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  • 主管：英大传媒投资集团有限公司
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  • 创刊时间：1999年

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  • 2024年 第26卷 第5期
  • 出刊日期：2024--

1999年10月，经国家科技部、新闻出版署批准，《电力需求侧管理》期刊正式创刊（ISSN 1009-1831），双月刊。该刊是我国首家也是唯一的电力需求侧管理方面的指导（综合类）专业科技核心期刊，由英大传媒投资集团有限公司主管。 《电力需求侧管理》注重强化品牌意识，遵循自身的期刊定位和专业定位，紧密联系当前电力需求侧管理工作重点，宣传国家政策、法律法规、标准、方法和经验，探讨和分析我国实施终端能效、负荷管理、需求响应、电能替代等电力需求侧管理工作的有效途径和机制，交流学术思想和时间经验，展示新技术、新产品、新工艺的推广应用，介绍国外电力需求侧管理发展情况和成功经验。

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2024年第26卷第5期

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      统计机器学习应用专辑
    • 基于深度学习推荐模型的电力市场售电套餐推荐方法
      汤丽莉，陈 涛，高赐威，明 昊，袁 浩
      针对售电公司如何在海量售电套餐中精准地为用户进行产品推荐,以及电力用户如何在众多的产品中挑选出符合自身需求套餐的双难问题,提出了一种基于深度学习的深度兴趣进化网络（deep interest evolution network,DIEN）售电套餐推荐算法。首先,将多种推荐模型进行比较,验证DIEN的表现；其次,对模型中的兴趣进化层结构与超参数进行解析；然后,针对DIEN模型在电力市场应用领域的“长尾效应”,在原始模型的兴趣提取层与用户向量之间引入两种门控机制；最后,进行算例分析,结果表明所提方法可在现有基础上提高电力用户的用电套餐适配率,提升电力公司的市场竞争力与电力公司和用户的双向收益。
      2024  .  26(5):    01-08    [摘要](3    [PDF]()
    • 基于数据驱动自适应鲁棒优化的电-热耦合系统协同调度
      杜 源，薛屹洵，常馨月，苏 珈，孙宏斌
      随着电-热系统的紧密耦合,电-热联合调度已成为当前研究的热点。通过挖掘供热系统在源、网、荷侧的灵活性,为电力系统的风电消纳提供了额外空间。然而,可用的风电出力难以准确预测,且其相应的概率分布无法事先获取,而鲁棒调度又过于保守。为了解决这一问题,提出一种基于数据驱动的电-热耦合系统自适应鲁棒调度方法。该方法结合随机规划和鲁棒优化的优势,利用历史数据模拟最坏的概率分布场景,实现了经济性和保守性的平衡。通过在包含6节点电网和6节点热网的耦合系统进行仿真测试,验证所提方法的有效性。
      2024  .  26(5):    09-14    [摘要](3    [PDF]()
    • 农网台区线路异常的自适应DBSCAN-PNN诊断方法
      田 峰，黄 莉，李 磊
      新型电力系统建设背景下,线路异常诊断对于实现农网台区的线损管理和线路健康状态评价意义更为显著。针对当前农网台区缺少数字化线路异常诊断手段的问题,提出了一种基于自适应DBSCAN-PNN的农网台区线路异常诊断方法。首先,获取异常用户的虚拟回路阻抗计算结果；其次,采用K近邻方法自适应选取DBSCAN参数,并结合各类阻抗异常形成的专家先验知识规律,构建典型农网台区线路异常样本数据集；进一步将样本数据集按照一定的比例拆分为训练集和测试集,送入PNN分类模型中进行训练与测试,输出典型异常分类结果。最后,以某地区4类典型异常案例为基础进行案例分析,结果证明该方法异常诊断准确率能够快速实现典型农网台区线路异常诊断的快速精准识别,辅助支撑农网台区线损的精益化运维管理。
      2024  .  26(5):    15-20    [摘要](3    [PDF]()
    • 基于图注意网络和多层感知机的有源配电网拓扑辨识
      姜学宝，周陈斌，付柳笛，陈 康，王 亮，潘 琪
      拓扑精确感知能更好地支撑新型电力系统薄弱环节评估和负荷调控策略制定。针对有源配电网拓扑结构动态变化难以实时获取的问题,提出一种基于图注意网络和多层感知机的有源配电网拓扑辨识方法。首先,将有源配电网抽象为图模型并用图注意网络自适应学习各节点之间的连接关系,并计算图中各节点多头注意力融合特征；然后,将融合后的节点特征与拓扑中的全部边集合输入至多层感知机中,学习节点融合特征与边连接状态之间的关系,并将图中全部边状态辨识结果整合输出拓扑图级辨识结果；最后,基于IEEE 33节点配电网和IEEE 123节点配电网验证所提方法的有效性,并分析所提方法在不同噪声水平条件下的鲁棒性。同时,将所提模型与其他传统机器学习、深度学习算法进行对比,分析了所提方法的优越性。
      2024  .  26(5):    21-27    [摘要](3    [PDF]()
    • 基于深度学习的新能源场站不良数据辨识与修正方法
      翟晶晶，乔 阳，郝思鹏
      针对新能源场站数据采集错误的问题,考虑到新能源场站数据具有海量和相互耦合的特点,提出一种基于深度学习的新能源场站不良数据辨识与修正方法。首先,构建长短期记忆神经网络模型,利用偏差阈值进行判断得到标识的不良数据；在此基础上,提出了萤火虫算法优化的BP修正模型,建立修正评判标准,将标识的不良数据进行修正,得到新能源场站可靠的运行数据；最后,通过实际数据集对方法的有效性进行了验证,结果表明所提方法能够有效处理新能源场站运行不良数据,具有实际应用价值。
      2024  .  26(5):    28-35    [摘要](3    [PDF]()
    • 配电网精细化拓扑运行状态DCNN在线辨识方法
      蒋 帅，李德志，廖霈之，吴 啸，田长航
      构建以新能源为主体的新型电力系统是实现碳达峰、碳中和目标的重要手段。新型电力系统中新能源将成为主力电源,高渗透率接入的新能源将深刻改变电力系统的形态、特性和机理。提出了一种结合潮流方程和深度神经网络的融合方法求解与量测值最优匹配的拓扑和线路参数估计方法,通过分析海量信息数据,透过数据关系探究电网运行规律,用于配电网精细化拓扑辨识及线路参数估计。首先,利用线性回归方法对拓扑和线路参数进行初步估计,得到初步辨识参数,并对初始辨识参数进行降噪处理；然后,基于深度神经网络对量测数据进行特征筛选,将筛选出的特征类别与相应的拓扑结构一一对应,构建训练数据集,进行离线训练,最终得到训练后的模型,从而得到精准的拓扑结构。最后,在IEEE 33节点配电网中进行了仿真验证,证明了该方法的有效性和较强的工程实用性。
      2024  .  26(5):    36-42    [摘要](3    [PDF]()
    • 公共建筑空调负荷的自适应滑窗LSTM预测方法
      任禹丞，王玉珏，贾丰全，胡涵天
      针对空调负荷受天气条件和日历信息等多维因素影响,难以充分挖掘空调负荷数据的时间序列特征,导致预测精度低的问题,提出一种基于自适应滑窗的长短期记忆递归神经网络（LSTM）的公共建筑空调负荷预测模型。首先分析了公共建筑空调负荷的影响因素；同时针对传统的时间序列预测模型在处理非平稳数据时效果不佳的问题,创新性地引入了自适应滑动窗口机制,能够动态调整滑窗大小,更好地捕捉温度和历史空调负荷数据的变化特征,提高了数据预处理的有效性；进一步根据空调负荷变化的复杂性和长短期依赖性原因,设计多层LSTM网络架构,实现公共建筑空调负荷准确预测。以某区域负荷数据为例,验证了所提模型在选择合适的滑动窗口数量时,拟合能力更高,预测效果更好。
      2024  .  26(5):    43-48    [摘要](3    [PDF]()
      • 研究与探讨
    • 新型电力系统下虚拟电厂研究综述与展望
      郭昆健，高赐威，严兴煜
      在“双碳”目标之下,新型电力系统的电能供应主体将逐步由化石能源转变为可再生能源,这极大程度上增加了电力系统供需平衡压力。虚拟电厂可通过先进调控技术将海量、分散、多元的分布式资源聚合起来,形成一个可灵活调控的主体,为保证新型电力系统安全可靠运行提供了可行路径。首先,介绍了虚拟电厂的概念与类型；然后,从资源聚合、协同控制、优化调度及商业运营等4个方面分析归纳了现有虚拟电厂关键技术；然后总结了国内外虚拟电厂典型工程案例；最后,指出了虚拟电厂在新型电力系统下面临的挑战,并从虚拟电厂的外特性量化分析、低碳聚合调控、新型商业运营3个方面对新型电力系统下虚拟电厂的发展方向进行了展望。
      2024  .  26(5):    49-57    [摘要](3    [PDF]()
    • 具有惯性支撑的混合储能直流微电网协调控制策略
      顾海飞，鲍兴川，孙晓蕾
      直流微电网具有低阻尼、弱惯性特点,在受到功率扰动或负荷突变时,其抵御干扰的能力较差,直流母线电压难以维持稳定。为克服该存在的局限性,提出了具有惯性支撑能力的直流微电网混合储能协调控制策略。该策略基于混合储能互补优势基础上,在变换器侧引入虚拟惯性控制,通过建立其控制系数与直流电压的函数表达式,使系统能够通过电压波动幅度提供一定程度的惯性支撑,从而改善直流微电网的弱惯性问题。最后,基于RT-Lab硬件在环实验进行验证,结果表明所提方法可以实现各微源单元之间的平滑切换,并有效抑制母线电压波动。
      2024  .  26(5):    58-63    [摘要](3    [PDF]()
    • 考虑碳减排需求的微电网低碳经济运行策略研究
      闫林芳，范国晨，赵杨阳，张 利，周 恒，翁凯斌，周 咏，金 颋
      在国内双碳目标以及国际碳关税、新电池法等绿色贸易壁垒影响下,用户侧碳减排需求急剧提升。微电网作为新型电力系统与用电负荷连接的重要桥梁,既能有效平衡本地分布式能源出力,同时可以推动用户侧绿色低碳转型,满足用户碳减排需求。为此,开展考虑碳减排需求的微电网经济运行策略研究。首先,构建了含风电光伏、绿电交易、储能、电动汽车、柔性负荷在内的微电网运行模型；然后,综合考虑碳排放成本、绿色电力交易和系统运行成本建立优化模型；最后,基于CPLEX求解工具对算例展开分析,结果表明所提方法能够适应新能源出力波动、电价变化以及碳价变化,显著降低系统碳排放量,满足微网内用户碳减排需求,提升系统低碳经济运行水平。
      2024  .  26(5):    64-69    [摘要](3    [PDF]()
    • 考虑电能替代用户驱优决策的配电系统规划方法
      周章斌，曹 涛，戚振彪，陈 曦，荣 建，阮祥勇
      为了在计及电能替代的情况下进行配电系统规划,首先,考虑电油替代、电煤替代、电气替代等各类潜力用户的技术情况,构建多主体自驱优决策的配电网扩展规划博弈模型,形成“扩展规划-市场交易-替代决策”的闭环决策链条；然后,分别介绍考虑运行控制的配电系统运营商规划模型和多元电能替代潜力用户经济用能模型,形成计及综合电能替代的配电网扩展规划双层模型,并提出模型的求解方法；最后,选取改进的IEEE 33节点配电系统进行分析,该方法能减少约30%的总成本,兼顾了应对负荷增长的灵活性以及多主体的互动性。结果表明该方法有效提高了应对负荷增长的运行裕度,避免了二次规划造成的用电可靠性降低,是面向双碳目标的配电网规划新方法。
      2024  .  26(5):    70-75    [摘要](3    [PDF]()
      • 负荷管理与电力市场
    • 新型电力负荷资源响应性能量化评估指标体系研究
      齐 蓓，余 梦，陈吴晓，蔡雨晴，祁继鹏，黄梓欣，张 沛
      随着能源和信息通信技术的快速发展,新型负荷资源参与运行控制已成为电网运行的重要成分。新型负荷资源的响应存在差异性和不确定性,准确地量化评估电网新型负荷资源的响应性能成为电网运行的重要任务。为此,在电网运行控制角度,建立了电网新型负荷资源需求响应性能评估体系,定义了反映响应及时性、响应准确性、响应可靠性和响应利用率的各项指标和计算方法,并通过示例,演示了需求响应各项响应性能指标的计算过程,通过对3种不同响应的响应性能指标的比较,验证了提出的响应性能量化评估指标符合响应性能的直观判断,还能提供更全面的评估信息,能够准确评估新型负荷资源的响应性能,为电网运行控制、需求响应的考核结算提供了依据。
      2024  .  26(5):    76-81    [摘要](3    [PDF]()
    • 基于粒子群优化BP神经网络多元客户负荷可调节潜力动态评估
      李 萌，陈云龙，刘继彦，王者龙，刘夏丽，周兴华
      “双碳”及新型电力系统背景下,新能源装机容量逐年提升,数据中心、5G基站等新型负荷持续增长,用户侧负荷形态与负荷特征发生重大变化,同时叠加外界环境等因素影响,电力供需形势严峻。为保障电网安全稳定运行,深入挖掘用户负荷可调节潜力,提出一种基于粒子群优化BP神经网络多元客户负荷可调节潜力动态评估方法。分析多元客户负荷可调节潜力影响机理,构建特征标签体系,利用灰色关联度分析法选取可调节潜力相关特征,搭建可调节潜力评估模型,实现多元客户负荷调控能力评估,并根据实际响应结果校验评估模型准确性,滚动更新用户负荷、需求响应数据,实现用户侧可调节潜力的动态评估,使得模型能够适应不断变化的用户行为。
      2024  .  26(5):    82-87    [摘要](3    [PDF]()
    • 基于改进图时间卷积网络的农村地区电动汽车充电负荷预测及其对农网的影响
      王子龙，黄 莉
      在新能源汽车下乡政策的有力引导下,电动汽车在农村地区的销量快速增长,然而农村电网地域分布广、供电线路长,充电负荷相对分散且难以预测。为此,提出了基于改进图时间卷积网络的农村地区电动汽车充电负荷预测模型。首先,基于图卷积网络构建农村电网图结构矩阵,以表征用户充电特征的空间信息并降低输入数据的维度。其次,引入时间卷积网络感知充电数据的时序信息,挖掘影响负荷预测的时序特征。然后,提出基于注意力机制的改进图时间卷积网络算法进行充电需求预测,对不同特征进行权重分配,提升模型对时空信息的融合学习能力。最后,基于算例结果验证所提方法在农村地区电动汽车充电负荷预测上的有效性,并进一步分析了不同电动汽车渗透率下充电负荷对农村电网的影响。
      2024  .  26(5):    88-93    [摘要](3    [PDF]()
    • 基于Stacking多模型融合的电力负荷曲线识别
      郑 茵，刘 常，黄力宇，温 鑫，黄国华，刘斯亮
      精准识别电力负荷曲线类型对于保障电网安全稳定运行和优化能源利用效率尤为重要。针对现有的时序数据识别方法在电力负荷曲线识别任务中准确率低、鲁棒性差等问题,提出了一种多模型融合集成学习的电网负荷曲线识别方法。首先,适应性改进了时序卷积网络、Transformer和Light GBM 3种基础模型,利用负荷曲线的局部、全局和结构信息预测负荷曲线类别；然后,通过Stacking集成学习自适应融合3种模型预测,用以进一步优化识别结果；此外,提出一种基于截断高斯分布的类内时段信号波动建模数据增广策略,旨在解决数据类别不平衡问题,提升识别模型的鲁棒性。仿真结果表明,相较于 XG Boost、LSTM和MLP等方法,提出的方法对电网负荷曲线识别的准确率有显著的提高,满足了实际工程的需求。
      2024  .  26(5):    94-99    [摘要](3    [PDF]()
    • 考虑绿证交易的虚拟电厂运行策略优化研究
      柴 超，刘松阳，孔维康，李 莹，贾少堃，王军飞
      绿色能源的可持续发展是我国实现3060双碳目标的重要路径,但新能源出力波动大、补贴到位滞后等问题影响新能源发展。绿色证书交易是在市场机制的调节下提升新能源发电收益的有效手段,因此研究绿证交易模式下虚拟电厂的运行优化策略。首先,在购买侧,发电厂商以售电、绿证收益最大为目标,虚拟电厂运营商以购电、绿证成本最低为目标,构建虚拟电厂与发电商之间的主从博弈模型；然后,在出售侧,虚拟电厂运营商以售电、绿证收入最大为目标,用户以综合成本最小为目标,构建虚拟电厂与用户之间的动态博弈模型。最后,采用CPLEX求解器对模型进行求解,通过算例可知,参与绿证交易能够同时扩大发电商利润及虚拟电厂收益,更好地促进了发电商、虚拟电厂运营商、用户之间的合作关系。
      2024  .  26(5):    100-105    [摘要](3    [PDF]()
    • 考虑电碳协同的火电发电商中长期交易策略
      乔丰翔，陆 涛，周晓鸣
      随着碳市场和电力市场的日益发展与不断推进,发电商准确把握自身的碳-电耦合特性,并基于此在电力交易和碳交易中竞价将会显著提升自身收益。重点关注在中长期交易尺度下考虑碳-电联合的发电商竞价策略模型,提出了火电发电商的中长期碳-电联合竞价模型。此外,为应对中长期时间尺度造成的预测误差,提出了一种滚动优化方法,在竞价过程中定期修正实际碳排放量和碳配额余量的偏差。算例结果验证了该模型和策略的有效性,考虑碳-电联合优化会大幅度降低竞价发电商的碳配额购买成本,提升企业利润。
      2024  .  26(5):    106-112    [摘要](3    [PDF]()
      • 环球揽萃
    • 美国爬坡辅助服务市场的需求价格曲线机制分析
      胡 臻，刘 静，张 凯，刘 畅，陈琳依
      随着新型电力系统建设的不断推进,新能源装机占比不断提升,爬坡需求不断增长,灵活性爬坡能力对于维持电力系统稳定运行的重要性逐渐彰显。现阶段我国在爬坡辅助服务市场的理论研究、市场建设方面仍有较大提升空间,而美国在爬坡辅助服务市场建设方面已有较为成熟的经验。爬坡需求价格曲线的确定是爬坡市场建设运营关键和复杂的一环,因此有必要对其进行研究分析。首先介绍了美国爬坡市场的需求价格曲线的相关基本概念。在此基础上,详细分析了加州和中西部电力市场爬坡市场的需求价格曲线的确定方法,对比分析了它们的不同之处。最后,结合我国市场建设情况和需求,从市场建设、需求计算、需求价格曲线设置等方面提出建设爬坡辅助服务市场的可行建议。
      2024  .  26(5):    113-118    [摘要](3    [PDF]()

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