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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针对输入数据特征多时负荷预测模型精度提升难的问题,文章提出一种并行多模型融合的混合神经网络超短期负荷预测方法。将卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与门控循环单元神经网络(gated recurrent unit neural network,GRU-NN)并行,分别提取局部特征与时序特征,将2个网络结构的输出拼接并输入深度神经网络(deep neural network,DNN),由DNN进行超短期负荷预测。最后应用负荷与温度数据进行预测实验,结果表明相比于GRU-NN网络结构、长短期记忆(long short term memory,LSTM)网络结构、串行CNN-LSTM网络结构与串行CNN-GRU网络结构,所提方法具有更好的预测性能。
微电网优化调度策略除要解决风电、光伏就地消纳及其自身稳定运行问题外,还应具备调用分布式电源、具有需求响应能力的负荷等灵活性资源向电网提供辅助服务,参与上层电网实时调度的能力。基于此,文章提出一种基于BP神经网络的微电网资源优化调度策略。结合微电网运行成本和需求响应容量收益建立日前阶段经济最优调度策略;日内模拟阶段模拟预测功率波动以及上层电网实时需求,通过神经网络学习,得到日内阶段调度模型,为日内调度做准备;日内阶段通过上层电网的需求响应信号,将联络线功率输入到神经网络训练模型当中,得到日内阶段各个分布式电源实时功率。所提策略既能保障微电网的经济运行,又能满足上层电网的实时调度要求。最后以日后最优调度算例结果验证了策略的经济性和有效性。
为保障省级区域的可再生能源电量在电力消费中的占比,政府推出了可再生能源消纳责任权重考核制度,受考核方从发电侧转移至用户侧。考核方式的变动,将很大程度影响火电厂商的利益和参与绿色证书(tradable green certificate,TGC)交易的积极性。火电在我国的发电占比较高,火电厂商能否积极响应绿电市场,将极大影响新政策的实施效果。政府需要设置合理的政策参数引导火电厂商的交易策略,以实现理想的博弈均衡结果。以此新变动构建了有限理性下结合绿电厂商、火电厂商、受考核用户三方的演化博弈理论(evolutionary game theory,EGT)模型,模拟了不同参数条件下的火电厂商策略演化和TGC市场的变化趋势。研究结果表明:现有条件下政策参数在±10%波动内所有火电厂商都会达到参与TGC交易的理想演化稳定策略(evolutionary stable strategies,ESS)点。但当政策负担加重时,火电厂商达到ESS点的速率都将大幅减缓。政府应维持或适当降低现阶段政策负担水平,促使火电厂商积极响应TGC交易,以保障新政策高效稳定的推行。
为了促进可再生能源电力消纳,可再生能源优先发电企业在参与受端省电力市场直接交易时,所有交易电量需要全部成交。为了满足这一要求,部分省市采用了二次出清的交易机制,该机制目前没有相关研究,因此有必要对该机制的交易流程和定价方法进行研究。以双侧竞价、统一边际电价出清的电力市场模型为基础,建立了匹配出清与二次出清相结合的电力市场数学模型,提出二次出清定价应当符合的3条原则。在此基础上分析了统一边际价格在二次出清定价时存在的问题,并提出一种新的定价方式,最后用算例进行了阐述。
随着分布式电源及直流负荷的发展,兼具安全、可靠、高效的交直流混合配电网将成为未来配电网发展的一种重要形式。基于电压源型换流器的直流配电网具有可控性强、电能质量问题少、经济性好等优点,但同时也引入了有别于交流配电网的潮流计算问题。为此,文章首先建立了考虑换流器损耗以及直流变换器损耗的潮流计算模型,并给出损耗参数计算方法。其次介绍了直流系统潮流模型的求解方法,重点考虑了电压源型换流器和DC/DC变换器控制方式对潮流计算的影响,针对不同的控制策略给出不同的潮流求解方法,并给出了当潮流越限时几种有效的解决措施。最后利用IEEE 33节点直流配电网算例验证了提出的损耗模型的正确性和潮流求解方法的有效性。
目前,针对未来分布式电源广泛接入配电网场景,缺乏统一、规范的典型算例。为此,结合我国配电网实际情况,构建了农村、城市和工业园区3类典型场景。在此基础上,提出了典型场景算例的设计原则和方法,并基于负荷类型、配电网典型特征、分布式电源渗透率等条件,分别设计了典型场景下的配电网算例,给出了详细的算例参数和典型日数据。同时,给出算例的分析指标与方法,从过电压/低电压测试、分布式电源消纳计算等角度进行了详细的分析测试。结果表明,所设计算例合理可行,可为分布式电源接入相关研究提供良好的案例基础。
在可再生分布式电源大量接入的背景下,结合智能软开关(soft open point, SOP)的功率调节能力和储能系统(energy storage system, ESS)的电能储存特性,智能储能软开关(SOP integrated with ESS, ESOP)可以从时间与空间2个维度优化有源配电网潮流分布,提升运行经济性。考虑到智能储能软开关物理结构复杂、投资成本较高,因此,在规划阶段应选择合理的换流器与储能电池容量配置方案以提升有源配电网综合效益。首先介绍了智能储能软开关的物理结构与数学模型;其次,以有源配电网年综合费用最小为规划目标,考虑智能储能软开关运行约束以及有源配电网运行约束,建立了提升有源配电网运行经济性的智能储能软开关规划模型;最后采用二阶锥规划算法对上述规划模型进行求解,并以改进的IEEE 33节点测试算例验证了所提规划模型的有效性。结果表明,提出的智能储能软开关规划方法能够有效降低有源配电网综合成本,提升有源配电网的运行经济性。
风电资源的大规模开发及天然气在一次能源的消费比重不断提高,给电力系统规划和运行带来新的挑战。为将大容量风电输送到数千千米外的负荷中心,采用具有远距离、大容量、低损耗输电能力的特高压直流输电系统。针对含丰富风电和天然气资源的能源基地远距离输电,提出了基于置信水平的风-气输电容量统计分析方法,综合考虑源端风-气综合能源出力的随机性、输电方案的经济技术环境及受端系统承受能力等方面的因素,构建了风-气能源基地的远距离直流输电评估指标体系,并基于改进前景理论法对风-气远距离直流输电系统候选方案进行综合优选。在算例分析中,通过灵敏度方法分析了不同输电方案的适用范围,并验证了所提规划方案的优越性,为大容量能源远距离直流输送规划的科学决策提供参考。
计量通信技术的发展使收集的用户负荷信息越来越准确,从而提供了负荷用电特性聚类分析的数据基础。为了解决电力负荷聚类应用场景中需要聚类结果与典型负荷类别尽可能相似的问题,以蚁群聚类算法为基础,采用典型负荷曲线作为先验信息,将评估聚类效果的指标和聚类中心与典型负荷曲线的距离2个因素构成优度指标来代替传统的均方误差,以此来更新信息素矩阵,设计了一种基于改进蚁群聚类的半监督聚类算法。通过某省工业用户2017年的日负荷数据分析验证了聚类结果不仅向原有的标识样本类型靠近,而且兼顾同类型样本差异小、不同类型样本差异大,具有良好的聚类效果。
为研究特高压直流输电工程换流阀用饱和电抗器的温升特性,掌握内部铁芯温度分布规律,分析了现有换流阀用饱和电抗器损耗及铁芯温升计算模型,提出了基于预埋光纤温度传感器的特高压直流换流阀用饱和电抗器温升试验方法,实现了对电抗器内部全部铁芯的直接温度测量。依托新一代±800 kV/8 GW特高压直流工程,设计了高频电源等效铁芯损耗加载以及合成回路阀组件运行试验加载2种试验条件,分别测量了4种型号的换流阀饱和电抗器关键点温度,比对分析了铁芯温度分布特性。试验结果表明,2种试验加载方式下,饱和电抗器内部靠近进出水口位置铁芯温度低于其他位置的铁芯温度,各型号饱和电抗器温升特性规律基本一致;在换流阀运行条件下,各电抗器铁芯最高温度均小于90 ℃,外壳表面温度均小于75 ℃,满足工程要求。
针对我国电力现货市场形成前的过渡阶段售电公司偏差电量考核风险问题,提出利用冷热电联供(combined cooling, heating and power, CCHP)系统的可控出力特性,将其作为降低偏差电量的有效手段。同时,在日结算周期的偏差电量考核机制下,提出了计及偏差电量考核成本的售电公司CCHP滚动优化模型,解决了降低偏差电量的可操作性问题。以某售电公司代理用户负荷数据为例的仿真算例表明,不管在正偏差还是负偏差情况下,通过滚动优化调节CCHP的出力,可在降低偏差电量考核成本的同时,提高售电公司的整体盈利。
清洁能源消纳是当前我国电力市场改革加速推进的一项重要目标。在此背景下,文章构建了混合市场环境下计及电转气(power-to-gas,P2G)的园区燃气机组调峰优化模型。首先,设计了风光机组、燃气机组、电转气和储气罐参与的园区电力系统运行结构;其次,计及绿证交易市场和调峰辅助服务市场机制,分别构建了园区发电机组绿证交易模型和调峰补偿模型;然后,以清洁能源消纳最大化、燃气调峰意愿最大化、CO2排放最小化和系统净收益最大化为目标,构建了清洁能源驱动下含P2G设备的园区供电系统经济调度数学模型;最后,采用混沌粒子群算法对模型求解。结果表明,此模型兼顾了P2G设备以及调峰补偿机制的园区电力系统,清洁能源消纳率提升了6.69%,CO2排放量减少了14.66 t;燃气机组积极参与了调峰,系统净收益最高提升了18.706万元,验证了所提模型的有效性,并体现了求解算法较好的收敛效果。
风电、光伏等新能源机组取代同步发电机组接入电网,使电网的惯性和一次调频备用容量下降,电网频率的暂态稳定性也随之下降。针对这一问题,通过分析储能控制器系数与电网频率动态之间的关系,提出了一种定量配置储能的方法。该方法能够维持新能源机组取代传统机组接入前后,系统惯性大小以及一次调频能力不变。同时,针对新能源机组输出功率的波动性会导致承担的负荷低于装机容量的问题,文章进一步根据新能源电站历史输出功率数据,通过设置置信水平的方式来确定储能容量大小,从而提升储能配置的经济性。仿真结果表明,所提储能配置方法能够定量补偿电网的惯性大小和一次调频备用容量,有效提升电网频率的暂态稳定性。
双馈感应电机(doubly-fed induction generator,DFIG)具有变速恒频的运行特点,已成为目前的主流发电机。双馈风机能够发出和吸收无功,对风机并网点(point of common coupling, PCC)电压起到支撑作用。在分析DFIG等效电路基础上,根据DFIG定子侧输出的有功与无功关系,提出一种限功率运行条件下DFIG与静止无功发生器(static var generator,SVG)的电压协调控制策略。正常情况下DFIG工作在最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)模式,SVG控制PCC电压在合理范围内;PCC电压越限时,DFIG进入限功率运行模式,DFIG与SVG协调控制PCC电压且优先考虑DFIG的无功调压能力。最后,基于DFIG并网的仿真模型,验证了所提出的电压协调控制策略的有效性和可行性。
随着风电装机容量的不断增长,风电消纳一直是电网运行的关键课题。基于近期学术界广泛关注的可交易能源(transactive energy,TE)系统的理念,文章提出了通过可交易能源控制(transactive energy control,TEC),以一系列交易合约作为控制手段实现风电消纳的技术框架。进一步将智能合约技术与可交易能源控制结合,由各交易方提出各自的交易逻辑,通过智能交易辅助决策形成一系列智能合约,从而实现风电消纳的控制目标。基于IEEE-30节点系统的算例验证了该控制方式的有效性。
