风电光伏清洁能源对缓解环境污染的影响建模研究

发布时间：2020-11-20 19:11

　　 采用传统模型无法对环境污染缓解作用进行精准分析,为了避免该问题,提出了风电光伏清洁能源对缓解环境污染的影响建模分析。充分考虑到环境污染自身承载能力,在环境污染型能源耗尽后,保持环境污染自身承载能力与环境友好型指数一致,由此构建风电光伏清洁能源组织架构,保持风电光伏清洁能源应用范围的稳定性。根据环境受到污染程度降低起到的警示作用,设计缓解环境污染影响模型构建流程。设定风电光伏清洁能源对缓解环境污染影响作用因素项,在不断使用多项式限定情况下,确定自然数限定的环境污染程度。
【部分图文】：

环境污染是全球性的,几乎所有城市都面临环境污染问题,甚至有些地区人类的活动及所带来的污染破坏了环境系统平衡,对城市造成一定影响[1]。对于能源、环境、污染治理,是环境基本要素,环境作为载体具有一定容纳量。而对于环境问题,缓解环境污染的影响模型是有效改善环境污染的主要手段。对于风电光伏清洁能源带来的影响情况,应分析环境指数与污染型能源关系,随着污染型能源使用环境的友好型指数下降,环境污染指数将随之上升。充分考虑到环境污染自身承载能力,应在环境污染型能源耗尽后,才能与环境友好型指数保持一致,经过若干年后,环境指数将上升[2]。以风电光伏清洁能源互联网的架构为核心,而电力能源互联网架构为终端,在现代通信技术支持下,构成从终端用户到输电网的一个组织架构,如图1所示。

终端用户与电网企业进行电力交互时,应通过风电光伏清洁能源互联网控制管理中心协调网络内部各种分布式资源,以此实现电网优化运行,保持风电光伏清洁能源应用范围的稳定性[9-11]。2 基于风电光伏清洁能源对缓解环境污染影响建模构建

由图3可知:当实验次数为2次时,采用传统模型风力发电分析精准度为39%,光伏发电分析精准度为53%。使用文章构建的模型风力发电分析精准度为92%,光伏发电分析精准度为89%;当实验次数为4次时,采用传统模型风力发电分析精准度为30%,光伏发电分析精准度为48%。使用文章构建的模型风力发电分析精准度为95%,光伏发电分析精准度为90%;当实验次数为6次时,采用传统模型风力发电分析精准度为18%,光伏发电分析精准度为40%。使用文章构建的模型风力发电分析精准度为98%,光伏发电分析精准度为91%。由此可知,使用新构建的模型对风力发电和光伏发电分析结果精准度较高。3.2 人为干扰环境
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本文编号：2891862