导读:本文包含了负荷分布论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:负荷,电动汽车,配电网,水库,空间,心肌梗死,冠状动脉。
负荷分布论文文献综述
肖宏山[1]（2019）在《观音阁水库流域面源污染负荷的空间分布特征研究》一文中研究指出基于观音阁水库集水区农业管理、土地利用与气象等数据资料探究面源污染空间分布特征,计算观音阁水库集水区COD、NH3-N、TP、TN污染物在城镇地表径流污染源中的排放负荷,然后利用GIS空间分析技术反映流域水土流失、化肥流失、禽畜养殖流失、固体废弃物、农村生活污水等污染分布状况。研究表明:对观音阁水库集水区面源污染负荷贡献最大的为禽畜养殖污染物排放量,细河支流区域范围的单位面积负荷量最大,沙河支流的面源污染负荷总量达到最大;今后观音阁水库集水区面源污染重点治理区域为清河支流与沙河支流,可为消减和防治太子河流域面源污染提供一定指导作用。(本文来源于《黑龙江水利科技》期刊2019年10期）
张涛,李先栋,王琳,许强,贾轩[2]（2019）在《考虑光伏时空分布的配电网负荷备用容量计算》一文中研究指出大量的光伏发电接入配电网系统,其出力不确定性为电力系统运行的安全性提出更高要求。为了尽可能减少弃光现象的发生,在提高光伏消纳的基础上需要对光伏接入的配电网系统负荷备用容量计算方法进行研究。首先分析了光伏出力的时空分布规律,进而分析了基于时空分布规律的光伏出力预测误差以及提出采用高斯混合模型的出力预测误差计算方法;然后在此基础上提出一种考虑光伏发电时空分布规律的接入配电网系统负荷备用容量的计算方法。研究结果表明该方法能够较为准确地确定接入光伏的配电网系统负荷备用容量,通过山东省某地区电网实际数据验证了该方法的可行性。(本文来源于《计算技术与自动化》期刊2019年03期）
高鹏彦,赵兴勇,姚方,文福拴,吴磊[3]（2019）在《考虑电动汽车时空分布的充电负荷建模》一文中研究指出针对电动汽车(electric vehicle, EV)时空转移和充电行为方式具有不确定性的问题,提出一种基于出行链随机模拟EV充电负荷时空分布的方法。首先,根据家用汽车出行调查数据将充电区域划分为6类,借助出行链概念建立EV用户一天行驶的时空分布特征量和状态量,并采用马尔可夫过程模拟EV的空间转移特性;其次,考虑分时电价对充电负荷分布的影响,建立EV车载重量和环境温度的能耗模型;最后,采用蒙特卡洛模拟法对不同类型EV在不同车载重量和温度下、在各充电区域内的充电负荷进行仿真。计算结果表明,所构建的模型可以较准确模拟EV在不同时空分布下的充电需求,在不同充电区域充电负荷具有明显差异,分时电价、环境温度对充电负荷分布具有明显影响,EV载客和环境温度降低时充电负荷呈增加趋势。(本文来源于《电力科学与技术学报》期刊2019年03期）
张帅[4]（2019）在《电动汽车充电负荷时空分布预测及可接入能力评估》一文中研究指出电动汽年具荷绿色环保、节能减排的巨大优势,成为缓解能源危机的S要途径之一,电动汽车充电负荷在时间和空间都具有很大的不确定性,一旦电动汽车大规模接入配电网，将对配电网的安全稳定运行带来一定影响,严重时会导致配电网电压崩溃。随着电动汽车保有最急速上涨,研究电动汽车充电负荷的时空分布特性和电动汽车可接入能力十分迫切.电动汽车充电负荷具有随机性、间歇性和非线性的特点,电动汽车充电负荷的时空分布特性不仅与电动汽车自身参数有关,与电动汽年驾驶者的行为特性关系密切。本文在分析电动汽车性能参数和驾驶者的行为特性的基础上.基于马尔科夫链和蒙特卡洛随机理论对电动汽车充电负荷建模,得到了公交车,出租车和私家车叁种不同类型电动汽车的充电负荷时空分布规律，并分析了电动汽车接入对配电网日负荷曲线的影响。从电动汽车充电站电压等级、电源引线距离、充电机功率和充电机类型四个方面分析了电动汽车充电机并网充电时的谐波特性,并分析了PWM型充电机在高频工况下向电网注入的超高次谐波的分布特性。基于连续潮流算法分析了一定规模电动汽车接入对配电网静态电压稳定裕度和静态电压稳定极限的影响，并以IEEE33节点典型配电网为例进行验证。基于谐波指标和静态电压稳定裕度指标分别给出了电动汽车可接入数量的计算模型，得到了满足国家谐波标准要求下电动汽车最大可接入数量;设置了含分布式电源和基础负荷增长的叁种电动汽车并网场聚景得到了叁种场景下配电网静态电压稳定裕度在时间维度的分布,评估了叁种场景下电动汽车最大可接入数量,并计算了叁种场最下配电网33个节点静态电压稳定极限随时间的变化。分析结果表明:配电网基础负荷增长对配电网静态电压稳定裕度影响较小,分布式电源接入配电网可以显着改善接入节点静态电压稳定极限。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
李艳艳,程智龙,刘龙志,杜垚,蒲伟[5]（2019）在《东风水库径流区污染负荷分布特征及治理措施分析》一文中研究指出为探究玉溪市东风水库径流区污染负荷的分布特征,对东风水库径流区总氮(TN)、总磷(TP)、氨氮(NH_3-N)、化学耗氧量(COD)、生化需氧量(BOD_5)等污染物排放负荷多年平均值进行了分析。结果表明,入库河流水质超标,需进行综合治理并加强水源涵养和生态保护;造成点源污染的主要原因是大量餐饮污水直排入河;造成面源污染的主要原因是径流污染严重,沿岸村庄散养畜禽粪便随降雨径流入河,水土流失严重,部分河段淤积严重,生活垃圾较多,影响水质。据此确定了水库径流区污染重点治理的区域及污染治理策略。此研究结果可为国内水库径流区污染防治提供案例依据。(本文来源于《中国给水排水》期刊2019年12期）
黄雪琪[6]（2019）在《电动汽车充电负荷分布特征建模研究》一文中研究指出电动汽车作为使用清洁能源的交通工具,具有节能、零排放、低噪声等特点。在各国政府的财政补贴与政策激励下,电动汽车保有量将会在未来持续快速增长。电动汽车的能量供应来自于电能,其出行具有较高的灵活性和随机性,电动汽车的充电负荷特征往往取决于电动汽车的具体出行情况。电动汽车在时间和空间上无序连入电网会导致电网网损增加、电能质量下降,甚至危害电网的安全运行。对电动汽车充电负荷分布特征进行预测是电动汽车充电负荷控制、充电基础设施建设及电网规划的重要依据。本文通过获取传统车辆行驶GPS数据,提取车辆行程特征数据,分析车辆的出行规律并建立概率模型,梳理行程特征推理流程,建立车辆行程链模拟模型。基于车辆行程链模拟模型模拟电动汽车出行数据,结合电动汽车典型充电场景实现电动汽车无序充电负荷的准确预测,具体的研究内容如下:对东北地区400辆传统车的GPS行驶数据展开一年以上的采集工作,根据车辆数据的完整程度和活跃程度对数据进行筛选,选择具有代表性的上班族车辆行驶数据。对车辆连续的GPS数据进行预处理并按行程进行划分,计算车辆每行程的行程序号、行程开始位置、行程结束位置、行程开始时间、行程结束时间、行程里程、行程平均速度、平均速度方差和停留时间九个描述车辆出行情况的行程特征数据,建立车辆行程特征数据集,并对该上班族车辆的出行规律进行分析。基于车辆行程特征数据集,利用贝叶斯网络建立描述车辆出行规律的概率模型,参考爬山算法和BIC评分函数得到的车辆行程特征贝叶斯网络结构,同时考虑行程特征间的相关性关系及物理关系,人工对车辆行程特征贝叶斯网络结构进行改造,并对网络参数进行计算。基于车辆行程特征贝叶斯网络,提出车辆行程特征的推理流程,建立车辆的行程链模拟模型。利用贝叶斯网络的推理算法,在已知车辆每行程部分特征数据的情况下对其他行程特征的概率分布进行推理,利用蒙特卡洛方法进行抽样,构造一天内车辆出行的行程链及每行程的行程特征数据。通过对车辆出行特征数据的多次模拟,对比模拟数据和原始数据验证了模型预测的准确性。针对普及程度较高的居民区内分散式专用充电桩,选取具有代表性的原型车辆,建立小区内部车辆无序充电基础场景。基于车辆行程特征的模拟数据,对车辆每行程的能耗、无序充电时长进行估计,实现基础场景下的电动汽车无序充电负荷的预测。对小区内不同规模、不同电动汽车电池电量水平下限、不同充电地点的小区内部无序充电负荷进行预测并对结果进行分析。结果表明,居民区内部电动汽车的规模是影响电动汽车充电负荷的重要因素,居民区内部每增加一辆电动汽车,充电负荷的峰值上升单桩充电功率的0.08-0.14倍;当电动汽车驾驶者所能承受的最低电池电量水平下降,峰值负荷下降可达24.2%;当电动汽车驾驶者采用家庭充电和工作地点充电时,峰值负荷下降31.8%。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
吕俊青[7]（2019）在《考虑时空分布的电动汽车充电负荷预测及充电策略研究》一文中研究指出随着全球经济的快速发展以及环境污染问题的日益严重,发展清洁能源已经迫在眉睫。电动汽车因具有零污染、零排放和低噪声等优点,在世界各国被大力推广。然而,大规模的发展电动汽车,使得车主用户对充电的需求也在逐步增加,由于目前我国充电基础设施建设相对滞后,如何对电动汽车充电负荷进行准确预测及合理的规划电动汽车充电设施已成为当下亟需解决的问题。因此本文主要针对大规模电动汽车的充电负荷预测及充电策略进行研究,并对其充电站的规划提供了一定的理论基础,主要工作如下:(1)针对小区电动汽车用户的出行特征及出行规律来准确预测小区电动汽车的充电负荷。首先分析了小区车主用户的出行规律及充电特性,并对小区电动汽车的充电策略进行了分析;其次,提出一种基于时序谷时段的充电策略来引导小区车主用户进行有序充电,并利用该充电策略对小区电动汽车的充电负荷进行准确预测,同时能够在不增加小区已有配电容量的基础上最大限度的利用谷时段进行充电,降低配电网负荷的峰谷差率;最后,通过比较不同的充电模式来验证所提充电策略的有效性与实用性,并对小区充电站的建设提供了理论指导。(2)针对选定的规划区域内电动汽车用户提出了一种采用节点-支路规划方法来准确预测该区域内的充电负荷。首先,对充电站负荷建模的影响因素以及选定区域的道路交通网模型进行了合理的分析,并运用Dijkstra算法来规划车主用户到达充电站的最短距离;其次,结合电动汽车的历史出行特征及充电数据并采用节点-支路负荷预测模型对该区域内电动汽车的充电负荷进行准确预测,通过对单辆电动汽车的充电负荷模型分析进而预测出该区域内所有电动汽车的总充电负荷;最后,通过对不同季节及工作日、节假日的充电负荷变化情况进行分析比较,进而准确的预测出该区域内电动汽车的总充电负荷,并为电动汽车充电站址的合理规划提供了一定的参考意义。(3)通过对规划区域内电动汽车的充电负荷进行准确预测并对充电站位置进行合理的规划。提出一种电动汽车充电基础设施规划建设的方法,并结合充电站的服务范围及容量限制对该充电区域进行合理的规划。通过对比不同充电站规划方案并分析其投资成本,最后以社会总投资成本最小为目标来确定该区域内电动汽车充电站的最终规划方案。(本文来源于《兰州理工大学》期刊2019-05-29）
徐莉琼[8]（2019）在《红细胞分布宽度与急性心肌梗死患者冠状动脉血栓负荷的相关性》一文中研究指出目的:研究红细胞分布宽度(RDW)与急性心肌梗死[包括急性ST段抬高型心肌梗死(STEMI)及非ST段抬高型心肌梗死(NSTEMI)]患者冠脉血栓负荷的相关性。方法:选取双流区第一人民医院心内科2017年2月-2018年7月接受急诊经皮冠脉介入治疗(PCI)及紧急或24小时内进行介入治疗的所有急性心肌梗死(STEMI及NSTEMI)患者96例,包括STEMI73例;GRACE评分≥140,或合并心源性休克、顽固性胸痛的NSTEMI患者23例,其中4例STEMI死亡,1例仅急诊造影,1例资料不全;4例NSTEMI仅造影,1例NSTEMI拒绝介入治疗,以上11例均排除,总共有85例(STEMI67例,NSTEMI18例)纳入研究,设为试验组;同时选择有胸痛症状,但行冠脉造影完全正常的患者85例作为对照组。试验组中,入院时均给予阿司匹林肠溶片300mg、替格瑞洛180mg以及瑞舒伐他汀钙20mg嚼服,术中手术者根据冠脉血栓情况给予病变血管血栓抽吸及替罗非班治疗,术后继续给予冠心病规范化治疗。记录所有患者一般特征,如性别、年龄、吸烟、高血压、糖尿病等,入院后立即采集患者的外周静脉血,由检验科对患者的血常规、RDW、C反应蛋白,肌酸激酶同工酶(CK-MB)及肌钙蛋白T(cTnT)、N端前脑钠肽(NT-pro BNP)、肝肾功等进行检测,第2天清晨抽取患者空腹静脉血并测定其血浆总胆固醇(TC)、甘油叁酯(TG)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)。术后1周行心脏彩色超声检测患者心脏左室射血分数(LVEF)。根据冠状动脉造影及介入治疗结果,进行TIMI血栓分级及TIMI血流评分。首先比较试验组(急性心肌梗死组)与对照组(冠脉造影检查正常组)RDW之间的差异;再将试验组患者按RDW均值13.7%为界,分为低RDW组(RDW<13.7%)及高RDW组(RDW≥13.7%),比较两组间CK-MB,cTNT之间的差异。根据TIMI血栓分级分为低血栓负荷和高血栓负荷组,比较两组RDW值与高RDW比例之间的差异;根据TIMI血流评分分为未再通及再灌注组,比较两组间高RDW之间的差异。结果:1、与对照组比较,试验组在男性比例、吸烟比例、高血压所占比例明显升高,血红蛋白、RDW、肌酐、甘油叁酯、低密度脂蛋白胆固醇明显高于对照组,而高密度脂蛋白胆固醇低于对照组,差异有显着统计学意义(P<0.05)。2、试验组根据RDW值分为高RDW组(RDW≥13.7%,36例)与低RDW组(RDW<13.7%,47例),两组进行比较,其年龄、性别、吸烟比例、糖尿病所占比例、血红蛋白、血小板、肌酐和血脂之间的差异无显着统计学意义(P>0.05);高RDW组中,高血压所占比例较高,CK-MB、肌钙蛋白明显高于低RDW组,而EF明显低于低RDW组,其差异有显着统计学意义(P<0.05)。而NT-pro BNP差异虽然无统计学意义,但高RDW组高于低RDW组。3、试验组根据TIMI血栓分级分为高血栓组(TIMI血栓分级4-5,46例)与低血栓组(TIMI血栓分级0-3,39例),两组进行比较,年龄、性别,吸烟,患高血压及糖尿病比例、血红蛋白、血小板、肌酐、甘油叁酯、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇,CK-MB、肌钙蛋白、NT-proBNP以及LVEF差异均无统计学意义,而高血栓组中,RDW值(P=0.001)及高RDW比例[P=0.020]明显高于低血栓组,差异有统计学意义;且多因素回归分析表明,RDW为冠状动脉高血栓负荷的独立预测因子(OR:2.081,95%CI:1.311-3.303,P=0.002);TIMI血流未再通组高RDW比例明显高于再灌注组(P=0.027,P<0.05),差异有统计学意义。4、ROC曲线分析显示,RDW≥13.7%预测急性心肌梗死冠状动脉高血栓负荷的敏感度60.87%,特异度82.05%。结论:1、急性心肌梗死患者血液中RDW明显高于冠脉造影正常患者的RDW。2.RDW与患者的CK-MB,cTNT以及LVEF相关,与低RDW组相比,高RDW组,CK-MB,cTNT值明显升高,LVEF明显降低,可以协助进行风险预警,评估病情的严重性。3.高RDW与急性心肌梗死患者冠脉血管高血栓负荷以及心肌低灌注具有一定的相关性,可指导早期预处理,降低术中及术后发生慢血流、无复流风险,减少并发症,改善患者预后。(本文来源于《西南医科大学》期刊2019-05-01）
冯楠,周自强,张焰,包海龙[9]（2019）在《考虑负荷概率分布的中压配电网安全合环决策方法》一文中研究指出针对配电网合环过程中产生的合环电流可能影响电网安全稳定运行的问题,先通过对合环稳态电流与暂态电流的分析推导出安全合环的简化判据,在此基础上提出一种考虑负荷概率分布的中压配电网安全合环决策方法。其中,采用半不变量法计算合环稳态电流的概率分布特性,并在综合考虑安全性与时效性的基础上进行合环决策;对于输入变量的半不变量难以通过传统数值方法求取的问题,提出一种基于历史负荷数据求取其半不变量的方法。最后通过对上海市浦东新区局部配电网的仿真计算,验证了所提方法的有效性和实用性。(本文来源于《水电能源科学》期刊2019年04期）
刘婉兵,李妍,杜明秋,王少荣[10]（2019）在《城市负荷空间分布的聚类群簇分析》一文中研究指出城市电力负荷的空间分布提供负荷大小及其空间位置,是配电网现状评价和空间负荷预测的基础和前提条件。提出了一种城市负荷空间分布的聚类群簇分析方法,基于Python爬虫技术利用百度地图收集规划区域用户开源信息,并采用正则匹配识别用户所在的建筑体及其属性,依据建筑体单位面积用电功率估计电力负荷,构建具有时间、空间和负荷功率的负荷空间分布样本集合。采用样本局部密度和样本间距两个指标进行中低压用户负荷的聚类,依据群簇属性计算得到负荷群簇的负荷中心坐标、局部负荷密度大小以及分布半径以分析负荷空间分布特征。针对某城市供电网格算例,对比分析群簇属性与规划数据的一致性,开展变电站配置的合理性分析,说明所提方法的准确有效性。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2019年05期）
负荷分布论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
大量的光伏发电接入配电网系统,其出力不确定性为电力系统运行的安全性提出更高要求。为了尽可能减少弃光现象的发生,在提高光伏消纳的基础上需要对光伏接入的配电网系统负荷备用容量计算方法进行研究。首先分析了光伏出力的时空分布规律,进而分析了基于时空分布规律的光伏出力预测误差以及提出采用高斯混合模型的出力预测误差计算方法;然后在此基础上提出一种考虑光伏发电时空分布规律的接入配电网系统负荷备用容量的计算方法。研究结果表明该方法能够较为准确地确定接入光伏的配电网系统负荷备用容量,通过山东省某地区电网实际数据验证了该方法的可行性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
负荷分布论文参考文献
[1].肖宏山.观音阁水库流域面源污染负荷的空间分布特征研究[J].黑龙江水利科技.2019
[2].张涛,李先栋,王琳,许强,贾轩.考虑光伏时空分布的配电网负荷备用容量计算[J].计算技术与自动化.2019
[3].高鹏彦,赵兴勇,姚方,文福拴,吴磊.考虑电动汽车时空分布的充电负荷建模[J].电力科学与技术学报.2019
[4].张帅.电动汽车充电负荷时空分布预测及可接入能力评估[D].西安理工大学.2019
[5].李艳艳,程智龙,刘龙志,杜垚,蒲伟.东风水库径流区污染负荷分布特征及治理措施分析[J].中国给水排水.2019
[6].黄雪琪.电动汽车充电负荷分布特征建模研究[D].吉林大学.2019
[7].吕俊青.考虑时空分布的电动汽车充电负荷预测及充电策略研究[D].兰州理工大学.2019
[8].徐莉琼.红细胞分布宽度与急性心肌梗死患者冠状动脉血栓负荷的相关性[D].西南医科大学.2019
[9].冯楠,周自强,张焰,包海龙.考虑负荷概率分布的中压配电网安全合环决策方法[J].水电能源科学.2019
[10].刘婉兵,李妍,杜明秋,王少荣.城市负荷空间分布的聚类群簇分析[J].电力系统自动化.2019
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