【摘 要】
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针对Q-learning算法求解风电抽蓄联合系统日随机优化调度中,存在功率偏差大及收敛速度慢的问题,提出基于n步Q-learning算法的风电抽蓄日随机优化调度方法.先将风电出力随机过程视为Markov过程并建立风电抽蓄日随机优化调度模型;其次分析n步Q-learning算法应用于优化调度模型中的优势;最后按照应用流程求解优化调度模型.算例表明,n步Q-learning算法的优化结果与n步和学习率取值有关,当两个参数取值适中时能得到最优功率偏差结果,在求解该问题上对比n步Q-learning与Q-lear
【机 构】
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三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌443002;梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学),湖北宜昌443002;国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司,湖北宜昌443002
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针对Q-learning算法求解风电抽蓄联合系统日随机优化调度中,存在功率偏差大及收敛速度慢的问题,提出基于n步Q-learning算法的风电抽蓄日随机优化调度方法.先将风电出力随机过程视为Markov过程并建立风电抽蓄日随机优化调度模型;其次分析n步Q-learning算法应用于优化调度模型中的优势;最后按照应用流程求解优化调度模型.算例表明,n步Q-learning算法的优化结果与n步和学习率取值有关,当两个参数取值适中时能得到最优功率偏差结果,在求解该问题上对比n步Q-learning与Q-learning算法,前者能更快收敛且较后者功率偏差降低7.4％、求解时间降低10.4％,验证了n步Q-learning算法的求解优越性.
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针对黄坛口电站#5水轮发电机存在的出力不足的问题,利用UG软件对水轮机进行分块建模,再运用ANSYS商业软件对黄坛口#5机组进行全流道仿真计算来查寻机组出力不足的主要原因.在不同工况下,分别通过分析比较不同部件水力损失,得出水力损失发生的主要部位与类似规律,进而结合流场分析最终确定机组出力不足的主要原因为机组过流能力不足,且机组转轮部位水力损失最大.同时为解决出力不足的问题,根据分析结果提出了转轮改型初步建议与方向.
面板堆石坝工程中混凝土面板常会出现不同程度的裂缝,可能对坝体防渗造成安全隐患.通过合理模拟不同深度、类型、位置、大小及分布的面板裂缝进行大坝渗流场的有限元分析,获得面板裂缝对大坝渗流量及浸润线等渗流要素的影响规律.结果表明,面板裂缝未贯穿时,对坝体渗流特性影响很小;单一贯穿性裂缝会显著影响局部水头线分布,且与裂缝位置和大小明显呈正相关;多裂缝条件下,大坝渗流量明显增大,浸润线明显抬高.研究成果可为实际面板堆石坝工程防渗设计与运行管理提供参考.
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