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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【目的】 随着电力市场化改革深入推进，传统火电发电商面临电力、碳排放及燃料市场的价格波动与多市场协同决策难题。为此，考虑电-碳-燃料市场的价格随机性与交易结算机制，构建了多样化异步行为周期下的燃煤发电商跨市场决策模型。【方法】 模型考虑了市场交易决策周期多样性、燃料供应周期多样性和资金结算周期多样性，描述煤炭库存与资金流动态平衡过程，重点关注周期多样性导致发电商决策流、物资流、资金流之间的异步转化。构建多时间尺度分层递进的决策求解框架，采用随机规划方法考虑多种随机因素和风险度量，实现了多市场环境下发电商各类资源的动态协同。【结果】 算例结果表明，所提方法在经济性方面相比传统决策的收益提升了5.10%，在安全性方面能有效规避运营风险，避免了忽略燃料供应和结算周期异步性可能导致的库存断供问题和资金链断裂风险。【结论】 所提方法通过系统性建模发电商异步行为周期，能够有效提升其经济效益，增强了多市场参与灵活性和风险防控能力，可为发电企业在复杂市场环境下的安全经济运营提供科学参考。
【目的】 为应对风电消纳不足以及燃煤自备电厂高能耗、高污染问题，进行风电与自备电厂发电权交易是一种可行的方案。目前针对风电与自备电厂发电权交易的研究较多，但缺乏对多时间尺度下不确定性进行精细化建模的决策行为研究。为此，提出了一种基于多时间尺度耦合的风电场与自备电厂的发电权交易方法。【方法】 首先，分析各市场主体参与发电权交易前后的成本与收益，计算发电权交易的利润空间。其次，基于多时间尺度弃风预测，利用Copula函数计算实际弃风量的条件概率密度分布模型，进而分析风电场在多时间尺度下的决策行为并开展发电权交易。最后，以某省份运行数据进行算例仿真验证方法的合理性。【结果】 多时间尺度耦合发电权交易模型相较于传统发电权交易模型，其风电消纳量提高了3.7%，经济效益提高了3.3%。【结论】 所提多时间尺度耦合模型相较传统发电权交易能够有效促进风电消纳，同时进一步发掘潜在利润空间，最大化发电权交易的总社会效益。
【目的】 为改善中国电力与绿色金融领域数据壁垒显著、信息披露失范、标准不统一、采集受限等突出问题，破解由此引发的能源低碳转型受阻困境，提出一套兼具理论性与实践性的跨部门数据共享及信息披露协同解决方案。【方法】 基于制度经济学与技术创新理论，结合重庆等地电力与绿色金融融合发展的实践案例，从非完全数据采集实际场景与信息高效使用视角切入，系统剖析跨部门数据共享和信息披露的现状、核心堵点及深层矛盾，明确各参与主体的权责边界。构建“组织架构、运行规则、技术支撑”三位一体的协同机制框架，提出“顶层统筹+分层执行”的跨部门数据共享体系与“强制披露+自愿补充”的信息披露模式，细化成本分摊、利益分配、风险防控等关键操作路径，开展多场景技术方案适配性验证，并配套全维度保障措施。【结果】 所提方案有效提升了数据共享效率与信息披露质量。【结论】 所提协同机制及实施路径能够有效打通“电-碳-金融”数据传导链条，显著提升绿色金融服务电力行业的精准度，为推动能源低碳转型提供兼具理论价值与实践可行性的支撑路径，对破解行业发展困境、完善相关领域治理体系具有重要意义。
【目的】 系统分析了分频输电系统（fractional frequency transmission system ，FFTS）的静态电压稳定性及功率极限特性，探究其在不同频率、拓扑结构下的变化规律与内在机理。【方法】 基于静态电压稳定性机理与连续潮流法，探索性发现FFTS的静态电压稳定性优势，以及不同拓扑下功率极限随频率下降呈现单调与非单调变化趋势，并基于戴维南等效电路推导有功功率极限表达式，揭示有功极限非单调变化致因。【结果】 相同拓扑下，FFTS静态电压稳定性优于工频运行；而有功功率极限随频率降低在某些拓扑中呈现“先增后减”的非单调特性，该现象源于PV节点相角与系统电抗的耦合效应，当耦合效应不影响功率极限时，功率极限单调变化。【结论】 FFTS的静态电压稳定性优势显著，但其功率极限受拓扑结构影响显著，需在系统设计中合理配置参数。
【目的】 在电池储能电站实际运行中，周期性检修维护计划停运以及设备突发故障非计划停运都会引起可用容量损失，显著影响电站的经济性。现有电池储能容量配置优化方法未能充分计及这两类事件的影响，为此，提出一种考虑计划与非计划停运事件影响的电池储能容量配置优化方法。【方法】 首先，针对电池储能电站的周期性维护需求，构建基于全生命周期的计划性停运下收益动态评估模型；其次，对电池储能电站一次设备和二次设备的故障展开建模，建立非计划性停运场景下的电池储能电站收益评估方法。然后，综合考虑最大化受两类停运事件影响的综合收益与最小化储能电站综合投资成本，构建储能容量配置多目标优化模型。为自适应平衡优化模型的两个目标函数，设计基于边际改善率的求解算法实现迭代求解。最后，以IEEE 30节点系统和某省区域电网为例进行算例分析，验证所提方法的有效性。【结果】 相比传统配置方法，储能的高可用日占比提升约51.5%，验证了所提容量配置优化方法的合理性和有效性。【结论】 通过同时计及两种事件的影响和多目标优化，在模拟运行中可降低因舱室级维护和故障带来的影响，为运行调度和交易履约提供便利。
【目的】 针对有源电力滤波器（active power filter， APF）谐波治理中的电流跟踪难题，提出一种基于海马体模糊神经网络（hippocampus-based fuzzy neural network， HBFNN）的快速积分终端滑模控制（fast integral terminal sliding mode control， FITSMC）策略。【方法】 利用FITSMC保障全局鲁棒性与误差有限时间收敛；构建HBFNN在线逼近系统未知动态以突破参数依赖。HBFNN融合海马体机制与模糊理论，通过特征选择剔除冗余，并利用双递归结构增强对时变信号的抗扰性能。【结果】 仿真与硬件实验验证表明，所提HBFNN-FITSMC方案可快速精确跟踪谐波电流。仿真中，电网侧电流总谐波失真（total harmonic distortion， THD）从40.30%降至1.25%；硬件实验中，THD从32.73%降至2.96%。与传统方法相比，该策略显著提升了动态响应与稳态精度，并有效抑制了系统抖振。【结论】 HBFNN凭借信息筛选与双递归机制，具有更优逼近与抗扰能力，降低了对精确模型的依赖。该方案实现了类脑智能与滑模控制的优势互补，具有显著的工程应用价值。
【目的】 针对“双碳”目标下微电网作为提升能源利用效率与促进可再生能源消纳的关键载体，系统稳定与经济运行面临负荷波动大和多主体协同难的挑战，提出一种融合参数自适应长短期记忆网络的负荷预测方法，以及基于鲸鱼优化算法的微电网动态能量管理方法。【方法】 首先，通过量子粒子群算法对长短期记忆网络关键超参数进行全局寻优，有效提升短期负荷预测精度和有效捕捉峰谷时段负荷突变特征；其次，基于长短期记忆网络下的负荷预测结果建立含多种分布式电源与储能装置的微电网经济调度模型，以单日内运行成本最小化为目标，结合功率平衡和设备出力的约束关系，利用鲸鱼优化算法实现全局优化调度。【结果】 所提负荷预测方法在短期预测中具有较高精度，并能有效识别负荷峰谷波动特征；基于该预测结果，鲸鱼优化算法在经济调度模型中实现了更低的运行成本，同时在提升本地分布式电源利用率与维持成本稳定性方面，表现优于传统优化算法。【结论】 所建立的高精度预测模型与鲸鱼全局优化算法的协同策略可为源-荷不确定性下的微电网经济运行提供参考。
【目的】 柔性互联装置（soft open point， SOP）可连接多个低压配电网，具备功率灵活调节等多项功能，是解决分布式光伏消纳等难题的关键。然而，现有柔性互联装置需依赖供电台区的功率数据制定运行策略，额外的检测装置、能量管理装置及通信系统不可或缺，显著增加系统复杂度，如何让其不依赖外部指令独立自主运行是亟须解决的问题。【方法】 文章提出一种基于神经网络的柔性互联装置功率控制方法。首先，建立基于低时间分辨率功率采样数据和柔性互联装置本地电压采样数据的神经网络模型；然后，将神经网络模型部署于柔性互联装置控制器中，利用实时电压采样数据预测台区功率差额；最后，根据功率差额调控功率输出，实现多个台区功率均分。【结果】 利用台区真实数据训练神经网络模型，并将神经网络模型部署到现场柔性互联装置和实验室平台。实验结果表明，所提方法能够实现台区功率的自动分配，与理想均分功率值相比，平均偏差值小于2 kW。【结论】 研究结果表明，该方法仅依靠本地电压采样就可实现功率均分，有效降低了柔性互联装置运维成本和难度，助力柔性互联装置的推广应用，有利于分布式光伏就地消纳。
【目的】 面向电力系统低碳转型与经济性运行的双重需求，为挖掘负荷侧低碳需求响应能力、提升源网荷储调控灵活性，提出一种基于边际碳排放因子的日前日内优化调度策略。【方法】 首先，建立考虑分时电价与边际碳排放因子的配电网源网荷储调度框架，推导多场景边际碳排放因子的解析表达式，引入阻塞矩阵分析边际机组组合与线路阻塞对电网各节点边际碳排放因子的影响；其次，以整体运行经济性与环保性为目标，综合考虑三类需求响应约束，建立日前日内优化调度模型；最后，基于IEEE 33节点系统开展算例分析。【结果】 结果表明，所提边际碳排放因子计算方法与低碳需求响应机制量化了边际机组组合与线路阻塞对边际碳排放因子的影响，对比传统低碳需求响应减少电网4.9%的碳排放总量，降低了电网1.32%的总运行成本。【结论】 与静态碳排放因子、动态碳排放因子相比，所提基于边际碳排放因子的调度策略提高了负荷侧低碳需求响应调度精准度，提升了配电网低碳经济运行水平。
【目的】 随着微电网的快速发展，其系统频率电压安全成为亟需解决的关键问题，然而传统频率电压控制策略未考虑电压控制和频率控制之间的耦合关系，无法实现系统频率和电压的最优实时协同控制，为此提出了一种基于数据驱动的离网微电网频率电压控制方法。【方法】 通过加权最小二乘法，以递归方式实时在线近似辨识微电网系统模型；基于辨识的系统模型，结合基于反馈的近似梯度算法，利用频率-电压耦合关系，通过电压调节调整电压敏感性负载的功率，达到系统有功功率平衡，实现微电网频率和电压最优实时协同控制。【结果】 在Matlab/Simulink上搭建微电网系统并对所提方法进行仿真验证，结果表明与传统频率电压控制策略相比，所提方法能充分挖掘电压敏感性负载的调节潜力，减小微网的频率波动，系统的最大频率偏差仅为0.75%。【结论】 所提出的离网微电网频率电压控制方法充分计及了频率与电压的耦合关系，利用电压敏感负载，通过电压调节实现了系统频率与电压的实时最优控制。
【目的】 由于风、光等新能源发电具有极大的反调峰特性，在负荷低谷期容易发生大规模弃风弃光现象，不利于综合能源系统（integrated energy system，IES）的经济低碳运行，而氢、氨具有零碳和高能量密度的特点，将其引入综合能源系统对于促进能源结构转型具有重要意义。为充分发挥氢、氨在促进系统低碳排放、经济运行方面的优势，提出了一种考虑动态混掺氢-氨燃烧和电转气（power to gas，P2G）与碳捕集（carbon capture and storage，CCS）耦合的综合能源系统优化调度模型。【方法】 首先构建了含P2G、电转氨（power-to-ammonia，P2A）、电锅炉以及储能系统等设备模型，同时以P2G生产的氢气为能源纽带分别构建了燃气机组掺氢模型以及火电机组掺氨模型。其次，为进一步提高系统碳减排的灵活性，引入了阶梯式碳交易机制，以系统的总运行成本最低为目标函数分析在不同混掺氢-氨比例下，燃气机组的掺氢燃烧和火电机组的掺氨燃烧对系统的经济性和碳排放的影响。【结果】 仿真表明，P2G-CCS耦合与20%固定氢氨混掺可使系统运行成本与碳排放最低。采用变混掺比例后，总成本进一步降低11.65%，碳排放减少33.63 t。【结论】 阶梯式碳交易机制与动态氢氨混掺策略能有效提升系统经济性与低碳性，为综合能源系统优化调度提供了可行方案。
【目的】 针对换电站可靠调节能力科学评估及不确定换电需求下充电时序策略优化这一关键问题，本文提出一种考虑季节性富余电池仓数量的换电站调节能力评估与优化调控方法。【方法】 基于东北地区77座换电站实测数据发现，冬季换电站面临显著的充换电压力，而春、夏、秋季则具备富余调节能力。进一步，考虑到出租车换电行为具有相对稳定的规律性，通过优化电池仓的循环利用效率，压缩循环换电所需的电池仓数量，以季节富余仓数量作为换电站可时移调节能力的量化表征。在此基础上，设计了一种基于混合整数线性规划方法的封仓延迟充电策略，并创新性地引入风险阈值保护机制，以充分挖掘富余电池仓及电池的潜在调节能力。【结果】 本文所提策略在春、夏、秋季的每次峰谷电价交替时段，能够有效挖掘某换电站25%电池容量的调节潜力，从而显著降低换电站约9%的购电运营成本。【结论】 本文所提策略在保障换电服务及时性的前提下，能够有效降低换电站的购电运营成本，为换电站参与电网需求响应及新能源消纳的相关研究提供了新的思路和方法，具有重要的理论意义和实用价值。
【目的】 移动储能系统（mobile energy storage system，MESS）兼具能量供给与空间调度的灵活性。为解决现有方案在空间灵活性与跨域协同方面存在的不足，提出一种考虑电力-交通耦合特性的MESS预布局与优化调度方法，实现多灾害场景下关键负荷供电保障与系统运行优化。【方法】 将配电网与交通网建模为通过充/放电设施节点实现耦合的加权无向图，并引入综合模块度指标进行区域划分，使各区域内电气连接紧密、交通可达性高。构建考虑电力交通耦合的MESS双层优化模型，求解MESS的仓库模块预布局以及多场景路由与充放电调度优化策略。结合最短路径矩阵加速计算，提高模型可解性与计算效率。【结果】 在改进的IEEE 33节点配电网与Sioux Falls 24节点交通网算例中，所提方法实现了合理的MESS空间布局与灵活调度。综合模块度分区相比单一电气或交通指标划分更能反映电力-交通耦合特性，双层优化模型在多灾害场景下显著提升了MESS的调度效率，增强了关键负荷的供电保障能力。【结论】 研究成果为MESS的规划与运行提供了理论支撑，对提升电力系统在极端事件下的可靠性具有重要意义。
【目的】 针对离网型风储制氢系统中风电功率强波动性导致电解槽运行不稳定、启停频繁、效率下降等问题，提出一种不依赖风功率预测的多场景功率平滑控制策略。【方法】 基于一阶低通滤波原理构建平滑功率指令方程，依据碱性电解槽的工作特性与效率特性，将其运行过程划分为启动、高效、额定及过载四个典型场景，并为各场景独立配置平滑因子。通过储能系统实时补偿风电与电解槽之间的功率差额，利用状态机实现运行场景的动态切换，构建多场景协调控制架构，实现对风电波动的自适应平滑。【结果】 仿真结果表明，与现有控制方法相比，所提策略能够显著平抑电解槽输入功率波动，有效提升系统运行平稳性与制氢效率。【结论】 在基本不增加系统总能耗的前提下，该策略可大幅延长电解槽高效运行时间、减少启停次数，并提高单位能耗产氢量，表现出良好的综合性能。为离网型风储制氢系统提供了一种结构清晰、鲁棒性强且不依赖预测的功率平滑解决方案。
【目的】 随着双馈风电场经串补线路大规模并网，机组与电网之间相互作用引发的次同步振荡（sub-synchronous oscillation，SSO）问题日益突出。现有的次同步阻尼控制器（sub-synchronous damping controller，SSDC）在适应性、鲁棒性方面存在局限，难以应对复杂运行工况的变化。为提升系统对宽频带SSO的抑制效果，提出了一种兼具高可靠性与强自适应能力的模型-数据融合阻尼控制方法。【方法】 提出一种基于储能的模型-数据融合阻尼控制架构，该架构将机理清晰的传统SSDC与基于无模型自适应控制（model-free adaptive control，MFAC）的SSDC相结合，并借助同一网侧储能系统注入阻尼信号。传统SSDC提供基频附近的基础阻尼支撑，基于MFAC的SSDC则实时跟踪系统动态并适应频率偏移，从而避免多设备协调与复杂参数整定。【结果】 在不同参数变化与大扰动故障等多种工况下，相较于其构成单元，所提控制器均能快速、平稳地抑制不同频率的SSO，且表现出更优的带宽适应性与动态调节性能。【结论】 所构建的融合阻尼控制架构有效结合了固定结构的稳定性与数据驱动的灵活性，结构简洁、易于实现，在提升系统动态性能与鲁棒性方面具有显著效果。
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