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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结合东莞松山湖地区中压配电网的实际问题和工程示范规划,对中压柔性直流互联在该地区中压配电网中的应用方案进行研究。对系统的主接线方式、联接变压器配置和接地方式进行了论证;对系统中模块化多电平换流器和电力电子直流变压器进行了初步设计,确定了关键设备主要技术要求;仿真分析了系统过电流和过电压特性,提出了系统的过流耐受和绝缘配合要求;设计了系统总体控制架构和保护配置,明确了系统的控制保护策略。文章对示范工程所采用的新型主回路拓扑进行了论证,提出并采用了高纹波紧凑化的设备设计方案,提出了交流故障协调响应策略,并对这些新技术进行了论证和仿真验证,可为后续相关研究和工程实践提供参考。
随着双碳目标的提出,大力发展新能源、降低碳排放将是未来能源发展的主线。由于新能源装机容量快速增长,电网消纳形势日趋严峻。为了消纳大规模风电的弃风功率来提升电网的调峰能力,文章提出了基于NSGA-III算法和考虑用户舒适度的蓄热式电采暖参与风电消纳的多目标优化模型。首先,分析了蓄热式电采暖的工作特性及参与风电消纳的运行机理,考虑用户舒适度的电、热需求响应,在满足用户舒适度前提下充分挖掘电、热需求响应潜力。其次,以风电消纳最大、运行成本最小、碳排放量最低作为优化目标,结合功率平衡、电采暖等约束条件,建立蓄热式电采暖参与风电消纳的多目标优化模型,并采用NSGA-III算法对模型进行求解。最后,基于某电网的实际数据进行仿真,结果表明所提方法提高了风电消纳的能力,降低了设备的运行成本,并有效减少了碳排放,且验证了所提算法的有效性。
部分遮蔽(partial shading, PS)是影响光伏发电效率最主要的因素之一,它通常会引起失配损耗并降低光伏阵列的输出功率。为了解决这个问题,光伏重构技术被广泛应用于光伏发电系统。文章提出了一种基于秃鹰搜索算法(bald eagle search, BES)的光伏阵列重构方法,它可以有效地减少功率损失,提高发电效率。基于BES的重构方法旨在重新配置光伏阵列的电气连接,以减轻部分遮蔽带来的不利影响,并获得更高质量的输出特性。为了验证BES的有效性,模拟了缓慢移动的云在10 min内造成的阴影,基于此对3个典型的启发式算法进行了全面的比较。仿真结果表明,与网状连接(total cross tied, TCT)相比,BES在缓慢移动的云层阴影下能提高15.10%的输出功率,减小57.90%的失配损耗,并将填充因子由0.625 4提高到0.714 3;与蚁群算法(ant colony optimization, ACO)和禁忌搜索算法(tabu search, TS)相比,BES也能够获得更低的失配损耗、更高的功率提升百分比和更高的填充因子。
随着配电网自动化水平不断提高,感知终端数目和接入数据量激增,数据传输慢、信息漏报误报等问题严重影响了故障处理速度和准确性。边缘计算可就地高效地快速处理数据并决策。为此,提出一种面向配电网故障快速处理的边缘计算单元优化配置方法,包括体系架构、边缘生成、划分方法等内容。首先以经济性、通信实时性指标构造目标函数,可靠性及系统要求等为约束求解实际配网中边缘的最优个数。再通过谱聚类结合k-means算法划分边缘管辖范围和位置分布,根据分区均衡性、实际要求等修正分区。最后以IEEE 33节点、IEEE 69节点系统进行算例验证,并基于Matlab/Simulink建立模型进行故障仿真,与传统方法对比表明该法能够实现配电网故障的正确快速处理,有效保障了配电网安全稳定运行。
输电线路运行环境恶劣,发生故障的概率和气象条件直接相关。由于目前极端气象条件在全世界范围内表现活跃,研究不同气象条件下输电线路发生故障的概率对提高电网运行稳定水平有重要意义。该文从分析气象相关输电线路典型故障的作用机理和统计特征出发,提出使用融合注意力机制的深度神经网络进行输电线路故障概率预测,使用停电数据对模型进行检验并与采用反向传播(back propagation, BP)算法的多层感知机模型进行对比。通过算例仿真验证了模型在输电线路故障概率预测方面的有效性,为电力事业部门更好地进行防护措施建设和修复计划制定提供了可能性,有利于电力系统的安全稳定可靠运行。
针对电力变压器健康指数模型构建过程中指标体系不完善,指标权重确定方法单一性及片面性,文章提出一种基于粗糙集-G1(序关系分析法)优化组合的变压器健康状态评估方法。通过集合变压器老化情况、电气试验、油色谱试验、油质试验、糠醛试验以及附件情况构建变压器健康状态综合指标体系模型,采用粗糙集得到客观权重、G1法求得主观权重,利用客观修正主观的优化组合方式给各指标科学赋权,最后通过整体电力变压器健康指数模型计算出7台不同电压等级变压器的健康指数来评估其健康状态,与传统指标体系和权重方法对比,验证了文中所提指标体系更符合评估实际,指标权重更合理,提高了变压器健康状态评估的准确性和可靠性。
随着新型能源互联网的发展,大规模的传感量测系统为基于数据驱动的虚假数据注入攻击检测方法提供了数据支持,然而攻击样本数据不平衡问题会影响此类方法的性能。提出了基于改进生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)和极端随机树的数据重平衡攻击检测模型。首先,为了生成高质量数据,设计GAN的结构使其训练稳定;其次,使用Copula函数构建电力系统状态量之间的空间关联性以适应分布式能源的接入;然后,对改进的GAN进行对抗训练得到重平衡的数据集,采用极端随机树分类器实现攻击检测。此外,设计基于多种分类器的数据有效性指标评估生成数据的质量。通过对比实验对所提方法进行验证,结果表明该方法能生成高质量的量测数据,可以有效解决数据不平衡问题,攻击检测率达98.95%。
及时发现并诊断变电站运行中设备存在的问题,是保障电网安全运行的关键手段之一。基于深度网络与知识图谱技术,提出一种关联变电站设备多模态信息的故障智能诊断方法。利用深度学习技术和知识图谱方法对采集的多模态数据进行知识提取和融合,构建一个多模态信息融合的语义知识图谱;使用YOLOv4算法对故障样本聚类并提取先验框参数;将多模态知识图谱和YOLOv4视觉检测相结合,应用到变电站场景中,实现变电站设备的自主预警诊断。实验表明,该模型可以实现故障诊断决策智能化的目标,从而提高电网的日常运行、维护和管理效率。
在“双碳”政策的加持下,储能行业发展迅猛,移动储能系统作为一种新兴结构在应急场景和快速响应场景中应用前景广阔。合理的集群协同控制是实现移动储能系统智能化、灵活调控的关键。该文首先结合应急场景特性对移动储能的发展历程与应用现状进行了梳理;其次,对移动储能系统的模型、结构进行了分析;然后,对移动储能系统协同控制研究现状进行了总结,并分析了基于多智能体控制的移动储能集群与多电力主体协同控制的可行性;最后,总结了移动储能系统集群协同控制的优势,并提出相应建议,为移动储能方案的实施提供借鉴和参考。
面向越来越开放的能源交易市场,为充分调动用户侧资源,提出了一种考虑需求响应(demand response, DR)的电/热/气云储能(cloud energy storage,CES)优化配置策略。建立含电/热/气云储能能源集线器(energy hub, EH)结构,从参与云储能商业模式的用户侧与云储能提供商出发,构建两主体双层优化模型。底层基于长短期记忆和贝叶斯神经网络的概率预测方法,刻画新能源出力的不确定性,建立考虑需求响应的用户侧云储能充放能模型,以用户总成本最小为目标优化决策用户侧充放能行为,并将决策信息传递到云储能提供商。顶层以云储能提供商的总成本最小为目标,集中优化决策实体储能功率和容量的配置问题。通过大M法对目标以及约束中的非线性部分进行松弛线性化,将其转化为混合整数线性规划模型。最后,建立4个典型应用场景,通过Matlab中的YALMIP工具箱调用CPLEX优化求解器对不同场景下的模型进行求解,联合对比在4种不同场景下的整体成本与收益,验证该策略在资源共享、节约系统整体成本等方面的优越性。
由于分布式固体电储热(distributed solid electric thermal storage, DSETS)面临多种环境气温因素影响,对其实施能量平移调度时可能出现不受控情况,从而导致含DSETS的多能源系统运行面临安全风险。为解决该问题,提出一种含DSETS的电热联合系统安全评估及预防控制方法。首先,建立一个两阶段优化模型:第一阶段以系统运行成本最小为目标,针对含DSETS的电热联合系统建立预想事故集,模拟DSETS能量转移过程中负荷需求突然增加和支路N-1预想事故扰动,并利用所提的支路重载评估指标,评价故障后系统的安全性;当第一阶段优化结果出现支路重载情况时,进入第二阶段采取预防控制,本阶段以系统各单元有功调节量最小为目标,对重载支路进行校正,通过调节系统各机组出力,使支路有功潮流降低至安全裕度之下。最后,通过对比预防控制前、后系统的安全性,验证预防控制模型及评估指标的有效性。上述2种预想事故导致支路重载指标分别为2.82%和6.96%,采取预防控制后,支路无重载。
能源互联网平台作为能源互联网的重要信息支撑及市场化运营的集中体现,对提高清洁能源消纳水平、助力能源互联网战略及碳中和战略实现具有重要意义,当前研究主要针对能源互联网平台架构及其支撑技术,缺少对其市场化商业模式的探究。文章首先从物理层、信息层、应用层设计能源互联网平台总体框架,并以应用层为基础,从数据化服务、清洁能源供应、未来新业态三个层面划分能源互联网平台典型应用场景。其次,在此基础上,围绕目标用户、关键业务、合作主体以及盈利模式等维度对典型应用场景进行商业模式设计,以期促进能源互联网平台市场化运行。最后,结合商业模式设计,提出能源互联网平台未来发展展望,形成宏观层次的发展建议,为实现“双碳”及构建新型电力系统的新形势下能源互联网平台的规划、设计、建设提供参考。
随着能源革命与数字革命的深度融合,大数据助力能源互联网创新发展已成必然趋势。传统能源数据的存储和利用形态是以企业为中心的信息孤岛,缺乏高效可靠的数据共享机制,直接阻碍了能源大数据的信息挖掘。针对这个问题,提出一种基于区块链的能源互联网大数据知识共享模型,其中基于云边协同的能源大数据知识提取架构解决了数据隐私难以保证、海量数据传输效率低及安全性差的问题,基于联盟区块链的知识共享模型为实体间的知识共享提供了可信、可靠的平台。所提出的架构可支持能源互联网背景下各实体间快捷高效地实现知识共享,具有高透明度、高可靠性、可追溯性的特点,为能源大数据的知识共享提供了新的解决思路。
近年来的研究表明,电压控制型虚拟同步机(virtual synchronous generator,VSG)除具备为交流系统提供频率和电压支撑的能力外,对弱电网运行条件也具有良好的适应性。为提升电压控制型虚拟同步机并网系统运行稳定性,充分发挥其优势,探讨了电压控制型虚拟同步机并网系统小干扰稳定临界短路比(critical short circuit ratio,CSCR)的确定方法及相关稳定判据。为此,首先建立了虚拟同步机并网系统小信号模型,并将其整理为两输入两输出单位负反馈系统的表示形式。然后,基于广义奈奎斯特判据,探讨了考虑电网强度作用的系统小干扰稳定判据,定义了系统小干扰稳定临界短路比,可为未来虚拟同步机并网系统规划提供指导和借鉴。最后,通过仿真算例,验证了所提方法的有效性。
伴随着电力市场售电侧的日益开放化,虚拟电厂(virtual power plant, VPP)内不同利益体可通过电能交易提高经济效益。首先,文章针对包含分布式电源的运营商(distributed generation operator,DGO)、云储能运营商(cloud energy storage operator,CESO)以及产消者聚合商(prosumer aggregator,PA)等多种运营主体的虚拟电厂,提出基于合作博弈的多运营主体间电能交易机制,实现VPP总运行成本最小。其次,以各运营主体单独与配电网交易的运行成本作为谈判破裂点,利用纳什议价方法求解各运营主体间的电能交易量与收益转移,维持各运营主体参与合作的积极性。考虑到纳什议价模型的非凸性与各运营主体的隐私安全,将议价均衡问题转换为两个凸的子问题,并采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)进行求解。最后,通过算例仿真进一步验证了所提方法能有效减少各运营主体的运行成本,为VPP内电能交易机制的设计提供了参考方案。
