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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我国能源活动碳排放占总碳排放85%以上,研究能源活动碳排放的变化规律对于实现碳达峰碳中和目标具有重要意义。首先,采用对数平均迪氏分解法(logarithmic mean Divisia index,LMDI)对1995—2017年我国能源消费碳排放变化的影响因素进行分解,从经济规模、产业结构、能源强度、能源结构、能源价格、人均可支配收入、人口规模这7个方面,模型给出了相关因素对一、二、三产业和居民部门碳排放变化的贡献。结果表明,对于3个产业部门,经济增长是碳排放增长的首要驱动力,而技术进步带来的能源强度下降、产业结构优化和能源消费结构改善呈现负效应,且产业结构优化和能源结构清洁化的作用越来越显著。对于居民部门,人均可支配收入是居民部门碳排放增长的推动力,而能源价格呈现明显的负效应。其次,设计了3种情景,运用可拓展的随机性的环境影响评估模型(stochastic impacts by regression population,affluence and technology,STIRPAT)对2030年我国能源碳排放进行预测,在以实现碳达峰为目标的低碳情景中,我国能源碳排放有望于2025—2029年实现达峰,峰值水平为101亿~110亿t。最后,为实现碳达峰碳中和目标,建议以构建中国能源互联网为基础平台,实施“清洁替代”和“电能替代”,推进能源转型。
微网群电能交易可以提高多微网系统整体经济性,促进可再生能源消纳并缓解配电网运行压力。然而风电出力不确定性严重影响了单个微网运行调控行为,进而影响微网群电能交易的经济性和可靠性。同时,可再生能源出力不确定性和微网群规模的扩大使传统集中式交易模式在处理微网群电能交易产生的海量、复杂、实时的微网数据时,存在交易信息不透明、可靠性低等问题。因此,考虑风电出力不确定性,引入具备数据透明性和可靠性的区块链技术,提出区块链技术下的多微网电能交易两阶段鲁棒博弈竞标调度模型。首先,对区块链技术与多微网电能交易非合作博弈模型的契合度进行分析,并给出基于区块链技术的多微网电能交易架构;其次,采用两阶段可调鲁棒优化模型和非合作博弈理论构建多微网鲁棒博弈竞标调度模型;再次,采用二进制扩充法、对偶理论、大M法、列和约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法对该模型进行求解,得到各个微网的最优经济调度策略以及竞标策略;最后,通过算例验证了所提方法可以实现多微网系统分布式交易,提高整体经济性,并有效应对风电出力不确定性。
目前,虚拟电厂与主动配电网的耦合联系进一步加深,针对含有虚拟电厂市场主体的主动配电网优化调度问题,有必要研究系统内多种灵活性资源与虚拟电厂中不确定性因素在不同时间阶段的协调互动。以主动配电网综合成本最小化和虚拟电厂市场收益最大化为目标,提出一种计及虚拟电厂市场交易的主动配电网日前-实时两阶段调度方法。日前阶段,基于系统灵活性边界,构建了综合考虑网侧灵活性资源协调调度和虚拟电厂日前出清的双层优化模型;在此基础上,实时调整虚拟电厂竞标方案和主动配电网运行策略。最后,在改进IEEE 33节点系统中进行仿真试验,结果表明:所提模型可以有效提升虚拟电厂交易竞争力和配电网运行灵活性水平,可为未来电网市场化发展下的优化调度提供参考。
随着居民用能量的不断升高,综合需求响应已经成为保障上级能源网安全稳定、提高能源转换效率和挖掘需求侧潜力的重要手段。针对考虑综合需求响应的综合能源系统中各方参与者最优决策问题,文章基于势博弈理论建立了以各方收益最大为目标的运行优化模型。模型在考虑电、热、冷多能互补的前提下,引入综合能源系统运营商并和用户、上级能源网进行交互。构建了模型对应的势函数,将求解模型的纳什均衡转化为求解势函数最优值,并采用分布式优化算法求解。仿真模拟结果表明,所建模型可以较快求得纳什均衡解,在用户利益不受损的前提下增加了运营商的收益,削减了峰谷差,提高了电网稳定性。
未来高比例可再生能源并网背景下,为提高集中式与分布式可再生能源的消纳,需对电力系统中多类型调节资源进行统筹规划。提出一种计及输配电网间交互过程的中长期电源规划框架,以协调输配电系统中源-荷-储调节资源的配置容量。然后,基于分布式优化理论将模型分解为输电网规划子问题和配电网规划子问题。对于分解后子规划模型中的非凸和非线性项,采用凸松弛和线性化技术将模型转化为混合整数二阶锥规划模型进行求解。最后,对由IEEE 14节点系统和IEEE 33节点系统构造的全局系统进行仿真,验证所提模型和优化方法的有效性,并分析了协同规划下系统整体经济性和可再生能源消纳情况。
混合型统一潮流控制器(hybrid unified power flow controller,HUPFC)可以实现统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)与移相变压器(‘Sen’ transformer,ST)的优势互补,广泛应用于系统潮流控制之中。但是,尚未有文献开展HUPFC抑制系统次同步振荡(sub-synchronous oscillation,SSO)的研究。针对双馈风机(double-fed induction generator,DFIG)经串补输电系统存在的SSO问题,提出一种HUPFC附加有源电阻控制(supplementary active resistance control,SARC)策略。首先,阐述了HUPFC的原理及其SSO抑制机理。然后,设计了SARC策略,该策略通过实时跟踪线路中的次同步电流信号,使HUPFC向输电线路叠加一个与次同步电流信号相位相同、幅值可变的次同步电压,进而实现系统等效正电阻,达到抑制SSO的目的。最后,给出了SARC的参数设计方法,在PSCAD/EMTDC仿真环境中,以华北某风电场为仿真算例,采用频率扫描与时域仿真相结合的方法,验证了所提HUPFC的SARC策略抑制双馈风机经串补输电系统SSO的有效性。
针对新能源功率波动问题,制定了聚合温控负荷与微型燃气轮机共同抑制电-气互联系统联络线功率波动的调控策略。首先,将波动功率进行经验模态分解,然后在建立聚合温控负荷双线性模型与微型燃气轮机数学模型的基础上,提出了基于Lyapunov函数的改进模型预测控制方法,采用改进模型预测控制分别设计了聚合温控负荷与微型燃气轮机的控制律,用于平抑波动功率的高频分量与低频分量。算例仿真表明:在满足聚合温控负荷温度舒适度约束,保持微型燃气轮机预设工作状态的条件下,提出的控制方法能够使它们的输出功率有效跟踪波动功率高频和低频分量;算法兼顾了用户舒适度与调节范围,达到了良好的联络线功率平滑效果。
随着风光等可再生资源并网规模不断增大,其波动性及反调峰性使得系统负荷峰谷差大大增加。同时由于调峰容量以及调峰积极性等因素的限制,单纯依靠现有单一的快速调峰电源难以满足大规模新能源接入下的系统调峰需求。因此,文章针对不同光伏渗透率下的电力系统调峰问题,首先将光伏的不确定性、季节性、波动性等多维时空特性模型化,然后建立常规调峰机组、电网弹性优化、负荷分级响应及储能系统四类资源协同互动的系统调峰模型,最后以系统调峰成本最小为目标得到不同光伏渗透率下的系统最优调峰策略,完成光伏不同渗透率与电力系统调峰能力的动态匹配。仿真结果表明,文章所提策略能够满足不同光伏渗透率下的系统调峰需求,保证电力系统供需平衡,有效减少系统负荷峰值时的失电量。
风-光并网背景下,为准确评估风-光相关性出力及系统输电可靠性裕度(transmission reliability margin,TRM),提出了一种计及风-光出力时变相关特性的TRM评估方法。首先,计及风-光出力存在的时变相关特性和季节特性,提出了基于时变Copula函数的风-光24 h联合出力场景生成方法,所生成的场景为准确评估TRM提供基础。然后,在考虑TRM时间尺度特性的同时,引入GlueVaR度量系统存在的传输能力缺额风险,进而构建了区分决策者不同风险偏好的TRM期望净收益模型。最后,以风-光场景集为基础,利用序贯蒙特卡洛模拟方法生成系统时序运行场景集,结合IEEE-RTS系统利用优化算法求解模型。与以往方法相比,所提评估方法不仅提高了风-光出力场景生成的精度,而且保障了系统的可靠经济运行,实现了TRM的差异化评估。
针对光伏微电网混合储能系统中储能设备间的功率分频分配有效性差和抗干扰能力较弱等问题,提出一种基于前馈自抗扰控制(feedforward linear active disturbance rejection control,FF-LADRC)的光伏微电网混合储能控制策略。首先,搭建混合储能系统中蓄电池和超级电容的双向DC-DC数学模型,通过在电压环控制中引入前馈自抗扰控制,以提高混合储能系统的动态响应速度和抗干扰性能,并通过设置低通滤波,进而实现不同储能设备之间的功率分频分配。同时,将线性自抗扰控制分别引入蓄电池电流环控制和超级电容电流环控制,以实现不同储能设备间的协调控制,进而提高并网侧功率稳定性。频域分析结果证明了所提控制策略的有效性和稳定性。仿真结果表明,所提控制策略能够快速进行功率分频分配,同时协调光伏微电网有效运行。
电力系统自然频率特性系数β是整定区域互联电网自动发电控制(automatic generation control, AGC)策略中频率偏差系数B的重要依据。理想情况下,系数B的整定原则是使其恰好等于β系数,从而使系统AGC调节量能准确跟踪系统功率偏差。然而,电力系统β系数具有非线性与时变性,现有B系数整定方法难以有效追踪其变化。对此,提出了基于深度神经网络(deep neural network, DNN)与Bootstrap的自然频率特性系数区间预测方法。该方法利用DNN强大的非线性特征提取能力建立系统功率扰动、备用容量、机组启停方式与β系数间的映射关系,实现β系数的预测,并结合 Bootstrap方法得到β系数预测结果的置信区间,可为系统B系数的整定提供有力支撑。算例仿真结果验证了所提方法的准确性与鲁棒性。
近年来,输电网中电缆线路占比增加,电缆线路由于其电抗小、对地电容大可能会影响换流站与交流电网的谐振特性。为了分析换流站交流出线方式对换流变空投的影响,分析了换流变空投时励磁涌流和铁磁谐振现象,建立了架空线路和电缆线路2种换流站交流出线方式。以我国典型±500 kV直流工程换流变为例,利用PSCAD/EMTDC仿真研究了换流站不同出线方式、电缆线路占比及断路器合闸电阻对励磁涌流和铁磁谐振的影响,并提出了相应建议。结果表明:不同出线方式对励磁涌流影响并不显著;在电缆线路出线方式下更易发生铁磁谐振,且电缆占比越高,铁磁谐振发生概率越高;断路器合闸电阻对励磁涌流和铁磁谐振均能有效抑制。
针对配电网负荷随时间空间变化的非线性特征导致短期负荷预测精度低和模型训练时间成本高的问题,设计了一种基于相空间重构(phase space reconstruction, PSR)和随机配置网络(stochastic configuration networks, SCN)的电力负荷短期预测模型。首先将配电网数据中与负荷相关的气象数据通过主元分析法(principal component analysis, PCA)进行数据降维,并与负荷序列组合成多变量的时间序列,运用混沌时间序列理论,通过互信息法和虚假近邻法求取参数并重构相空间,最后使用随机配置网络预测电力负荷。采用欧洲电网公开数据集的历史负荷和气象数据验证所提方法,结果表明,与网格搜索法优化的支持向量机(support vector machines, SVM)、反向传播神经网络(back propagation neural networks, BP)、长短期记忆网络(long short-term memory network, LSTM)和整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average, ARIMA)相比,所设计方法具有智能化水平高、运算高效的特点,有一定的实用价值。
为了解决高比例可再生分布式电源(renewable distributed generation,RDG)接入配电网后各类可调资源的协同调度和时空耦合问题,提出了计及动态无功裕度的两阶段配电网无功优化调度策略。利用Copula理论建立考虑风光不确定性和相关性的预测模型,第一阶段综合考虑电压偏差、运行成本和动态无功裕度3个指标建立日前多目标优化模型,第二阶段在短时间尺度上进一步利用连续调节装置应对风光波动性,在充分协调配电网中可调资源的同时实现快慢时间常数各异的无功调节装置差异化管理。最后在改进的IEEE 33节点系统上进行仿真,结果表明所提协同优化策略能够提高系统的安全经济效益,验证了风光相关性对系统的影响。
输电线路覆冰严重危害电网安全运行,因此,有必要开展线路覆冰预测研究。随着人工智能技术的不断发展,其在电网覆冰监测中的优势逐渐凸显。现有的基于覆冰增长物理模型和统计回归模型覆冰预测方法,一定程度上实现了通过微气象等因素预测覆冰增长的效果,但大都针对短期覆冰周期,对数据采集频率有很高的要求,实际工程中实现较为困难。因此文章统计分析了重庆市送变电公司2015—2019年线路观冰数据,得到了西南地区高湿环境下输电线路覆冰特性及规律,并依据覆冰增长物理过程选取了工程可测量气象参数作为覆冰影响因素,提出了一种基于自适应变异粒子群算法(adaptive mutation particle swarm optimization algorithm,AMPSO)优化BP神经网络的人工智能覆冰厚度预测模型,优化了BP神经网络的权值阈值选取,优化后的模型在预测精度上要强于单一BP神经网络与已有研究中提出的小波神经网络,具有良好的工程适用性。
