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汽车电动化与汽车交通电-氢二元二次能源网络构建 被引量:2
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作者 余卓平 杜润本 +1 位作者 王学远 魏学哲 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2019年第3期273-284,共12页
对新能源汽车技术现状、现有氢、电能源基础及基础设施建设等能源转型的先决条件进行了分析,提出了汽车交通“电-氢二元二次”能源网络的概念,以期实现交通运输中能量转换效率链的优化和物质利用的封闭循环,并对能源网络转换带来的可再... 对新能源汽车技术现状、现有氢、电能源基础及基础设施建设等能源转型的先决条件进行了分析,提出了汽车交通“电-氢二元二次”能源网络的概念,以期实现交通运输中能量转换效率链的优化和物质利用的封闭循环,并对能源网络转换带来的可再生能源发电入网的稳定性、能源消纳和电动汽车大规模并发充电这3个关键技术问题进行了分析,提出了相应的解决方案。由于电能和氢能具备来源广泛、可再生、排放及污染可控的特征,构建以电动化为核心的汽车动力系统和以电、氢两种二次能源为核心的能源网络成为未来汽车交通体系的关键策略。 展开更多
关键词 能源汽车 汽车动化 能源转型 电-氢二元二次能源网络
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基于GRU算法的弃电量预测及电-氢混合储能系统的运行优化 被引量:2
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作者 何婷 乔俊强 吴国栋 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1731-1740,共10页
风/光等可再生能源的高渗透接入将增强电源侧输出随机性与波动性,导致弃风、弃光现象时常存在,将弃风/光量制氢是解决可再生能源深度消纳的有效途径。本文提出基于Adam优化的门控循环单元神经网络算法(GRU)对风/光弃电量进行预测,利用... 风/光等可再生能源的高渗透接入将增强电源侧输出随机性与波动性,导致弃风、弃光现象时常存在,将弃风/光量制氢是解决可再生能源深度消纳的有效途径。本文提出基于Adam优化的门控循环单元神经网络算法(GRU)对风/光弃电量进行预测,利用拉丁超立方和同步回代削减算法生成典型风/光发电不确定性场景。以系统建设成本最小化和运营成本最小化为目标,构建双层目标函数,第1层优化碱性电解槽(AWE)和电池储能系统(BESS)的容量配置,第2层保证系统在生成场景中运行最佳,同时引入惩罚项,以最大限度利用风/光弃电。以西北某地区风/光弃电量数据为例,采用不同结构的神经网络算法对弃风/光量进行预测,通过比较不同算法的均方根误差,验证了所提算法的准确性。最后对3种不同储能方案进行优化运行分析,研究结果表明,仅采用BESS系统年利润为负数且年投资成本最高,采用BESS-AWE混合储能系统比仅采用AWE系统年投资成本增加15.66%,但年利润增加了255%,弃电利用率为92%,有效提高系统经济性。 展开更多
关键词 可再生能源 门控循环单元神经网络 -混合储能 双层目标函数
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基于代理拉格朗日松弛的电-氢耦合网络优化调度 被引量:1
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作者 陈越 俞耀文 《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第12期2280-2287,共8页
针对电-氢耦合网络的调度问题,将电网与氢供应网协调优化,决定氢运输拖车的路径,并考虑氢运输的时效性,提出基于代理拉格朗日松弛的分布式求解方法。首先,考虑氢运输中拖车的行程和到达加氢站的时间等因素,以电网和氢供应网的运行成本... 针对电-氢耦合网络的调度问题,将电网与氢供应网协调优化,决定氢运输拖车的路径,并考虑氢运输的时效性,提出基于代理拉格朗日松弛的分布式求解方法。首先,考虑氢运输中拖车的行程和到达加氢站的时间等因素,以电网和氢供应网的运行成本最小为目标函数,建立电-氢耦合网络的混合整数线性规划调度模型;其次,根据代理拉格朗日松弛法将该调度问题分解成电制氢与氢供应子问题,并进行同步协调;最后,通过算例验证了所提模型及求解方法的有效性。 展开更多
关键词 -耦合网络 代理拉格朗日松弛法 运输 时间窗
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