融合策略

现有并网光伏电站关口无功调节能力等值方法未考虑站内电压安全约束、并网点电压和光伏出力的波动影响，难以满足工程实际的调控管理要求，为此，提出一种并网光伏电站关口无功调节能力的分时段等值方法，为工程实际调控管理提供决策依据。在给定关口电压和光伏出力的条件下，考虑光伏电站内部静止无功发生器、光伏单元无功调节能力及其无功调节上下限要求，提出光伏电站关口无功最大调节范围的优化等值方法，确定光伏电站关口无功调节能力与其有功出力、关口电压的关系；同时，考虑关口电压和光伏出力波动的时段特性，通过相似日波动阈值的区域图时段融合策略，实现光伏电站关口无功调节能力的分时段等值。以实际光伏电站的仿真分析验证了所提方法的有效性。

构建了基于能源电力区块链的园区碳排放可信监测数字模型。首先，利用区块链防篡改技术保障监测数据的可信存证要求，相关接入实体指标全部由联盟链进行身份认证和权限控制，避免了数据遗失以及主体以外其他人恶意篡改的风险；其次，在具体的监测指标融合过程中，结合层次分析法，构建碳排放评价指标融合策略，对能源电力相关指标数据结合相似性聚类算法进行多源在线融合；最后，基于局部异常因子算法（local outlier factor，LOF）实现指标数据长周期异常离群检测，一定程度上解决数据畸变和错报自筛难题。

针对输电线路无人机巡检图像分辨率越来越高，而造成的小金具缺陷目标占比小、特征相似高，进而导致缺陷发现率低和误报高的问题，本文提出了一种基于层级识别模型的小金具缺陷识别方法。首先采用Cascade R-CNN、Faster R-CNN和RetinaNet、Yolov3算法分 别进行算法融合得到高精度的连接金具检测模型和高实时性的小金具识别模型；然后将二者组成层级识别模型，即先对输入图片检测连接金具，再对连接金具识别小金具缺陷。实验结果表明，与直接识别小金具的模型和层级模型中未使用模型融合策略的算法相比，该算法的小金具缺陷识别mAP（mean Average Precision）和查全率均可达到最高的0.762和0.826， 算法有效性得到了验证。

通过对乐清电厂#2机组锅炉燃烧方式、温度控制、工艺动态特征等研究，对各动态特征和状态进行归类和分解，并采用多变量模型预测补偿控制技术，进行状态融合后的智能控制。基于状态融合策略的智能控制系统，能够区分控制对象的不同状态，发挥每个算法的强项，并使状态融合后的算法混合控制互补发挥最大作用，从而提高机组控制品质，并保证优化系统长期有效的运行。本项目通过基于状态融合的非线性智能控制技术闭环控制氧量修正偏置以及锅炉配煤、配风，提高磨煤机出口温度相结合来使锅炉运行在经济欠氧状态和最低NOx排放状态，从而提高机组的经济性。针对超临界直流锅炉提出“三可”规则，规则包括可观性、可控性、可容性。采用这“三可”规则，能够有效的将过程的动态模型、约束条件、调节特性、关联度等因素进行归类分析，为状态融合策略提供操作前提。采用基于状态融合策略的模型预测控制和智能控制相结合的方法进行优化控制。利用状态融合策略，能够针对锅炉运行的不同状态区分采用不同的控制方式进行全时优化，从而保证系统长久稳定运行。 本项目在超临界直流锅炉上的节能减排优化控制研究已经取得明显效果。项目实施完成后，系统运行情况良好，稳定性高，经济效益、环境效益均较为明显。项目的成功实施为锅炉燃烧优化技术、汽温优化控制技术等积累了大量的控制经验，通过对控制系统的进一步优化完善，并推广到其他同类型机组，能够进一步降低企业成本，增强企业竞争力，大力推进节能降耗，为公司带来更多的经济和环保方面的收益。随着“十二五”对节能减排的要求更加严格，火力发电厂的节能和环保任务愈加限巨。所以积极探索和研究超（超）临界直流锅炉的优化控制技术，来实现大型燃煤机组的调节品质改善和节能减排是必然的趋势。本项目的成功实施，对在电力行业进一步推广锅炉燃烧优化控制及降低锅炉污染物排放等方面具有非常积极的意义。