单区域负荷频率控制模型，时间乘误差绝对积分ITAE目标函数，GWO算法

高浓度PV多结太阳能电池（HCPV）可能是实现低成本能源的有利替代方案。 但是，多结太阳能电池具有不同的特性，应先解决这些特性，然后才能将其应用于大规模能源生产。 科威特的峰值能耗通常发生在使用空调系统的时期，该系统几乎全年都在科威特这样的恶劣气候中使用。 高峰时间消耗的功率比满足常规消耗时间的负载所需的功率更昂贵。 本研究的主要目标是提高HCPV太阳能电池的效率，以降低科威特的最大电力成本。 采用单二极管等效电路模型研究了科威特天气条件下的多结太阳能电池性能。 开发的模型考虑了浓度比和温度的影响。 文献综述中的大多数研究通常都忽略了二极管的分流电阻，但是在当前开发的理论模型中已考虑了该电阻。 为了校准本模型，将当前预测与多结太阳能电池制造商提供的相应测量数据进行比较。 本模型预测中的总均方根误差约为1.8％。 这意味着，当前开发的考虑了分流电阻影响的单二极管模型可以提供精确可靠的数据。 HCP的电效率随浓度的增加而上升，但达到一定的浓度值后开始下降。 另外，利用链接到电网的HCPV可以大大降低最大负荷。 HCPV模块产生的电力用于为科威特普通家庭的家庭提供能源需求，以评估HCPV对环

国华某电厂600MW机组在电网负荷低时需要深度调峰,机组长时间处于低负荷工况下运行,导致SCR装置入口烟温低,脱硝装置不能做到低负荷工况下正常投入运行,同时为了保证安全,锅炉氧量控制偏高,生成NO_X较高,导致NO_X排放浓度超标的情况时有发生。因此,从设备运行数据分析入手,采取和实施一些相关措施和技术方案,NO_X浓度得到了有效控制。

住宅和公共建筑的能源消耗已经在全球范围内确立了很高的水平。 因此，将能源效率纳入建筑物的必要性变得迫在眉睫，以使能耗水平降至最低。 因此，这项工作研究了在尼日利亚主要气候区域内，建筑方向以及不同建筑材料成分对建筑能源效率的影响。 本研究采用的方法需要进行负载调查，从而计算出在尼日利亚主要气候区域内以两个选定的不同方向调节建筑空间所需的冷却负载。 在评估各种冷却负荷时使用了标准的冷却负荷方程。 在尼日利亚主要气候区中考虑的选定地点是西南部的伊巴丹，中部带的乔斯和东北部的迈杜古里。 对于两个不同方向获得的冷却负荷结果如下： Maiduguri的Ibadan的151.45 kW和163.17 kW：Jos的164 kW和175.78 kW，Jos的131.77 kW和143.4 kW。第一个方向是建筑物的北/南纵向放置，第二个方向分别是建筑物的东/西纵向放置。 研究确定第二方向产生了更多的冷却负荷。 因此得出的结论是，最好建议采用建筑物的北/南纵向放置的第一个方向。 它还建立了冷却负荷对建筑物所在位置气候条件的依赖性。 因此，两种建筑材料成分及其定向和气候条件都对建筑空间的能耗起着重要的作用

为了克服新能源电力对电网产生的影响,传统的火电机组必须提升其快速变负荷能力。在对汽轮机及回热系统特性研究的基础上,提出了一种改进的凝结水节流方案。为了实现对凝结水节流系统的高效、安全控制,通过对凝结水节流系统的特性分析并经过一定的简化,建立1000MW火电机组凝结水节流系统非线性动态模型,根据模型结构并结合实验数据对模型参数进行辨识。通过对模型输出与机组实际输出的对比验证中可以看出,模型的响应与机组实际输出完全一致,具有很好的仿真精度,该模型可以应用于凝结水节流系统的控制优化。

MATLAB代码，可以直接运行，也可以换数据，数据集格式是mat文件。

电力系统负荷（电力需求量，即有功功率）预测是指充分考虑历史的系统负 荷、经济状况、气象条件和社会事件等因素的影响，对未来一段时间的系统负荷 做出预测。负荷预测是电力系统规划与调度的一项重要内容。短期（两周以内） 预测是电网内部机组启停、调度和运营计划制定的基础；中期（未来数月）预测 可为保障企业生产和社会生活用电，合理安排电网的运营与检修决策提供支持； 长期（未来数年）预测可为电网改造、扩建等计划的制定提供参考，以提高电力 系统的经济效益和社会效益。 复杂多变的气象条件和社会事件等不确定因素都会对电力系统负荷造成一 定的影响，使得传统负荷预测模型的应用存在一定的局限性。同时，随着电力系 统负荷结构的多元化，也使得模型应用的效果有所降低，因此电力系统负荷预测 问题亟待进一步研究。

研制了一套适用于企业配电网低压大电流负荷的谐波与无功补偿装备，即HAPF-IVC综合补偿装置。采用高压与低压相结合的谐波治理方式，在变压器10 kV高压侧采用较小容量的高压注入式混合型有源电力滤波系统（HAPF），同时在380 V低压侧投运一组智能型无功补偿装置（IVC）与无源滤波器相配合以实现无功的动态补偿，达到了谐波治理和无功补偿相结合的效果，解决了大电流情况下HAPF容量限制的瓶颈。实验结果表明输入电流畸变率由补偿前的31.1 % 降低到3.9 %，功率因数由补偿前的0.7提高到0.95。

暖通负荷计算

1. 数据预处理 2 2. 模型搭建 4 3. 训练与验证 5 4. 结果分析 8 5. 总结 10 1. 数据预处理 2. 模型搭建 3. 训练与验证 4.