【摘 要】
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大电网无法覆盖的偏远地区或者海岛,常采用孤立微网的形式为该地区供电。而孤立微网中的电源通常使用风电、光伏、储能系统等,其中可再生能源出力的波动性和间歇性会给电网的电能质量带来严重影响,导致净负荷(负荷与可再生电源出力的差值)出现较大的功率波动,需要引入储能装置快速平抑该波动,满足净负荷的需要,保证电网的可靠供电。本文提出基于自组织映射神经网络的聚类方法将不同孤立微电网净负荷功率进行聚类分析。将自组
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大电网无法覆盖的偏远地区或者海岛,常采用孤立微网的形式为该地区供电。而孤立微网中的电源通常使用风电、光伏、储能系统等,其中可再生能源出力的波动性和间歇性会给电网的电能质量带来严重影响,导致净负荷(负荷与可再生电源出力的差值)出现较大的功率波动,需要引入储能装置快速平抑该波动,满足净负荷的需要,保证电网的可靠供电。本文提出基于自组织映射神经网络的聚类方法将不同孤立微电网净负荷功率进行聚类分析。将自组织映射神经网络在用户分类中的应用类比至孤立微电网净负荷功率波动曲线的聚类中。建立6种不同孤立微电网场景的
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烟薯3号是一个高抗根腐病、黑斑病、优质、高产的优良品种。春薯薯干一般比胜利百号增产23%,夏薯增产50%以上,在根腐病区产量则成倍增产。同时它的烘烤品质特佳。自1975年在
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