阿坝茂县闸门 厂闸门安装
阿坝茂县闸门 厂闸门安装风力发电规模的不断增大使得风电并网存在的随机性、不性问题亟待解决。风电-抽水蓄能联合发电是一种有效解决。通过抽水蓄能电站的蓄能和发电功能调节风电场出力,使得风电-抽水蓄能联合发电的输出功率平缓。本文建立了风电场、抽水蓄能电站模型,并在此基础上建立了联合发电的试验平台。另外本文重点对联合发电的控制策略进行了研究和分析。主要内容包括:首先,根据风力发电机原理建立起变速恒频风力发电模型,几种风力机控制并建立起相应的控制模型。通过验证风力发电模型的正确与可实用性,为联合发电做。其次,根据可逆式机组的抽水及发电原理建立起水泵水轮机模型,通过试验验证模型的正确与可实用性,为联合发电做。再次,在风速可的前提下提出了风电-抽水蓄能联合发电的控制策略。主要内容为电力负荷低谷时风电场出力用来抽水,水库剩余容量则由吸收电能抽水。电力负荷高峰时风电场出力
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阿坝茂县闸门 厂闸门安装问题在现实中普遍存在,目前对于一般的单目标和多目标的问题的研究已经有了很多成熟的算法。但是在动态多目标和多任务等复杂问题上还存在着很大的发展空间。对于动态多目标问题,本文提出了基于流形的迁态多目标算法的---点有两个方面:其一是将基于流形的迁移学习与基于流形的多目标算法进行了---的融合,其中迁移学习用于新时刻初始种群,而多目标算法用于求解新时刻下的多目标问题;其二是使用了一个新的记忆机制,它将前几代的优解都记录到外部存储空间中,同样用于新时刻的初始种群。mt-dmoea将两种的初始种群进行合并,然后在该初始种群的基础上使用多目标对新时刻下的问题进行求解。通过实验证明mt-dmoea与一些流行的动态多目标算法相比,求出的优解具有---的收敛性和多样性。对于多任务问题,本文提出了基于粒子群的单目标多任务算
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