时间2h,料液比1∶10。提取液经吸附纯化后,干燥制得紫黑色粉末,色价为51.2。研究表明,紫山药皮可以作为提取紫山药色素的来源。     

一类代数Riccati方程的代数解

本文严格证明了半定矩阵的正定平方根的唯一性定理，据此得到了一类代数Ｒｉｃｃａｔｉ方程的显示代数解。     

基于视频监控的变电站内安全帽检测算法研究

任何人进入变电站生产现场都必须佩戴安全帽。传统监控方式靠人工从海量的视频中检索异常信息来实现安全的保障,难度高,监控效果往往不太理想。为了提高安全生产管理,提出一种快速稳定的变电站内安全帽的识别算法,先对变电站内的行人进行检测;再根据人体几何特征,在行人中定位到头的位置;最后,根据安全帽形变比较小的特点,使用模板匹配的方法进行安全帽匹配,以判断该工作人员是否佩戴安全帽。实验结果表明,该方法在降低人为监控的劳动强度的同时,充分利用视频监控的智能处理功能,提高了变电站安全生产管理水平。     

江苏沿海应用能源互联技术的意义分析

在我国能源革命大背景之下,能源互联是发展清洁、低碳、安全、高效、现代能源体系的重要途径。从江苏沿海地区构建现代能源体系的需求以及大量可再生能源的资源禀赋出发,分析了应用高比例分布式能源利用方式以及能源互联网相关技术的重要意义,即提高分布式能源比例是江苏沿海地区可再生能源利用的最佳方式,加强能源互联网建设是江苏沿海地区增量配电网的重要技术路径。研究指出沿海地区应大力发展能源互联技术,并给出发展能源互联技术的步骤建议。     

南京市近30年降水趋势变化分析

为研究南京地区降水量分布规律及变化趋势，根据南京市6个代表站1991—2021年降水量资料，采用Mann-Kendall秩次检验法，分析南京地区不同区域、不同时段降水量变化的趋势特点。结果表明，南京地区在所研究时段内降水量年内分配的不均匀性在增加，相关研究可为市区合理开发利用水资源提供参考。     

基于并行K-Means聚类的配电网台区用户行为分析模型研究及应用

当前,电力企业营销部门在电能计量过程中收集的日冻结电量数据仅仅以个体为单位,用于电费计算及线损评估,并未能将海量数据关联起来开展分布式的云计算。日冻结电量的大数据价值还未被挖掘。利用K-means聚类算法,搭建Hadoop大数据分析架构,对电网营销海量日冻结电量数据进行了剖析挖掘,实现了对用户用电行为的高效评判,为电力企业管控低压台区违约用电部署了新的技术手段,充分发挥了电网大数据资源的价值,为电力企业挽回可观的经济损失。