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基于改进图注意力网络的电力系统脆弱性关键环节辨识: 2024年; 随着电网的扩大与新能源比例的增加,电网的不确定性和随机性因素增加,危及系统安全运行,寻找出电网中的脆弱性关键环节来保障电网运行时的可靠性就显得尤为重要。针对当前传统电网脆弱性关键环节辨别方法识别速度慢、难以满足电网实际运行要求的问题,提出了基于改进图注意力网络算法(improved graph attention network,IGAT)的电网脆弱性关键环节辨识方法。首先,结合复杂网络理论和电网实际运行数据建立评价指标集。其次,利用IGAT挖掘出电网运行时的各项指标与脆弱性关键环节之间的映射关系,建立脆弱性关键环节辨识模型,并且考虑到训练准确性和效率等需求,对原始的图注意力网络进行优化。再次,通过仿真得到原始数据集,对辨识模型进行训练、验证和测试。最后,利用所述模型应用于改进的IEEE 30节点系统和实际电网中,结果表明所提方法具有可行性,且准确性和速度优于传统方法,有一定的工程利用价值。; 王长刚王长刚曹宇曹宇吕琪李扬; 关键词：复杂网络理论

二维六方Mo_(2)B_(2)作为金属离子电池负极材料的第一性原理研究: 2024年; 可充电金属离子电池(RMBs)迫切需要开发新型高比容量的负极材料。采用第一性原理计算方法研究了六方h-Mo_(2)B_(2)MBene作为RMBs(Li、Na、Mg和K离子)负极材料的潜力。计算结果表明,h-Mo_(2)B_(2)MBene结构稳定且具有良好的导电性。作为RMBs负极材料组装成Li离子电池、Na离子电池、K离子电池和Mg离子电池时,其理论比容量分别为:753、314、125 mA·h·g^(–1)和1506 mA·h·g^(–1)。与传统石墨负极相比,h-Mo_(2)B_(2)在锂离子电池中具有更高的比容量,而Mg离子在h-Mo_(2)B_(2)上的超大理论容量得益于Mg离子可以携带更多的电荷。Li、Na、Mg和K离子在h-Mo_(2)B_(2)上具有较低的扩散势垒,分别为39、10、37 meV和7 meV。Li、Na、Mg和K离子在h-Mo_(2)B_(2)中的平均开路电压分别为:0.36、0.47、0.63 V和0.63 V。这些优异的性能表明,h-Mo_(2)B_(2)MBene可以作为锂离子、钠离子以及镁离子电池等领域中一种非常有前景的负极材料。; 曹宇曹宇王长刚王长刚蔡永茂周静; 关键词：第一性原理计算负极材料

基于迁移学习的电力系统状态评估方法: 2024年; 随着可再生能源比例的增加和电网规模的不断扩大,电力系统的运行状态受不确定性因素的影响越来越大。以往研究中,以静态安全裕度为指标并考虑负荷延拓方向进行电力系统安全状态评估,未考虑在不同场景下或目标域数据集增大时的计算效率下降问题。因此,提出了一种基于迁移学习和卷积神经网络的电力系统安全状态评估方法。采用三层卷积层和三层池化层对所选取的负荷规律进行有效提取,并在不同场景下进行参数和权重迁移,实时快速掌握电力系统的运行状态。算例结果表明,该方法能在不同的场景保持较高的准确率,并且显著提高了计算效率。; 吕琪王长刚王先伟; 关键词：电力系统卷积神经网络

一种基于半透光伏组件的低能耗建筑多维能量管理方法: 本发明公开了一种基于半透光伏组件的低能耗建筑多维能量管理方法，涉及太阳能能量管理技术领域，包括如下步骤：构建光‑电‑热能源系统中电气设备的优化决策模型；以建筑内净剩余功率达到最小为优化目标，构建光‑电‑热能源系统能量优化...; 江崇旭王长刚那艳玲韩林肖曹宇齐春雨武世强孙超赵耀胡琪

面向电力大数据的数据管理工具对比被引量：1: 2016年; 随着电力系统信息化的进步和智能电网的发展,电力系统相关的数据量急增,这些数据是客观的记录,是系统运行情况的真实反映,如果我们想要通过对数据的挖掘来把握电力系统运行行为,那么首先我们就需要对数据进行管理,如何更加科学的管理电力大数据是我们所面临的一个问题。文章综述了数据库一体机、基于Hadoop平台hive数据仓库以及面向列数据库hbase的内部构成和应用范围,详细地分析各自的优势和缺点,并梳理这些数据管理电力大数据时面临的问题。; 王长刚王景阳

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王长刚