《电力需求侧管理》 欢迎订阅 欢迎投稿

《电力需求侧管理》为全国性指导(综合)类科技期刊,是国内唯一电力需求侧管理方面的专业期刊,由英大传媒投资集团有限公司主管,英大传媒投资集团南京有限公司、国网(江苏)电力需求侧管理指导中心有限公司主办,东南.大学学术支持。国家电网有限公司市场营销部负责人和国网所属各省级电力(有限)公司市场营销部负责人及行业专家等为本刊编委会成员。

中央空调负荷精细化调控双层优化技术研究

针对当前中央空调系统粗放式调节不能准确释放调控潜力的问题,深入分析中央空调各子系统工作原理与调控方式,提出基于双层优化的中央空调负荷精细化调控技术方案。首先,面向实际工程实践需求建立建筑湿热标度模型;然后,建立以舒适度和经济性优化目标函数为主的上层调控模型,采用Shapley值法对温湿设定值的进行分配;接着,建立以各子系统优化组合能耗最低为优化目标函数的下层调控模型,采用蚁群算法对优化目标函数进行求解;之后,通过求解双层模型,制定包括末端风机、冷冻水泵以及冷水机组等组件的精细化调控策略;最后,通过多个算例验证所提中央空调负荷精细化调控技术方案的正确性与有效性。

考虑碳-绿证交易与需求响应的综合能源系统合作博弈调度

将碳-绿证交易与综合需求响应机制进行联动,有利于优化用户用能行为并减少综合能源系统的碳排放。在此背景下,提出了将碳-绿证交易-需求响应机制与合作博弈联动的方法,并分析了合作博弈中利益分配机制引起的联盟破裂问题。首先,以各个园区为主体组成合作博弈联盟;其次,将碳交易机制、绿色证书交易、综合需求响应机制与合作博弈模型形成联动,促进综合能源系统内各个园区积极消纳联盟内可再生能源,减少碳排放量;接着为了保证合作联盟的成功,提出了一种改进的利益分配方式。最后,通过实际的算例仿真分析,将碳-绿证交易-需求响应机制与合作博弈进行联动的方法促进了综合能源系统的低碳经济运行,并通过改进的利益分配方式在稳固联盟的基础上提高了各个园区参与联盟的积极性。

考虑不确定性的综合能源供应商日前优化运行策略

综合能源供应商作为多能源供应主体,可以参与市场化交易。为探索综合能源供应商在电力市场环境下新的盈利点,构建了考虑需求响应的多主体互动机制,并充分考虑光伏出力、多元用能需求、市场电价以及需求响应资源潜力的不确定性,采用区间优化方法构建了表征综合能源供应商日前运行优化问题的混合整数线性规划模型,得到综合能源供应商的购能、设备运行以及需求响应资源调用等策略。算例验证结果表明,需求响应机制可以有效降低购电成本,增加综合能源供应商的运行收益。

多策略改进蜣螂优化算法及其在光伏发电功率预测中的应用

为了提高光伏发电功率预测的精确度,利用伯努利映射、鲸鱼优化算法的螺旋更新机制和最优个体自适应t分布3种策略改进标准蜣螂优化算法。通过在8种标准测试函数上进行验证,结果表明改进后的算法在收敛速度和寻优能力方面均有显著提升。进一步地,采用改进蜣螂优化算法优化长短期记忆网络模型(IDBO-LSTM)进行光伏发电功率预测,并与其他6种模型进行对比实验。预测结果表明,相较于其他模型,IDBO-LSTM在3种不同的天气类型下都展现出来更好的预测性能。与DBOLSTM模型相比,IDBO-LSTM的平均绝对误差率分别下降了0.08%、3.51%、4.02%。

基于深度学习的新能源场站不良数据辨识与修正方法

针对新能源场站数据采集错误的问题,考虑到新能源场站数据具有海量和相互耦合的特点,提出一种基于深度学习的新能源场站不良数据辨识与修正方法。首先,构建长短期记忆神经网络模型,利用偏差阈值进行判断得到标识的不良数据;在此基础上,提出了萤火虫算法优化的BP修正模型,建立修正评判标准,将标识的不良数据进行修正,得到新能源场站可靠的运行数据;最后,通过实际数据集对方法的有效性进行了验证,结果表明所提方法能够有效处理新能源场站运行不良数据,具有实际应用价值。

基于微网碳计量数据的低压台区协同管理方法

随着新能源技术的快速发展和广泛应用,电力系统正面临着高比例新能源和多主体互联的趋势。然而,机组主体多样性的调度目标在全时段求解所带来的维度爆炸成为影响系统正常运行的主要问题。为此,提出了一种基于微网碳计量数据的低压台区协同管理方法,采用碳计量有效监测和控制碳排放量,实现减少碳排放的目标。根据系统的动态内聚性,划分主体进行最优调度的时间范围,均衡求解维度。同时为解决高比例新能源系统的经济运行、环境效益及消纳等问题,构建多目标调度模型,将碳排放量较小的机组优先调度,以达到减排的目的,结合其动态内聚性及动态多目标协同进化求解模型。最后算例分析结果表明,所提的模型及求解方法可有效降低求解的计算维度并实现对低压台区的精细化调度和管理,提升系统的运行效率和稳定性。

面向需求响应市场的柔性负荷调度方法研究

为保障新能源的充分消纳和电力系统的安全性及可靠性,需要更多的灵活性资源参与调度,以市场化手段制定负荷聚合商等新型主体的调度运行机制,充分发挥其调节能力,对新型电力系统的建设和发展具有重要意义。从参与主体、准入条件、响应规则和补偿规则4方面分析了目前柔性负荷参与需求响应现状,根据负荷控制场景下的调频及调峰需求,构建柔性负荷优化调度模型。按照目前大部分省市所应用单边报量报价的模式,以“价格优先、容量优先”竞价原则,决定补贴价格及各负荷主体响应量。利用包括独立负荷及负荷聚合商在内的5000个柔性负荷规模系统测试调度优化速度,测试表明模型满足需求响应市场下快速高效调整负荷的需求。

基于区块链碳通证的碳排放权与绿证联合交易市场机制设计

绿证和碳交易机制是现阶段推动电力系统经济低碳运行的有效手段。但现行的绿证制度在鼓励可再生能源并网、缓解财政补贴压力等方面的表现不佳,现行的碳市场对促进减排效果也不明显,且总体呈现“孤立运作”特征。因此,为打破传统绿证和碳市场交易的壁垒,做好市场机制层面的有效衔接,设计了基于区块链的碳权-绿证联合交易市场框架与激励机制。首先,编写智能合约将购/售电及碳权、绿证交易在以太坊平台运行,确保联合市场交易的安全高效自动执行与信息透明;其次,引入碳通证概念,提出了考虑碳通证的DPoS-CT共识算法,激励市场主体对碳减排做出更多贡献;最后,通过算例分析验证了所提机制可有效激励可再生能源交易和限制火电机组的碳排放量,为碳权-绿证联合交易市场建设提供新思路。

基于双延迟深度确定性策略梯度算法的微电网能源优化分配策略研究

在孤岛模式下,微电网需独立于传统电力系统运作,高效协调内部能源以保障能源供应的连续性与高效性。通过策略延迟更新与双Q网络的引入,双延迟深度确定性策略梯度算法(twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3)显著提升了复杂连续控制任务的处理效率和精度。基于此方法,设计了基于TD3算法的嵌有燃料电池的微电网能源优化分配策略,以提升微电网系统的稳定供电能力和质量,降低能耗与运维成本,增强系统的经济性与可靠性。通过综合分析,全面评估了所设计能源优化分配策略在不同场景下的综合性能。结果表明,通过对燃料电池系统充放电模式及比例的优化调度,所设计基于TD3算法的能源优化分配策略在提升能源分配效率、缩短响应时间及降低运营成本方面的性能优于传统算法。研究结果验证了TD3算法在应对可再生能源发电功率输出波动和负载需求变化时的高效适应能力,在实际能源管理场景中具有广泛适用性。

考虑碳减排需求的微电网低碳经济运行策略研究

在国内双碳目标以及国际碳关税、新电池法等绿色贸易壁垒影响下,用户侧碳减排需求急剧提升。微电网作为新型电力系统与用电负荷连接的重要桥梁,既能有效平衡本地分布式能源出力,同时可以推动用户侧绿色低碳转型,满足用户碳减排需求。为此,开展考虑碳减排需求的微电网经济运行策略研究。首先,构建了含风电光伏、绿电交易、储能、电动汽车、柔性负荷在内的微电网运行模型;然后,综合考虑碳排放成本、绿色电力交易和系统运行成本建立优化模型;最后,基于CPLEX求解工具对算例展开分析,结果表明所提方法能够适应新能源出力波动、电价变化以及碳价变化,显著降低系统碳排放量,满足微网内用户碳减排需求,提升系统低碳经济运行水平。

基于高斯过程回归的电动汽车集群灵活性的概率预测

电动汽车(electric vehicle,EV)是重要的新型可调节负荷资源,预测其灵活性是实施优化调控的重要前提。首先,提出基于EV正常充电会话数据推断集群充电可行域的方法,形成关于EV集群调节灵活性的历史数据集。随后,针对充电负荷的高随机性特点,提出基于高斯过程回归的EV集群灵活性的概率预测方法。所得到的概率预测结果可用于建立EV集群运行优化问题的机会约束,并转换为特定置信度下的确定性约束。最后,利用实际充电数据进行仿真验证,结果表明,所提方法能从电量和功率两个方面比较准确的预测EV集群的充电灵活性;通过调整置信度,能够在对EV集群优化调度时权衡经济性和优化结果的可实施性。

基于新型移相器的配电网重构双层优化

分布式电源的高渗透率接入,会导致重构过程中合解环安全形势更加严峻,合环电流有可能无法满足配电网要求。而新型移相器可以同时进行幅值和相位的调整,是有效解决合解环问题的重要手段。因此,提出一种在合环线路间装设新型移相器的方法,并设计了配电网重构的双层优化模型。该模型在上层进行配电网重构降低系统网络损耗,下层则以合环冲击电流加权和最小为目标优化合解环顺序。算例证明了所提的配电网重构策略,在降低电网损耗的同时,能够极大降低合环电流,提升合环操作的安全裕度。

配电网精细化拓扑运行状态DCNN在线辨识方法

构建以新能源为主体的新型电力系统是实现碳达峰、碳中和目标的重要手段。新型电力系统中新能源将成为主力电源,高渗透率接入的新能源将深刻改变电力系统的形态、特性和机理。提出了一种结合潮流方程和深度神经网络的融合方法求解与量测值最优匹配的拓扑和线路参数估计方法,通过分析海量信息数据,透过数据关系探究电网运行规律,用于配电网精细化拓扑辨识及线路参数估计。首先,利用线性回归方法对拓扑和线路参数进行初步估计,得到初步辨识参数,并对初始辨识参数进行降噪处理;然后,基于深度神经网络对量测数据进行特征筛选,将筛选出的特征类别与相应的拓扑结构一一对应,构建训练数据集,进行离线训练,最终得到训练后的模型,从而得到精准的拓扑结构。最后,在IEEE 33节点配电网中进行了仿真验证,证明了该方法的有效性和较强的工程实用性。

基于标幺化三阈值事件检测与LDA分类器的工商业负荷辨识方法

非侵入式负荷辨识技术能够低成本的获取用户各类设备使用情况,实现电力负荷的在线监测与分析,对支撑负荷预测、需求响应等应用开展有着重要意义。针对一般工商业用户类型多样、负荷种类繁多、设备运行特性复杂的特点,提出了一种基于标幺化三阈值事件检测与LDA分类器的工商业负荷辨识方案。首先针对不同能耗级别、不同启停特性的设备设计了参数可调的统一负荷事件检测框架,提升了缓变型、分段型、震荡型负荷事件的检出准确度。随后提出了基于多元特征与LDA线性判别的设备类型判断算法,在兼顾边缘端计算效率的同时取得了与随机森林等非线性分类器相同的辨识性能。

基于深度强化学习算法的储能系统盈利策略研究

在高比例新能源接入下,配置储能可以辅助电力系统削峰填谷,平抑波动。然而目前储能系统成本较高,需要政府进行支持。为此,提出了一种储能盈利策略,以在电网、储能运营商和用户组成的电力市场中实现运营利润最大化。结合智能算法提出了一种考虑激励的盈利策略,为每个峰值时段的储能系统运营商提供不同权重的奖励分配。该算法一方面基于最小二乘支持向量机的深度学习,来建立价格和负荷预测模型;另一方面基于深度强化学习,考虑电网的峰值状态、用户负荷需求和储能系统运营商利润,确定最优充放电策略。最后通过案例分析,验证该策略可以显著提高储能系统运营商利润并减轻电网压力。

配电网资源参与电力市场欧美典型实践及对我国的启示

利用配电网资源提供灵活调节能力是保障电力供需平衡、支撑新能源消纳的重要途径,目前对配电网资源参与电力市场的方式尚在探索之中。首先,整理配电网资源参与电力市场的典型方式,重点关注资源参与多个市场时输、配电系统运营商之间的协调配合。其次,对北美和欧洲多个配电网资源参与市场的试点项目进行具体介绍和分析。然后,进一步引入欧洲电力市场平衡责任方参与,提出电网运行状态红绿灯分级机制。最后,结合我国实际国情和电力市场现状,提出与我国电力市场体系相适应的配电网资源参与市场协调方案与机制设计。

电力市场环境下需求侧资源评估与调控综述

随着高比例新能源接入以及尖峰时段电力需求增长,中国电力供需平衡压力日益加大,亟需深入挖掘需求侧资源调节潜力,建立健全完善的电力市场机制,推动新型电力系统下“源随荷动”向“源荷互动”转变。首先对需求侧资源进行多维梳理,并总结了其参与的市场类型,接着从需求侧资源可调潜力量化评估、需求侧资源聚合调控、需求侧管理系统装备3方面总结需求侧资源评估与调控的技术进展,最后结合新型电力系统要求,对市场环境下的需求侧资源利用提出一些建议。

计及驾驶习惯影响的电动汽车碳减排量计算方法

作为实现我国双碳目标的重要措施之一,电动汽车不仅能有效减少二氧化碳排放和改善空气质量,还能利用可再生能源,提高能源安全性,并通过智能充电系统参与电网供需互动,平衡电网负荷,增强电网稳定性。为进一步发挥电动汽车在减少碳排放领域的作用,需要建立合理的碳普惠机制,对用户的低碳行为进行量化和奖励。因此,提出一种新模型,基于电动汽车各系统的机理,分析驾驶习惯对能耗的影响,考虑了空调使用、驾驶模式、行驶路况和载重等多个因素。建立了燃油汽车与电动汽车在多维影响因素下的等效里程改进计算模型,以及基于等效里程转换的电动汽车碳减排量计算模型,有效反映了个体驾驶习惯差异对碳减排的影响。通过长期记录并分析多款电动汽车用户在不同季节、路况、驾驶模式和载重下的驾驶数据,能耗模型的准确率从82.47%提升至96.33%,验证了模型的有效性。

基于下垂控制的微电网DG选址和功率分配方法研究

在基于下垂控制的微电网运行中,分布式发电机(distributed generators,DG)之间的无功功率共享是一个关键问题。造成无功功率共享不平等的原因包括馈电阻抗差异、负载差异以及DG在尺寸和位置上的不均匀分布。因此,提出一个适用于微电网的混合整数线性规划(mixed-integer linearprogramming,MILP)问题,旨在实现微电网之间的比例无功功率共享。首先,研究了DG的最佳尺寸和放置位置,对涉及的各种非线性项进行了线性化的详细讨论;之后,针对给定的负荷曲线,在这些DG上生成一天的提前调度;然后,为了更准确地建模负载,采用了实际的恒定阻抗-电流-功率(ZIP)负荷模型;最后,用所提方法在一个经过修改的33总线网络上进行测试,实验结果验证了所提出的规划和调度方法的准确性。