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171.
含风电电力系统随机生产模拟的改进算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统随机生产模拟忽略负荷的时序特性而难以考虑机组启停、备用、调峰等相关动态费用的问题,将转移频率分析纳入随机生产模拟框架中,形成了改进等效电量频率法.该方法通过等效负荷频率曲线(ELFC)的卷积考虑机组启停,将生产成本分析的范畴拓宽到动态费用的计算.根据所提算法和含风电的EPRI-36算例,比较了风电并网前后系统可靠性指标、燃料成本、环境成本和动态费用等的变化,并研究了风电装机规模对动态费用率的响.结果表明,相对于动态费用的增加,风电对系统可靠性与经济性的改善是主要的,但动态费用率随着风电规模的扩大而提高. 相似文献
172.
由于风荷载对斜拉桥的作用比较敏感,尤其是对于柔性大跨度斜拉桥。文章基于伯努利方程推导整个断面的3方向静风荷载原理,并采用内外增量双重迭代以及发散机理的数学描述给出静风稳定性计算过程;结合斜拉桥本身特性,分析了某跨江大跨度斜拉桥的横桥向风荷载和竖桥向风荷载的影响;使用大型有限元软件MIDAS/Civil建立桥梁模型,并进行成桥状态静风荷载下的特性分析,据此来评估该桥的静力抗风性能,为相关桥梁的抗风性能分析与设计提供依据。 相似文献
173.
对我国多个专业皮划艇运动队奖惩机制及其效果进行了调查研究.结果表明,目前我国专业皮划艇运动员的物质奖励主要是奖金与津贴,而精神奖励则以口头表扬、点头或竖大拇指肯定、给予荣誉称号为主,最常用的惩罚手段是罚运动量、罚款和批评;奖励机制中激励效果最显著的是获得比赛资格、退役安置,惩罚机制中激励效果最显著的是禁赛和停训. 相似文献
174.
一种新型重于水的自治式潜水器及其先进性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新型重于水的自治式潜水器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV).该AUV可工作于负浮力条件下,利用一对较大的翼在航行过程中流体的升力来平衡其自身重量,节约了浮力部件占用的空间,使其成本与速度较传统AUV均有很大提高.阐述了该新型AUV的基本组成与工作原理,初步分析了其先进性.通过风洞试验数据与传统AUV性能参数对比,结果显示,这种重于水的AUV在能源利用与高速作业方面优势较为明显.最后,对重于水的AUV的应用前景做出了一些预测,希望待一些关键问题得到解决后,这种新型的AUV能够应用得更加广泛. 相似文献
175.
基于Reynolds时均N—S方程和SST模型,对一低层双坡门式刚架结构的表面风压进行CFD数值模拟,并将模拟结果与风洞试验结果进行比较.根据模拟结果对门式刚架结构各表面的风压分布特性进行了分析和归纳,可为该类建筑的抗风设计提供参考. 相似文献
176.
为了全面、定量分析风场扰动对无人机控制/导航系统的严重影响,选取某型探测/侦察无人机作为典型代表,首先利用近60余年NCEP再分析资料,针对我国及周边地域,进行了低空风场建模(包括平均风速和湍动分量)和仿真再现;在此基础上,在Matlab/Simulink仿真环境中,构建了该无人机虚拟样机,包括动力学、控制、惯性/GPS导航等关键子系统,反映了其基本飞行品质和控制响应;最后,分别在理想和风场扰动条件下,进行了该无人机典型巡航/侦察任务的飞行仿真,得到了飞行航迹/姿态、控制响应等关键参数,通过对比分析,全面、定量评估了风场扰动对惯性/GPS导航系统的影响效应。结果表明:风场扰动对于无人机惯性导航系统具有较大的影响,所产生的积累误差随时间增加逐步增大,相比而言,基于GPS的控制/导航系统具有较好的适应性和鲁棒性。 相似文献
177.
为了研究超高层建筑在施工期风荷载位移变形的监测问题,通过对GNSS-RTK各星系组合的定位测量精度进行对比试验,建立GNSS-RTK三种星系组合实时动态监测方法。进一步,以在建的天津高银117大厦为监测对象,应用该方法对大厦施工期风荷载位移变形进行监测分析。结果表明:GNSS-RTK三星系组合的坐标中误差和定位点云离散度最小,方法精度最高;就不等高同步攀升施工法施工下的大厦风载位移变形而言,其低矮的外框(66层)比高耸的内筒(95层)要大;大厦的外框和内筒均存在横向的位移变形,基于此,施工过程中应适当调整外框与内筒同步攀升的步距,以避免外框与内筒发生碰撞造成结构损伤,确保大厦的安全。 相似文献
178.
179.
为更精确地进行风速预测,提出一种利用带自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法和蝙蝠算法(bat algorithm,BA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的组合短期风速预测方法。首先用CEEMDAN对原始风速时间序列进行分解,得到一系列不同频率的子序列;其次,使用BA-SVM组合模型预测对分解后的各个子序列分别进行预测;最后,将各子序列的预测结果叠加得到风速预测值。仿真结果表明,该模型提高了预测精度,减小了误差。 相似文献
180.