考虑移动氢能存储的港口多能微网两阶段分布鲁棒优化调度

为有效应对海上风电固有的间歇及波动性给港口多能微网带来的不确定性风险,提出一种考虑移动氢能存储的港口多能微网两阶段分布鲁棒优化调度模型。首先,结合Wasserstein距离实现风电出力概率分布模糊集的精确刻画,并通过非参数核密度估计拟合海上风电预测误差概率分布,获得不同置信水平下风电出力区间及场景。其次,分析氢能船舶、汽车等移动氢能存储资源对间歇性风电出力的能源存储潜力,并结合用能心理、交通属性差异,将两者分别建模为激励型、价格型需求响应,实现港口移动氢能存储灵活性资源的高效聚合。再次,针对含移动氢能存储的港口多能微网,构建基于概率分布模糊集的日前-日内两阶段分布鲁棒优化调度模型,并运用线性决策规则与强对偶理论将其转换为混合整数线性规划模型求解。最后,基于海上风电实测数据进行仿真验证。结果证明,移动氢能存储可显著提升港口多能微网的低碳灵活性,所提模型在兼顾港口多能微网经济性的同时,可进一步保证风电不确定性风险下的鲁棒性。

冷能梯级利用的港口多能微网双层不确定性经济调度

为有效挖掘港口液化天然气(LNG)冷能利用的低碳灵活性潜力,充分发挥多时间尺度协同优化效应,提出一种考虑LNG冷能梯级利用的港口多能微网(MEMG)鲁棒-随机双层不确定性经济调度模型。首先,考虑LNG深冷-中冷-浅冷等各个温区的低碳灵活性潜力,建立低温碳捕集-冷能发电-直接冷却的冷能梯级利用模型,并以此为基础形成捕集-存储-利用协同的碳处理流程。其次,根据等概率逆变换生成考虑预测误差时序相关性的风电场景,并基于Wasserstein距离的0-1规划模型进行场景削减。再次,针对风电预测误差随时间尺度增加而增大的特性,构建多时间尺度优化的鲁棒-随机双层不确定性经济调度模型,上层通过分布鲁棒优化保证日前预调度决策鲁棒性,下层通过随机优化保证日内滚动调度决策经济性。最后,仿真结果表明,所提考虑冷能梯级利用的鲁棒-随机双层调度模型在解决日前长时间尺度预测精度低与日内短时间尺度易陷入局部最优矛盾的同时,可赋予港口MEMG更多经济性、低碳性及供电灵活性。

大规模车网互动需求响应策略及潜力评估综述

大量电动汽车的接入为电网带来了新的挑战与机遇,电动汽车作为具有负荷与储能双重属性的特殊灵活性资源,车网互动过程中需要实施调度方案及需求响应策略对其进行引导。针对现有问题,全面综述了相关研究。首先,为综述电动汽车有序充放电模型,基于用户出行习惯探讨了电动汽车聚类方法,并得出了考虑特征变量聚类可有效提高聚类模型精确度的结论。其次,梳理了现有的需求响应策略,通过权衡协调各类需求响应策略,能有效激发用户调度潜力。然后,基于策略研究,从数据与机理两类评估角度总结了如何提高需求响应评估精度。最后对未来研究做出展望:未来电网侧可聚焦峰谷时段细化研究、聚合商侧可针对不同用户聚类建立更适宜的调度策略、未来仍需探寻多市场主体有效商业模式等。

基于注意力机制的CNN-LSTM-XGBoost台风暴雨电力气象混合预测模型

极端台风暴雨灾害具有非线性、极差大以及多峰值等特点。为使电网及时获取预警信息,提出一种基于注意力机制的CNN-LSTM-XGBoost台风暴雨电力气象混合预测模型。首先,利用基于注意力机制的卷积神经网络(CNN)辨识关键台风暴雨灾害特征;然后,利用长短期记忆网络(LSTM)训练时间序列预测模型以挖掘台风暴雨时序特征,使用极限梯度提升算法替换模型输出层以缓解过拟合问题;最后,以2023年台风泰利为例验证所提方法的有效性。算例分析表明,所提模型具有较高的准确性,对预测精度的提升可达40.84%以上。

融合交通态势修正的台风灾害后多维度智能调拨策略

针对台风灾害后交通信息不确定、调拨策略考虑维度不足等问题,提出融合交通态势修正的台风灾害后多维度智能调拨策略。采用历史交通态势数据拟合道路通行时间概率分布,并基于拉丁超立方采样对交通态势进行随机抽样,以计算更准确的道路通行时间。考虑交通、电网、用户等多维度,以抢修队伍、抢修物资、应急发电车等作为调拨主体进行台风灾害后抢修调拨,提出考虑调拨距离、恢复时间、失负荷量最优的多维智能调拨策略,利用模糊隶属度函数求取帕累托前沿最优调拨方案。根据2018年台风“山竹”下的珠海市数据验证调拨策略的有效性。算例结果表明所提多维度智能调拨策略能有效缩短台风灾害后恢复进程,提升电网防灾减灾能力。

广东电网遭台风泰利侵袭的输配电设备受损分析及评估

近年来致灾台风频率呈增加趋势,以2023年影响广东电网约百万用户的第4号台风“泰利”为例,分析广东电网遭台风侵袭受灾情况,建立输配电杆塔受损预测模型,识别关键特征变量与因素,为电网防灾减灾提供支持。首先,分析台风“泰利”气象特征,具有“台前对流活跃,风力强度大,降水范围广”等特点,对输配电设备均产生一定程度破坏。其次,利用随机森林、支持向量机、梯度决策树、神经网络等4种机器学习算法建立输配电杆塔受损预测模型,并对比部分算法针对不平衡样本优化前后模型表现。算例表明,随机森林优化后提升最大,综合考虑时间指标及预测质量指标,梯度决策树为最优算法。最后,基于shapley additive explanations法等对最优模型解释性进行评估,分析表明最大风速、温度、杆塔数量等对预测结果有显著影响。所得结论有助于深入理解台风对广东电网的影响机制,为提升区域电网抵御复杂自然灾害能力提供参考。

计及需求响应潜力的电动汽车聚合商多主体日前投标策略

针对电动汽车这一新型储能资源大规模接入后电力市场多主体竞争格局,提出一种计及需求响应潜力的电动汽车聚合商多主体日前投标策略。以实现削峰填谷、保障电网安全稳定运行等为目标,促使电网与聚合商等多方市场主体可持续发展,探索其未来商业模式。首先,根据电动汽车用户出行特性进行电动汽车集群分类,考虑出行时间、到达时间及荷电状态等因素,模拟集群内用户随机充放电选择。结合聚合商整体充电功率上限值与电能波动区间值等主要因素,基于历史数据评估聚合商需求响应潜力。然后,考虑多个聚合商投标问题,建立日前市场投标模型,以测算电动汽车聚合商日前市场效益。为探寻多元竞争格局下最优日前市场投标策略,以日前投标净利润最大为目标函数,考虑电量、功率上限及电池容量等约束条件,利用Gurobi对优化问题进行求解。最后,通过湖北省武汉市某区实际负荷算例验证了所提策略的先进性及可行性。

考虑负荷停电差异化的配电自动化终端混合优化配置方法

成本低且安装灵活的故障指示器(FI)常与具备远程遥控能力的馈线远程终端单元(FRTU)协同完成配电网的故障定位和隔离,以缩减负荷停电时间。在配电网各开关位置或分支线路上,有选择性地部署配电自动化终端的FRTU和FI,可减少故障停电损失费用。为此,提出了考虑各供电负荷停电差异化的FRTU和FI的混合优化配置新方法。首先,根据待分析负荷、故障点、上级110 kV/35 kV变电站以及联络开关的相对位置,考虑FRTU和FI协同作用下的故障定位、故障隔离和供电恢复全过程,建立基于FRTU和FI混合配置方案的各供电负荷差异化停电时间关系式。然后,构建了以FRTU和FI的全生命周期成本费用和故障停电损失费用之和最小为目标的混合优化配置数学模型,并完成优化求解。最后,在CSG 53节点测试系统上验证了所提方法的有效性。

SF_(6)/N_(2)介质条件下GIS隔离开关操作动态击穿特性研究及其操作过电压的计算

从工程应用角度来看,SF_(6)/N_(2)混合气体仍是替代纯SF_(6)气体最有效的方案。为给SF_(6)/N_(2)混合气体作为介质的电气设备绝缘配合提供参考,该文针对SF_(6)/N_(2)混合气体不同混合比和不同气压条件下的隔离开关操作过电压开展了研究。SF_(6)/N_(2)混合气体的击穿特性是过电压计算的基础。研究表明:SF_(6)/N_(2)混合气体临界击穿电压与其气体密度分布呈线性关系。为此,该文建立多物理场耦合模型,采用场计算的方法分析SF_(6)/N_(2)混合气体在隔离开关操作过程中的动态击穿特性。同时为模拟隔离开关的动态操作过程,采用了动网格划分技术。随后对不同条件下混合气体的击穿电压进行了数据拟合工作,并采用拟合优度和显著性检验对拟合函数进行评价,最终采用二次多项式函数进行了拟合。在上述研究基础上,利用混合气体动态击穿特性和重燃判据建立了SF_(6)/N_(2)混合气体放电模型,并根据混合气体动态击穿特性解决了混合气体单次放电模型中上升时间常数的计算问题。最后以典型的550kVGIS间隔回路为例对SF_(6)/N_(2)混合气体介质气体绝缘变电站(gas insulated substation,GIS)隔离开关操作过电压进行了计算。计算结果表明:绝缘强度相同的SF_(6)/N_(2)混合气体与纯SF_(6)在隔离开关操作过程中重复击穿产生的特快速暂态过电压VFTO(very fast transient overvoltage,VFTO)波形及幅值相似且击穿次数相同;0.6MPa气室压强条件下,SF_(6)/N_(2)混合气体中SF_(6)体积占比从20%增加至40%时,隔离开关击穿次数及开关过程中VFTO_(SF6)/N_(2)全过程持续时间均可减少50%左右;30%SF_(6)体积占比条件下,气室压强从0.6MPa增加到0.8MPa时,隔离开关击穿次数减少一半、开关过程中VFTO_(SF6)/N_(2)全过程持续时间缩短30%左右。

配电网间歇性重燃电弧模型的建立与断续弧光接地故障特征分析研究

电弧间歇性重燃是配电网单相接地故障最显著的特征。现有的电弧模型甚少考虑电弧间歇性重燃特性,导致无法精确描述断续弧光接地特征,进而影响继电保护动作。为此,论文提出一种间歇性重燃电弧模型的建立方法,并在此基础上对断续弧光接地故障特征进行了分析。弧道阻抗的随机变化是电弧间歇性重燃的重要标志,故论文重点围绕弧道阻抗变化的随机性和重燃时间间隔的随机性开展间歇性重燃电弧模型的研究。黑盒电弧模型中,Cassie-Mayr联合模型能完整的描述电弧电流从大电流到小电流的变化过程,但存在从大电流变化为小电流的判据模糊,转换过程突变的问题。为此,论文通过引入连续过渡函数解决上述问题。同时,为描述弧道电阻的变化特性,利用Fermi函数对联合模型中Mayr模型和Cassie模型进行权重分配。以改进的Cassie-Mayr单次燃弧模型为基础,根据工频熄弧理论,通过设置燃弧时间长短表征间歇性重燃的随机性,从而建立了间歇性重燃电弧模型。利用该模型,对典型10kV配电网单辐射型网架结构的接地故障进行模拟仿真,采用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)和小波包分析提取了不同条件下故障电压、电流、高次谐波、零序分量以及频率分布等故障特征。研究结果表明:改进后Cassie-Mayr联合模型不但解决了电弧电流从大电流到小电流的转换突变问题,且不同模型权重占比的分配更能准确地表征实际燃弧弧道阻抗变化的随机性;通过设置电弧燃弧时间长短,准确地描述间歇性重燃的随机性;电弧断续时刻为非整数周期下的过电压、过电流幅值高于整数周期;电缆线路增大了故障线路电流,过电流可达3.81~7.20pu,不利于熄弧;大电流系统故障相零序电流主频在0~400Hz,小电流系统故障相零序电流主频在1200~1600Hz。

数字孪生技术在新型电力系统中的发展综述

随着新能源入网比例的增加,电力系统正经历向新型电力系统转型的深刻改变,面临很多新问题,尤其是新能源并网带来的不确定性,给电力系统建模带来了巨大挑战。基于新一代信息技术发展起来的数字孪生技术在应对转变上具有独到优势,是解决和发展新型电力系统的重要手段。为此,该文梳理近年来数字孪生在电力系统最新的应用情况,首先通过文献计量分析了解数字孪生发展趋势和研究热点,在此基础上明确数字孪生在电力领域的定义,辨析其与传统仿真的区别。根据不同学者的研究成果对比总结数字孪生的共性特征、实现框架、实现方法及关键使能技术。然后,总结现有数字孪生在电力系统中的应用现状,通过Pareto曲线和时间趋势分析对数字孪生的具体应用展开讨论,分析数字孪生应用的评价标准,并通过数字孪生建模案例初步探讨了数字孪生在电力系统中的实际应用和评价体系。最后,理清数字孪生目前待解决的关键问题,展望数字孪生在电力系统应用的未来发展趋势。

浙江沿海地区台风灾害风险区域划分研究

浙江是我国重要沿海省份,为减少台风灾害引起的损失,对电力系统的风险区域划分尤为重要。首先从登陆点分布、路径特征、时间特征、风速特征及降水特征等方面,利用历史数据总结分析浙江沿海地区台风气象特征。其次,对浙江电力系统进行台风灾害特征分析,得到输电系统故障点分布、变电系统与台风登陆点距离关系、配电系统停电用户占比分布等。最后,采用浙江台风气象及电力系统历史数据绘制台风灾害风险区域图,特别是对倒塔高风险区、风偏高风险区及地质灾害高风险区进行了详细划分。分析结果可为各级电网应对台风灾害的风险评估与处置提供支持。

胃癌患者围术期症状群变化与生活质量的相关性研究

目的了解胃癌患者围术期不同时间点的症状体验,识别症状群,分析症状群对生活质量的影响,为制定精准化、高效化的症状群干预模式及改善患者生活质量提供参考。方法便利选取2021年3月—12月就诊于南京市某三级甲等医院胃外科拟行胃癌根治术的140例胃癌患者为调查对象。在患者入院当天(T1)、术后2~3 d(T2)、术后6~7 d(T3)和术后1个月(T4),分别采用一般资料调查表、中文版安德森症状评估量表-胃肠道肿瘤模块(MDASI-GI)及中文版癌症治疗功能评价-普适评估量表(FACT-G)进行调查。结果胃癌患者围术期存在3个稳定的症状群,分别为消化道症状群、疼痛-疲乏症状群、情感-神经症状群;在T2和T3时患者出现了精神症状群,共4个症状群,群内症状构成发生动态变化,且单一症状可归属于不同的症状群。胃癌患者在不同时间点的症状群严重程度得分与生活质量各维度得分及总分呈负相关。结论胃癌患者围术期存在多种影响生活质量的症状群,且随着治疗阶段动态改变,医护人员应掌握这一规律并制定针对性的护理方案以促进有效的症状管理。

基于深度强化学习区间多目标优化的智能建筑低碳优化调度

为充分挖掘并有效利用建筑的节能减排潜力,提出基于深度强化学习区间多目标优化的智能建筑低碳优化调度方法。首先,采取区间数等方法对系统中机组参数、建筑温度及源荷多重不确定性等进行建模。其次,计及系统碳排放与碳交易机制,以综合运行成本最低及用户舒适度最优为目标,优化系统运行。为解决区间多目标优化问题,提出一种将深度强化学习的深度Q网络与区间多目标粒子群优化算法耦合,进行“离线训练”与“在线指导”的新型多目标优化算法,高效求解多重不确定性因素下的智能建筑低碳优化调度问题。算例结果表明,所提深度强化学习区间多目标优化算法及调度模型能兼顾系统低碳性、经济性与用户舒适性等,同时有效提高系统应对多重不确定性因素的能力。

长时间尺度下计及里程焦虑心理效应的电动汽车充放电调度策略

电动汽车在需求侧能够发挥出优秀的灵活响应潜力。以往研究多侧重电动汽车的短时间尺度调度,但短时间尺度调度未从宏观时间尺度优化而易陷入短时局部最优。为此,提出了一种长时间尺度下计及里程焦虑心理效应的电动汽车充放电调度策略。首先,构建了长时间尺度电动汽车最优充放电调度策略框架;其次,考虑了电动汽车充放电操作的电池损耗成本以及电动汽车用户出行里程焦虑心理效应,以完善对电动汽车用户效益的量化;在此基础上,建立了考虑电动汽车调度成本及里程焦虑心理效应的长时间尺度电动汽车日前-实时双层多目标调度模型;最后,基于滚动时域优化方法对实时优化问题进行处理,利用非支配排序遗传算法对多目标问题进行求解。算例表明:所提策略可使电动汽车用户的里程焦虑心理效应在调度周期内长期维持低于0.25;维持较高水平(如0.75~0.9)的荷电状态可降低调度成本及里程焦虑,提升用户满意度,进而提升其接受调度的积极性与参与度。

非预测机制下计及碳交易的家庭能量低碳优化实时管理

传统家庭能量管理系统模型多基于预测或场景生成,并通过优化算法进行日前离线优化,但难以解决光伏、负荷等不确定性等问题。基于此,提出了一种非预测机制下计及碳交易的家庭能量低碳优化实时管理模型。首先,利用深度Q网络算法对不同类型负荷的动作状态空间进行定义,通过建立智能体避免使用历史数据及概率分布模型等预测机制。其次,在考虑系统碳排放等基础上,以用户电费–碳交易成本及满意度惩罚为目标,构建能量管理模型,并利用智能体与实时环境进行交互,在不确定性环境中进行实时求解。最后,在算例分析中通过与传统粒子群优化算法对比及不同模型参数分析,证明了所提模型具有较好的实时优化性能及鲁棒性。

一种鼻肠管防堵塞冲洗装置在留置鼻肠管患者中的应用效果研究

目的探讨一种鼻肠管冲洗装置在留置鼻肠管患者中的应用效果。方法采用类实验研究法,选择2022年8月—2023年3月入住南京市某三甲医院并监护留置鼻肠管进行肠内营养的患者73例作为研究对象,其中对照组33例,采用常规冲洗方法;干预组40例,采用鼻肠管冲洗装置进行冲洗。记录两组留置鼻肠管期间导管堵塞次数、冲洗相关不良事件、冲洗时间、护士的使用意愿。结果两组患者在留置鼻肠管期间导管堵塞次数方面的差异无统计学意义(P>0.05),干预组的冲洗相关不良事件发生率低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);干预组单次冲洗时间少于对照组,差异有统计学意义(P<0.05),护士对鼻肠管防堵塞冲洗装置使用意愿达93.48%。结论该鼻肠管防堵塞冲洗装置作为一种简单、方便的操作装置,可有效防止留置鼻肠管堵塞,在临床中具有较高的可行性。

数据与模型驱动在输电杆塔风致灾损预测中的应用对比分析

应对气候变化带来的电网灾损是保障新型电力系统安全运行的关键之一。该文以输电杆塔风致灾损预测为出发点,对现有两类主流方法——数据驱动与模型驱动进行对比分析。在数据驱动方面,基于多源异构数据构建样本集,利用随机森林算法对输电杆塔风致灾损概率进行预测。在模型驱动方面,将输电线路与杆塔构成的塔线系统进行建模分析,利用设备应力强度与风荷载相关关系求取杆塔损毁概率。最后,通过台风“彩虹”下我国沿海某地区案例,对两类方法的预测结果进行对比,结果表明,模型驱动方法的预测精度较高,但建模复杂度较高,难以大范围广域应用;而数据驱动方法建模复杂度较低,计算效率高,同时具有较高预测精度,可为生产实际提供指导。随着数字化、信息化及智能化等技术普及,数据驱动方法因其建模复杂度低等特点,将会在未来科学应对电网灾害中发挥关键作用。

基于网格化多源异构数据的台风灾害下杆塔受损数量预测

台风灾害下受灾区域杆塔受损数量预测对提高电网公司防灾减灾能力具有重要意义。为此从全新的统计学习角度出发,基于气象数据、电网数据、地理数据等多源异构数据原始样本,对数据进行分类变量处理、特征筛选、标准化等预处理,并以网格内的杆塔受损数量为响应变量,基于梯度提升决策树算法构建台风灾害下杆塔受损数量预测模型,对台风灾害下配网10 kV杆塔受损数量进行预测。利用广东省徐闻县的数据样本对模型进行训练测试与验证,仿真结果表明所提方法可较为准确地预测台风灾害下配网杆塔受损数量,为电网公司的灾前风险量化评估、制定应急方案等提供辅助决策参考。

电力系统继电保护课程思政教学案例探究

课程思政是高校教书育人不可或缺的一部分,在培养学生爱国情怀、树立正确三观方面有着不可或缺的作用。理工科专业课程的专业性强,如何在其中不着形迹地融入思政元素就显得尤为重要。从理工科专业开展课程思政的角度出发,探索了电力系统继电保护课程中的思政元素,并对专业课程如何与思政教育有机结合提出了建议。