检索结果-内蒙古大学图书馆

水力发电学报 2025年第3期44卷 50-61页

作者：任康陈琼陈述张鑫凯李智三峡大学水电工程施工与管理湖北省重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学水利与环境学院湖北宜昌443002 上海勘测设计研究院有限公司上海200335 中国长江三峡集团有限公司武汉430010

风水光电多能互补系统改变了水电站的运行条件,导致传统水电调度规则已不再适用。以黄河上游风水光多能互补系统为研究对象,提出了基于自动超参数优化的可解释性决策树调度规则提取方法,提取了同时考虑新能源消纳和河流生态保护的多能... 详细信息

风水光电多能互补系统改变了水电站的运行条件,导致传统水电调度规则已不再适用。以黄河上游风水光多能互补系统为研究对象,提出了基于自动超参数优化的可解释性决策树调度规则提取方法,提取了同时考虑新能源消纳和河流生态保护的多能互补系统调度规则集。结果表明:多能互补系统的发电量和河流生态保护目标呈现出竞争关系;考虑风水光多能互补系统的综合发电效益时,入库流量是最重要的预测因素;基于自动超参数优化的决策树调度规则提取模型在3种精度评价方面均表现较好,表明基于决策树提取的多能互补系统调度规则精度较高。研究成果可为考虑河流生态保护与发电综合利用需求的多能互补系统运行调度提供参考。

关键词：多能互补调度规则新能源消纳 nsga-ⅲ多目标优化算法决策树

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考虑新能源消纳的黄河上游水库群生态调度研究

引用

水资源保护 2024年

作者：陈述陈琼任康张鑫凯李智三峡大学水电工程施工与管理湖北省重点实验室三峡大学水利与环境学院上海勘测设计研究院有限公司中国长江三峡集团有限公司

水库群调度为消纳风光等新能源出力提供了有效途径，但同时也显著改变了河流径流情势及生态完整性。如何在消纳新能源的同时减小水库群调度对河流生态的影响，是以新能源为主体的新型电力系统建设面临的重要问题。以黄河上游水库群调度... 详细信息

水库群调度为消纳风光等新能源出力提供了有效途径，但同时也显著改变了河流径流情势及生态完整性。如何在消纳新能源的同时减小水库群调度对河流生态的影响，是以新能源为主体的新型电力系统建设面临的重要问题。以黄河上游水库群调度及风-光新能源消纳为研究对象，考虑河流径流情势改变度最小、出力最大和互补系统出力平稳性最高，建立黄河上游水库群多能互补模型，采用多目标优化算法求解该模型，探索多能互补系统出力、新能源消纳及河流生态保护之间的均衡关系。结果表明：水库群出力和河流生态保护目标之间呈现出明显的竞争关系，并且多能互补系统的出力平稳性越高，水库群出力越大、径流情势变化也越大；同时，入库径流量级越大，水库群的优化调度对径流情势的影响越小（枯水年、平水年和丰水年的径流情势变化范围分别为0.01～1.00、0.08～0.42和0.06～0.43）。多能互补调度对径流情势的影响主要集中在高/低流量脉冲次数以及上升/下降速率，在枯水年发电量最大的调度结果中，低脉冲次数和下降速率指标的变化达到最大（20.25%和29.69%）。研究成果为考虑新能源消纳的水库群调度及河流生态保护提供了重要的理论和技术支撑。

关键词：新能源消纳生态调度黄河上游水库群多能互补 nsga-ⅲ多目标优化算法

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基于BP神经网络及多目标优化的铜基复合材料结构设计与优化

基于BP神经网络及多目标优化的铜基复合材料结构设计与优化

引用

作者：郭青成西安理工大学

学位级别：硕士

铜金属及其合金使用历史悠久,与其他金属相比,铜储量丰富、成本低廉,是人类最早使用的金属之一。铜基复合材料由于成本低廉且性能优异,在轨道交通、航空航天、电工电子等领域得到广泛应用。然而,铜基复合材料的高强度和高导电率存在天... 详细信息

铜金属及其合金使用历史悠久,与其他金属相比,铜储量丰富、成本低廉,是人类最早使用的金属之一。铜基复合材料由于成本低廉且性能优异,在轨道交通、航空航天、电工电子等领域得到广泛应用。然而,铜基复合材料的高强度和高导电率存在天然的矛盾关系,获得高强度同时,其导电率可能降低,且由于TiB2颗粒和TiB晶须陶瓷增强相对铜基复合材料性能影响复杂,单纯依赖实验手段难以准确确定TiB2颗粒和TiB晶须增强相的最优添加配比,难以获得在力学电学性能均理想的铜基复合材料。本文通过结合扫描电子显微镜观察、有限元模型构建、机器学习和多目标优化等方法,系统开展了(TiB2+TiB)/Cu复合材料的模拟仿真与配比优化研究。首先,使用TiB2颗粒和TiB晶须进行微观建模和分析,综合利用特征工程有关方法处理样本数据得到学习训练数据,通过非耦合热电模型,研究颗粒晶须大小、形貌、分布及含量对复合材料电学性能的影响。结果表明,随着增强相体积分数增加,复合材料导电率逐渐下降,晶须取向角对材料导电性影响显著,颗粒大小占比、晶须长度直径等对导电性没有影响。然后,设计基于蚁群算法优化BP神经网络建立铜基复合材料力学电学性能预测模型,通过蚁群算法优化网络结构,提高模型泛化能力和预测精度。结果表明,提出的模型能够实现根据复合材料特征参量预测力学电学性能,挖掘增强相与性能高维变量间的复杂关系,并且相比其他算法具有更高的准确率和稳定性。最后,基于nsga-ⅲ多目标优化算法构建TiB2颗粒和TiB晶须增强相最佳配比优化模型,实现复合材料多目标性能优化。通过精确控制增强相的类型、尺寸、分布和含量,可以在保持铜基复合材料高强度的同时优化其导电性能。结果表明,设计的增强相配比优化模型能够在预测模型基础上找到增强相配比最佳方案,这些研究成果为铜基复合材料的开发和应用提供了重要的理论支持,降低了复合材料研发的成本和时间周期。

关键词：铜基复合材料机器学习 BP神经网络 nsga-ⅲ多目标优化算法

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