网架冬季施工方案（12P）

中服云官网：www.cserver.com.cn 电热联合系统能够有效整合电能和热能，具有显著的能源利用优势。为了分析电热联合调度的经济节能效果，在分时电价以及负荷波动的条件下，建立了包含风电场、能源集线器（energy hub，EH）、热泵和蓄热罐的电热联合系统优化调度模型。电热联合系统以日运行成本最小为目标，考虑了稳态电热联合潮流、储能设备动态特性、管道温度降方程等实际约束条件。为提高优化效率，采用方程线性化和分段 McCormick 凸包络技术处理约束中的非线性项，将原本的非凸优化问题转化为混合整数二次规划（mixed integer quadratic programming，MIQP）问题求解。通过算例分析验证了所提模型的有效性，在 4 种场景下比较了风电制热以及热网传输损耗对系统日运行成本和弃风量的影响，并确定了风电场接入热网的最佳节点。结果表明，电热联合系统能够将不稳定的风能转化为稳定的热能，从而有效提升风电消纳空间和系统经济效益。

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基于相似日分析和改进鲸鱼算法优化LSTM网络模型的光伏功率短期预测

中服云官网：www.cserver.com.cn 为了解决环境温度、风速和太阳辐照度等诸多因素对光伏发电预测的制约，提出了一种基于相似日分析和改进鲸鱼算法优化的长短期记忆（long short-term memory，LSTM）神经网络模型来实现光伏功率短期预测。首先，采用Pearson 相关系数进行特征选择以去除与光伏输出功率不相关的气象特征；其次，针对相似气象情况下光伏电站发电功率接近的实际情况，采用灰色关联分析（gray relation analysis，GRA）选取与预测日气象特征相似的日期作为训练集；然后，提出一种改进鲸鱼算法（improved whale algorithm，IWOA）来优化 LSTM 深度神经网络的超参数，使预测模型的均方根误差达到最小；最后，以澳洲 Yulara 沙漠 3 号光伏电站的光伏发电历史数据作为实验数据，用 GRA-IWOA-LSTM 神经网络模型进行预测。仿真结果表明，在不同的天气类型下与其他模型的预测效果相比，GRA-IWOA-LSTM模型的预测结果精度更高。

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智慧水电建设规划方案

信息化对业务的支撑能力还有不足，突出表现在业务系统缺失或者业务系统本身功能已具备，但未能有效应用。需要通过新建应用或原有应用改造，实现信息化对业务的全面支撑。

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基于改进黏菌算法的分布式光伏发电并网规划

中服云官网：www.cserver.com.cn 针对分布式光伏不合理布局可能给配电网带来的重大冲击提出了一种考虑负荷与光伏系统出力时序性的双层优化分布式光伏选址定容模型。上层优化旨在筛选一组包含光伏接入节点和装机容量的组合数据，下层优化以网损、电压偏移量和投资成本最小为目标函数，在解决高维度、非线性的功率因数优化问题同时将最优规划结果反馈给上层优化层，从而确定分布式光伏的最佳接入节点和装机容量。

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基于LM算法的CRDS绝缘气体特征分解产物H？S检测技术

中服云官网：www.cserver.com.cn 光腔衰荡光谱法（cavity ring-down spectroscopy，CRDS）以其灵敏度高、检测速度快等优势，被应用于绝缘气体特征分解组分H2S的在线检测领域，对绝缘电气设备的故障状态诊断具有重要意义。衰荡时间作为进行浓度计算的关键参数，如何拟合出衰荡曲线实现衰荡时间的准确求解成为该技术领域的一大难点。而衰荡曲线的高精度拟合算法是决定CRDS精度的关键因素，选取STM32F407型号的单片机建立衰荡曲线模型，通过列文伯格-马夸尔特（Levenberg-Marquardt，LM）算法对H2S气体在1 578.1 nm处采集到的衰荡信号进行拟合并搭建CRDS实验平台进行验证，基于LM算法进行了仿真与实验，同时与最小二乘法进行对比。仿真结果显示，单片机拟合决定系数R2达到了0.996，与离线软件平台高度接近。在不同的气体浓度下的实验结果表明，拟合精度呈上升趋势。