CN109038668A - 一种基于弃风利用的塔筒电梯供电方法及储能系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及风电场塔筒电梯供电技术领域，具体涉及一种基于弃风利用的塔筒电梯供电方法及储能系统，运用弃风电量为塔筒电梯供电并在弃风不足时使用储能系统作为塔筒电梯的补充电源的供电模式。以配置储能系统经济性最优为目标，建立了塔筒电梯储能系统模型，使用遗传算法(GS)优化储能配置。采用新疆某风电场的实际统计数据统计计算风电场弃风电量和塔筒电梯使用功率。通过算例计算得出所需配置储能电量和充放电功率，并优化储能系统的参数使储能系统运行成本最低，验证了系统基于弃风利用的塔筒电梯供电模式方案的可行性。本发明解决塔筒电梯耗电量高的问题，并达到节约能源保护环境的目的。
Description
技术领域
本发明涉及风电场塔筒电梯供电技术领域，具体涉及一种基于弃风利用的塔筒电梯供电方法及储能系统。
背景技术
目前地球化石能源逐渐枯竭，因此国内外普遍关注可再生能源的利用，风电作为一种可再生能源其装机量规模不断扩大。为了风机维修的安全性和提高维修检测效率，很多风力发电机都已经加装了塔筒电梯用于风力发电机的维修。然而塔筒电梯的额外耗电需要风力发电厂重新购电造成了发电成本的增加。在风电连续增长的背后，由于受电网常规电源备用容量的约束，电网调度不得不下达指令让部分风机在发供不平衡时刻停机，在风机故障和维护检修时刻停机，造成弃风现象，“弃风”问题成了风电发展的顽疾。目前没有将弃风电量用于风力发电机塔筒电梯供电的供电模式的研究。
目前，在风电场加装的储能装置多用来平抑风功率波动，或者部分微网会加装储能装置，但是没有应用于塔筒电梯的储能系统。伦振坚,胡轲,郭金川,郭芳，微电网中电池储能系统的容量优化配置方法研究[J]，南方能源建设,2015,2(S1):5-9，主要针对提供短时供电、电力调峰及热备用、分布式电源发电功率平滑等三种用途，研究微电网中电池储能系统的容量优化配置方法。孙耀杰,康龙云,史维祥,曹秉刚,杨仲庆，分布式电源中最佳蓄电池容量的机会约束规划[J]，系统仿真学报,2005,(01):41-44，提出了电池优化容量机会约束规划的数学模型，应用遗传算法和随机模拟技术求解最佳电池容量。丁明,王波,赵波,陈自年，独立风光柴储微网系统容量优化配置[J]，电网技术,2013,37(03):575-581，根据独立风光储能系统的调度策略和约束条件，将不同电源的个数作为变量，以综合成本费用最小为优化目标，利用遗传算法求解系统中各个电源的最优容量配置。
发明内容
本发明的目的是克服上述缺陷，提供一种基于弃风利用的塔筒电梯供电方法及储能系统。
本发明基于风电场每台风机都加装了塔筒电梯的前提，提出“风电弃风电量+储能补偿电量＝电梯消耗电量”的供电模式，通过优化控制方案达到最大化利用弃风，最小化配置储能的目的。本发明首先采用塔筒电梯用电统计方法估算塔筒电梯耗电量，其次将弃风统计方法用于根据风电场数据计算风电场弃风量，再次根据塔筒电梯耗电量、弃风统计进行储能配置估算，最后基于遗传算法进行储能经济配置。以新疆某风电场的实际数据作为案例，分析了供电方案的可行性。该结果可为风电场塔筒电梯供电模式的研究提供相关理论，为供电模式研究提供理论基础。
本发明的技术方案：一种基于弃风利用的塔筒电梯供电方法，包括：
步骤1，根据风电场风力发电相关的数据对风电场弃风量进行计算，得出弃风电量数据；根据塔筒电梯运行计划得出塔筒电梯运行次数，结合塔筒电梯单次耗电量，计算塔筒电梯耗电量；
步骤2，对比弃风电量数据和塔筒电梯耗电量，若数据匹配，则执行步骤3，若不匹配则执行步骤4；
步骤3，按塔筒电梯运行计划执行，其过程中塔筒电梯供电为弃风电量直供；
步骤4，进行数据分析归类，若风电场无风或小风，弃风电量小于塔筒电梯耗电量，则使用储能系统为塔筒电梯供电；若风电场风大，弃风电量大于塔筒电梯耗电量，弃风电量用于执行塔筒电梯运行计划、增加检修量和供给储能系统，所述执行塔筒电梯运行计划和增加检修量过程的塔筒电梯供电为弃风电量直供。
进一步的，在弃风电量不足时，所述储能系统对塔筒电梯进行补偿供电。
进一步的，步骤4中，若风电场无风或小风，弃风电量数据小于塔筒电梯耗电量，需要进行风机急检操作，则使用储能系统为塔筒电梯供电。
进一步的，所述储能系统以达到在满足为塔筒电梯供电的目的下兼顾成本最低为最终目标，对储能系统的经济性建立数学模型，考虑实际数据所得出的指标约束，得出功率和容量的最优经济性组合，目标函数与约束条件如下：
目标函数：
其中，k1：容量成本系数，k2：功率成本系数，E：储能容量，P：最大充放电功率；
约束条件：
目标函数中的储能容量E和充放电功率P，根据风电场的统计数据选择约束范围，容量和功率最大不能超过数据记录中的最大值，功率最小值不能低于数据记录的众数值：
进一步的，所述弃风量用弃风风功率表示，计算方法如下：
Qq＝Ql-Qs
Qq：弃风风功率，Ql：理论风功率，Qs：实际风功率，所述理论风功率Ql通过风电场的实际风速结合风电标准空气密度静态标准功率图得出。
进一步的，塔筒电梯耗电量的计算：以维修人员基本需求、随机不确定性、风机故障次数和故障严重程度确定时间阈值，再结合风电场检修计划计算电梯运行次数；根据塔筒高度计算电梯单次运行时长，结合时长与电量的关系，计算得出单次运行耗电量；根据故障严重程度确定检修时长；根据电梯运行次数和单次运行耗电量，兼顾检修时长得出塔筒电梯耗电量。
进一步的，根据维修时长、维修时间是否包含14:00及因遗忘工具的不确定因素增加运行次数。
本发明还提供了一种基于弃风利用的塔筒电梯储能系统的设计方法，所述储能系统用于前面所述情况，无弃风或弃风量不足时，用储能系统为塔筒电梯供电；弃风量充足时直接为塔筒电梯供电并为储能系统充电；在配置储能系统储能的时候，以达到在满足为塔筒电梯供电的目的下兼顾成本最低为最终目标，对储能系统的经济性建立数学模型，考虑实际数据所得出的指标约束，得出功率和容量的最优经济性组合，目标函数与约束条件如下：
目标函数：
其中，k1：容量成本系数，k2：功率成本系数，E：储能容量，P：最大充放电功率；
约束条件：
目标函数中的储能容量E和充放电功率P，根据风电场的统计数据选择约束范围，容量和功率最大不能超过数据记录中的最大值，功率最小值不能低于数据记录的众数值：
式中L表示众数所在组的精确下限，ΔE1和ΔP1为与众数组下限相邻的频数，ΔE2和ΔP2为与众数组上限相邻的频数，dE和dP为组距。
进一步的，所述目标函数有E和P两个变量，可以运用遗传算法对目标函数进行求解。
本发明还提供了一种基于弃风利用的塔筒电梯储能系统，采用前面所述的设计方法进行配置。
本发明优点：
1、基于弃风的塔筒电梯供电模式，既达到以弃风为塔筒电梯供电的目的，又解决了在没有弃风时的塔筒电梯供电。充分利用弃风为塔筒电梯供电，解决塔筒电梯耗电量高的问题。
2、本发明通过对风电场弃风有效利用，为塔筒电梯供电，并优化塔筒电梯储能系统，达到节约能源保护环境的目的。
3、根据计算仿真研究弃风为塔筒电梯供电方案的可行性，通过风电场统计的数据计算塔筒电梯的最佳储能配置。研究了弃风为塔筒电梯供电的供电模式，对于大型风电厂来说，利用弃风为塔筒电梯供电可以减少部分弃风量，节约资源和经济成本，并且塔筒电梯的使用保障了维修工作人员的人身安全并增加了维修工作效率。
附图说明
图1是基于弃风利用的塔筒电梯供电模式；
图2是塔筒电梯耗电量统计方法图；
图3是风电标准空气密度风速与功率关系图；
图4是新疆达坂城某风电场电梯功率统计图；
图5是新疆达坂城某风电场风机风速图；
图6是新疆达坂城某风电场理论风功率统计图；
图7为新疆达坂城某风电场实际风功率统计图；
图8为新疆达坂城某风电场弃风功率修改图；
图9为新疆达坂城某风电场电梯耗电曲线及电梯需储能曲线对比图；
图10为目标函数曲线；
图11为遗传算法流程图；
图12位遗传算法进化过程曲线。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种修改或改动，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
实施例1
1供电方案
根据风电场弃风量巨大和塔筒电梯耗电量高的两个问题，提出“风电弃风电量+储能补偿电量＝电梯消耗电量”的供电模式。有弃风时，运用弃风为塔筒电梯供电；无弃风时，用储能系统为塔筒电梯供电；弃风量充足时为储能系统充电。供电模式如图1。
基于弃风的塔筒电梯供电模式，既达到以弃风为塔筒电梯供电的目的，又解决了在没有弃风时的塔筒电梯供电。充分利用弃风为塔筒电梯供电，解决塔筒电梯耗电量高的问题。
2塔筒电梯耗电量及弃风量统计
2.1塔筒电梯耗电量的计算
以考虑检修工作人员基本需求为准则，兼顾随机不确定性特征，寻找在风电场风机检修时段内电梯每次运行间隔时长阈值，预估在风电场日检修计划内的电梯运行次数。根据塔筒电梯的运行参数对塔筒电梯单次运行耗电量进行统计和计算，再结合塔筒电梯运行次数对塔筒电梯的整体耗电量进行计算和统计，塔筒电梯耗电量统计方法如图2所示。
根据图2所示和现场调研得出，影响电梯运行次数的为维修时长、维修时间是否包含14:00、因遗忘工具等不确定因素需要增加运行次数。综合各影响因素得出塔筒电梯运行次数。如表1：
表1：电梯运行次数
根据塔筒电梯运行次数结合塔筒电梯单次耗电量，计算塔筒电梯耗电量。
2.2风电场弃风量的统计
根据收集的数据对风电场弃风量进行估算，首先对理论风功率进行计算。理论风功率通过风电场的实际风速结合风电标准空气密度静态标准功率图得出，图中风速为3m/s是切入风速，小于3m/s风机不运转，到达10.9m/s时，风机满负荷运转，之后风速到达25m/s是风机的切出风速。当风速到达切出风速以上后，风机为了安全不损坏进行停机保护，不运转，对应曲线图为图3：
根据理论风功率、实际风功率及弃风功率三者的关系，如式(1)。可以计算出弃风功率曲线图，实际风功率数据可以通过风电场数据统计系统直接获得。
Qq＝Ql-Qs(1)
Qq：弃风风功率，Ql：理论风功率，Qs：实际风功率。
3塔筒电梯储能系统经济性模型
在配置储能的时候，储能太小不能达到为塔筒电梯供电的最终目的，储能太大会造成储能成本太高的现象，所以需要对储能容量进行优化，以达到在满足为塔筒电梯供电的目的下兼顾成本最低为最终目标。为此，进行蓄电池储能系统优化的配置研究，其方法是对蓄电池储能系统的经济性建立数学模型，考虑实际数据所得出的指标约束，从而计算探讨功率和容量的最优经济性组合。
蓄电池储能系统主要由电池初始成本、电池维护成本、电池更换成本三种成本组成。
3.1电池初始成本
蓄电池的初始成本主要由电池的储能容量和最大充放电功率有关。
Schu＝k1×E+k2×P (2)
Schu：初始成本，k1：容量成本系数，k2：功率成本系数，E：储能容量，P：最大充放电功率。
3.2电池维护成本
Swei＝k3×P (3)
Swei：电池维护成本，k3：电池维护成本系数。
3.3电池更换成本
因为储能系统有使用期限，所以电池的更换会产生一部分成本。电池的使用寿命与蓄电池的充放电深度有很大的关系。
蓄电池充放电深度：在电池使用过程中，电池放出的容量占其额定容量的百分比称为放电深度。
在蓄电池中，放电深度和二次电池的使用寿命有着很大的影响。对于电池，放电深度越深，其寿命越短，所以在使用蓄电池的时候要尽量减少深度放电。
充放电深度的公式为：
其中x为充放电深度，Ef，E qf为放电容量，q0为额定容量。
可以得出充放电深度与电池寿命的关系式：
其中N和k为常数，n为电池寿命次数，x为充放电深度，x1为过充电。
经过论文中的实验数据的计算，取N＝200，k＝3.5。
理论计算假设没有过充电x1＝0，则关系式改为：
电池更换成本为：
Shuan＝Nhuan×Schu (7)
因此储能系统的总成本为：
Ssum＝Schu+Swei+Shuan (8)
3.4目标函数与约束条件
用弃风为塔筒电梯供电时，因为弃风存在很大的不确定性，需要配置一定的储能装置用来在没有弃风的时候为塔筒电梯供电，从而满足塔筒电梯运行可靠性的要求。在进行储能系统的优化配置时，需要根据实际情况进行合理的规划，寻找储能系统经济性最高的容量和功率的组合。
(1)目标函数
(2)约束条件
目标函数中的储能容量E和充放电功率P，根据统计数据选择约束范围。
容量和功率最大不能超过数据记录中的最大值,功率最小值不能低于数据记录的众数值：
3.5遗传算法流程
本发明的优化问题以成本最低为目标，共有E和P两个变量，可以运用遗传算法对目标函数进行求解。
4算例分析
4.1数据分析
根据新疆达坂城某风电场数据进行算例分析。
根据风电场维修记录和人员上下行次数，对电梯运行功率进行统计和分析，如图4。
统计风电场的风速数据如图5，风速数据中有气象风速，测风塔风速和风机风速，本发明选择风机风速。实际计算理论风功率应该选择每一台风机机头的风速进行计算，因为此风电场还没有对此类数据形成统计，所以只能先用平均的风机风速进行计算。
在得到风速的数据之后根据风速图和风电标准空气密度静态标准功率表计算统计出理论风功率如图6。
根据风电场统计的实际风功率数据绘制实际风功率曲线，如图7。
根据理论风功率和实际风功率的关系计算得出弃风风功率的曲线图如图8，由图8可知，弃风功率很大，需要尽可能的利用这部分资源，以达到节能的目的。
4.2储能装置的配置
(1)储能容量的估算
根据对弃风数据和塔筒电梯消耗功率的对比分析，可以看出，因为塔筒电梯的耗电量较低，塔筒电梯的耗电功率远小于弃风功率。所以只要有弃风的时候，弃风电量必然足够塔筒电梯的供电。只有在弃风功率为0，也是电场因为风速太小等原因输出功率为0的时候，才会出现弃风功率低于电梯消耗功率的情况。
现在将电梯消耗功率功率减去弃风功率，大于0的部分即为弃风电量不足需要配置储能的地方。图9为电梯消耗功率和需配置储能部分电梯消耗功率的对比图。第一个曲线图代表的是电梯耗电量曲线，第二个曲线图是第一个曲线电梯耗电量曲线减去弃风曲线所得结果的正数部分，由图9可知，第二个曲线为需要配置储能部分电梯消耗功率，和电梯消耗功率图的部分曲线重合，这部分是因为弃风为0需要配置储能的地方。
(2)遗传算法优化
本发明以成本最低为目标，共有E和P两个变量，可以运用遗传算法对目标函数进行求解。
根据储能系统模型求解，可以得出目标函数的函数曲线如图10所示，遗传算法流程图如图11所示，得出遗传算法的进化过程如图12所示。根据图12可以得出，随着迭代数的增加，进化过程逐渐趋于稳定，计算出最佳的容量和功率配比。
根据遗传算法的仿真计算得出表2结果：
表2储能系统最终配置
经过风电场实际数据的统计与分析估算储能系统的容量和充放电功率为7.4MWh和6.0MW。再根据储能系统的经济性模型运用遗传算法计算经济性最高的的成本为19240元。
总结：
本发明的研究对象是应用于风力发电机塔筒电梯供电方法及储能系统，目的在于研究塔筒电梯的储能优化配置，从而对其进行优化建模，确定塔筒电梯的耗电量估算和储能系统的优化配置。阐述塔筒电梯配置储能系统的必要性，以及应用弃风为塔筒电梯供电想法的由来，以达到节约能源保护环境的目的。然后通过塔筒电梯的运行功率和风电场的风速和实际功率以及维修数据对塔筒电梯的耗电量进行估算，为储能系统的容量配置提供参考。最后运用遗传算法计算计算储能系统的容量和充放电功率的最佳组合。
根据计算仿真研究弃风为塔筒电梯供电方案的可行性，通过风电场统计的数据计算塔筒电梯的最佳储能配置。从而研究了弃风为塔筒电梯供电的供电模式，得到对于大型风电厂来说，利用弃风为塔筒电梯供电可以减少部分弃风量，节约资源和经济成本，并且塔筒电梯的使用保障了维修工作人员的人身安全并增加了维修工作效率。
Claims (10)
1.一种基于弃风利用的塔筒电梯供电方法，其特征在于，包括：
步骤1，根据风电场风力发电相关的数据对风电场弃风量进行计算，得出弃风电量数据；根据塔筒电梯运行计划得出塔筒电梯运行次数，结合塔筒电梯单次耗电量，计算塔筒电梯耗电量；
步骤2，对比弃风电量数据和塔筒电梯耗电量，若数据匹配，则执行步骤3，若不匹配则执行步骤4；
步骤3，按塔筒电梯运行计划执行，其过程中塔筒电梯供电为弃风电量直供；
步骤4，进行数据分析归类，若风电场无风或小风，弃风电量小于塔筒电梯耗电量，则使用储能系统为塔筒电梯供电；若风电场风大，弃风电量大于塔筒电梯耗电量，弃风电量用于执行塔筒电梯运行计划、增加检修量和供给储能系统，所述执行塔筒电梯运行计划和增加检修量过程的塔筒电梯供电为弃风电量直供。
2.根据权利要求1所述的塔筒电梯供电方法，其特征在于：在弃风电量不足时，所述储能系统对塔筒电梯进行补偿供电。
3.根据权利要求1所述的塔筒电梯供电方法，其特征在于：步骤4中，若风电场无风或小风，弃风电量数据小于塔筒电梯耗电量，需要进行风机急检操作，则使用储能系统为塔筒电梯供电。
4.根据权利要求1所述的塔筒电梯供电方法，其特征在于，所述储能系统以达到在满足为塔筒电梯供电的目的下兼顾成本最低为最终目标，对储能系统的经济性建立数学模型，考虑实际数据所得出的指标约束，得出功率和容量的最优经济性组合，目标函数与约束条件如下：
目标函数：
其中，k1：容量成本系数，k2：功率成本系数，E：储能容量，P：最大充放电功率；
约束条件：
目标函数中的储能容量E和充放电功率P，根据风电场的统计数据选择约束范围，容量和功率最大不能超过数据记录中的最大值，功率最小值不能低于数据记录的众数值：
5.根据权利要求1所述的塔筒电梯供电方法，其特征在于，所述弃风量用弃风风功率表示，计算方法如下：
Qq＝Ql-Qs
Qq：弃风风功率，Ql：理论风功率，Qs：实际风功率，
所述理论风功率Ql通过风电场的实际风速结合风电标准空气密度静态标准功率图得出。
6.根据权利要求1所述的塔筒电梯供电方法，其特征在于，塔筒电梯耗电量的计算：以维修人员基本需求、随机不确定性、风机故障次数和故障严重程度确定时间阈值，再结合风电场检修计划计算电梯运行次数；根据塔筒高度计算电梯单次运行时长，结合时长与电量的关系，计算得出单次运行耗电量；根据故障严重程度确定检修时长；根据电梯运行次数和单次运行耗电量，兼顾检修时长得出塔筒电梯耗电量。
7.根据权利要求6所述的塔筒电梯供电方法，其特征在于，根据维修时长、维修时间是否包含14:00及因遗忘工具的不确定因素增加运行次数。
8.一种基于弃风利用的塔筒电梯储能系统的设计方法，其特征在于：所述储能系统用于权利要求2所述情况，无弃风或弃风量不足时，用储能系统为塔筒电梯供电；弃风量充足时直接为塔筒电梯供电并为储能系统充电；在配置储能系统储能的时候，以达到在满足为塔筒电梯供电的目的下兼顾成本最低为最终目标，对储能系统的经济性建立数学模型，考虑实际数据所得出的指标约束，得出功率和容量的最优经济性组合，目标函数与约束条件如下：
目标函数：
其中，k1：容量成本系数，k2：功率成本系数，E：储能容量，P：最大充放电功率；
约束条件：
目标函数中的储能容量E和充放电功率P，根据风电场的统计数据选择约束范围，容量和功率最大不能超过数据记录中的最大值，功率最小值不能低于数据记录的众数值：
式中L表示众数所在组的精确下限，ΔE1和ΔP1为与众数组下限相邻的频数，ΔE2和ΔP2为与众数组上限相邻的频数，dE和dP为组距。
9.根据权利要求8所述的塔筒电梯储能系统的设计方法，其特征在于：所述目标函数有E和P两个变量，可以运用遗传算法对目标函数进行求解。
10.一种基于弃风利用的塔筒电梯储能系统，其特征在于，采用权利要求8或权利要求9任一项所述的设计方法进行配置。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110021945A (zh) * | 2019-04-30 | 2019-07-16 | 新疆大学 | 一种风电场塔筒电梯储能与应急装置 |
| CN110048459A (zh) * | 2019-05-08 | 2019-07-23 | 新疆大学 | 一种基于弃风利用的塔筒电梯储能系统优化配置方法 |
| CN110120682A (zh) * | 2019-05-08 | 2019-08-13 | 新疆大学 | 一种最小失弃风量的塔筒电梯供电优化调度方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001019310A (ja) * | 1999-07-13 | 2001-01-23 | Kitagawa Ind Co Ltd | エレベータ |
| CN102115000A (zh) * | 2011-01-14 | 2011-07-06 | 上海微频莱机电科技有限公司 | 风机塔筒升降机用一体化控制器 |
| CN202221909U (zh) * | 2011-09-06 | 2012-05-16 | 顾为东 | 风网蓄协同供电装置 |
| CN103618369A (zh) * | 2013-12-19 | 2014-03-05 | 苏州盖娅智能科技有限公司 | 应用于电梯的智能供能系统 |
| CN108328438A (zh) * | 2018-04-04 | 2018-07-27 | 上海电机学院 | 一种风机塔筒升降机启停控制系统及方法 |
-
2018
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001019310A (ja) * | 1999-07-13 | 2001-01-23 | Kitagawa Ind Co Ltd | エレベータ |
| CN102115000A (zh) * | 2011-01-14 | 2011-07-06 | 上海微频莱机电科技有限公司 | 风机塔筒升降机用一体化控制器 |
| CN202221909U (zh) * | 2011-09-06 | 2012-05-16 | 顾为东 | 风网蓄协同供电装置 |
| CN103618369A (zh) * | 2013-12-19 | 2014-03-05 | 苏州盖娅智能科技有限公司 | 应用于电梯的智能供能系统 |
| CN108328438A (zh) * | 2018-04-04 | 2018-07-27 | 上海电机学院 | 一种风机塔筒升降机启停控制系统及方法 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110021945A (zh) * | 2019-04-30 | 2019-07-16 | 新疆大学 | 一种风电场塔筒电梯储能与应急装置 |
| CN110048459A (zh) * | 2019-05-08 | 2019-07-23 | 新疆大学 | 一种基于弃风利用的塔筒电梯储能系统优化配置方法 |
| CN110120682A (zh) * | 2019-05-08 | 2019-08-13 | 新疆大学 | 一种最小失弃风量的塔筒电梯供电优化调度方法 |
| CN110120682B (zh) * | 2019-05-08 | 2023-04-07 | 新疆大学 | 一种最小失弃风量的塔筒电梯供电优化调度方法 |
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