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天然气发电在新型电力系统中的功能定位及发展前景研判|《中国电力》

当前,“四个革命、一个合作”能源安全新战略正加快实施,中国做出力争2030年前二氧化碳排放达峰、2060年前实现碳中和的国际承诺。2021年3月15日,习近平总书记在主持召开的中央财经委员会第九次会议上,进一步明确要把“碳达峰、碳中和”纳入生态文明建设整体布局,并强调构建清洁低碳安全高效的能源体系和新型电力系统,释放出加速能源电力系统清洁低碳转型的强烈信号。

  • 2025-07-18
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基于SVG附加电流反馈阻抗重塑的双馈风电场次超同步振荡抑制策略|《中国电力》

随着新能源发电装机规模增长,电力电子设备在电网中的占比逐渐增加,对电网稳定性的影响日趋严重。在青海、新疆等风能、太阳能资源丰富的地区,使用逆变器并网的电力电子设备占比较高,使得电网更易出现振荡现象。高比例新能源电网与传统电网相比,其振荡频率包含次/超同步或者更高频段,振荡的产生更具有时变性、多模态等特征。如风机与补偿装置间相互作用会引起次同步控制相互作用(sub-synchronous control interaction,SSCI),并网逆变器参数设置不合理会导致高频振荡等。因此如何提高振荡抑制策略的鲁棒性,使其灵活适应不同振荡情况这一问题引起了国内外学者的广泛研究。

  • 2025-07-18
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中服云产品简介大全

中服云以数据采集与数据分析算法为核心基石,将数据呈现作为用户使用的直观入口,始终以解决实际需求为导向,推动新技术与工业生产、业务运营的深度融合。其采用微服务组件按需组装的标准化模式,通过组件化组装式开发,打造出能灵活适配不同场景与需求的多元产品体系。

  • 2025-08-05
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周卫华 湖南电力AI赋能转型实践

周卫华,国网湖南省电力有限公司数字化工作部主任,教授级高级工程师,国家科技奖励咨询专家,电力行业绝缘子标准化技术委员会委员,全国绝缘子专家委员会委员,湖南省电机工程学会常务理事,湖南省电机工程学会高压专委会主任委员,国网公司电力设施噪声与振动实验室主任,国网公司“劳动模范”。

  • 2025-05-15
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南京理工大学 王冠朝等|基于深度强化学习与改进Jensen模型的风电场功率优化

本文通过将深度强化学习、改进的Jensen尾流模型以及有模型与无模型的结合应用于风电场控制,不仅提升了控制算法的性能,还减少了训练成本,显著提高了风电场的功率捕获能力。未来的研究可以进一步优化该算法的适用性,并将其应用于更复杂的实际风电场环境中。

  • 2025-05-15
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基深度学习的智能设备故障诊断研究综述总结报告

1. 非线性特征提取能力:可捕捉复杂工业数据中的高阶非线性关系,如轴承振动信号的微弱故障特征。 2. 数据驱动的自适应性:通过大规模数据训练,适应不同工况(如变转速、变载荷)下的设备状态变化。 3. 多模态处理能力:支持时序、图像、图结构等多类型数据,满足复杂设备(如齿轮箱、航空发动机)的多传感器融合诊断需求。

  • 2025-05-21
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智慧医院综合体弱电智能化设计方案

建立基于RFID被服芯片的被服洗涤管理系统,形成采购、仓储、洗涤、熨烫、周转、报废的全生命周期、可视化管理基于RFID内置编码的唯一性,在每件被服上缝制一枚VRFID洗衣标签(被服芯片),通过提供的RFID终端系统(RFID手持系统、RFID隧道系统、RFID智能工作台等)实现被服入库、投放、收发、洗涤、周转、报废等全生命周期管理。

  • 2025-06-06
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云南电网有限责任公司 沈鑫等|融合SENet注意力机制和GA-CNN的非侵入式负荷识别方法

针对卷积神经网络模型负荷识别性能差、识别时间长等问题,提出了基于遗传算法优化CNN-SENet网络的居民负荷识别方法。首先,在卷积神经网络通道加入SENet模块,提升模型对关键特征的重要表征能力。其次,采用加权像素化处理负荷的U-I轨迹图,得到WVI特征矩阵,将其作为特征参量构建CNN-SENet模型。最后,利用遗传算法优化CNN-SENet模型超参数,提升模型负荷识别性能。通过对比不同算法的负荷识别能力,验证了本文方法对卷积神经网络性能的提升以及在负荷识别方面更优的性能表现。同时,为进一步提升准确率,未来的方向将从改进优化算法出发,提升对超参数的寻优能力。

  • 2025-06-06
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