基于预测控制的冷、热、电联产型微电网能量管理

由于可再生能源出力特性和微电网运行约束等限制,如何进一步提高微电网中可再生能源消纳量已成为研究热点。本文在冷、热、电联产型微电网中引入用于提高可再生能源消纳量并承担部分热、冷负荷的电锅炉、吸收式制冷机和压缩式电制冷机装置,提出了基于预测控制的微电网能量管理方法。综合考虑网内各单元的工作特性,建立满足实际运行约束的冷、热、电联产型微电网能量管理模型。在孤网运行模式下,兼顾储能装置容量期望以及各单元运行特性,构建微电网能量管理优化目标。利用预测控制滚动优化策略以及可再生能源输出和冷、热、电负荷需求的预测结果,建立带有逻辑变量的有限时域优化问题,实现基于预测控制的微电网最优能量管理。仿真结果表明:引入电锅炉、吸收式制冷机和压缩式电制冷机装置可以达到提高微电网中可再生能源的消纳量、减少燃料消耗、降低运行成本的目的,预测控制中的滚动优化策略能够有效消除可再生能源输出的不确定性和冷、热、电负荷需求波动性带来的影响。     

临界峰谷电价比在电锅炉蓄热技术中的应用

为了充分利用有关电力优惠政策,降低供热锅炉的运行费用,采用电锅炉蓄热技术,提出了临界峰谷电价比的概念和相应的计算方法,对电锅炉蓄热实际运行数据进行分析,并比较其与常规燃气供热锅炉的初投资及运行费用,得到临界峰谷电价的比值。计算分析表明,峰谷电价比大于临界峰谷电价比时,采用电锅炉蓄热供热比较经济合算,且投资回收年限随着峰谷电价比的增大而缩短。     

广西鼓励客户使用蓄热式电锅炉和蓄冷空调

新华社南宁7月27日专电 近日,广西电力有限公司出台了进一步鼓励客户使用具有移峰填谷作用的蓄热式电锅炉和蓄冷空调的政策.……     

基于深度学习的房间冷负荷预测模型

准确的房间冷负荷预测是空调运行过程节能的基础.首先,根据房间能量平衡方程,通过分析供冷量、冷负荷和蓄热量的关系,提出调温模式下房间负荷预测模型;然后,利用频域分解法实现蓄热计算,应用深度循环神经网络实现温度恒定条件下冷负荷预测;最后,综合温度变化下的蓄热量和温度恒定条件下的冷负荷预测,得到调温模式下房间冷负荷预测值.为提升深度学习算法收敛速度,在深度循环神经网络反向传播修正参数的过程中引入了高斯-牛顿法-LM (Levenberg-Marquardt)法自适应切换的学习算法.仿真实验和实测实验均表明,该方法能快速有效地实现房间逐时负荷预测.本方法实现了调温模式下房间负荷需求的快速精确计算,可用于实现建筑被动热储能的定量计算,同时为整个电网需求侧直接负荷控制提供可借鉴的思路.     

蓄热式火焰炉的热工特性

建立了火焰炉数学模型,根据模型分析了炉子结构参数一定时操作参数变化对生产指标的影响,得出蓄热式炉和换热式炉的Q-P方程和b-P方程,并进行了比较·结果表明,在正常生产条件下,随着蓄热式炉生产率增加,炉子热负荷逐渐增加,呈线性关系;单位能耗下降很慢,呈线性关系;废气温度和热效率近似不变,呈线性关系·换热式炉热负荷和废气温度逐渐增加,单位能耗先降后升,热效率先升后降,炉子有经济工作点·与换热式炉相比,蓄热式炉工作的范围较大,能较好适应产量变化大的生产需求·     

供暖电锅炉节能改造的可行性及效果分析

供暖电锅炉运行虽清洁、便利但同时费用偏高。通过对目前供暖电锅炉运行中存在的问题,提出了有效的技术改造思路和方案,同时对其效果进行评价,提出了采用蓄热式电热锅炉的应用对降损节能、提高电能利用效率的实际意义。     

热风式相变蓄热建筑热特性研究

文中设计、加工了一种热风式相变蓄热板,布置在建筑墙体内侧,应用于建筑采暖系统中。实验测试和分析了基于相变蓄热板的模型房间换热特性,在TRNSYS软件中搭建相变蓄热房间的动态热模型,模拟得到相变蓄热房间热特性的变化规律。结果表明,安装有相变蓄热系统的房间平均温度高出普通房间4~5 ℃,说明该相变蓄热系统可以提高房间温度,改善房间的热舒适性,建立的相变蓄热系统动态热特性模型能较好地预测温度变化过程,为太阳能热风式相变蓄热建筑设计提供了参考。     

定形相变材料蓄热地板电采暖系统热性能

蓄热式电采暖系统可以利用夜间廉价电供热.建立了分析定形相变材料蓄热地板电采暖系统热性能的理论模型,通过与实验结果比较,验证了此模型和程序的正确性.藉此模型分析了系统各因素对其热性能的影响,及该类系统在不同气候地区的应用可行性和整个冬季的电加热控制方法.结果显示,在保证相变材料用量足够时,可通过改变相变温度和空气层厚度,设计或控制此系统热性能; 在不同热负荷建筑中,通过合理设计,此蓄热采暖系统可取得较好效果; 应用控制地板加热面积的方法,可使整个采暖季的室温基本保持在人的热舒适范围内.     

太阳能相变蓄热+电锅炉供暖系统研究现状及发展前景

在能源紧张和环境污染的双重背景下，太阳能是建筑供暖的首选能源。从相变蓄热技术与太阳能供暖系统耦合的应用方式出发，综述太阳能耦合相变蓄热+电锅炉供暖系统的集热、储热部分，相变蓄热部分及辅助热源的研究现状，并从技术、经济效益、节能环境效益方面阐述太阳能耦合相变蓄热+电锅炉供暖系统的综合优势和研究方向，以期为太阳能相变蓄热供暖系统工程的推广应用提供借鉴。     

水蓄热电锅炉作为中小建筑物冬季取暖热源的应用

简要叙述了电锅炉加水蓄热系统作建筑物供暖热源的系统原理及其应用特点,阐述了在中小建筑物供暖系统中应用电锅炉加水蓄热方式作为系统热源的设计方法,主要设备的选择计算及在工程应用中的若干实际问题,并通过对某商场空调系统热源的介绍加以引证。     

寒冷地区村镇住宅建筑单热源供热系统设计与优化

对不同规模的村镇住宅建筑供热系统优化设计方案与全生命周期内的经济性展开研究.首先,采用TRNSYS软件模拟得到60~2 000 m²范围内不同供热面积村镇住宅建筑的动态热负荷,并对太阳能、电锅炉、地源热泵及空气源热泵4种不同热源供暖系统的控制运行情况进行模拟,得到不同热源供暖系统在不同供热面积下的优化设计方案.在此基础上,对不同热源供暖系统在全生命周期内的经济性进行对比分析,得到不同村镇住宅建筑供热面积下的热源推荐方案.结果表明:对于不同热源供暖系统的总费用,电锅炉供暖系统最大,太阳能供暖系统最小,太阳能供暖系统总费用比电锅炉供暖系统减少近65%.     

考虑源荷不确定性的综合能源系统日前经济调度

针对可再生能源出力及负荷不确定性对综合能源系统日前经济调度的影响,基于由热电联产系统、储热、蓄电装置以及电锅炉等组成的电热综合能源系统,研究了考虑源荷不确定因素的日前经济调度问题.将系统中可再生能源出力以及电热负荷均用梯形模糊参数表示,构建了基于可信性理论的模糊机会约束规划优化调度模型;采用模糊机会约束的清晰等价类将含模糊参数的机会约束规划模型转化为确定性的混合整数规划模型,在Python环境中建模,利用Gurobi求解器求解.最后,通过算例分析了储能装置对于提高系统经济性的作用以及源荷不确定性程度、不同置信水平对系统运行成本的影响,验证了所提模型的有效性.     

柴油机混合动力客车CAN总线多节点设计与分析

基于CAN2.0B和J1939协议,设计了柴油机混合动力客车的控制器局域网络(CAN)总线通信的硬件以及软件,分析了提高通信实时性的CAN通信程序设计方法:CAN通信帧分时收发、缓冲器分时共享以及通信收发优先级调度.通过USBCAN接口卡电子控制模块通信自测,硬件在环监测和各电子控制模块台架联调通信试验,可以得到本系统设计的CAN总线最大负载率为28%,通信质量可靠,符合混合动力客车通信实时性的要求.     

基于DTW-SC与Bi-LSTM网络的电动公交短期充电负荷预测

对电动公交车进行较为精准的短期充电负荷预测,有利于电网合理调度,从而在一定程度上缓解大规模电动公交车接入对电网冲击的影响。因此,提出一种基于DTW-SC与Bi-LSTM网络的电动公交短期充电负荷预测方法,以提高负荷预测精度。首先,结合电动公交车充电负荷具有的间歇性和波动性特点,提出基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)的改进谱聚类(Spectral Clustering, SC)方法,对公交车日充电负荷曲线进行聚类;其次,对每类负荷综合考虑时间、日类型、温度及历史负荷值等影响因素,利用双向长短期记忆(bi-directional-long short-term memory, Bi-LSTM)构建电动公交车短期充电负荷预测模型;最后,利用某市实际天气数据和历史负荷数据进行仿真验证,并与其它预测方法进行对比分析。实验结果表明,所提方法能提高短期充电负荷预测准确度。     

基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测的准确性对电力系统的实时运行调度至关重要.采用BP神经网络对电力系统负荷短期预测研究,根据影响电力系统的负荷因素如温度、天气等确定模型构成,同时利用遗传算法对BP神经网络进行优化.实例表明,利用遗传算法优化的BP神经网络在电力系统短期负荷预测中是有效的.     

基于RBF-ARX模型的短期电力负荷预测

为了提高短期电力负荷预测的精度,提出基于RBF-ARX模型的短期电力负荷循环预测法:将短期电力负荷预测看作非线性时间序列预测问题,并根据历史负荷数据建立电力负荷自回归预测模型(ARX模型),用RBF神经网络逼近ARX模型的参数,并用结构化非线性参数优化法(SNPOM)离线估计模型参数。用该方法对湖南某市电力负荷进行预测,将预测结果与实际负荷值进行比较,结果表明:基于RBF-ARX模型的短期电力负荷循环预测法精度高,可靠性强,具有很好的实用性。     

组合预测方法在电力系统负荷预测中的应用

组合预测方法是一种性能优越的预测方法.应用最优组合预测和递归等权组合预测方法将自适应滤波模型、灰色模型、指数平滑模型组合在一起进行电网负荷预测,获得了好的预测效果.     

新型燃油锅炉微机监控系统

阐述了新研制的多功能燃油锅炉微机监控系统的主要功能、电路结构及其软件、硬件的设计特点。该系统可以对主炉燃烧机、炉体内热交换器、采暖、开水和温水电磁阀以及水泵、油泵机组进行有效的控制，从而实现了一炉同时能供采暖、卫生温水、开水三用的目的，使燃油锅炉的整体性能大为提高。     

电力日负荷数据特征模式智能提取方法

电力负荷数据中可能包含各种坏数据，严重影响负荷预测精度，因此需要从这些合有噪声的日负荷数据中提取出负荷的特征模式，以便对负荷数据进行清洗．以软聚类思想为指导，通过模糊C均值聚类算法及Kohonen自组织特征映射神经网络的互补结合，提出了日负荷特征模式的智能提取方法，该方法不但具有辨识精度高、收敛速度快的优点，而且具有对数据的动态处理能力，为精确的负荷预测和准确的系统分析做好了数据上的准备，对重庆城区供电局负荷数据的实例分析说明了方法的高效性．