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郝峰杰高工:混合多类型储能的分布式能源系统运行优化方法

对于含多类型混合储能系统的运行优化,通常将所有设备等效为一个整体,并未考虑各储能系统的运行特性差异等因素,最终导致设备利用率低,经济运行能力差。为此,首先以最大可再生能源消纳以及最小电网交换电量为目标,构建了优化函数模型。其次,考虑到多类型储能系统在充放电动态特性、运行成本特征以及SOC设定等方面差异,提出了一种结合能量型储能SOC一致性约束的双层解耦式运行优化方法,以适应分布式能源系统中的多类型储能协同运行。最后,以某个在建的分布式可再生能源系统工业示范园区数据为基础,对所提方法进行了算例验证与分析。结果证明,所提方法在保证分布式能源系统内多个能量型储能系统充放电同步性的同时,能够对具有相同运行特性的储能系统进行聚类,有效了降低计算复杂性,完成多类型储能协调与优化,并最终促进分布式能源系统的新能源消纳。

  • 2024-09-27
  • 阅读626

【AEI】先验知识增强无监督形状学习用于工业过程中未知的正常工作条件发现

未知异常工况的发现是精细化工业生产的关键,集群工业时间序列是发现未知工况类型的有效方法。然而,从工业时间序列中发现未知的异常工作状态对现有的时间序列聚类方法来说是一个挑战。本研究提出了一种新的先验知识增强无监督形状集学习方法,通过可解释的子序列发现异常和有意义的工作状态。提出了一种先验特征提取模块,将先验知识转化为数据模型的可识别形式。先验知识包含异常工作状态信息,知识增强聚类模块可以通过将先验特征与数据特征相结合来学习表示异常工作状态的信息形状集。此外,先验知识和数据的偏好在学习阶段会自我调整。对实际铝电解过程、模拟田纳西伊斯曼过程和连续搅拌槽加热器过程的数值试验结果验证了所提出方法的优越性能。所提出的方法为先验知识和数据模型的融合提供了新的视角。它还为解决工业过程中异常未知工况发现问题提供了一种新方法。关键词:先验知识,铝电解,时间序列,Shapelet,聚类

  • 2024-10-08
  • 阅读618

中国农业大学 许常昊等|全功率小型变速抽水蓄能机组双层MPC虚拟惯量控制策略

本文提出了全功率变速抽水蓄能机组双层MPC虚拟惯量控制策略。标准层MPC基于确定的系统预测模型,产生最小化的频率偏差信号,传递给辅助层MPC,而辅助层MPC考虑光伏的随机性,以跟踪标准层MPC预测的频率偏差为目标,同时产生功率和导叶控制信号。仿真结果表明,相比于MPC、PD控制策略,本文所提出的全功率抽水蓄能机组双层MPC虚拟惯量控制策略能更好消纳光伏的不确定性功率波动,在改善系统频率的同时,兼顾机组转速恢复,保证机组在安全范围内运行。未来可考虑将所提方法拓展应用于多抽蓄机组协调控制问题。

  • 2025-04-01
  • 阅读614
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  • 28页
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西安交通大学 任明等|基于稀疏光谱成像的线路复合绝缘子积污状态可视化评估

本文基于稀疏光谱成像技术,提出了多源反射光谱图像配准方法及线路复合绝缘子污秽状态评估方法,并进行了运行工况下线路复合绝缘子污秽状态的实测分析,结论如下。

  • 2025-04-01
  • 阅读273
  • 下载0
  • 31页
  • pdf

2025年EST人类进展报告

2025年ETS人类进展报告探讨了教育和职业发展领域不断变化的格局从线性发展轨迹转变为动态旅程本报告深入探讨了全球人们不断演变的视角,并揭示了行动的关键见解。

  • 2025-04-01
  • 阅读493
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  • 38页
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2025年供应链采购和寻源解决方案发展趋势报告

随着我们进入 2025 年,全球经济力量正朝着不同的方向发展,形成了一个复杂的格局,需要采购和供应链团队重新制定战略并提高敏捷性。【3】重点介绍了将影响来年的六个关键宏观经济趋势,每个趋势都对全球企业具有重大影响。

  • 2025-04-01
  • 阅读540
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  • 62页
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王卫权PPT:生物质能项目碳资产开发与案例(72页 PPT)

中国碳中和是经历了长期的研究和论证,不是即兴之作,也不是迎合某些需求,是党中央经过深思熟虑做出的重大决策部署,事关中华民族伟大复兴、永续发展和构建人类命运共同体,是倒逼我国坚持走高质量发展和高水平保护的内在要求,也是保护人类地球家园的最低限度的行动。

  • 2024-12-06
  • 阅读285
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  • 72页
  • pptx

2026年KOC行业发展白皮书

这意味着,KOC不再只是增长团队在某个阶段、某个项目上的“临时选择”,而是开始被纳入 年度预算、组织结构与长期增长模型中反复使用。

  • 2026-02-06
  • 阅读402
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  • 35页
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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