摘要:电动汽车数量的日益增长使得微电网内的不确定性不断增加。针对集群电动汽车到达时刻的不确定性以及到达时刻剩余电量的不确定性，建立了一个双层模型预测控制策略对接入微电网的电动汽车进行最优充放电管理，以降低主网与微电网之间的交换功率。在上层集群电动汽车充放电优化中，考虑下层单个电动汽车的充电需求，并根据充电紧迫性将其划分为参与调控的电动汽车和不参与调控的电动汽车。仿真结果表明，所提方法在集群电动汽车充放电管理上具有更好的表现，且更加贴近现实情况，更易满足居民需求。

摘要:准确的风电功率预测对电力系统的安全稳定运行十分重要。从风功率统计特征出发，提出进行风电功率超短期预测的动态谐波回归方法。首先利用风电功率与不同高度风速的三次函数关系构建回归模型；然后采用自回归移动平均 模 型（auto regressive integrated moving average model，ARIMA）对回归的残差建模来充分利用风电功率时间序列的历史信息；最后针对风电功率的日季节性特点，引入傅里叶级数形成最终预测模型。经风电场实际数据计算验证表明，该方法有效弥补了ARIMA方法和回归方法的不足，减小了风电预测均方根误差（root mean squared error，RMSE），提高了风电预测精度。通过和持续法、ARIMA 2种现有预测方法比较，验证了所提模型具有更高的预测精度，说明该方法具有一定的实际应用价值。

摘要:“双电源单表计”问题指的是针对需要双路电源供电的终端负荷采用一个电能表计费的情况，该问题导致难以在双电源发生切换时确定此负荷的用电量计算在哪个台区。针对实际工作中由于营配融合沟通不畅会引起台区重要负荷双电源切换未能及时处理，导致线损不合格问题，提出一种基于电力线载波通信信道阻抗的台区双电源切换感知方法。当发生双电源切换时，负荷计量点所属台区的网络发生改变，通过双电源计量点注入的扫频信号感知此处的输入阻抗变化，从而实现双电源切换的自动辨识。在保护用户隐私的前提下，通过开发的主动采集识别终端注入载波信号实现对非电网资产运行工况的智能感知，并实现用户与电网的双向互动。通过设定合理的判定阈值，设计的多组验证性试验证明了所提出方法的有效性与科学性。

摘要:针对频发的极端灾害造成的大规模停电事故，提出了一种计及需求响应的配电网韧性提升技术。梳理配电网韧性基本概念并提出负荷恢复率、分布式能源（distributed generation，DG）利用率两种综合韧性指标，量化评估配电网韧性。建立激励型需求响应节点模型及配电网孤岛韧性模型，针对配电网中DG出力波动性大的特点，提出一种基于需求响应的3阶段配电网韧性提升策略。考虑遭遇极端自然灾害配电网失去主网供电的情形，首先形成初始孤岛，其次利用需求响应技术扩大孤岛范围，最后进行孤岛的动态状态更新。通 过IEEE 改进33节点算例，详细阐述该策略的3阶段过程，并设置两种情景，通过对比量化指标的评估结果，验证策略的有效性及其韧性提升能力。

摘要:风力发电机组行星齿轮箱振动信号是一种非线性非平稳的复杂信号，传统的故障诊断方法面对此类信号时，能够很好地处理的范围有限。建立了卷积深度信念网络用于行星齿轮箱故障诊断，为了防止超参数选择有误造成识别的准确率不够，引入粒子群算法对网络的超参数进行优化，对粒子进行混沌初始化提高了粒子的全局搜索能力。首先将原始信号进行变分模态分解提取出冲击信息比较集中的本征模态函数作为网络的输入数据。然后利用训练集进行训练，将混沌粒子群算法根据适应度函数最小确定网络的超参数，利用逐层贪婪算法不断向前更新网络参数。最后将提取的故障特征经过分类器进行分类。经过验证，此方法具有较高的齿轮箱故障识别能力。

摘要:针对目前园区综合能源系统管理中分布式本地可再生能源利用率低、用户侧购电成本高、源-储-荷协调不充分等现实问题，提出了数据驱动的实时调度决策方法和模型。该混合模型首先基于大量用能数据，应用K-means 算法对其特性指标与时间序列特征进行聚类分析，得出具有代表性的用能模式。然后引入参数化模糊推理系统与启发式优化算法，依据代表样本对模糊逻辑推理规则进行自趋优设计，从而得出实现园区综合能源系统经济化调度的实时控制模型。再通过实际数据集仿真计算验证了所提出方法和模型的有效性。

摘要:为了提高清洁能源消纳率，降低碳排放量，给出一种柔性交直流供电系统拓扑，该拓扑通过直流母线实现光伏发电、储能及电动汽车充放电的能量交互，通过双向AC/DC设备实现交直流系统能量互动。为保证该系统的安全、稳定、经济运行，提出一种多时间尺度调度控制策略，包含毫秒级、秒级到分钟级、小时级到日等不同时间尺度。策略结合储能、光伏发电、电动汽车电气特性及功率备用率和能量备用率，灵活调度各种电力电子设备。该系统可以最大化提升光伏消纳效率，减少功率变换损失，最大化地发挥电动汽车作为灵活资源在能量调控中的作用，减少柔性直流系统对外部电源的依赖。最后利用MATLAB中的Simulink模块搭建仿真系统验证所提方法的有效性。

摘要:近年来化学储能由于选址灵活、建设周期短、成本下降快的特点，逐渐在电网调峰中得到应用。然而化学储能用于电网调峰时的最优容量受哪些敏感因素影响以及如何影响，目前尚未得到充分研究。针对该内容，构建了用于调峰的化学储能最优容量配置模型，模型以系统总成本最小为目标，以目标规划年各类电源、负荷的规划或预测数据为边界，对各储能容量待选方案进行全年全时段生产模拟，并采用混合整数线性规划法进行优化求解。在此基础上，归纳了影响储能最优容量配置的敏感因素，并对其影响方式和影响程度进行实证研究分析。结果表明，储能的单位投资成本和运行年限以及负荷的尖峰供应和低谷调峰需求将对储能的最优容量配置和系统总成本产生显著影响。

摘要:针对传统电力负荷预测算法的训练速度慢、预测准确度不高等问题，提出了一种并行的基于深度信念网络的电力负荷预测方法。该方法基于并行计算框架和深度信念网络，对历史电力负荷和天气信息数据进行并行训练并预测负荷值。实验结果表明，该方法预测的电力负荷值与实际值之间的平均误差较低，预测精度高于传统方法，有效减少了算法训练和预测的耗时，可适应大规模电力数据场景下的预测需求。

摘要:电动汽车（electric vehicle，EV）与储能装置在电力系统中的渗透率不断提高，能够作为可调节资源参与配电网的优化调度。首先在潮流模型、储能运行模型、EV集群充电站模型的基础上建立了配电网经济调度模型，以网损最小化、储能与充电站充电成本最小化作为日前调度目标；其次，基于交替方向乘子算法（alternating direction method of multipliers，ADMM）设计了适用于该优化模型的主从结构分布式求解方案，以充分发挥配电网内资源的自主协调能力；最后基于33节点算例进行仿真，仿真表明了储能与充电站参与配电网调度对于储能运营商与配电网是双向收益的，且基于ADMM的分布式求解方案具有有效性。

摘要:固体电蓄热技术能够将富余的低谷电转化为热能，对电网的深度调峰、弃风电量的利用及环境保护等方面具有十分重要的意义。在综述国内外固体电蓄热技术研究现状的基础上，从系统形式、固体蓄热材料、蓄热装置的结构和蓄/释热性能、运行方式和控制策略、经济性分析等方面介绍了固体电蓄热技术的研究进展，接着总结了国内外典型固体电蓄热装置的应用，最后结合固体电蓄热技术的发展要求，提出了相应的展望，为今后的研究和应用提供参考。

摘要:针对多能源协同规划、共同运行的能源系统发展趋势，提出了一种含有电能、热能和氢能的综合能源市场交易机制，以促进综合能源系统的发展。市场参与者为拥有可以供给多类型能源的能源转化设备的综合能源服务商和具有灵活需求响应能力的用户。为解决市场参与方和参与者之间相互竞争博弈问题，建立了上层为综合能源服务商之间的对能源销售价格竞争的非合作博弈，下层为多用户之间的演化博弈的双层博弈模型。同时，根据综合能源服务商与用户间的交易次序，构建了二者之间的Stackelberg 主从博弈模型。通过算例分析验证了该综合能源交易机制不仅可以使市场交易在多能源之间得到耦合，提高能源使用效率，还可以促进用户负荷的灵活响应，降低负荷峰值，提升用户效益。

摘要:清洁供暖行业仍处于向市场化运作转变的过程中，电采暖投资运行依靠政府补贴，对电采暖项目经济性问题进行研究十分有必要。构建了蓄热式电采暖热源站经济性分析模型和聚合管理模型，对比了电采暖热源站进行聚合管理参与辅助服务前后的经济效益，结果表明对具有柔性调控潜力的电采暖负荷进行聚合管理参与辅助服务市场可以获得聚合收益，降低热源站用电成本，提升整个电采暖项目的经济性。研究结果对于推进电采暖向市场化发展具有一定的参考意义。

摘要:随着我国电力体制改革的不断深入，电力市场建设取得重大进展。电价是电力市场的关键影响因素，每个参与者都基于电价进行电力交易。因此，提高电价预测的精度对于电力市场中每个参与者而言都十分重要。采用单层神经网络预测的预测精度有限。为此，根据机器学习在预测方面展示出的精准度，采用深度信念网络的方法对日前电价进行预测。在算例部分，采用美国PJM电力市场的真实数据进行仿真预测，并与其他神经网络的预测模型进行比较。算例结果表明，采用的深度信念网络模型的预测精度更高，使用深度信念网络可以为我国售电公司进行电价预测提供一种有效的方法。

摘要:针对电力现货市场可能存在的局部市场力问题，在电力市场仿真平台上验证了在局部断面阻塞情况下，部分机组通过提高报价来行使局部市场力的行为。同时提出了一种通过局部市场力事前评估和事后验证来监测市场主体市场力行使情况的方法，该方法可有效辨识电力现货市场局部市场力行为。最后通过仿真验证了该方法能有效识别市场关键机组，防控其行使市场力，减轻市场运营压力。

摘要:针对传统电能计量多维数据的聚类分析算法存在的计算过程复杂、效率低下、系统耗能高等问题，设计出一套适用的解决方案。该方案基于大数据平台进行计算存储，通过混沌关联维聚类分析方法对电能计量数据进行多维分析。该方法吸收了传统大数据聚类算法和混沌特征提取的优点，通过选取交互信息量的第一个最小值作为最佳时间延迟，采用虚假最近邻点算法选择最佳的嵌入维数 u 重构相空间。然后基于相空间重构提取出混沌关联维特征，并糅合聚类算法对电能计量多维数据进行聚类。实验证明，本研究的混沌关联维聚类分析法效率高、过程简单且能耗低。

摘要:用电市场景气分析对电力规划、生产、决策、需求侧管理等具有重要意义。基于浙江省用电信息采集系统采集的各行业用电大数据资源，构建了行业用电市场景气指数模型，分析了行业用电市场景气程度。首先，采用X-12-ARIMA（X-12 autoregressive integrated moving average）季节调整法对数据进行预处理以剔除季节性因素。然后，采用三点预测探查法将行业用电指标划分为先行、一致和滞后3类指标。然后，使用划分后的3类指标分别编制合成指数和扩散指数，对行业用电景气程度进行分析，并根据扩散指数的结果对用电市场景气程度做预警分析。实验结果表明，所提方法与实际情况相吻合，从而验证了所提方法在景气分析上的有效性。

摘要:自2015年我国新一轮电力体制改革启动以来，不断复杂化的市场结算关系和市场环境下的网荷互动模式对现有计量系统提出了全新的挑战。首先调研了美国德州电力市场的智能计量系统概况，该系统利用智能电能表及相关通信技术提高了能源数据的访问和利用效率，有效地支撑了德州竞争性电力市场的运行。然后，归纳了我国电力计量系统的发展和应用现状，梳理了新电改形势下计量系统面临的问题。最后，针对我国当前计量系统的改造提出建议，以适应市场环境下的复杂结算和网荷互动需求。