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Gearbox Fault Diagnosis using Adaptive Zero Phase Time-varying Filter Based on Multi-scale Chirplet Sparse Signal Decomposition 被引量:16
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作者 WU Chunyan LIU Jian +2 位作者 PENG Fuqiang YU Dejie LI Rong 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2013年第4期831-838,共8页
When used for separating multi-component non-stationary signals, the adaptive time-varying filter(ATF) based on multi-scale chirplet sparse signal decomposition(MCSSD) generates phase shift and signal distortion. To o... When used for separating multi-component non-stationary signals, the adaptive time-varying filter(ATF) based on multi-scale chirplet sparse signal decomposition(MCSSD) generates phase shift and signal distortion. To overcome this drawback, the zero phase filter is introduced to the mentioned filter, and a fault diagnosis method for speed-changing gearbox is proposed. Firstly, the gear meshing frequency of each gearbox is estimated by chirplet path pursuit. Then, according to the estimated gear meshing frequencies, an adaptive zero phase time-varying filter(AZPTF) is designed to filter the original signal. Finally, the basis for fault diagnosis is acquired by the envelope order analysis to the filtered signal. The signal consisting of two time-varying amplitude modulation and frequency modulation(AM-FM) signals is respectively analyzed by ATF and AZPTF based on MCSSD. The simulation results show the variances between the original signals and the filtered signals yielded by AZPTF based on MCSSD are 13.67 and 41.14, which are far less than variances (323.45 and 482.86) between the original signals and the filtered signals obtained by ATF based on MCSSD. The experiment results on the vibration signals of gearboxes indicate that the vibration signals of the two speed-changing gearboxes installed on one foundation bed can be separated by AZPTF effectively. Based on the demodulation information of the vibration signal of each gearbox, the fault diagnosis can be implemented. Both simulation and experiment examples prove that the proposed filter can extract a mono-component time-varying AM-FM signal from the multi-component time-varying AM-FM signal without distortion. 展开更多
关键词 zero phase time-varying filter multi-scale CHIRPLET sparse signal decomposition speed-changing gearbox fault diagnosis
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Research on multi-time scale doubly-fed wind turbine test system based on FPGA+CPU heterogeneous calculation
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作者 Qing Mu Xing Zhang +3 位作者 Xiaoxin Zhou Xiaowei Fan Yingmei Liu Dongbo Pan 《Global Energy Interconnection》 2019年第1期7-18,共12页
As the proportion of renewable energy increases, the interaction between renewable energy devices and the grid continues to enhance. Therefore, the renewable energy dynamic test in a power system has become more and m... As the proportion of renewable energy increases, the interaction between renewable energy devices and the grid continues to enhance. Therefore, the renewable energy dynamic test in a power system has become more and more important. Traditional dynamic simulation systems and digital-analog hybrid simulation systems are difficult to compromise on the economy, flexibility and accuracy. A multi-time scale test system of doubly fed induction generator based on FPGA+ CPU heterogeneous calculation is proposed in this paper. The proposed test system is based on the ADPSS simulation platform. The power circuit part of the test system is setup up using the EMT(electromagnetic transient simulation) simulation, and the control part uses the actual physical devices. In order to realize the close-loop testing for the physical devices, the power circuit must be simulated in real-time. This paper proposes a multi-time scale simulation algorithm, in which the decoupling component divides the power circuit into a large time scale system and a small time scale system in order to reduce computing effort. This paper also proposes the FPGA+CPU heterogeneous computing architecture for implementing this multitime scale simulation. In FPGA, there is a complete small time-scale EMT engine, which support the flexibly circuit modeling with any topology. Finally, the test system is connected to an DFIG controller based on Labview to verify the feasibility of the test system. 展开更多
关键词 Renewable energy gen erati on DOUBLY fed in duction generator ADPSS simulati on SYSTEM Wind turbine test SYSTEM multi-time scale FPGA+CPU
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Are diurnal time-budgets and activity patterns density-dependent in the Shelduck (Tadorna tadorna) wintering in Algeria? An analysis across multiple temporal scales 被引量:1
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作者 Djamel Bensizerara Haroun Chenchouni 《Avian Research》 CSCD 2019年第2期171-185,共15页
Background: The Shelduck (Tadorna tadorna) is a characteristic waterbird species of inland wetlands in northeastern Algeria. Its wintering behavior in relation to changes of local abundances and foraging group density... Background: The Shelduck (Tadorna tadorna) is a characteristic waterbird species of inland wetlands in northeastern Algeria. Its wintering behavior in relation to changes of local abundances and foraging group density is poorly known. Objectives: This study aims at monitoring patterns of diurnal activities and the variation of behavioral time-budgets in relation to numbers of wintering Shelducks. We investigate temporal variations of diurnal activities across multipletime scales and consider their interrelationships. Methods: Assessments of local population abundance were weekly surveyed during two wintering seasons (2010– 2012), whereas diurnal activities (feeding, sleeping, swimming, preening, loafing, flying, courtship, and antagonism) were studied three times a month during seven hours (08:00–16:00) using the Scan method. Time budget variations of each behavioral activity were tested using nested ANOVAs following multiple time scales. Generalized linear mixedeffects models (GLMM) tested whether variations in diurnal activities were density-dependent. Results: During the wintering season, Shelduck’s numbers followed a bell-shaped trend, which indicated that the species was typically a wintering migrant in Sabkha Djendli. The first individuals arrived onsite in October–November then numbers reached a peak in January (up to 2400 individuals in 2012) with steady density during December–February, afterward individuals left the site progressively until late April when the site is deserted. During both wintering seasons, diurnal activities were dominated by feeding (60%), followed by sleeping (12%) then swimming and preening with 9% and 8%, respectively. The rest of the activities (loafing, flying, courtship and antagonistic behaviors) had low proportions of time budget. ANOVAs showed that activity time budgets varied significantly following multiple time scales (year, season, month, day, semi-hour). Time budgets of diurnal activities during each wintering season were significantly interrelated. Correlations patterns between the two seasons were similar. GLMMs revealed that the variations of diurnal activities were not density-dependent, except for preening and swimming. Conclusion: During the wintering season, habitats of Sabkha Djendli are important for waterbirds, including the Shelduck that used the lake mainly for food-foraging and resting. The 2400 individuals censused in mid-winter are important locally and at the North African scale. This stresses the need to strengthen the protection status of this wetland and mitigate degradation sources that threaten wintering waterfowl. 展开更多
关键词 ANATIDAE multi-temporal scales North African wetlands time budget WATERBIRD CENSUS
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An Effective Numerical Calculation Method for Multi-Time-Scale Mathematical Models in Systems Biology
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作者 Yohei Motomura Hiroyuki Hamada Masahiro Okamoto 《Applied Mathematics》 2016年第17期2241-2268,共28页
The improvements of high-throughput experimental devices such as microarray and mass spectrometry have allowed an effective acquisition of biological comprehensive data which include genome, transcriptome, proteome, a... The improvements of high-throughput experimental devices such as microarray and mass spectrometry have allowed an effective acquisition of biological comprehensive data which include genome, transcriptome, proteome, and metabolome (multi-layered omics data). In Systems Biology, we try to elucidate various dynamical characteristics of biological functions with applying the omics data to detailed mathematical model based on the central dogma. However, such mathematical models possess multi-time-scale properties which are often accompanied by time-scale differences seen among biological layers. The differences cause time stiff problem, and have a grave influence on numerical calculation stability. In the present conventional method, the time stiff problem remained because the calculation of all layers was implemented by adaptive time step sizes of the smallest time-scale layer to ensure stability and maintain calculation accuracy. In this paper, we designed and developed an effective numerical calculation method to improve the time stiff problem. This method consisted of ahead, backward, and cumulative algorithms. Both ahead and cumulative algorithms enhanced calculation efficiency of numerical calculations via adjustments of step sizes of each layer, and reduced the number of numerical calculations required for multi-time-scale models with the time stiff problem. Backward algorithm ensured calculation accuracy in the multi-time-scale models. In case studies which were focused on three layers system with 60 times difference in time-scale order in between layers, a proposed method had almost the same calculation accuracy compared with the conventional method in spite of a reduction of the total amount of the number of numerical calculations. Accordingly, the proposed method is useful in a numerical analysis of multi-time-scale models with time stiff problem. 展开更多
关键词 Finite Difference Method Stiff Equation multi-time-scale Systems Biology Mathematical Analysis
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基于PowerTimeMixer模型的短期电力负荷预测方法 被引量:1
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作者 李裕民 李宏杰 +3 位作者 李晓嘉 曹媛媛 谢毅 张超 《电网技术》 北大核心 2025年第10期4216-4227,I0058,共13页
文章针对现有电力负荷预测方法未能充分捕获电力负荷数据的周期性和趋势性特性导致预测稳定性差的问题,提出了一种短期电力负荷预测模型PowerTimeMixer。首先,基于解耦思想对原始时间序列进行时序分解,并以多尺度方式学习时序的周期和... 文章针对现有电力负荷预测方法未能充分捕获电力负荷数据的周期性和趋势性特性导致预测稳定性差的问题,提出了一种短期电力负荷预测模型PowerTimeMixer。首先,基于解耦思想对原始时间序列进行时序分解,并以多尺度方式学习时序的周期和趋势特性;其次,引入卷积下采样机制并通过网络参数共享来匹配循环周期,进一步增强电力负荷数据周期模式的特征提取能力;最后,采用独立的日期模式驱动预测模块,使用多层感知机对输入序列和目标序列时间戳特征进行编码,独立地学习时间戳特征,引导网络根据时间戳特征生成更稳定的预测结果。在电力负荷数据集上的实验结果表明,所提出的方法相比基准模型的预测误差显著降低,具有更稳定的预测性能,从而验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 电力负荷预测 时序分解 多尺度解耦 日期模式驱动预测 多层感知机
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基于P2H-氢储-氢气管网协同的互联电氢综合能源系统多时间尺度动态优化调度
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作者 孙亮 王奕霏 +2 位作者 党翠 李卓骏 刘佳奥 《电气工程学报》 北大核心 2026年第1期94-107,共14页
针对可再生能源高比例渗透下多区域综合能源互联系统(Multi-region integrated energy interconnection system,MRIEIS)所面临的消纳与经济性挑战,构建了一个包含电、氢、热、冷多能流的多时间尺度优化调度模型。该模型以系统日总运行... 针对可再生能源高比例渗透下多区域综合能源互联系统(Multi-region integrated energy interconnection system,MRIEIS)所面临的消纳与经济性挑战,构建了一个包含电、氢、热、冷多能流的多时间尺度优化调度模型。该模型以系统日总运行成本最低为目标,建立动态多能流枢纽深度集成了电转氢(Power to hydrogen,P2H)、储氢罐、氢气管网以及燃气轮机(GT)掺氢等动态调度关键技术。通过日前、日内、实时三阶段滚动优化对系统进行精细化调度。算例分析基于一个包含居民、工业和混合型区域的典型场景,结果表明,该模型能够有效实现系统经济性与环保性的统一,总运行成本控制在56.48万元,同时系统总可再生能源利用率高达98.53%。氢能作为灵活的能量载体,其时空价值得到了充分发挥。掺氢策略有效刺激了氢能消耗,形成了“制-储-输-用”的闭环,为构建以新能源为主体的新型电力系统提供了可行的技术路径和调度策略参考。 展开更多
关键词 多区域互联系统 掺氢比动态优化 氢气管网 多时间尺度
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襄阳东站超长复杂结构设计
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作者 张卫 张慎 +1 位作者 王杰 黄国胜 《建筑结构》 北大核心 2026年第1期41-49,共9页
襄阳东站主站房为“桥建合一”的线上式高架站房,属于超长结构。主体结构采用钢管混凝土柱框架结构,站房屋盖采用空间钢网格结构。采用有限元软件ABAQUS对整体结构进行罕遇地震动力弹塑性时程分析,应用多尺度建模技术对屋盖铸钢节点进... 襄阳东站主站房为“桥建合一”的线上式高架站房,属于超长结构。主体结构采用钢管混凝土柱框架结构,站房屋盖采用空间钢网格结构。采用有限元软件ABAQUS对整体结构进行罕遇地震动力弹塑性时程分析,应用多尺度建模技术对屋盖铸钢节点进行罕遇地震动力弹塑性分析,采用实体单元对关键节点进行精细化建模,并通过自由度约束方程对梁单元和实体单元进行多尺度连接。结果表明:最大层间位移角小于规范限值;结构分叉柱以及大部分框架柱处于弹性状态;少部分框架柱有轻微损坏;承轨层框架梁、托柱梁、框架柱均处于轻微损坏范围内;结构构件性能均满足预期性能目标,关键节点处于弹性状态,仅局部楼板损伤。 展开更多
关键词 襄阳东站 高架站房 超长结构 动力弹塑性时程分析 多尺度分析 关键节点 抗震性能
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基于特征融合及多尺度上下文提取的实时语义分割
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作者 刘伯红 刘磊 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期167-176,共10页
针对实时语义分割算法常用的双分支结构存在空间分支和上下文分支特征融合不充分、多尺度上下文信息提取不全面等问题,提出基于特征融合及多尺度上下文提取的实时语义分割网络。设计空间-多尺度双向注意力融合模块,使用空间注意力机制... 针对实时语义分割算法常用的双分支结构存在空间分支和上下文分支特征融合不充分、多尺度上下文信息提取不全面等问题,提出基于特征融合及多尺度上下文提取的实时语义分割网络。设计空间-多尺度双向注意力融合模块,使用空间注意力机制和多尺度特征融合模块实现双分支交互融合,促进空间特征以及语义特征在双分支上的流动;在上下文分支末端设计了串联聚合金字塔池化模块,更精确地捕捉细节信息;聚合空间分支不同阶段特征,增强模型对图像特征的全面理解能力,促进深层特征与浅层特征的深度融合;使用多尺度注意力特征融合模块引导空间分支和上下文分支融合。实验结果表明,构建的网络在Cityscapes数据集上平均交并比(mean intersection over union,MIoU)达到78.0%,推理速度为104.5 Frame/s;在CamVid数据集上,MIoU达到75.9%,推理速度为224.6 Frame/s。 展开更多
关键词 实时语义分割 特征融合 注意力机制 多尺度上下文提取
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考虑分级备用的源荷储协同优化调度
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作者 孟祥飞 袁振华 +3 位作者 石冰珂 张元欣 邱轩宇 刘念 《现代电力》 北大核心 2026年第1期104-115,I0004,共13页
随着呈现“双高”特征的新型电力系统的不断发展与可调火电资源的日益紧张,新能源预测误差带来的备用配置问题逐渐成为人们关注的焦点,同时源荷储系统可调资源的丰富化为备用留取提供了更多的途径。针对源荷储系统中不同时间尺度备用协... 随着呈现“双高”特征的新型电力系统的不断发展与可调火电资源的日益紧张,新能源预测误差带来的备用配置问题逐渐成为人们关注的焦点,同时源荷储系统可调资源的丰富化为备用留取提供了更多的途径。针对源荷储系统中不同时间尺度备用协同优化这一难题,使用互补集合经验模态分解方法对电网净负荷预测误差进行多时间尺度分解,为合理平衡风险与备用配置的矛盾,使用条件风险价值对系统风险进行刻画,提出计及弃风光切负荷风险的分级备用协同优化方法。在此基础上,考虑源荷储多类型系统响应特性,以备用配置成本、发电效益与系统潜在风险为目标,建立考虑分级备用的源荷储协同互补优化调度模型。算例结果表明,所提分级备用优化方法能合理权衡系统风险与备用配置,有效提高系统的可靠性,实现保供应、促消纳。 展开更多
关键词 备用配置 多时间尺度分解 源荷储系统 协同互补 弃风 切负荷
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基于Time-Causality模型的供热用气量预测分析 被引量:1
10
作者 孙志伟 贾洪川 马永军 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第7期313-319,共7页
目前关于时间序列预测的特征选择一直是研究的热点,但很少有学者分析多时间尺度下不同特征对预测的差异。提出基于Granger关系的Time-Causality预测模型,利用Granger关系进行特征选择,引入时间维度作为输入维度,并利用LSTM模型进行实验... 目前关于时间序列预测的特征选择一直是研究的热点,但很少有学者分析多时间尺度下不同特征对预测的差异。提出基于Granger关系的Time-Causality预测模型,利用Granger关系进行特征选择,引入时间维度作为输入维度,并利用LSTM模型进行实验,在多时间尺度下分析预测供热用气量的特征。实验结果表明:Time-Causality模型能筛选到更有助于用气量预测的特征;从不同的时间尺度预测,所选取的特征不同;每个特征的预测作用也可能会随时间尺度的变化而变化。这为长期和短期预测提供理论和实践支持。 展开更多
关键词 多变量时间序列数据 多时间尺度分析 特征选择 Granger关系
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基于改进Informer模型的无人机姿态估计方法
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作者 肖蘅 包乃源 +1 位作者 周文 杨亚婷 《现代电子技术》 北大核心 2026年第4期57-63,共7页
传统无人机姿态估计方法由于传感器精度不高和设备成本限制,难以满足复杂环境中的精确需求。为此,提出一种基于改进Informer模型的无人机姿态估计方法,引入多尺度时间注意力机制和动态时间规整(DTW)损失函数,提升模型在长序列数据处理... 传统无人机姿态估计方法由于传感器精度不高和设备成本限制,难以满足复杂环境中的精确需求。为此,提出一种基于改进Informer模型的无人机姿态估计方法,引入多尺度时间注意力机制和动态时间规整(DTW)损失函数,提升模型在长序列数据处理和动态飞行数据适应方面的能力。此外,采用遗传算法对模型超参数进行优化,显著提高了复杂飞行数据处理的准确性和鲁棒性。基于苏黎世大学机器人实验室发布的UZH-FPV竞赛数据集,将改进后的Informer模型与LSTM、GRU和DNN模型进行了实验对比。结果表明,改进Informer模型在无人机的俯仰角、滚转角和偏航角估计方面均显著优于其他对比模型。 展开更多
关键词 无人机姿态估计 Informer模型 多尺度时间注意力机制 动态时间规整损失函数 遗传算法优化 长序列数据处理
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基于三分支网络的实时图像语义分割
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作者 任凤雷 高紫阳 +3 位作者 张炎 周海波 杨璐 秦志昌 《光学精密工程》 北大核心 2026年第1期167-177,共11页
针对自动驾驶环境感知等应用场景对算法准确性和实时性的严苛要求,为了有效平衡语义分割模型的精度与推理速度,提出一种基于三分支网络的实时图像语义分割算法。借鉴PIDNet算法设计三分支网络结构,分别用于提取图像的细节信息、语义上... 针对自动驾驶环境感知等应用场景对算法准确性和实时性的严苛要求,为了有效平衡语义分割模型的精度与推理速度,提出一种基于三分支网络的实时图像语义分割算法。借鉴PIDNet算法设计三分支网络结构,分别用于提取图像的细节信息、语义上下文信息和边缘信息。在语义分支设计高效金字塔池化模块,用于获取不同尺度的上下文信息,同时增大网络特征感受野。在细节分支和边缘分支设计轻量高效的多尺度通道交互注意力模块,以对提取到的特征进行增强。最后,融合上述三分支提取的图像特征并输出最终的语义分割结果。实验结果表明,所提出的基于三分支网络的实时图像语义分割算法在Cityscapes数据集取得了79.2%mIoU及88.5 frame/s的实时语义分割性能,在CamVid数据集取得了80.5%mIoU及140.1 frame/s的实时语义分割性能。本文提出的算法可以高效地实现图像语义分割任务,实时性和准确性方面均获得了极佳的平衡,语义分割性能显著优于现有基准方法。 展开更多
关键词 语义分割 深度学习 实时性 注意力机制 多尺度特征
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融合多尺度特征和注意力机制的时间序列预测模型
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作者 潘建 汪绪豪 《计算机科学》 北大核心 2026年第2期180-186,共7页
目前,在时间序列预测任务的研究中,基于Transformer的模型主要关注从时序数据中提取全局性和局部性特征,并通过改进注意力机制以降低模型的复杂度。然而,现有方法往往忽略了时间序列在多个尺度上展现出的不同粒度特征。针对这一问题,提... 目前,在时间序列预测任务的研究中,基于Transformer的模型主要关注从时序数据中提取全局性和局部性特征,并通过改进注意力机制以降低模型的复杂度。然而,现有方法往往忽略了时间序列在多个尺度上展现出的不同粒度特征。针对这一问题,提出了一种融合多尺度特征和注意力机制的时间序列预测模型——MTSformer。首先,通过对原始序列进行下采样,得到多个尺度的子序列,使模型能够融合多个尺度的特征信息,从而增强泛化能力;其次,使用多预测头代替传统的解码器,在提升预测速度的同时降低模型的复杂度;最后,在5个基准数据集上进行了实验,结果显示,与现有的方法相比,MTSformer模型在时间序列预测上的MSE平均降低了24.51%,MAE平均降低了17.84%。 展开更多
关键词 时间序列预测 多尺度特征 TRANSFORMER 多预测头 下采样
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多源异频数据多尺度融合:基于Transformer的煤炭需求预测研究
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作者 邵枫 冯雨 +3 位作者 沈浩楠 耿国强 黄鹏 邵虎 《煤炭经济研究》 2026年第1期37-45,共9页
准确预测煤炭需求对于保障国家能源安全、稳定市场价格及制定宏观经济政策具有至关重要的作用。然而,影响煤炭需求的因素众多,其相关数据往往来源于不同部门,具有日度、旬度、月度等多样的采集频率,给传统预测模型带来了巨大挑战。为解... 准确预测煤炭需求对于保障国家能源安全、稳定市场价格及制定宏观经济政策具有至关重要的作用。然而,影响煤炭需求的因素众多,其相关数据往往来源于不同部门,具有日度、旬度、月度等多样的采集频率,给传统预测模型带来了巨大挑战。为解决该问题,提出一种融合多频率特征的深度学习模型——多频时间序列Transformer(MFT-Former),用于煤炭需求预测。该方法首先通过一套系统化的数据处理流程,将多源异构的原始数据清洗、对齐并重采样为3个时间同步的高、中、低频特征矩阵。随后,将此3个矩阵作为并行输入,送入一个特殊设计的多输入Transformer网络。该网络包含3个独立的编码器分支,分别捕捉各频率下的时间依赖模式,并通过一个融合层将提取到的深层特征进行整合,实现对未来煤炭需求的预测。利用包含多个经济与行业指标的真实数据集,以过去12个月的数据预测未来6个月的需求为任务,对模型预测表现进行评估。实验结果表明,MFT-Former模型能够有效融合不同时间尺度的信息,其在测试集上的平均绝对百分比误差达到6.24%,证明了该方法在处理复杂、多频时间序列预测问题上的有效性和准确性。 展开更多
关键词 煤炭需求预测 多源异频数据 多尺度特征融合 TRANSFORMER 时间序列预测
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计及多时间尺度碳排放因子的虚拟电厂-配电网协同调度
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作者 王泽森 王宣元 +3 位作者 孔帅皓 孙舶皓 季震 孙巍 《中国电力》 北大核心 2026年第3期14-26,共13页
随着双碳目标的推进,电力系统的低碳化运行成为研究热点,虚拟电厂与配电网的协同调度面临多时间尺度碳排放量化不足的挑战。为此,提出一种计及多时间尺度碳排放因子的虚拟电厂-配电网协同调度模型。首先,将新能源弃风弃光现象考虑到碳... 随着双碳目标的推进,电力系统的低碳化运行成为研究热点,虚拟电厂与配电网的协同调度面临多时间尺度碳排放量化不足的挑战。为此,提出一种计及多时间尺度碳排放因子的虚拟电厂-配电网协同调度模型。首先,将新能源弃风弃光现象考虑到碳排放因子计算中,并通过多时间尺度修正机制提升碳排放因子的时空精度。其次,构建粗调-细调的多时间尺度协同调度框架:日前调度以经济性和安全性为目标,日内调度基于实时数据修正碳排放因子并优化运行策略。最后,采用目标级联分析法求解模型。算例分析表明,改进的碳排放因子能有效区分零碳时段的风光消纳差异,相比传统碳排放因子计算方法使配电网碳排放量减少4.7t,碳排放成本下降17.5%。多时间尺度协同机制显著提升了新能源消纳能力与经济性,为电力系统低碳调度提供了有力支持。 展开更多
关键词 多时间尺度碳排放因子 虚拟电厂 协同调度 新能源消纳 目标级联分析
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含抽水蓄能的梯级水电站为主的省级电网多时间尺度电力电量平衡
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作者 葛鹏江 柯贤波 +2 位作者 李海波 吕金历 张德海 《太阳能学报》 北大核心 2026年第2期676-687,共12页
针对在含抽蓄和梯级水电站的电力电量平衡中存在的多时间尺度耦合问题,聚焦于由多流域梯级水电站主导的省级电网,探讨不同时间尺度下电力系统的供需平衡问题。首先,详细探讨该类电网的特性及其与抽水蓄能电站之间的复杂耦合关系,并提出... 针对在含抽蓄和梯级水电站的电力电量平衡中存在的多时间尺度耦合问题,聚焦于由多流域梯级水电站主导的省级电网,探讨不同时间尺度下电力系统的供需平衡问题。首先,详细探讨该类电网的特性及其与抽水蓄能电站之间的复杂耦合关系,并提出一个基于置信区间的鲁棒优化策略来应对这些挑战。构建用于在年度、周度以及每日的时间框架内电力系统的供需平衡情况分析模型。最后,通过模拟某省2030年的电网规划布局,并在几种不同场景下进行优化,以评估在不同条件下电力系统的供需平衡状态。仿真验证表明,所提电力电量平衡方法可实现跨时间尺度的协同优化,在确保年度计划的同时可有效满足周内与日内调峰需求,较传统方法可显著降低弃负荷率与弃电率。此外,抽水蓄能电站不仅具备丰水期电量转移功能,还可依托其库容优势以常规水电模式实现跨季节调节,同时为系统提供优质的旋转备用支撑。 展开更多
关键词 电力电量平衡 抽水蓄能电站 梯级水电 多时间尺度 省级电网 跨季节调节
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面向新能源接入的配电网OCS系统多时间尺度分层协调控制策略研究
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作者 潘旭扬 《能源与环保》 2026年第1期204-210,218,共8页
随着风电、光伏等分布式可再生能源的大规模接入,传统配电网OCS系统在实时控制与故障处理方面,面临电压越限、潮流反送、保护配合失效等新挑战。为提升高渗透新能源环境下配电网的运行灵活性与调度智能化水平,提出一种基于OCS系统的新... 随着风电、光伏等分布式可再生能源的大规模接入,传统配电网OCS系统在实时控制与故障处理方面,面临电压越限、潮流反送、保护配合失效等新挑战。为提升高渗透新能源环境下配电网的运行灵活性与调度智能化水平,提出一种基于OCS系统的新能源配电网分层协调控制策略。首先,深入分析了分布式电源高渗透率对配电网调控带来的多时间尺度影响,分析电压波动、功率失衡、网络重构需求。然后,构建多时间尺度分层协调控制策略,秒级层面采用逆变器快速调压控制,基于本地测量实现动态电压支撑;分钟级层面设计储能系统自适应充放电策略,平抑功率波动;小时级层面结合配网拓扑优化算法,实现网络损耗最小化。最后,将控制策略嵌入OCS系统,基于标准IEEE33节点配电网进行仿真分析。算例结果表明,所提策略能够有效提升配电网电压合格率,提高新能源消纳,为高比例新能源配电网的OCS系统功能扩展提供了理论支撑与工程实践参考。 展开更多
关键词 OCS系统 多时间尺度 分层控制 新能源
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独立海岛零碳微网多时间尺度优化运行方法
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作者 梁富光 马忠强 《分布式能源》 2026年第1期94-102,共9页
针对传统海岛存在能源资源的可持续供给问题,提出一种独立海岛零碳微网多时间尺度优化运行方法,以满足独立海岛微网在稳定性、灵活性和经济性方面的需求。首先,根据海岛用能实际情况构建独立海岛零碳微网风光储氢水系统模型。其次,考虑... 针对传统海岛存在能源资源的可持续供给问题,提出一种独立海岛零碳微网多时间尺度优化运行方法,以满足独立海岛微网在稳定性、灵活性和经济性方面的需求。首先,根据海岛用能实际情况构建独立海岛零碳微网风光储氢水系统模型。其次,考虑到氢储能具有长周期储能的能力,建立周前-日前-日内多时间尺度优化模型,提出计及风光不确定性的多时间尺度运行调度策略。周前阶段基于历史数据预测风光资源趋势,制定氢储能启停计划;日前阶段利用基于多场景技术的随机优化方法处理风光不确定性,并制定海水淡化机组启停计划;日内阶段结合实时风光数据动态调整电氢混合储能与海水淡化系统运行状态。最后,仿真结果表明,所提方法可以更好地发挥氢储能长时间储存能量的特性,促进系统风光消纳,在风光资源不足时,能有效减少负荷损失量,提高独立海岛零碳微网系统的可靠性。 展开更多
关键词 独立海岛 零碳微网 多时间尺度 氢储能 随机优化
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基于改进MPC的配电网多时间尺度协调调度方法
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作者 张光儒 陈杰 +2 位作者 马振祺 张家午 任浩栋 《电力电子技术》 2026年第2期106-112,共7页
随着可再生能源渗透率的增加,配电网潮流分布发生变化,可再生能源输出功率的快速波动进一步加大了配电网线路功率波动,对配电网运行产生巨大影响。为此,本文提出了考虑风力发电相关性分析和改进模型预测控制(MPC)的多时间尺度协调调度... 随着可再生能源渗透率的增加,配电网潮流分布发生变化,可再生能源输出功率的快速波动进一步加大了配电网线路功率波动,对配电网运行产生巨大影响。为此,本文提出了考虑风力发电相关性分析和改进模型预测控制(MPC)的多时间尺度协调调度方法。首先,基于copula相关分析理论,建立多个风电场预测误差与不同时间的相关模型,以更准确地捕捉风力发电出力的随机性特征。其次,根据不同时间尺度下预测数据的精度选择不同的优化方法,并在此基础上建立了一种新的多时间尺度调度方法,以在运行成本最低的前提下保证配电网在输电网之间的功率波动最小。然后,提出了一种改进的MPC方法,进一步限制了输配电网络之间交换功率的波动。最后进行了仿真验证,结果表明本文所提方法可以在降低运行成本和网损的同时,有效降低配电网线路功率波动。 展开更多
关键词 输配电网络 模型预测控制 多时间尺度协调调度
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源网荷储动态协同运行及多尺度优化策略
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作者 李鹏飞 庞乐乐 《电力系统装备》 2026年第2期126-128,共3页
双碳战略推动新能源向高比例、高功率密度、高市场化方向发展,源网荷储作为系统韧性调节的重要载体,其协同调度水平的高低直接关系到电网的安全稳定与新能源消纳。文章立足于新能源大电网特征,构建“决策—协调—执行”3级合作架构,厘... 双碳战略推动新能源向高比例、高功率密度、高市场化方向发展,源网荷储作为系统韧性调节的重要载体,其协同调度水平的高低直接关系到电网的安全稳定与新能源消纳。文章立足于新能源大电网特征,构建“决策—协调—执行”3级合作架构,厘清源网荷储的角色定位与动态互动逻辑,揭示源网荷储双向协同机制。面向“中长期–短期–实时”多时间尺度,研究面向资源配置、逐日调度与动态调控的分层优化方法。在此基础上,提炼利益、信息、责任3要素,构建“市场链接+技术链接+突发事件响应”三位一体的运行模型。研究结果对于提升新能源系统柔性化,确保能源安全、绿色、低碳发展,具有重要的理论与实践价值。 展开更多
关键词 新型电力系统 源网荷储 动态协同运行机制 多时间尺度优化
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