中国科学引文数据库(CSCD)核心期刊
中文核心期刊
中国科技核心期刊
ISSN 1000-7229 CN 11-2583/TM
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新型电力系统是构建新型能源体系和实现“双碳”目标的基础支撑,电力市场、碳市场、绿证市场协同运行是实现新型电力系统市场化运行的必然路径。为此,提出了电-碳-绿证市场协同运行的区块链关键技术体系。首先,提炼了电-碳-绿证市场协同运行的体系架构,从产品、主体、政策3个角度分析了市场间的协同运作情况。其次,构建了基于区块链技术的市场运行体系:建立了一个统一的积分认证机制来衔接电-碳-绿证市场之间的交易标的物;结合区块链技术的智能合约确保交易的透明和可靠性;将共识机制结合积分认证应用于协同市场,确保参与方之间的一致性以及协同性;通过跟踪电力的来源去向,构建了电-碳-绿证溯源模型来确保电力数据的准确性。最后,提出建设电-碳-绿证体系建议,聚焦于政策、技术、试点三方面为新型电力系统市场化运行提供辅助决策。
在海量电动汽车接入的配网未来场景下,聚合配网各区域的电动汽车充电负荷数据是制定电动汽车需求响应策略,引导有序充电的重要基础。传统数据聚合手段在未来场景下将面临电网企业负担增大、数据可信赖性不足、车主隐私信息泄露等问题。为此,提出基于双层区块链的电动汽车充电隐私数据可信聚合方法。首先,建立了电动汽车充电数据多层级聚合架构,以区块链为手段实现自治化的充电数据聚合,减轻电网企业收集海量电动汽车充电数据的负担;随后,提出了隐私保护的电动汽车充电数据可信聚合算法,保护电动汽车隐私信息并保障聚合结果的可信赖性;最后,通过理论推导和算例分析,论证了所提方法的防篡改性能和隐私保护性能。
针对目前电力行业联盟链缺乏高效账本篡改攻击在线检测方案问题,提出了一种基于背书特征的电力行业联盟链账本篡改攻击检测方法。首先,在电力联盟链绿电交易仿真环境中,提出并实现了账本篡改攻击。在此基础上,收集并提取了链运行数据中与攻击有关的背书特征,以构建起检测所需的数据集。最后,采用基于Boosting随机森林算法进行检测模型训练,并将模型非侵入式部署在电力联盟链上在线检测账本篡改攻击行为。测试结果表明,相比于基于规则的检测方法,所提方法对电力联盟链的运行负担较小,在识别耗时和区块链性能损耗方面都表现较好,仅造成4.03%的性能负担。与其他基于机器学习的检测方法相比,该方法可适配于多种共识算法,并具备较高的准确率,达到了95.75%。
为了实现主动配电网(active distribution network,ADN)的有功-无功资源协调控制,提高配电系统供电可靠性及经济性,提出一种基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)的ADN有功-无功协调优化调度策略。首先,在避免电压和潮流越限的情况下,以ADN日运行成本最小为目标,计及可投切电容器组、有载调压变压器、微型燃气轮机和能量储存系统构建ADN有功-无功协调调度模型。其次,将ADN实时调度问题转化成马尔科夫决策过程,并定义系统的状态空间、动作空间及奖励函数。然后,为提升深度确定性策略梯度的离线训练速度和奖励回报,在算法中加入优先经验回放(priority experience replay, PER)机制,并搭建了基于优先经验回放机制的深度确定性策略梯度(PER-DDPG)ADN在线调度框架。最后,在修改的IEEE-34节点配电系统上进行仿真,算例结果表明,PER-DDPG方法通过高效的经验学习,能够为ADN提供安全、经济的调度策略。
高精度的风电出力预测技术是实现碳中和的关键技术之一,随着智能电网的逐步建设,风电出力预测系统逐步从分散模式趋向于集中模式,其表现为一个系统集成多个风电场站的数据和模型。传统预测方法无法较好地处理这种大数据融合场景,也无法较好表征多个风电场站之间的关系,因此,提出了基于多源数据图表示学习的风电出力预测方法。通过基于Stacking集成学习框架思想和图理论对多个风电场站形成的特征数据构建图数据,其中,图数据的节点为历史风电出力数据、基础方法预测值数据以及气象、位置等多源数据,边为多个风电场站之间的相关性,从而实现对多个场站数据的融合表征。最后搭建残差图卷积神经网络对所构建的图数据进行学习训练,并通过公开数据集验证了所提算法具有更好的结果。
高比例风电接入电网后能够有效缓解供电压力,但其随机性和波动性也降低了电网惯性,增加了电网调频压力。因此,近几十年来,基于风电场的各种频率调节技术得到广泛研究。其中,可以解决风电场功率和电力系统频率间解耦问题的风力发电机组自适应惯性下垂控制策略被认为是增强电网惯性最有效的方法之一。然而,目前的研究主要聚焦于一次频率下降(first frequency drop, FFD),并且对控制参数影响的研究不足。因此,提出了一种基于蒲公英优化(dandelion optimizer, DO)算法的梯次启动自适应惯性下降控制策略,以减小系统频率波动,减轻FFD、二次频率下降(second frequency drop, SFD)和三次频率下降(third frequency drop, TFD)。此外,DO算法优化了所设计控制器在50 MW、100 MW以及150 MW负荷增量下的控制参数,并将该优化参数用于不同负荷变化事件,最后在MATLAB/Simulink中进行仿真,进而评估该策略的性能。仿真结果表明,基于DO优化的控制器能够及时应对多种负荷增量变化,显著抑制系统频率下降。与常规试错法相比,负荷增加时,基于DO的SFD和TFD分别减少了11.34%和13.74%。
高比例可再生能源接入下,有源配电网电压越限风险增加。传统调压设备控制时间尺度长,难以及时响应调压需求。为缓解配电网局部电压越限问题,提出一种基于深度强化学习的电压调控策略,利用电池储能系统和静止无功补偿装置(static var compensator,SVC)进行有功无功联合调控。首先,研究了分布式储能的容量衰减机理;然后,将电压调控推导为马尔可夫决策过程,通过寻找SVC和储能最佳出力点缓解电压波动;最后,采用深度确定性策略梯度算法实现离线训练与在线决策。算例验证表明,所提策略能有效实现非全局信息可观下电压波动的抑制,电压偏差较无调控时有明显降低;通过与其他深度强化学习和启发式算法对比,验证了所提出方法可以有效应对不确定性环境,抑制电压波动。
变电站仪表读数的准确识别对实时感知设备运行状态,提高变电设备运维智能化水平意义重大。然而,现有基于指针偏转角度检测的变电站仪表读数识别方案准确性差,未能结合表盘色带判别设备状态,无法自适应表盘量程。对此,提出了一种基于YOLO-E改进OCRNet图像分割的变电站仪表读数识别方法,首先提出了基于YOLO-E的表盘位置检测算法,通过透视变换实现图像校准;其次,使用极化注意力模块分支改进OCRNet网络结构,提出基于改进OCRNet的表盘分割算法,实现表盘刻度、指针及色带的准确分割提取;最后,基于PGNet从表盘文本中自适应识别量程信息,结合指针与刻度的分割结果实现读数识别。算例证明,与其他先进电力视觉算法相比,所提方法能适应不同量程的仪表,实现了读数与设备运行状态的准确识别,有助于推动运检数字化转型。
高比例新能源接入区域系统强度弱,已经逐步成为制约新能源消纳的重要因素,因此亟需提出一种适用于新能源集群弱电网系统的新能源消纳能力评估方法。首先基于容量短路比指标计算方法,并以临界短路比指标约束建立了新能源消纳能力与新能源并网点系统强度之间的关联,阐述了弱电网系统制约新能源消纳的机理,并分析了无功补偿方式对弱电网系统新能源消纳的提升机理;然后,在传统时序生产模拟算法基础上,加入短路比约束,提出一种考虑短路比约束的时序生产模拟模型,以准确评估弱电网系统新能源消纳能力。最后,结合我国“三北”地区某新能源汇集送端系统工程,开展了基于短路比约束的弱电网系统新能源消纳评估应用研究,并进一步量化分析了各无功补偿方式对新能源消纳提升的效果。
5G基站、数据中心等新型数字基础设施的大规模接入对配电网的稳定运行造成冲击,亟需对新型数字基础设施与光伏、储能系统、电动汽车充电桩等电网资源的协同优化调度展开研究。从减小配电网负荷波动性和电网运行成本的角度出发,提出了考虑5G基站和数据中心接入的变电站多目标优化方法。首先,提出考虑5G基站、数据中心接入的多站融合场景下的多主体集中式协同优化框架。其次,分析5G基站、数据中心的能耗特性,构建考虑电网运行经济性和稳定性的多目标优化模型,并提出了基于ε-约束的多目标模型求解方法。最后,通过算例仿真,验证了所提多目标优化方法的有效性。结果表明,该多目标优化方法可以降低新型数字基础设施的运行成本,同时,减小电力负荷波动,提高电力系统稳定性,实现多利益主体共赢。
新型电力系统构建背景下,输变电工程建设加速推进,大数据、物联网等数字化新技术与工程建设的融合发展,以及新型电力设备集成化、智能化水平的不断提升,工程数据规模与建设复杂度大幅提升,给传统输变电工程评审模式带来了新的挑战。为此,首先分析输变电工程评审业务流程,总结关键评审要素。在此基础上,提出基于知识图谱的输变电工程辅助评审系统架构,并从知识图谱构建、推理解析等方面研究分析辅助评审系统的各项关键技术。最后,提出面向工程评审业务需求的关键指标纠错、修改建议生成和知识图谱质量分析的典型应用场景,为输变电工程评审业务的提质增效提供理论支撑,指明发展方向和建设思路。
可用输电能力(available transmission capability,ATC)反映了电网不同区域间的电能交换能力,为电网的稳定性评估提供了参考。随着电-气综合能源系统(electricity-gas integrated energy system,EGIES)的发展,天然气网络与电网进一步耦合,ATC的计算会更加复杂,从而影响ATC的计算效率。针对上述问题,文章提出了一种面向数字孪生(digital twin)理念的电-气综合能源系统的ATC计算方法。首先将数据驱动和模型驱动进行融合,构建数据-机理融合模型以满足数字孪生理念的指标要求。数据-机理融合模型可以充分挖掘隐藏在海量状态数据下的信息,进而简化传统物理模型迭代计算的过程,缩短计算时间;其次,构建数字虚拟模型以实时处理综合能源系统内不断更新的状态量数据,实现最大输电能力的在线计算并提取系统运行状态的特征;然后,利用提取出来的特征进行综合能源系统的ATC计算;最后,通过IEEE30-NGS10电-气综合能源系统验证了文章所提方法的有效性与高效性。
可再生能源在电力系统中的大量接入导致电网可靠性水平逐渐降低,辅助服务对电网安全运行的保障作用日益增加。电、气、热耦合的综合能源系统具有能源形式灵活转换的特点,可以成为电力系统优良的辅助服务资源。文章充分探索综合能源系统气热惯性参与电力系统不同时间尺度辅助服务的可能性:首先分析气热惯性对功率波动的抵御能力与延时响应特性;然后以惯量和频率辅助服务为例,提出综合能源系统参与辅助服务的响应策略与方案;接着,针对所提响应策略分别建立气热惯性模型与综合能源系统参与的惯量和频率辅助服务优化模型;最后,通过算例仿真与分析可得,考虑气热惯性的综合能源系统具有参与电力系统不同时间尺度辅助服务的能力,在提高系统运行经济性的同时,具有更好的辅助服务效果。
异常用电行为将产生异常的电表计量数据。针对电表进行数据感知校验,计算量测值与感知量的残差,是识别异常用电行为的有效手段。提出了一种基于配电网关联潮流感知的异常用电检测方法。首先,分析异常用电行为引起的电表数据异变特征。其次,构建基于正向潮流映射与反向潮流回溯机制的关联潮流感知模型,实现不依赖于拓扑参数的等值潮流计算,提取出受潮流约束的电压与功率残差特征。然后,设计基于高斯混合模型的估计网络,计算残差特征的异常概率能量,通过相应阈值来确定异常用电用户。最后,实际算例结果表明,模型所提取的残差特征能更加有效地检测出异常用电用户。
电制氢技术将可再生能源发电与氢下游的甲醇合成产业相耦合,是电力、化工行业低碳转型的重要发展方向。然而传统甲醇合成生产采用“恒功率,满负载”运行模式,为保证供电平稳性需以更高的价格购买优质电量,导致生产成本高昂。为此,充分考虑甲醇合成反应的动力学和热力学特性,提出甲醇合成工段多负载区间异速调控方法,配合集群制氢负载的启停调度,构建适应风电波动的电制氢合成甲醇系统全环节柔性调度模型。引入基于Wasserstein距离的分布鲁棒优化,以最大化系统收益为目标建立优化调度模型,并利用仿射策略实现系统再调度以平抑可再生能源发电出力偏差。最后,分别以独立风电制氢合成甲醇系统和基于IEEE 14节点构造的化工园区系统进行算例分析,结果表明,采用柔性运行方式可降低电转甲醇系统对供电平稳性的依赖,优先利用廉价风电可降低甲醇生产成本14.5%,在新能源高占比电网中更具经济优势。
