摘要:空调负荷具有总量大、易调节、对用户影响较小的特点，是理想的需求侧可调节资源，有必要从不同角度梳理空调负荷参与辅助服务技术的研究进展和方向。首先，介绍不同类型空调资源的单体和聚合建模技术。其次，分析了空调参与一次调频、二次调频、备用容量等不同辅助服务的主要难题和技术方法，介绍考虑信息安全可靠的空调调控技术，并从电网互动和用户舒适度等方面归纳空调负荷的评价技术。最后，提出进一步挖掘空调负荷调节潜力的建议，以期促进空调负荷调控技术从理论研究向实际应用的转化。

摘要:电动汽车（electric vehicle，EV）是重要的新型可调节负荷资源，预测其灵活性是实施优化调控的重要前提。首先，提出基于EV正常充电会话数据推断集群充电可行域的方法，形成关于EV集群调节灵活性的历史数据集。随后，针对充电负荷的高随机性特点，提出基于高斯过程回归的EV集群灵活性的概率预测方法。所得到的概率预测结果可用于建立EV集群运行优化问题的机会约束，并转换为特定置信度下的确定性约束。最后，利用实际充电数据进行仿真验证，结果表明，所提方法能从电量和功率两个方面比较准确的预测EV集群的充电灵活性；通过调整置信度，能够在对EV集群优化调度时权衡经济性和优化结果的可实施性。

摘要:为保障新能源的充分消纳和电力系统的安全性及可靠性，需要更多的灵活性资源参与调度，以市场化手段制定负荷聚合商等新型主体的调度运行机制，充分发挥其调节能力，对新型电力系统的建设和发展具有重要意义。从参与主体、准入条件、响应规则和补偿规则4方面分析了目前柔性负荷参与需求响应现状，根据负荷控制场景下的调频及调峰需求，构建柔性负荷优化调度模型。按照目前大部分省市所应用单边报量报价的模式，以“价格优先、容量优先”竞价原则，决定补贴价格及各负荷主体响应量。利用包括独立负荷及负荷聚合商在内的5 000个柔性负荷规模系统测试调度优化速度，测试表明模型满足需求响应市场下快速高效调整负荷的需求。

摘要:为提高大规模空调负荷聚合精度、提升空调集群可调节潜力，提出了激励条件下的大规模空调负荷聚合集群优化策略。首先建立了大规模空调负荷聚合架构，然后建立单体的二阶空调等值热力参数模型，同时基于蒙特卡洛方法对不同区域的空调负荷进行二次聚合，建立用户满意度与激励水平之间的关系。在此基础上，以实际空调聚合功率与缺口负荷之间的标准差最小、空调负荷聚合商补偿费用最少为优化目标，采用粒子群算法进行求解，最后通过算例说明了本文所提策略的有效性。

摘要:新能源高比例接入和火电装机增速放缓，不断压缩发电侧可靠调度的安全、经济空间，引导电力系统“源-荷”协同发展是促进能源转型的重要途径。首先，将负荷资源分为可实时调度负荷、可引导弹性负荷、紧急调控负荷3类并分别定义建模。其次，结合调控实际安全网络要求，提出面向不同负荷资源的调控信息交互方式和架构。接着，结合调控业务场景需求，针对电网平衡备用、实时负荷调控以及极端供需不平衡的有序用电3种场景，对应3类负荷资源构建市场化补偿方式及评估模型。最后，通过算例对补偿方式量化分析，为后续负荷资源参与市场提供参考。

摘要:随着微电网内分布式可再生能源的渗透率提升，灵活资源调度不足导致的弃光和失负荷会对微电网运行造成较大的影响。通过充分调度各类分布式灵活资源，提出一种计及源荷相关性的微电网日前风险调度策略。在考虑灵活资源的独立微电网调控架构下，采用考虑相关性的拉丁超立方抽样方法处理分布式光伏及负荷的不确定性，分析相关性影响下的微电网期望调度成本、弃光与失负荷损失成本及条件风险成本，构建总调度成本期望值最小的日前优化调度模型。仿真结果表明，所提策略通过合理调度灵活资源及预留备用容量，能够有效平衡微电网运行经济性及运行风险。

摘要:近年来，我国电力需求持续增长。为进一步深化电力负荷管理，切实做好迎峰度夏（冬）能源电力保供工作，对深挖空调负荷的调控潜力、完善空调负荷聚合调控机制提出了更高的要求。首先，从物理建模、数据建模两个角度综述空调负荷预测模型和聚合模型，分析不同模型的适用性，并提出适合面向大规模空调负荷的多级聚合模型。然后，围绕调控模型和调控策略讨论现有优化调控进展。最后，结合国内发展现状从算法融合、双碳战略要求、负荷聚合系统高效运行等方面提出发展建议。

摘要:针对数据中心处理工作流负载时产生的运行费用问题，首先，分析并建立了考虑带宽和电力费用的工作流负载分配模型优化数据中心运营商支付的经济成本。然后，针对优化模型的特点，设计了启发式算法求解最小运行费用和工作流子任务在各个数据中心的分配方案。最后，采用真实的工作流负载拓扑和参数设置进行算例分析，对比3种不同类型的工作流负载拓扑和常见的两种工作流负载分配方法，结果验证了综合考虑带宽流量费用和电力费用模型对降低数据中心总运行费用的作用。

摘要:非侵入式负荷监测方法是实现电网智能化的关键技术，有助于优化能量管理，促进能源高效利用。为了应对目前大多数负荷辨识模型存在的特征冗余、识别精度有限和计算效率低下等问题，提出了一种基于最优特征和改进随机森林的新型非侵入式负荷辨识方法。首先，通过递归特征消除方法从众多负荷特征中自主确定最优特征组合，以减少信息冗余。然后，确定不同决策树的权重数值，通过构建加权随机森林模型来实现电器负荷的辨识。为了进一步提高算法的精确度，利用改进鲸鱼算法对随机森林的重要参数进行优化。最终在公开数据集进行实验验证，证明所提负荷辨识方法具有准确性和优越性。

摘要:基于等效热参数模型的分散式电采暖负荷存在参数识别困难、仿真误差大，不能满足电网调节需求的问题，为此提出基于长短时记忆网络的分散式电采暖负荷仿真模型。首先，根据分散式电采暖负荷与建筑物之间的传热过程，确定模型参数。然后，结合模型输入变量与输出变量确定长短时记忆网络参数，建立负荷模型。并通过对测试集输入数据中的室内温度进行动态更新，实现了长时间尺度的温度仿真。接着，为衡量模型的准确性，提出了纵向与横向两种维度上的模型误差评价指标。最后，算例分析结果表明，相比于分散式电采暖负荷二阶等效热参数模型，基于长短时记忆网络的分散式电采暖负荷模型仿真结果的纵向误差与横向误差更小，模型精度更高。

摘要:“双碳”背景下，考虑电热需求响应并结合市场交易机制有助于综合能源系统低碳经济运行，由此，提出一种电热需求响应配合绿证-碳交易机制的综合能源系统模型并进行低碳经济调度。首先，通过加装储液罐的方式改造碳捕集电厂，建立以碳捕集电厂、电转气设备为主要能源耦合设备的综合能源系统数学模型；其次，为降低系统电热负荷峰谷差，进一步降低高碳排机组出力，引入电热需求响应机制；再次，建立阶梯式碳交易机制与绿证交易机制数学模型并将其引入系统低碳经济调度中；最后，以系统运行成本最小为目标函数建立低碳经济调度模型；算例表明，所提模型在系统总成本全面下降的同时实现了风电全额消纳，大幅提高了系统运行的低碳经济效益。

摘要:通过能源综合化建设来实现终端能源的高效化，成为当前支撑碳中和碳达峰的重要途径之一。针对园区能源系统能效提升、规划配置等问题，提出了园区综合能源系统经济-能效多目标优化规划模型。分析园区综合能源系统的基本结构，以年总成本、综合能效为优化目标，并考虑能源规划投资和能源运行安全的各类约束，建立了园区综合能源系统多目标优化规划模型；然后，基于NSGA-II算法和融合模拟退火算法的特点，融合模拟退火算法的搜索机制改进NSGA-II的求解性能；最后，以我国某园区为例验证模型和算法的有效性。

摘要:以风电、光伏为主的可再生能源已成为中国重要的能源供应形式。为解决风光出力的波动性和间歇性问题，提出风光储一体化联合发电的概念。以风光储联合发电站为主体，研究其参与省间现货电能量市场出清的机制与模型。为提高风光消纳能力，减少弃风弃光现象的发生，提出在一次出清的基础上进行二次出清，改进已有的弃风弃光分段惩罚方法为互补变量式弃风弃光惩罚方法，设置风光储联合发电站出力优先级高于普通火电机组。最后基于互联的IEEE-39节点系统对所提机制进行仿真模拟，验证其有效性。

摘要:配电网中分布式光伏具有分布广、间歇性强的特点，其就地消纳的特性造成配电网减碳贡献分配不均。为公平衡量分布式光伏与储能装置在配电网中的减碳作用，首先通过双向网损分摊，将实际有损网络转化为无损虚拟网络，进而得到一个时间断面下的碳排放流分布。然后，计算长时间尺度下分布式光伏的计划功率与实际功率对应的碳流分布，从而得到分布式光伏的相对碳排放强度。最后，计算不同配电网储能容量场景下分布式光伏的相对碳排放强度，并以此为依据衡量储能装置的减碳作用，从而提出一种满足公平分配原则的含光伏储能的配电网减碳贡献分配方法，并在标准算例中进行验证。

摘要:围绕电力行业的低碳发展需求，针对目前电力市场和碳市场所存在未能协调运行的问题，设计一种电碳联合P2P交易机制，通过引入电力P2P交易，给予用户和发电商调动自身灵活性的空间，为火电企业提供碳减排服务的同时，促进新能源消纳，提高各参与主体的效益。同时，分析了传统电力市场以及在引入P2P交易和碳市场机制的交易模式下参与主体的效益变化情况。根据设计机制的需求，建立电碳联合市场出清模型，并通过设计算例进行模拟，分析该交易机制的可行性和有效性。

摘要:新型电力系统背景下，大量的分布式新能源接入，具备自主决策能力的产消者群体成为参与调峰辅助服务市场的新型主体。首先，考虑产消者辖内的各类弹性资源特性，提出产消者参与调峰辅助服务市场的决策模型。其次，基于产消者的趋利特性与不同产消者对经济收益的差异化心理，引入对中标概率的敏感因子，提出产消者最优报价模型。最后，以系统总调度成本最低为目标提出市场出清模型。算例表明，所提出的模型不仅有利于缓解系统调峰压力，还具有减小线路负载压力、改善节点电压的效果。

摘要:随着低压台区内高比例户用分布式光伏接入以及终端用户规模的扩大，基于电压相关性原理与能量供需平衡原理的传统户变关系识别算法准确率已无法满足低压台区的需求。针对上述问题，提出一种融合时空信息的两阶段户变关系识别算法。首先提取用户与低压配变的空间位置信息，基于低压配变的最大供电范围，实现户变关系的一阶段识别，优化下一阶段的迭代初始值。随后根据用户与低压配变的用能时间序列，建立基于能量供需平衡的时序关联卷积模型，实现低压台区户变连接关系识别。仿真表明，相较于传统算法，该方法在提升户变关系识别准确率与降低计算复杂度上具备显著优势。

摘要:非侵入式负荷辨识技术能够低成本的获取用户各类设备使用情况，实现电力负荷的在线监测与分析，对支撑负荷预测、需求响应等应用开展有着重要意义。针对一般工商业用户类型多样、负荷种类繁多、设备运行特性复杂的特点，提出了一种基于标幺化三阈值事件检测与LDA分类器的工商业负荷辨识方案。首先针对不同能耗级别、不同启停特性的设备设计了参数可调的统一负荷事件检测框架，提升了缓变型、分段型、震荡型负荷事件的检出准确度。随后提出了基于多元特征与LDA线性判别的设备类型判断算法，在兼顾边缘端计算效率的同时取得了与随机森林等非线性分类器相同的辨识性能。