中国科学引文数据库(CSCD)核心期刊
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中国科技核心期刊
ISSN 1000-7229 CN 11-2583/TM
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针对暂态频率扰动下传统惯量估计方法受扰动发生时刻和惯性响应持续时间判断敏感而导致估计误差偏大的问题,文章提出基于子空间法的电网惯量估计思想。通过分析暂态频率扰动发生前、惯性响应及一次调频响应各阶段的电网频率响应模型的冲激响应特征,获得各阶段的电网惯量统一性表达,并将各阶段电网频率响应模型作为相同待估计系统,应用子空间法进行系统模型参数辨识,最终估计出电网惯量。通过算例分析验证了文章方法对电网惯量估计的有效性及精确性。
换流变压器有载分接开关是高压直流输电系统实现电压、功率调节功能的重要设备。针对近年来换流变压器有载分接开关在档位调节过程中相继发生爆炸起火等严重故障,有必要研究避免有载分接开关不必要动作的措施,降低分接开关故障风险。梳理并分析了不同类型直流换流站的有载分接开关控制策略,揭示了部分在运换流站档位频繁调节的原因;在此基础上,从运行方式、控制参数及控制策略三方面开展研究,提出三类降低动作次数的措施,并基于实时数字仿真平台搭建仿真模型,对各类措施在降低有载分接开关动作次数方面的效果进行了仿真比较。最后,通过工程调试及运行情况进一步验证了这些措施的可行性,并对各类措施的优缺点及适用条件进行了讨论。
多馈入直流系统结构复杂,各直流系统间相互耦合,一回直流系统换相失败故障可能导致邻近直流系统相继换相失败,造成区域性失电的重大事故。为有效抑制多馈入直流系统相继换相失败,实现各直流系统的有序恢复,提出了一种基于附加电流指令的渐进恢复策略。该策略将各直流换流母线电压有效值与额定值的差额作为系统无功裕度的衡量指标,并计算相应的附加电流指令。考虑到多馈入直流系统各直流系统强度不同,结合多馈入短路比对各直流系统的附加电流指令进行权重分配。最后通过与低压限流环节叠加得到整流侧电流给定值,实现多馈入直流系统的渐进恢复。在PSCAD/EMTDC上搭建测试系统,仿真结果验证了所提策略的有效性。
由于存在严重的模型过拟合问题,传统的城市综合体月度用电量单步预测方法往往不能提供准确的预测结果。提出一种基于多层分解-累加原理的城市综合体月度用电量预测方法。该方法首先将城市综合体内部负荷根据其负荷特性细分为3类;然后,针对每一类型的负荷搜集其历史小时用电量数据,并根据数据的星期标签再次分解,以提高多步预测模型的预测精度;接着,使用改进的经验模态分解(improved empirical mode decomposition, IEMD),将用电量序列中不同尺度的波动和趋势特性分离开来,并利用极端梯度提升(extreme gradient boosting, XGBoost)算法对分解后的各分量分别建立对应的多步预测模型;最后将预测结果逐层累加得到月度用电量预测结果。研究结果表明,文章提出的方法能够有效地捕捉城市综合体用电量变化规律,其预测误差精度比传统方法提升了18.2%~34.9%。
鉴于功率预测评价对电力系统运行和调度的重要性,文章充分考虑电网调度实际需求,从不同时期下机组的出力大小和不同时段下电网调度对预测精度的需求2个方面分析现有功率预测评价指标的不合理之处,并提出了新的准确率指标。首先,对不同时期下系统灵活性进行计算得到灵活性矩阵并对其进行预处理;其次,将处理后的灵活性矩阵输入到优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)模型中,根据评价对象与理想化目标的接近程度对不同时段的灵活性进行排序和归一化计算,得到不同时段下的权重系数矩阵,进而形成新的评价指标;最后,将所提的评价指标与其他指标进行对比。仿真结果表明,所提评价指标更能体现系统灵活性对功率预测评价的影响,满足实际调度的需求。
电动汽车充电负荷精准预测对于电网调度、电力市场交易、充电站规划建设等具有实际意义。由于电动汽车充电负荷特性异于传统的电力负荷,两者负荷的规律性及影响因素的敏感性各有不同,有必要针对电动汽车充电负荷影响因素及预测模型开展针对性研究。考虑到不同类型电动汽车充电负荷时间序列特性及影响因素存在差异,构建考虑日类型、最高与最低温度的电动汽车充电负荷预测模型;采用模糊C均值(fuzzy C-means, FCM)聚类算法对充电负荷进行聚类分析,挖掘数据特征属性,提取相似日负荷;针对聚类后的相似日负荷采用最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LS-SVM)进行预测。将所得的预测结果和测试集进行对比,结果显示,基于该模型的预测精度高于使用非聚类的LS-SVM方法,验证了预测模型的有效性。
深度挖掘市场化背景下典型灵活性资源——电动汽车聚合商的能力与价值,是实现未来电网高效运行与电动汽车行业快速发展的重要支撑。文章以电动汽车聚合商为对象,通过主辅联合市场模拟分析,对其市场运营能力进行探索。首先,建立了电动汽车聚合商参与下的电能量市场和调频辅助服务市场交易框架,对电动汽车聚合商参与市场方式及各市场主体的成本进行分析。接着,基于寡头竞争的博弈均衡理论,建立了电动汽车聚合商参与下的能量和调频市场多时段均衡模型。最后,应用非线性互补方法对均衡模型进行求解,并通过典型案例分析对所提模型的合理性和有效性进行校验。结果表明,电动汽车聚合商参与主辅市场竞争后,对负荷及有功电价均有“削峰填谷”的作用;系统上、下调频容量电价均有所下降,且下调频容量电价下降更为明显;系统调频服务购买成本有所降低,且整日用户利润和社会福利均将增加。文章可为未来市场规划及电动汽车聚合商运营提供参考。
针对当前居民用能优化仅考虑单一电能的不足,文章提出了一种新的耦合居民侧能源转换电器和区域能源中心(district energy centre,DEC)的居民电-热用能多目标优化方法。为实现通用性,基于能源集线器的概念,首次提出了耦合DEC的居民用能通用化建模方法。进一步,通过构建以居民购能成本和用户不舒适性最小为目标,居民能源转换电器、DEC内的能源转换和储存设备输入功率为决策变量,计及可行性约束和安全性约束的混合整数二次规划模型,实现居民电-热用能多目标优化。同时为求取多目标最优折中解,基于模糊隶属度函数引入Pareto最优解满意度指标。最后,以某区域冬季居民用能优化为例开展了算例验证和对比分析。结果表明,居民能源转换电器与DEC耦合协调运行,同时优化居民电-热用能,可有效降低居民用能成本,且所提出的多目标优化调度模型,兼顾用户的经济性和舒适性,能够为用户提供考虑多要素的用能优化方案。
现阶段配电网中量测设备覆盖率较低,只有部分节点的负荷数据可以实时采集得到,因此在配电网中进行实时无功优化时无法使用基于潮流计算的优化方法。考虑到以上情况,文章提出了一种基于数据驱动的非全实时观测配电网无功优化方法。该方法基于历史运行数据使用最优潮流离线生成无功优化策略,并通过训练神经网络构建可实时量测节点负荷数据和无功优化策略间的映射关系,实现对非全实时观测配电网的实时无功优化。最后基于改造的IEEE 33节点系统,将所提方法与传统九区图无功优化方法作对比,验证了所提方法的有效性。
针对超级电容储能系统(supercapacitor energy storage system, SCES)设计了一款鲁棒分数阶PID (robust fractional-order PID control, RFOPID)控制。首先,利用高增益扰动观测器(high-gain perturbation observer, HGPO)对SCES的非线性、未建模动态和参数不确定性所聚合的扰动进行实时快速估计。接着,该扰动由分数阶PID (fractional-order PID, FOPID)控制器进行完全补偿。所提控制器不依赖于精确的SCES模型,仅需测量dq轴电流,易于硬件实现。最后,通过3种算例对RFOPID控制的控制性能进行评估。仿真结果表明:与其他控制器相比,RFOPID控制在各种工况下均具有最佳的控制性能和最强的鲁棒性。
非侵入式电力负荷监测与辨识是实现泛在电力物联网客户侧智能感知的关键技术。针对现有辨识模型存在的特征冗余度高、辨识准确率差、计算效率低等问题,提出了一种基于Fisher主元分析(Fisher principal component analysis,FPCA)和核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的非侵入式电力负荷辨识模型。首先,选取电流、功率、谐波含有率等稳态特征作为原始输入变量,运用Fisher得分和主成分分析相融合的Fisher主元分析法剔除可分性较差的无效特征,同时降低有效特征之间的相关性;然后,引入径向基核函数搭建网络结构,并采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对惩罚系数等模型参数进行寻优,从而建立核极限学习机分类模型进行负荷识别;最后,通过公开的TIPDM负荷数据集进行算例分析。仿真结果表明,所提模型相比于传统负荷辨识模型具有更好的辨识准确率和计算效率,运用该模型可对常见家用负荷进行有效识别。
电力用户负荷画像建模是一种面向用户的、通过挖掘用电数据中的负荷特性建立差异化画像标签的重要方法,现有研究方法多侧重于画像方法的研究,而缺乏完善的负荷特性标签体系。文章提出了一种基于数据驱动的负荷特性分析通用方法,从调度部门最关注的用电规律性、平顺度、负荷调控能力以及疫情影响度四方面构建负荷特性标签体系。首先,采用模糊C均值聚类算法从海量实际负荷数据中提取行业典型负荷曲线,综合考虑各行业用电特性,从4个方面构建完善的负荷特性标签体系,并建立考虑疫情影响的多类型用户负荷特性画像模型。其次,细化负荷特性标签,给出相应指标定义和计算方法,并采用模糊聚类算法判定指标分界,采用熵权法对用电平顺度进行综合评分。最后,通过算例对各行业典型用户的用电数据进行分析,并给出普适的指标分界,为各行业电力用户负荷建模提供了一种新思路。
工业大用户是一个多能源综合供给系统,传统的工业大用户综合能源系统(integrated energy system,IES)规划忽略了多种能源的参与。计及冷热电联供系统(combined cooling, heating and power,CCHP),考虑多能梯级利用及其与可转移生产任务的耦合关系,文章建立了工业大用户综合能源系统扩展规划模型。目标函数为系统综合成本最低,其中包括与售电公司交互成本、大用户自发电成本及生产任务转移成本,模型中考虑了多能耦合平衡约束、发电设备技术约束、可转移生产任务负荷调度约束等约束条件,优化CCHP的容量配置。该模型是一个混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)模型。最后通过算例对所提模型进行验证,结果表明在工业大用户综合能源系统规划中考虑CCHP能够提高用户用能的灵活性,有效降低综合成本。
边缘计算和共识是分布式计算领域的2个重要研究课题。边缘计算将一部分资源下放到靠近终端设备的边缘侧以提高计算效率和质量,共识通过实现分布式个体状态的一致性为分布式系统提供安全保障。在简要综述相关文献的基础上,总结和分析了边缘计算与共识的互惠关系:边缘计算架构为共识算法研究提供了理论模型的创新,共识为边缘计算提供了理想的系统安全性。将边缘计算和共识算法有机地进行结合,提出“共识边缘计算”的概念,在能源互联网的背景下对这种结合的应用进行展望性分析,并进一步列举可能的发展方向。
智能变电站中,量测与控制业务用嵌入式终端的脆弱性是变电站受到网络安全威胁的重要原因。文章分析了智能变电站嵌入式终端的脆弱性和可能遭受的网络攻击,提出了智能变电站嵌入式终端安全测评指标及内容,同时针对各测评内容,研究了相应的安全测试技术。文章以国内某省电力公司智能变电站实验室为依托对五类嵌入式终端进行了安全测评,给出了测试过程、测评结果和整改建议,示范了所提测评指标及测试技术的应用方法。文章工作可用于智能变电站嵌入式终端的入网前或产品升级后的安全性测试,以充分发现和消除其脆弱性,提升终端安全水平,同时可为智能变电站二次系统在线安全防护提供参考。
