含不确定源荷虚拟电厂参与需求响应优化控制方法

在新能源和电力负荷快速发展的背景下,传统的优化调度渐渐满足不了负荷调度的需求。基于市场环境下的虚拟电厂运营架构,本文分析了储能、可平移和可削减负荷、可控电源及电动汽车等典型可控单元的约束模型,提出了一种考虑源荷不确定的虚拟电厂参与电网需求响应优化控制方法。该方法以虚拟电厂内平抑波动和供需平衡为约束,对虚拟电厂内"全资源池"及虚拟电厂系统内部各单元之间的功率进行分配和协调,实现虚拟电厂参与电网的有效响应。最后,通过算例验证了本文方法的有效性。     

W火焰锅炉SCR分区混合动态调平技术及应用

W火焰锅炉燃用无烟煤时,即使采用低氮燃烧技术,其产生的NO_x质量浓度仍可高达700~1 200 mg/m³。因此,其超低排放路线往往是“SNCR+SCR”联用。SNCR投资及运行成本高,且“SNCR+SCR”联用时,氨逃逸极易超标并导致空预器堵塞。某电厂2台330 MW的W火焰锅炉采用SCR分区混合动态调平技术及加装催化剂的方案对其SCR系统进行改造。测试结果表明,改造后,2台机组SCR均可达到超过94%的超高脱硝效率,且氨逃逸体积浓度均稳定控制在2 μL/L以内,出口NO_x分布均匀性良好,实现了NO_x超低排放,省去了1 400万元的SNCR投资及每年760万元的运行费用。相对改造前,脱除等量的NO_x氨耗量下降了约19%,空预器差压长周期维持稳定。     

基于CFD的大型汽轮机组椭圆轴承油膜压力特性研究

建立了600 MW汽轮发电机组椭圆瓦轴承的物理模型,应用计算流体力学方法计算分析了椭圆瓦轴承的实际油膜压力特性,通过对比分析得到了进油压力及椭圆度对椭圆轴承稳定性的影响。结果表明:供油压力对轴承的承载能力有明显影响,通过计算得到了确保轴承承载能力的最佳供油压力;椭圆度是影响椭圆瓦轴承稳定性的重要因素,通过分析得出了确保转子-轴承系统稳定运行时的最佳椭圆度。     

齿轮泵恒流装置的特性分析与试验

齿轮泵恒流装置是工程机械液压转向系统常用的液压能源装置。本文对其特性作了分析,并通过实例进行计算仿真和试验,给出了这种型式泵的一般计算公式,找出了其结构参数和性能之间的内在关系。     

基于BERT-BiGRU-CRF与多头注意力机制的地理命名实体识别

地理知识图谱作为一种科学领域的知识图谱,从概念探讨和初步实验阶段快速发展为地理信息科学领域的跨学科研究热点。地理命名实体识别是地理知识图谱构建的基础,直接影响着地理知识图谱的构建效率与质量。设计了一个地理知识图谱应用管理系统,针对其中地理实体库构建过程依赖人工制定规则以及信息提取不充分等问题,面向地理知识图谱构建过程进行地理命名实体识别研究。首先,通过人工标注方法构建了一个地理知识语料库;其次,通过BERT预训练模型得到结合语境信息的动态字向量,利用双向门控循环单元提取全局语义特征,并基于注意力机制获得增强语义特征;最后,通过CRF解码输出概率最大的全局最优标签序列,实现地理命名实体的自动识别。实验结果表明,相比传统的BiLSTM-CRF、BERT-BiLSTM-CRF等模型,所提出的基于BERT-BiGRU-CRF与多头注意力机制的模型在地理命名实体识别任务中表现更优,能够为地理知识图谱构建提供有效支撑。     

川南威荣气田深层页岩气工程技术进展

川南威荣气田是国内首个深层页岩气田，具有“一深、一薄、四高”的特点，钻完井、压裂及排采系列工程技术面临钻井周期长、改造体积小、复杂程度低、井筒流动规律复杂等挑战。针对复杂的地质挑战，不断深化地质认识，深度融合气藏地质与工程技术，围绕降本增效，以突破深层页岩气效益关为目标，持续攻关钻采工程工艺。历经三轮探索优化，钻井技术强化提高机械钻速，减少井下复杂情况风险，缩短钻井周期；压裂工艺优化裂缝配置提升复杂裂缝广度，转换思路大排量扩缝高携砂一体化实现了缝控体积的增加和支撑；排采工艺基于气液两相流研究识别井筒流态，形成全生命周期排采工艺决策方法。最终形成了以“精细轨迹控制优快钻井”、“裂缝均衡扩展强支撑压裂”、“全周期有效排采”为核心的工程技术序列，持续推进效益开发进程。所提出的深层页岩气开发工程技术在威荣气田累计新建产能25亿方，为国内外深层页岩气工程技术发展积累了宝贵经验，也为下一步超深层页岩气开发提供了探索方向。     

基于递阶模型的综合能源系统多时间尺度运行优化研究

为了解决新能源发电、用户负荷等不确定性带来能源系统调度的问题,提出一种基于递阶模型的综合能源系统多时间尺度运行优化方法。建立基于递阶模型的多时间尺度运行优化架构,明确不同调度阶段的关系。设定优化目标和优化约束,建立包括日前调度、日内滚动、实时调度3个阶段的综合能源系统多时间尺度运行优化模型,明确模型不同阶段的输入数据、输出数据和决策变量,并利用遗传算法对模型进行求解。以某园区为例,验证了所提出的模型能够有效应对各类不确定事件对能源供给不平衡的影响,可以实现能源的精准供给。     

高效长序列水位预测模型的研究与实现

序列预测旨在利用历史序列模式信息预测未来长时间跨度的趋势，在工业领域具有众多的实际应用需求。针对工业数据序列预测问题中时序长度较长的特点，提出了一种高效的自注意力机制以适用于长序列数据建模与预测。该模型构建了新的嵌入表示，增加了池化操作，并且使用了生成式推断，实现长距离依赖建模和时序信号预测。相比之前的自注意力模型，该模型有效解决了现有方法在面对长序列预测时存在的预测精度不足、训练耗时过长等问题。在大规模水电站水轮机顶盖水位预测这一实际工业应用场景中，相比其他基准模型，该模型显著提高了长序列水位预测的精度和效率。