在微波辅助加热方式下,分别以半焦(Char)和活性炭(AC)为催化剂,对棕榈壳(PKS)热解挥发分进行催化重整,分析了不同催化剂对产物分布的影响,同时对反应过程中可能发生的反应路径进行分析。结果表明:在Char和AC的作用下,生物油产率减小,气体产物产率增加;与Char相比,AC具有显著的促使生物油向气体转化的催化活性,同时对单环芳香化合物(尤其苯酚)的形成具有更高的选择性;当AC作为催化剂时,单环芳香化合物的相对含量为84.25%; Char和AC催化剂主要促使了脱甲氧基、脱烃基等反应的发生。

绿氢—绿氨工艺是指利用可再生能源发电、电解水制氢得到的氢气为原料合成氨的工艺流程,其具有受天气条件影响、负荷波动大、工段间耦合性强的特点。为研究绿氢绿氨工艺流程中发输变电、电解水制氢、储氢、电化学储能、合成氨等工段之间的系统集成和协同调度方案,利用新一代流程模拟软件 AVEVA Process Simulation 建立了稳态动态双模式通用型绿氢绿氨全流程工艺模型,并通过多稳态模拟的手段分析了系统对天气变化的动态响应。结果表明,合理设计和调度储氢和储能单元不仅可以显著稳定化工生产、合理消纳可再生电力,还能稳定网电补充,提高整体经济效益。

采用密度泛函理论计算方法,对焦油重整过程中主要发生的CC键裂解反应、CH₄重整反应和水煤气转化反应的机理和能量变化进行探究。结果表明:在C−C 键裂解反应中,C₃H₈首先吸附于催化剂表面形成吸附态 C₃H₈*,进一步裂解生成CH₃* 和 CH₂CH₃*,裂解反应放热,但是反应能垒较大,较难进行;在 CH₄重整反应中,CH₄*发生顺序脱氢反应生成CH₃*, CH₂*,CH*,相比于继续脱氢,CH*更倾向于与OH*发生重整反应生成CHO*,CHO*脱氢生成CO*,各步骤产生的H*结合生成H₂*, CH₂*裂解生成CH*的反应为CH₄重整反应的限速步骤;在水煤气转化反应中,H₂O*分解后生成的OH*更倾向于与CO*结合生成 COOH*,而不是直接与H*生成H₂*,COOH* 脱去H,生成COO*,该反应为限速步骤。

柠檬酸是目前世界上产量最大的生物质有机酸之一,应用十分广泛。文章以还原铁粉为铁源,柠檬酸为多齿络合剂和碳源,采用氨水强化柠檬酸络合溶解能力的策略,使其能较快溶解铁粉形成均相的溶胶凝胶络合物,再经过原位炭化直接获得碳包覆核壳型铁基费托催化剂。在催化剂的费托合成反应性能测试中,使用柠檬酸直接溶解铁粉制备得到的催化剂表现出了优异的催化活性和稳定性,CO转化率达到99.2%,C5+烃类选择性为53%,经过168h的稳定性测试后,CO转化率仍稳定保持在97.3%以上。柠檬酸络合法可以避免硝酸铁等铁盐的使用,以及铁盐还原过程中易爆和有害气体的产生,具有更加绿色安全的特点,该合成方法为催化剂的绿色安全生产提供了一种新思路。

为准确预测太阳能光伏光热(Solar Photovoltaic/Thermal,PV/T)系统的热、电性能,文章利用PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化了RBF(Radial Basis Function)神经网络,并基于此方法建立了太阳能 PV/T系统性能的仿真预测模型,与基于未优化 RBF 神经网络建立的预测模型进行了对比分析。同时,搭建了太阳能 PV/T实验平台,通过云平台采集实验数据用于上述模型。研究结果表明:使用 PSO 算法优化后的 RBF 神经网络模型相较于未优化模型预测精度提高了 20%,预测稳定性提高了30%,拟合优度R值有所提升。基于PSORBF 神经网络建立的预测模型可精确预测太阳能 PV/T 系统的热、电性能。

太阳辐射量和风荷载会直接影响光热电站的持续发电量。文章根据新疆哈密地区中电淖毛湖光热电站的实际环境情况,建立定日镜群的三维数值模型,对不同季节太阳辐射和迎风仰角下镜群的受热情况及流场特性开展数值模拟,分析获得风在不同入射角下镜面耀斑分布情况和脉动风压系数。结果表明:模拟所得镜群阻力系数和升力系数与相关研究结果较为吻合,验证了所建模型的有效性;不同季节下耀斑的分布规律较为相似,主要取决于太阳方向角的变化;随着风入射角的增大,镜群的尾流区域呈先减小后增大趋势;由于定日镜镜群中的尾流可有效抑制风压,结合镜群的排布方式保证内部的稳定性,其中,正五边形定日镜的中心处保持较低的脉动风压,极大提高了镜面受力均衡性。

针对传统光伏功率预测精度比较低的问题,文章提出了基于TOPSISGRNN的机理数据混合驱动光伏电站功率预测模型。首先,对多个气象指标和光伏电站的输出功率进行了相关性分析,并选取了相关度较高的气象数据作为模型的输入因子,利用TOPSIS算法选择出最优相似日;然后,将光伏电站输出功率理论值和气象数据建立GRNN预测模型;最后,结合DKASC网站上的历史气象数据和功率数据,对该模型进行了仿真试验并验证。试验结果得出功率预测精度RMSE平均值为0.826 9 kW,MAPE平均值为3.45%,MAE平均值为0.0195 kW。该预测方法的预测精度明显高于单一预测模型,具有一定的理论和实用价值。

风电机组在其全寿命服役期间持续受到风作用的同时会不可避免地遭受地震作用。文章以某大兆瓦风电机组作为研究对象,对其分别在正常运行、停机时发生地震和运行时发生地震情况下的结构变形和力学响应进行模拟分析。结果表明:风电机组变形随着塔筒高度的增加而增大,仅在地震作用下的水平位移明显小于风电机组运行状态;风电机组水平位移随着地震水平的增大而增大,且变形形态不变,越靠近塔顶,变形越明显;风电机组运行载荷对结构变形响应的影响明显大于小震和中震作用;此外,运行载荷和地震共同作用下的风电机组变形响应明显大于两种荷载单独作用下的变形响应的简单叠加,在风电机组的结构设计中,需考虑运行状态和地震激励的耦合作用;塔顶处应力响应最大,在设计中应对其截面进行重点验算。

为了对风电机组变桨系统的潜在风险进行可靠的动态预测,针对变桨系统部件种类多、系统复杂、故障特征提取困难的问题,文章首先对变桨系统故障点和故障传递过程进行归纳分析,建立故障树;然后将其转化为融合 Leaky NoisyOr 节点的动态贝叶斯网络(DBN),保证了模型精度并具备了动态预测能力;最后采用5折交叉验证的方式对模型进行寻优并验证。测试结果表明,该方法在对变桨系统进行风险预测、故障致因分析、风险动态演化过程分析方面准确率较高,可指导变桨系统进行预防性维护,在保证风电机组整体安全方面具有工程应用价值。

为改善风电机组电液变桨系统的控制性能,文章提出了基于扰动观测器的分数阶终端滑模控制方法。建立风电机组电液变桨系统数学模型,利用滑模状态扰动观测器(SMSPO)对变桨系统参数的不确定性和未知扰动进行实时补偿。采用分数阶微积分理论设计终端滑模控制器的滑模面,在保证有限时间收敛的同时,改善了滑模控制自身抖动。利用 Simulink 进行试验验证,结果表明,该方法增强了变桨系统的抗干扰能力,削弱了系统的抖动,提高了桨距角的跟踪精度和变桨系统的稳定性。

文章基于结构荷载安全裕度概念,针对海上风电筒型基础结构开展基于荷载安全裕度的结构优化反演设计,在保证结构强度和稳定性要求的同时,减少材料用量,优化体型以降低结构造价。基于粒子群优化算法和有限元方法,建立海上风电筒型基础结构优化反演分析模型与计算流程,分别取1.10,1.20和1.303个设计荷载安全裕度值,对原筒型基础结构进行优化设计。结果表明:基于3个安全裕度反演的基础结构各项指标均满足设计要求,说明在考虑安全裕度后,优化结构仍具有较高的安全储备,为海上风电结构优化设计提供了新的思路。

随着可再生能源发电和电网中电力电子设备的占比不断提高,电力系统的宽频振荡已成为制约可再生能源消纳的重要因素。为抑制高比例可再生能源电力系统的宽频振荡与满足保护需求,文章提出了一种宽频相量的测量方法,并研制了相应的装置。首先,该装置基于加窗的离散傅里叶变换算法和三峰插值算法,实现多路多模态电压、电流的宽频相量测量;然后,基于线性回归的方法补偿了高频振荡相量的幅值和相位测量结果,在保障动态响应速度的同时,有效提高了装置的测量精度;最后,基于测试仪和实时数字仿真平台测试验证了所研制装置的宽频相量测量性能,为保障新型电力系统安全稳定运行及可再生能源消纳提供了数据支撑。

针对综合能源系统规划面临可再生能源波动性强、出力不确定性等问题,文章提出了一种考虑风光不确定性的综合能源系统容量成本两阶段规划优化方法。首先,运用拉丁超立方抽样生成基础风､光场景集,并基于改进的kmeans 算法进行场景削减;其次,以运行成本最低、碳减排最优、污染物减排最优构建多目标优化模型;最后,提出系统容量成本两阶段规划优化求解策略,并选取南方某商业园区进行规划仿真。仿真结果表明,文章所构建的综合能源系统两阶段规划模型能够在保证系统经济性的同时兼顾环保性,并满足用户多种用能需求。

文章提出了一种计及无功资源调配成本的风电场无功优化方法,实现了风电场在不同运行工况下的无功优化配置。该方法以风电场无功调配成本和网损组成的综合成本最小为目标函数,考虑风电功率波动对系统电压的影响,建立基于机会约束规划的风电场无功优化模型,采用改进内点法进行求解。所提方法通过设置无功成本系数,使风电场能够按实际运行需求调用静止无功发生器、储能设备和风机的无功,并优化风电场网损。通过在电压约束条件中预留电压安全裕度防止系统电压发生越限。在某实际风电场中验证了所提方法的可行性和优越性。

电压越限成为限制光伏最大接入量的重要因素,为解决大规模光伏并网所导致电压越限问题,文章提出了含高比例光伏的配电网分组协调电压控制策略。首先,根据光伏接入节点对配电网电压灵敏度不同,提出了光伏逆变器分组协调控制思想;然后,光伏逆变器组内以容量利用比和功率因数为一致性变量进行电压控制,组间通过协调控制确保关键节点电压收敛至设定值1.05p.u.;最后,通过算例仿真验证所提控制策略能有效地抑制配电网电压越限,避免不必要的有功削减,同时在负荷、光伏波动时具有较强的鲁棒性。

为进一步提高局部电网在故障恢复过程中的高效性和可靠性,文章提出了一种基于改进 GSAGWO 算法的局部电网故障下孤岛划分策略。首先,采用最优最劣法对负荷进行评价,得到负荷权重值,从而确定局部电网故障下孤岛划分重要负荷恢复优先级;其次,结合负荷优先级确定负荷等级权重系数值,构建含分布式电源的局部电网孤岛划分目标函数模型;再次,为了获取更佳的目标函数求解结果,引入混沌反向学习和遗传退火算法(Genetic Simulated Annealing, GSA)对灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization, GWO)进行改进,以提高算法的优化性能;最后,以修改后的IEEE69节点为例进行仿真分析,运用改进的GSAGWO算法对局部配电网故障模型进行求解,得到更佳的孤岛划分结果。算例分析表明,文章提出的策略可准确实现局部电网故障下孤岛划分最优策略,保证了重要负荷的电力供应,验证了策略的有效性和优越性。

随着可再生能源和可变负荷在配电系统中比例的逐步提高,配电网中电力流向的不确定性对最优网络拓扑结构的影响越来越显著。由于分布式发电和需求响应受时间因素影响,按单时段建模所得到的拓扑结构在一天中的不同时段难以达到最优。为解决这种不确定因素的影响,文章提出了一种基于二阶锥优化的配电网重构模型,进行计及需求响应的多时段潮流分析。基于实际配网系统所存在的“源—储–荷”结构,建立了以网络运行成本和开关运行成本为目标的约束条件,利用二阶锥松弛将非凸形式搜索空间转化为凸可行域,从而进行快速求解。在改进的IEEE 33节点配电网上进行测试分析,结果表明,文章提出的方法比传统方法具有更高的准确性和更快的求解速度。

随着风电、光伏等可再生能源大量并入新型电力系统配电网,大量分散的风电、光伏等集群呈现出分布式管理和控制方式,使传统集中式的经济调度方法陷入困境。对此,基于传统一致性算法,文章提出了风电、光伏构成的边缘集群分布式经济调度模型。首先,给出了风电、光伏的边缘集群模型及其波动性特性;其次,推导了传统一致性算法及实现经济调度的优化模型;在此基础上,结合风电和光伏边缘集群模型,提出了风电、光伏的边缘集群的一致性经济调度分布式算法;最后,以某实际系统为例,对所提算法模型进行仿真验证。结果显示了所提模型的有效性。

为了降低新能源功率波动对电网的冲击,文章提出了一种计及新能源功率概率分布的储能容量优化配置方法。首先,计算和统计不同时间尺度新能源功率波动量,确定新能源功率概率分布特征;其次,基于新能源功率概率分布特征及并网指标,建立计及时间尺度和功率波动量的储能配置优化模型;再次,基于给定的约束条件和时间尺度,计算波动量满足任意设定概率水平的最小储能充放电调节功率,从而确定储能的额定功率、容量和初始状态;最后,以某地区 50MW光伏电站实测数据进行算例分析。结果表明,此方法只调节不满足波动指标的新能源功率值,不会影响满足条件的功率值,所需储能功率和容量最小,且调节后功率不会出现偏移。