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期刊信息/Journal information
东北电力大学学报
东北电力大学学报

蔡国伟

双月刊

1005-2992

xbbjb@mail.nedu.edu.cn

0432-64806142

132012

吉林省吉林市长春路169号

东北电力大学学报/Journal Journal of Northeast Dianli University(Natural Science Edition)
查看更多>>本刊是由东北电力学院主办的综合性学术期刊。主要刊载电力、电机、动力、热能、信息工程、自动控制与系统工程、电厂化学与机械、电子、数学和企业管理等学科和技术的最新研究成果及部分社会科学研究方面的论文,欢迎本院师生与校外科技人员、专家学者(特别是校友)提供高水平、高质量的优秀论文。
正式出版
收录年代

    集成碳捕集的1000MW超超临界燃煤机组热力系统优化与性能研究

    杨美丁源程秋洁周云龙...
    94-101页
    查看更多>>摘要：为降低CO2的能耗并且提高发电效率,以超超临界二次再热-碳捕集系统为参考系统,提出了耦合太阳和ORC系统的二次再热-碳捕集优化方案.利用Ebsilon软件构建了优化系统模型,并进行了热力性能、经济性和运行性能分析.结果表明:与参考系统相比,优化系统热效率提高了 4.78%,热耗降低了1005 kJ/(kW·h),煤耗降低了 36.50 g/(kW·h);太阳能辅助系统年运行时间占比为 60%,均省煤量可达到2.0×104 t.优化方案具有更好的热经济性并且减少了发电耗煤量,为CO2捕集和减排提供优化思路.

    碳捕集热力系统太阳能ORC系统余热利用

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    基于深度强化学习的多能虚拟电厂优化调度

    孙冬川孙亮孔令乾李冠儒...
    102-111页
    查看更多>>摘要：多能虚拟电厂(Multi-Energy VPP,MEVPP)能够聚合电能、热能等多种形式的分布式能源及需求侧灵活性资源.为实现MEVPP的优化调度,文中建立了包含发电单元、制热单元、储能装置以及空调负荷集群、需求响应负荷的 MEVPP 模型,并面向该模型提出一种基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的优化调度方法,并设计了相应的状态、动作空间与奖励函数.该方法以近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法为基础,能够根据预测负荷、风/光出力、室外气温等环境信息,对分布式能源和需求侧灵活性资源进行调节,并以最小化运行成本为目标得到MEVPP 优化调度策略集.算例结果证明了DRL在MEVPP优化调度中的可行性与策略集的可拓展性.

    虚拟电厂多能互补优化调度深度强化学习

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    台风灾害下提升电网韧性的实时优化调度策略

    黄大为李子安孔令国
    112-120页
    查看更多>>摘要：针对在台风灾害下输电线路停运可能引发的电网大停电事故,构建了提升电网韧性的实时优化调度策略.运用脆弱性曲线刻画风速与线路故障率关系,并考虑线路负载率对线路故障影响,获得台风灾害下的输电线路故障概率;通过蒙特卡罗抽样生成故障场景集,采用置信集法进行场景削减;在此基础上构建了综合考虑潮流均匀度、受灾区线路负载率和发电成本的多目标实时优化调度模型,将输电线路开断(Optimal Transmission Switching,OTS)引入到模型中以降低受台风灾害影响的线路数量.为提高优化调度模型求解的计算速度,采用Benders分解法进行求解.以IEEE 118 节点系统为例进行仿真,验证了所提方法的有效性.

    电网韧性电网调度极端天气潮流均匀度线路开断

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    高效高质电驱动系统关键技术

    王高林
    前插1-前插2页
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