关于电力系统双侧随机性下源荷跨时空互补特性的研究

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简介：
本研究探讨了电力系统中电源与负荷在双侧随机环境下的跨时空互补特性，分析其优化配置和运行策略。随着风光等间歇性可再生能源发电的快速发展以及电动汽车等新型随机负荷的不断涌现，电力系统的安全稳定运行面临更大风险。如何利用不同能源资源及负荷在广域范围内的跨时空互补特性来减少系统两侧的不确定性和波动性成为学术界和工程界的热点问题。通过将电力大数据与跨区互补理论相结合，提出了一种基于电力大数据的源荷跨时空互补分析模型，并模拟了中国西部地区与欧洲负荷中心联网的情况。从荷荷互补、源源互补及源荷互补三个维度证明了中国与欧洲之间存在较大的互补潜力，为全球能源互联网战略构想的实际落地提供了重要的理论依据。

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关于电力系统双侧随机性下源荷跨时空互补特性的研究

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本研究探讨了电力系统中电源与负荷在双侧随机环境下的跨时空互补特性，分析其优化配置和运行策略。随着风光等间歇性可再生能源发电的快速发展以及电动汽车等新型随机负荷的不断涌现，电力系统的安全稳定运行面临更大风险。如何利用不同能源资源及负荷在广域范围内的跨时空互补特性来减少系统两侧的不确定性和波动性成为学术界和工程界的热点问题。通过将电力大数据与跨区互补理论相结合，提出了一种基于电力大数据的源荷跨时空互补分析模型，并模拟了中国西部地区与欧洲负荷中心联网的情况。从荷荷互补、源源互补及源荷互补三个维度证明了中国与欧洲之间存在较大的互补潜力，为全球能源互联网战略构想的实际落地提供了重要的理论依据。

关于电力系统柔性和弹性的韧性研究

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本研究聚焦于提升电力系统的灵活性与弹性，通过分析现有电网结构及运行模式，探索新技术和策略的应用，旨在增强电力供应的安全性、可靠性和适应能力。本段落综述了电力系统柔性和弹性的研究进展。“柔性”主要描述电力系统的灵活可调能力，“弹性”则侧重于体现其抵抗极端事件的能力。然而，在随机扰动日益频繁的背景下，仅靠“柔性”和“弹性”的概念已不足以全面评估电力系统应对持续性随机干扰的能力。因此，提出了“电力系统韧性”的新理念——即在面对连续不断的随机干扰时，保证电力系统的稳定运行而不发生崩溃或解列。本段落进一步探讨了电力系统韧性的研究方向和技术路径，涵盖描述模型、分析方法、评价指标以及提升策略等方面的内容。

关于双稳态随机共振仿真的研究，探讨双稳态非线性系统的典型特征

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本研究聚焦于双稳态随机共振仿真，深入分析了双稳态非线性系统中的关键特性与现象，为理解复杂动态系统的响应机制提供了新的视角。基于双稳态的随机共振仿真程序研究了典型的随机共振系统——双稳态非线性系统。该代码展示了双稳态系统的特性，并呈现了经过随机共振处理后的频谱图，揭示了双稳态随机共振现象的本质特征。

关于非线性随机动力系统概率密度演化的研究（2009年）

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本论文聚焦于非线性随机动力系统的概率密度演化理论，深入探讨了复杂环境下系统状态变化的概率特性及其应用价值。本段落阐述了基于概率密度演化理论进行多自由度结构非线性随机动力反应分析的基本思想。通过采用随机过程的正交分解或物理系统建模的方法，实现了对随机激励的随机函数表述。利用由此获得的随机状态方程，并应用概率密度演化理论求解，可以获得描述随机动力系统的响应的概率密度函数及其演变规律。以某剪切型框架结构为例进行非线性地震反应分析，展示了该方法的有效性和可行性。

关于电力市场运作及供需灵活性的电力系统优化调度模型研究：侧重于可再生能源波动性和负荷调节策略，探讨灵活性供需平衡下的电力系统优化调度...

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本研究聚焦电力市场的运作机制与需求响应的灵活性，着重分析可再生能源的不稳定性及其对电力供应的影响，并提出有效的负荷调整策略以实现电力系统的优化调度。基于电力市场运作与供需灵活性的电力系统优化调度模型研究：可再生能源波动性与负荷调节策略分析该研究探讨了考虑灵活性供需平衡的电力系统优化调度模型，并完美复现了确定性模型部分，但未包含分布鲁棒优化（DRO）的部分。使用MATLAB和CPLEX进行建模。该模型主要考虑以下因素： 1. 可再生能源的波动性和灵活性。可再生能源产生的量会受到天气等因素的影响而出现波动。同时，通过调整电站运行方式可以实现对输出的灵活控制。 2. 负荷的波动性和灵活性。负荷变化会对电力系统的供需平衡产生影响。用户可以通过调节用电时间等方式减少这种影响。 3. 电力市场的运作机制。电力市场定价和其他机制对于维持供需平衡至关重要。因此，模型中需要考虑这些因素的影响。通过结合场景法和区间法来量化电力系统中的灵活性需求，并引入灵活性调整因子以表示各种资源参与灵活调节的能力，建立相应的约束条件。此外，还考虑到电动汽车等需求侧资源的灵活性供给能力，建立了综合考虑灵活性供需平衡的优化调度模型。该模型旨在最小化灵活性资源运行成本及电网因缺乏灵活性而产生的惩罚费用。

关于电力系统负荷预测的研究论文.doc

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本文深入探讨了电力系统中负荷预测的重要性，并提出了一种新的负荷预测方法，以提高预测精度和可靠性，为电网安全稳定运行提供理论支持。电力系统负荷预测研究论文探讨了如何准确预测电力系统的未来需求。这项工作对于电网规划、运行管理和能源政策制定至关重要。通过分析历史数据、天气模式及经济指标等多方面因素，研究人员开发出了多种模型和技术来提高预测的准确性。这些方法不仅有助于优化资源配置和减少停电风险，还能促进可再生能源的有效整合与利用。随着技术的进步和社会的发展，电力系统负荷预测面临着新的挑战和机遇。例如，在智能电网时代，数据量更大、类型更多样化；同时分布式发电以及电动汽车等新兴应用也对传统的负荷模式产生了影响。因此，未来的研究需要进一步探索机器学习算法的应用，并结合云计算平台来处理大规模复杂的数据集。总之，《电力系统负荷预测研究论文》为该领域的学术探讨提供了宝贵资源和方向指引，对于推动整个行业的技术进步具有重要意义。

基于MATLAB的虚拟电厂微网日前随机优化调度：考虑源-荷双重不确定性关键词：虚拟电厂，微网，随机优化，随机调度，源-荷双重不确定性

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本文利用MATLAB开发了一种针对虚拟电厂中微网日前调度的随机优化模型，特别关注电源和负荷的不确定性因素，旨在提高系统的运行效率与稳定性。本段落介绍了一段MATLAB代码，该代码用于考虑源-荷双重不确定性的虚拟电厂微网日前随机优化调度。关键词包括：虚拟电厂、微网、随机优化、随机调度、源-荷双重不确定性以及虚拟电厂调度。参考文献为《Virtual power plant mid-term dispatch optimization》，其中的燃气轮机和储能部分模型与本段落代码一致，且所采用的随机优化算法也相同。仿真平台使用了MATLAB+CPLEX进行实现。该段代码的主要功能是构建一个虚拟电厂或微网单元的日前优化调度模型，并考虑光伏出力和负荷功率的双重不确定性因素。通过应用随机规划法处理这些不确定变量，建立了一个有效的虚拟电厂随机优化调度模型。具体而言，在基于蒙特卡洛算法生成预测中的光伏及负荷曲线场景后，利用快速概率距离削减法对场景进行简化，最终保留5个主要场景以供后续分析使用。随后采用随机调度方法针对多个选定的场景下的虚拟电厂调度策略进行了优化处理，并取得了良好的程序实现效果。每一行代码都配有详细的注释说明，便于阅读和理解整个模型的设计思路与算法流程。

关于特征相关性下的特征选择研究论文.pdf

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本论文探讨了在机器学习中基于特征相关性的特征选择方法，旨在提高模型性能和可解释性。通过分析不同特征间的关联性来优化特征集合，减少冗余和噪声的影响。不平衡数据集分类是机器学习研究中的一个重要课题。近年来，研究人员提出了多种理论与算法来改进传统分类技术在处理这类问题上的表现。其中一种关键的方法是在神经网络中通过阈值判定标准确定适当的阈值。然而，现有的阈值判定方法存在一些不足之处，例如无法同时优化少数类和多数类的分类精度或过分关注多数类的表现。为了解决这些问题，我们提出了一种新的阈值判定标准，在这种新准则下可以实现对两类样本（即少数类与多数类）的最佳分类效果，并且不受类别比例的影响。通过结合神经网络和遗传算法训练出更有效的分类器，并将其作为选择阈值的依据以及评估模型性能的标准，该方法能够取得良好的结果。

关于双气室油气悬架特性的研究*(2009年)

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本文针对双气室油气悬架系统进行深入分析与实验研究，探讨其在不同工况下的特性表现及优化方案。为了改善越野车辆的行驶平顺性，提出了一种双气室油气悬架系统，并对其结构进行了分析，阐述了其工作原理并建立了数学模型。基于某款越野车的具体参数，建立了一个14自由度的振动模型，通过仿真研究了不同参数对车身加速度、悬架动挠度及车轮相对动载的影响。结果显示：内置蓄能器比外置蓄能器更显著地影响车轮的相对动态负载；而外部阻尼器相比活塞上的阻尼孔更能改善行驶平顺性。通过优化结果，确定了双气室油气悬架的最佳参数，并在时域和频域内对装配该悬架、单气室油气悬架以及螺旋弹簧车辆进行了对比分析。仿真结果显示，在提升行驶平顺性方面，双气室油气悬架优于传统配置。

关于H-ISFET温度特性和补偿的研究论文.pdf

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本文研究了H-ISFET（氢离子敏感场效应晶体管）在不同温度下的性能变化，并提出了一种有效的温度补偿方法，以提高其测量精度和稳定性。本段落通过研究氢离子敏场效应传感器（H-ISFET）的物理化学结构特性，探讨了其温度特性，并总结出该器件极易产生温度漂移的特点。针对这一问题，我们提出了解决方案来补偿这种温度影响。