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新型电力系统中水力发电装备的发展趋势
被引量：
2
1
作者
陶星明
陈太平
《新型电力系统》
2023年第3期231-236,共6页
为了实现“双碳目标”,新型电力系统的建设赋予了水电新的角色、新的任务,既要作为基础电源提供清洁、低碳电能,又要作为调节电源稳定电网负荷、助力风光电能消纳,这对水电机组的灵活性及安全稳定运行提出了更高的要求。由于早期重效率...
为了实现“双碳目标”,新型电力系统的建设赋予了水电新的角色、新的任务,既要作为基础电源提供清洁、低碳电能,又要作为调节电源稳定电网负荷、助力风光电能消纳,这对水电机组的灵活性及安全稳定运行提出了更高的要求。由于早期重效率的设计理念及当时技术水平限制,老旧机组的灵活性调节能力弱。加上我国剩余技术可开发水力资源逐渐向高海拔、高寒地区转移,迫使我国亟需攻克全水头段、全负荷稳定运行水电机组和超高水头大容量冲击式机组等关键技术。为适应风、光能源间歇性、随机性和波动性的先天特征,最大化利用自然资源,提升抽蓄机组的调蓄能力,还需要研制能够突破选址限制、适应特殊应用场景的高端抽水蓄能装备,如大型变速、超大水头变幅抽水蓄能机组和海水抽水蓄能机组等。为此,在归纳我国水电发展现状的基础上,对新型电力系统中水力发电装备发展面临的主要挑战和发展趋势进行了论述。
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关键词
水电
水力发电装备
抽水蓄能装备
新型电力系统
双碳
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职称材料
基于量子海鸥优化和双向记忆的波浪能发电平台运动预报方法研究
2
作者
李明伟
徐瑞喆
+2 位作者
盛其虎
耿敬
张启昭
《哈尔滨工程大学学报》
北大核心
2025年第3期383-389,共7页
针对波浪能发电平台运动因风、浪、流的耦合作用从而难以预报的问题,本文提出了一种新的基于量子海鸥优化算法和双向长短期记忆神经网络的波浪能发电平台运动预报方法。引入双向长短期记忆网络模拟波浪能发电平台运动非线性动力系统;建...
针对波浪能发电平台运动因风、浪、流的耦合作用从而难以预报的问题,本文提出了一种新的基于量子海鸥优化算法和双向长短期记忆神经网络的波浪能发电平台运动预报方法。引入双向长短期记忆网络模拟波浪能发电平台运动非线性动力系统;建立了基于量子海鸥优化算法的双向长短期记忆神经网络波浪能发电平台运动网络超参优选方法;构建一种新的双向长短期记忆神经网络波浪能发电平台运动与量子海鸥优化算法相结合的波浪能发电平台运动深度学习组合预报方法。试验结果表明:与本文选择的模型相比,本文建立的预测网络具有更高的预测精度,并且量子海鸥优化算法在选择双向长短期记忆神经网络的波浪能发电平台运动的超参数时与选取的算法相比,获得了更合适的超参组合。
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关键词
波浪能发电平台运动
非线性动力系统
深度学习模型
双向长短期记忆网络
网络超参优选
智能优化算法
海鸥优化算法
量子计算
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职称材料
题名
新型电力系统中水力发电装备的发展趋势
被引量：
2
1
作者
陶星明
陈太平
机构
哈尔滨电机厂有限责任公司
水力发电设备全国重点实验室
出处
《新型电力系统》
2023年第3期231-236,共6页
文摘
为了实现“双碳目标”,新型电力系统的建设赋予了水电新的角色、新的任务,既要作为基础电源提供清洁、低碳电能,又要作为调节电源稳定电网负荷、助力风光电能消纳,这对水电机组的灵活性及安全稳定运行提出了更高的要求。由于早期重效率的设计理念及当时技术水平限制,老旧机组的灵活性调节能力弱。加上我国剩余技术可开发水力资源逐渐向高海拔、高寒地区转移,迫使我国亟需攻克全水头段、全负荷稳定运行水电机组和超高水头大容量冲击式机组等关键技术。为适应风、光能源间歇性、随机性和波动性的先天特征,最大化利用自然资源,提升抽蓄机组的调蓄能力,还需要研制能够突破选址限制、适应特殊应用场景的高端抽水蓄能装备,如大型变速、超大水头变幅抽水蓄能机组和海水抽水蓄能机组等。为此,在归纳我国水电发展现状的基础上,对新型电力系统中水力发电装备发展面临的主要挑战和发展趋势进行了论述。
关键词
水电
水力发电装备
抽水蓄能装备
新型电力系统
双碳
Keywords
hydropower
hydropower equipment
pumped storage units
new power systems
dual carbon
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于量子海鸥优化和双向记忆的波浪能发电平台运动预报方法研究
2
作者
李明伟
徐瑞喆
盛其虎
耿敬
张启昭
机构
哈尔滨工程大学船舶工程学院
哈尔滨工程大学南海研究院
水力发电设备全国重点实验室
出处
《哈尔滨工程大学学报》
北大核心
2025年第3期383-389,共7页
基金
国家重点研发计划(2019TFB1504403)
国家自然科学基金项目(52371315)
+1 种基金
黑龙江省优秀青年基金项目(YQ2021E015)
海南省重点研发项目(ZDYF2023GXJS017).
文摘
针对波浪能发电平台运动因风、浪、流的耦合作用从而难以预报的问题,本文提出了一种新的基于量子海鸥优化算法和双向长短期记忆神经网络的波浪能发电平台运动预报方法。引入双向长短期记忆网络模拟波浪能发电平台运动非线性动力系统;建立了基于量子海鸥优化算法的双向长短期记忆神经网络波浪能发电平台运动网络超参优选方法;构建一种新的双向长短期记忆神经网络波浪能发电平台运动与量子海鸥优化算法相结合的波浪能发电平台运动深度学习组合预报方法。试验结果表明:与本文选择的模型相比,本文建立的预测网络具有更高的预测精度,并且量子海鸥优化算法在选择双向长短期记忆神经网络的波浪能发电平台运动的超参数时与选取的算法相比,获得了更合适的超参组合。
关键词
波浪能发电平台运动
非线性动力系统
深度学习模型
双向长短期记忆网络
网络超参优选
智能优化算法
海鸥优化算法
量子计算
Keywords
wave energy power generation platform motion
nonlinear dynamical systems
deep-learning model
bi-directional long short-term memory
network hyper-parameters optimization
intelligent optimization algorithm
seagull optimization algorithm
quantum computing
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
新型电力系统中水力发电装备的发展趋势
陶星明
陈太平
《新型电力系统》
2023
2
在线阅读
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职称材料
2
基于量子海鸥优化和双向记忆的波浪能发电平台运动预报方法研究
李明伟
徐瑞喆
盛其虎
耿敬
张启昭
《哈尔滨工程大学学报》
北大核心
2025
0
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