探究电力调度自动化中的智能电网技术

概述了智能电网技术,并对智能电网在电力调度自动化中的应用进行了分析,提出基于智能电网技术设计高效电力智能调度系统、提升智能电力调度系统人力资源管理效益、开发智能机器人等建议。     

分级介孔结构组成的ZnO微球及光催化性能

以硝酸锌、脲素及酒石酸为反应物, 采用水热法制备碱式碳酸锌前驱体微球, 通过煅烧前驱体制备了介孔氧化锌微球。通过扫描电子显微镜(SEM)可以观察到, 氧化锌微球的直径约为2~4 μm, 由大量厚度约为10 nm的介孔纳米片组装而成。X 射线衍射(XRD)和透射电镜(TEM)结果表明: ZnO微球为六方纤锌矿结构, 并结晶较好。比表面积测试(BET)表明ZnO微球为介孔材料, 孔径为20~50 nm, ZnO微球比表面积约为29.8 m²/g。以亚甲基蓝为目标降解物, 对介孔氧化锌微球进行了光催化降解实验。实验结果表明, 所合成的介孔ZnO微球对亚甲基蓝的光催化性能较好。     

电力调度自动化系统中人工智能的应用探析

将人工智能技术应用到电力调度自动化系统中,可有效缓解电力供应的压力,并满足不同环境的电力供应需求,确保电力供应的稳定性、有效性。本研究主要探究了电力调度自动化系统中人工智能技术的应用,旨在推动我国电力行业的持续、稳定发展。     

基于混合粒子群算法的源-荷-储协调优化调度

为了提高新型电力系统中对风电和光伏的消纳能力，降低电力系统运行成本，将火电机组、光伏、风电、需求响应负荷和储能系统作为调度资源建立了基于源-荷-储协调的优化调度模型。 以火电机组运行成本、弃风弃光成本和需求响应负荷调度成本最小为目标，提出了一种两阶段优化方法。第一阶段优化采用离散二进制粒子群优化算法，使火电机组启动成本和弃风弃光成本之和最小。在第一阶段优化结果的基础上，第二阶段的优化采用双层连续粒子群优化算法使基于电价的需求响应负荷调度成本和燃料成本之和最小。算例结果验证了该优化调度模型的可行性和有效性。