摘要:在孤岛模式下,微电网需独立于传统电力系统运作,高效协调内部能源以保障能源供应的连续性与高效性。通过策略延迟更新与双Q网络的引入,双延迟深度确定性策略梯度算法（twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3）显著提升了复杂连续控制任务的处理效率和精度。基于此方法,设计了基于TD3算法的嵌有燃料电池的微电网能源优化分配策略,以提升微电网系统的稳定供电能力和质量,降低能耗与运维成本,增强系统的经济性与可靠性。通过综合分析,全面评估了所设计能源优化分配策略在不同场景下的综合性能。结果表明,通过对燃料电池系统充放电模式及比例的优化调度,所设计基于TD3算法的能源优化分配策略在提升能源分配效率、缩短响应时间及降低运营成本方面的性能优于传统算法。研究结果验证了TD3算法在应对可再生能源发电功率输出波动和负载需求变化时的高效适应能力,在实际能源管理场景中具有广泛适用性。

摘要:能源站选址及热力管网规划,是区域冷热能源站规划过程中最值得关注的问题之一。现有能源站选址及热力管网规划算法大多采用“两步法”,将负荷点分配问题与管网布局问题进行割裂处理,使得决策过程中的决策依据不一致,从而导致负荷点分配与管网布局的结果可能并非最优。针对该问题,提出了一种基于动态并行竞争机制的区域能源站多站选址及热力管网规划算法,算法直接对负荷点连接各能源站管网的方式进行比选,同步确定负荷点的归属及相应的管网最优布置方案。算例分析表明,所提出的动态并行竞争算法能够保证负荷点分配问题与管网布局两个问题的决策一致性,从而使规划结果相对于传统“两步法”而言更优。

摘要:为解决配电网关键技术在示范应用时优先顺序难评估、示范效益受地区发展差异影响程度难量化等问题,提出了一种兼顾关键技术发展情况、应用价值、地区指标“双S”导向差异的技术示范应用优选评估模型。基于内外部矩阵衡量地区电网差异化发展的需求,结合模糊综合评价方法量化关键技术示范效益。采用了连续区间有序加权平均算子改进层次分析法以及熵权法优化CRITIC算法分别计算得到主客观权重,引入博弈论构建主客观组合赋权法,采用直觉模糊多属性决策法构建技术示范优选评估模型。算例结果表明所提方法能够量化关键技术示范的优先顺序,且能识别不同地区展开技术示范的差异,为配网侧关键技术示范投资决策提供参考,有助于提升配电网投资效率与效益。

摘要:在基于下垂控制的微电网运行中,分布式发电机（distributed generators,DG）之间的无功功率共享是一个关键问题。造成无功功率共享不平等的原因包括馈电阻抗差异、负载差异以及DG在尺寸和位置上的不均匀分布。因此,提出一个适用于微电网的混合整数线性规划（mixed-integer linear programming,MILP）问题,旨在实现微电网之间的比例无功功率共享。首先,研究了DG的最佳尺寸和放置位置,对涉及的各种非线性项进行了线性化的详细讨论；之后,针对给定的负荷曲线,在这些DG上生成一天的提前调度；然后,为了更准确地建模负载,采用了实际的恒定阻抗-电流-功率（ZIP）负荷模型；最后,用所提方法在一个经过修改的33总线网络上进行测试,实验结果验证了所提出的规划和调度方法的准确性。

摘要:考虑电动汽车负荷的影响,提出了一种计及电动汽车的含风光柴储微电网容量优化配置方法。给出了微电网中负荷、风电、光伏系统、电池储能和柴油发电的建模方法,在考虑测试系统动态的情况下,以微电网系统总成本最小化为目标,采用灰狼算法对风机、光伏系统、电池储能和柴油发电机进行容量优化。以某实际17节点微电网为例进行仿真,仿真结果表明,微电网系统中的负荷尽可能通过分布式新能源来提供,有效减少了温室气体的排放,同时使微电网系统的总成本达到最小,系统按照所提方法优化设计,能够经济可靠地供应负荷。

摘要:如今整县分布式光伏开发工作正有序推进,但由于偏远地区配电网的负荷体量较小且较为分散,大规模分布式光伏接入配电网之后,给系统运行带来了不确定性,容易出现电压过高或过低等越限风险。为此引入系统电压和支路潮流的概率性评估方法,对越限风险进行量化计算。同时建立了考虑越限风险的配电网移动式储能双层优化调度模型,并采取动态随机最优潮流算法对所建立的模型进行求解。以IEEE 33节点系统为算例,分析移动式储能的调度控制策略。算例结果表明采用本文所述优化调度方法,在保证移动式储能具有较高运行效益的同时,能够提高配电系统的电压质量合格率,降低系统网损和提升系统供电可靠性。

摘要:近年来我国在电动汽车领域发展迅速,但当大量电动汽车接入电网时会对电网的稳定性和可靠性构成挑战,而V2G技术可以平衡电网峰谷差和促进新能源消纳,提高电网的灵活性,从而有效缓解大量电动汽车无序接入电网带来的问题。以英国的EV-elocity项目为案例,深入分析了V2G项目的环境价值、电池老化和用户反馈等方面,这些也是目前我国在开展V2G项目中关注相对较少的问题。此外,还简要介绍了我国V2G项目的实施情况,并指出我国V2G研究在项目开展和研究方向层面所面临的问题。最后,针对环境价值、电池老化、用户体验和接受度等方面提出了相关建议,这些建议旨在缩小与发达国家在该技术领域的差距,从而推动我国V2G项目的开展和V2G技术的应用。

摘要:针对我国电力用户越来越多地转化为“电力产消者”新形态,梳理分析了美国加州面向电力产消者的输配电价体系并总结启示。首先分析了面向电力产消者的输配电服务基本内容；然后介绍了加州针对电力产消者的并网流程处理费、并网建设费、电网使用费的收费标准；接着详细介绍了备用费的定义、计量规则、收费规则；最后对比分析了我国与加州产消者输配电价体系,并提出发展建议。

摘要:温控负荷一般需要进行潜力分析与聚合调控,但现有对温控负荷直接管控的调度模式影响用户的使用隐私。提出一种基于?分析的温控负荷潜力评估与竞价策略研究。首先,通过?分析得到人体的热舒适温度区间以精确评估居民温控负荷的调峰能力区间,进而确定居民温控负荷的响应能力；然后,考虑以虚拟电厂作为调控多个温控负荷的主体；基于温控负荷用户的效用函数得到价格-功率竞价曲线,提交用户侧温控负荷响应调节能力信息。最后,VPP接收多个用户的竞价曲线后,以虚拟电厂收益最大化为优化目标,以收购电价为决策变量,获取温控负荷的优化调度策略。仿真结果验证了基于?分析的温控负荷潜力评估与竞价策略研究的有效性。

摘要:新型电力系统由“源网荷储”4大要素组成。电动汽车的分布式“储能”特性可与新能源发电互补,缓解新能源出力间歇性和波动性对电网的影响,有效降低电网储能容量配置。然而电动汽车的无序充电行为会加剧新能源出力与负荷差值,因此需要对电动汽车充电进行聚合管控。首先,利用蒙特卡洛法模拟了不同类型电动汽车的无序充电行为,分析了无序充电对源荷平衡的影响。其次,利用改进的k-means++聚类算法,将无序充电结果以及源荷差值划分为“尖峰平谷”4个聚类时段。最后,提出了在重叠聚类时段内进行充电聚合管控的优化策略,结合浙江宁波“灵峰零碳演进园区”工程进行验证,结果表明,在尽可能少损害电动汽车车主充电满意度的前提下,该策略可有效降低新能源出力与负荷的不平衡度,结合固定储能配置,可实现新型电力系统下的源荷平衡。

摘要:现有的需求侧参与柔性互动的引导方法未充分考虑优惠信息等社会信息对用户用电负荷的影响,其引导机制实际作用与期望结果偏差较大。针对这一问题,采用Attention-LSTM模型预测多种社会因素作用下用户用电负荷调整量,为引导方法所需的用户负荷调整量提供依据。以分时电价和优惠券套餐作为优惠信息为例,提出考虑社会因素影响的优惠信息引导方法,引导用户合理用电,从而减少售电商购电成本。在此基础上,基于售电商多级市场购电模型,考虑优惠信息影响建立了以售电商收益最大化为目标的售电商多级市场购售电优化决策模型,来验证所提引导方法的可行性和有效性。采用粒子群算法和CPLEX求解,获得最优引导策略与售电商购电策略。基于澳大利亚数据的算例分析表明,所提基于优惠信息引导用户用电的售电商购售电优化决策模型能够有效引导用户主动参与互动。

摘要:极端天气频发与电力负荷的持续增加,给高比例新能源电力系统的电力供需平衡带来挑战,因此需要加快建设新型电力负荷管理系统,实现负荷资源的监测与管理。系统横跨多个安全大区,包含差异化通信需求的各类业务,但缺乏有效的通信网络架构。首先,以典型业务为例分析业务特点与通信需求,对比多种通信技术与业务的适配性,提出采用5G通信技术构建新型电力负荷管理系统通信网络；然后,基于5G独立专网、5G硬切片、5G软切片这3种组网方式,针对不同大区设计不同的系统网络架构与切片方案；最后,对新型电力负荷管理系统5G通信网络未来需要进一步研究的技术进行展望。

摘要:锂电池工业园区可以充分利用资源优势,实现锂电池生产的规模化,然而规模化生产能量消耗强度大,带来了能源与环境问题,所以需要优化生产过程,以实现低碳化发展。目前对于锂电池制造过程的工艺优化研究较多,对园区层面系统性能的分析与优化的研究较少。旨在研究锂电池工业园区的能量生产和消费特征,并提出系统的优化改进方案。首先,建立了锂电池工业园区内典型设备和环节的稳态模型。然后,引入热经济学理论进行分析研究,构建了系统的?分析和热经济学分析模型,并提出了基于Sobol法的工业园区?分析和热经济分析方法。最后,通过算例分析验证了所提出方法的可行性和有效性。算例结果表明,热风炉在园区中的?效率最低,总成本最高,对于系统产品?成本的影响最大,需要重点改进其性能。

摘要:需求响应（demand response,DR）交易不仅可以促进电力供需平衡,还有减少碳排放的潜力。为挖掘可调节负荷（adjust?able loads,ALs）参与DR交易的碳减排潜力,要求ALs在参与DR交易获得经济效益的同时,还应获得碳减排收益。首先,考虑ALs对降低碳排放量作用,提出基于响应量和碳减排量的双激励型需求响应竞价模型。其次,基于提出的双激励型需求响应竞价模型,提出了计及碳交易的平台主导型需求响应交易模式。然后,采用模糊决策法,求解提出的多目标模型在解集空间内的Pareto最优解。最后,在改进的IEEE 30节点系统上,研究了工业用户、商业用户、居民用户、电动汽车充电区、5G基站等5类ALs的碳减排效果,验证所提模型的有效性。

摘要:当前电力负荷预测模型在数据复杂性高、数据稀缺、模型泛化和动态社会经济因素适应性方面存在局限,影响了其在复杂电网规划中的应用。为满足电网或者大型风、光、火、储、网、荷能源基地项目的规划调度需求,提出了一种融合技术,将灰色预测、空间负荷密度预测和变分自编码器与深度因果卷积神经网络相结合,以实现中长期负荷预测。通过引入有序加权平均微分算子,融合不同预测方法,提升结果的准确性。实验结果表明,本方法相较于传统方法展现更高的准确性和鲁棒性,特别是在进行电力负荷远景预测时,所提方法能够有效提升预测的可靠性和适用性。该技术有效克服传统方法固有的数据复杂性、数据稀缺性和模型泛化问题,同时适应社会经济条件的动态变化。该方法为电网、大型源网荷储多能互补类项目的规划和发展提供有力的决策支持。

摘要:针对建筑工地设备运行的环保监测问题,提出了一种基于工业非介入式负荷辨识的低成本督察方案。首先,分析了抑制空气污染的除尘设备及产生噪声震动污染的静压机等施工设备负荷特性；然后,提出了一种面向环保督察的多阶段事件检测辨识方法,克服了除尘设备易被施工设备负载淹没的辨识难点；最后,用实际案例进行验证。实验结果表明,所提算法极大提升了对复杂过程事件的检测能力与抗噪声干扰能力,实现了对施工设备、除尘设备启停过程的同步高效检出。

摘要:随着智能渔场电气化水平不断提高,渔场内环境敏感型负荷比例增加,负荷预测应充分考虑环境气候变化对渔业电气设备运行的影响。首先,对渔场监测平台采集的数据进行分析与预处理,依据气候特征进行典型场景划分；其次,利用最小二乘法分解受环境气候影响的气象负荷,采用相关系数法分析负荷与气象指标之间的相关性,通过SPSS软件采用主成分分析法将多个单一气象指标转化为少数几个综合指标,利用综合气象指标和气象负荷数据进行BP神经网络训练,构建了典型场景下基于BP神经网络的渔业电气设备负荷预测模型；最后,基于目标日的渔业电气设备运行情况和气候指标数据进行了实例验证,结果表明该模型反映了环境气候变化对渔业电气设备负荷的影响,误差精度满足实际工程需要。

摘要:为实现“双碳”目标,国家正大力发展新能源。然而,间歇性波动性的新能源发电大幅增加了电力电量平衡的难度,亟需建设适应新能源极高渗透率的电力市场电力电量平衡机制。德国的能源结构与我国有着高度的相似性,分析德国的电力市场及其平衡机制对我国具有借鉴意义。首先在分析德国电力市场基础上,系统梳理了德国以平衡单元为核心的电力电量平衡机制；然后借鉴德国的经验并结合我国电力市场的现状,分别从减少平衡需求、下沉平衡责任、消纳新能源、下放部分调度权以及创新研究方向等5个方面对我国电力市场电力电量平衡机制创新提出启示。