<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005">
<channel xmlns:cfi="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005/internal" cfi:lastdownloaderror="None">
<title cf:type="text"><![CDATA[《电力需求侧管理》编辑部 -->电力负荷管理]]></title>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[考虑虚拟电厂可信容量的新能源电力系统容量市场出清模型]]></title>
<link><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20240106&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[随着风电和光伏发电装机规模快速增长，系统出现了发电容量充裕度不足的问题。为确保电力系统中的充足发电容量，需要引入容量市场机制。相比于大型火电机组的长建设周期和高投资成本，分布式可调节资源聚合的虚拟电厂（virtual powerplant，VPP）建设周期短、投资小、见效快，是为系统提供发电容量的有效资源。因此，构建了虚拟电厂可信容量（unforcedcapacity，UCAP）计算方法并提出一种考虑虚拟电厂可信容量的新能源电力系统容量市场出清模型。虚拟电厂可信容量计算模型考虑了其功率、能量以及运行特性。容量市场出清模型在考虑发电侧风电、光伏、传统机组的基础上，增加用电侧虚拟电厂参与市场。容量市场出清模型中考虑了高峰容量需求、基本容量需求、电能需求、谷荷需求、爬坡功率需求等系统约束。最后通过算例分析了虚拟电厂可信容量、市场容量总需求量以及新能源装机容量对市场出清结果的影响，验证了本文虚拟电厂可信容量计算方法以及容量市场出清模型的有效性。]]></description>
<pubDate>2024/2/19 21:32:41</pubDate>
<category><![CDATA[电力负荷管理]]></category>
<author><![CDATA[冯迎春，范 洁，王 阳，刘苏云]]></author>
<guid><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20240106&flag=1]]></guid><cfi:id>6</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于改进AUGMECON的配网虚拟电厂多目标优化运行]]></title>
<link><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20240107&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[虚拟电厂可聚合配网末端的可调节负荷资源参与电力系统的调用以缓解面临的供需平衡等问题。同时末端资源功率的调节影响着配网的运行质量，负荷侧资源的调用可降低配网区域峰谷差，减少系统网损。为此，以配网运营商为主体构建虚拟电厂，提出一种基于改进AUGMECON的配网虚拟电厂多目标优化模型，以运行效益、配网峰谷差和配网网损为目标函数，调用配网末端负荷资源参与需求响应，在提高运行收益的同时改善配网运行质量。通过改进AUGMECON获取所提多目标优问题的Pareto前沿，并采用考虑公平性的方法获取折中解。最后基于修改后的IEEE 33节点配电网系统进行了仿真分析，验证了所提模型的有效性。]]></description>
<pubDate>2024/2/19 21:32:41</pubDate>
<category><![CDATA[电力负荷管理]]></category>
<author><![CDATA[庄 重，孔月萍，杨世海，段梅梅，周雨奇，丁泽诚，张汀荃]]></author>
<guid><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20240107&flag=1]]></guid><cfi:id>5</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于改进PSO优化LSTM网络的典型用电负荷模式识别]]></title>
<link><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20240108&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[新能源发电的推广和使用加剧了用电高峰期电网供需矛盾，对电力用户的负荷模式进行识别可以为负荷参与调峰决策提供支持。为提高用电负荷模式辨识准确率，提出一种基于改进粒子群（IPSO）算法优化长短期记忆（LSTM）神经网络的用电负荷模式识别模型。通过引入多样化初始参数、动态非线性权重和淘汰机制等措施，改善了粒子群算法的寻优能力，实现对LSTM的关键参数寻优，确定LSTM神经网络的最优参数组合。实验结果表明，该方法可以有效提高模型的准确率，同时节省模型的训练时间。]]></description>
<pubDate>2024/2/19 21:32:41</pubDate>
<category><![CDATA[电力负荷管理]]></category>
<author><![CDATA[贾 磊，龚 正，吴海伟，耿文逸，王琚玮]]></author>
<guid><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20240108&flag=1]]></guid><cfi:id>4</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[考虑5G通信和共享储能的产消者实时调控优化策略]]></title>
<link><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20240109&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[随着分布式可再生能源高比例接入电网，产消者逐渐成为需求侧协调优化的重要角色，同时海量资源的响应时延问题在需求侧实时调控中也愈加明显。为此，结合5G技术赋能，提出一种考虑5G通信和共享储能的产消者实时调控优化策略。首先，构建了基于5G云边端协同的产消者实时调控架构；然后，从传输时延和计算时延两方面构建了基于5G的调控业务时延模型；在此基础上，建立了考虑时延补偿和能量-容量共享储能服务的实时运行优化模型，其中上层目标函数为聚合商的收益最大，下层目标函数为产消者的总运行成本最小。最后，仿真结果表明，所提策略可有效降低时延导致的负荷偏差，提升新能源消纳能力，同时可提高聚合商运营收益、降低产消者用能成本，实现需求侧资源快速精准调控。]]></description>
<pubDate>2024/2/19 21:32:41</pubDate>
<category><![CDATA[电力负荷管理]]></category>
<author><![CDATA[陈 珂，袁金斗，焦梦婷，陈宋宋，郑博文]]></author>
<guid><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20240109&flag=1]]></guid><cfi:id>3</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[面向电动汽车充电的区域碳普惠积分价格决策方法]]></title>
<link><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20240110&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[双碳目标下将碳普惠机制纳入碳市场交易体系是提升公众碳感知的重要手段，如何开展碳普惠积分应用值得关注。为此，以碳积分为碳普惠机制载体，构建了面向电动汽车充电的碳积分形成方法；考虑聚合交易需求，设计碳聚合商、控排企业参与区域碳普惠市场的双层交易模型：上层为碳聚合商和碳排企业交易主体经济模型，形成交易双方的供需关系，下层为基于供需比的区域碳交易价格决策模型，并采用改进粒子群方法求解；仿真结果表明，所提方法在聚合零散碳普惠资源基础上，建立了一种电动汽车充电碳普惠参与区域碳市场的可行交易方案，有效拓展碳普惠应用场景和价值。]]></description>
<pubDate>2024/2/19 21:32:41</pubDate>
<category><![CDATA[电力负荷管理]]></category>
<author><![CDATA[左 强，任禹丞，陆婋泉]]></author>
<guid><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20240110&flag=1]]></guid><cfi:id>2</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于改进遗传算法的电力无线专网4G、5G基站布点规划优化方法]]></title>
<link><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20240111&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[在电力4G无线专网中引入5G，进行4G、5G融合组网，对提高电力业务通信效率具有重要意义。首先阐述了5G在电力系统中的应用及4G、5G组网方式。然后，综合考虑电力自有业务、电力业务通信需求、电力基站建设成本、基站运行成本，构建了电力无线专网4G、5G基站布点优化模型，对4G、5G基站进行优化布点。其次对遗传算法中编码、初始化种群操作进行优化设计和改进，大幅减少算法迭代次数，提高收敛速度，降低了模型的求解复杂度。最后基于改进模型对电力4G、5G基站布点优化模型进行求解，可以快速给出4G、5G基站优化方案，满足电力通信覆盖率和经济性等要求。仿真算例验证所提模型、改进算法的合理性和有效性。]]></description>
<pubDate>2024/2/19 21:32:41</pubDate>
<category><![CDATA[电力负荷管理]]></category>
<author><![CDATA[张文栋，刘周峰，谢宏福，王 茗，孙玉杰，沈晓风，段接迎，周 霞]]></author>
<guid><![CDATA[http://dsm.ijournals.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20240111&flag=1]]></guid><cfi:id>1</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
</channel>
</rss>