虚拟电厂关键技术与市场机制

在全球能源互联网的快速发展背景下,虚拟电厂技术作为一种新型的电力系统管理模式,逐渐成为实现能源高效利用和可持续发展的重要手段。虚拟电厂通过整合分布式能源资源、优化电力调度,实现了能源供需的灵活平衡,有效提升了电力系统的稳定性和可靠性。

基于数字孪生与元宇宙技术的能源互联网态势感知系统论方法研究(一):概念、挑战与研究框架

态势感知是能源互联网的核心任务,为运管调控各项决策提供重要辅助信息。能源互联网的复杂定性对其态势感知任务提出严峻挑战——受其所辖单元日益增长的规模、种类、主动性、耦合性以及外界环境等不确定因素的影响,能源互联网其复杂性与日俱增。系统复杂性所衍生的一些问题超出经典简化论的讨论范畴,亟需一种新的认知手段。该文通过关联数据、数据科学、物理系统与具体应用,提出能源互联网数字孪生系统;进一步,延伸出一种新型数据驱动的态势感知方法论,即数字孪生态势感知(digitaltwinsituation awareness,DT-SA)。其核心思想是将真实世界的固有难题转化到虚拟空间,继而借助复杂系统理论和大数据分析等工具予以解决,具体涉及孪生体建模、分析和认知等核心环节。此外,该文也讨论元宇宙技术对孪生体互联的增强作用,以及相关的科学问题。该系列研究有益于推进能源系统领域和数据科学领域的交叉融合,对于企业数字化转型、数字城市建设等具备参考价值。

基于数字孪生与元宇宙的能源互联网认知系统论(二):面向复杂系统涌现现象的虚拟仿真推演框架

复杂性是能源互联网的重要特征与演进趋势,复杂性及其所伴随的涌现现象往往使得基于机理模型(白箱子)的仿真、分析、推演方法不再适用于复杂系统。得益于数据科学、仿真技术、孪生技术的共同发展,虚拟孪生技术成为应对复杂系统的利器。面向复杂性,该文对虚拟孪生技术及其应用前景进行探究,并重点讨论虚拟孪生系统的基本特性、支撑理论、技术体系、建设流程及其案例分析等,进一步提出基于虚拟仿真推演技术的涌现现象认知框架。该工作一方面为在能源系统中开展虚拟孪生工作提供参考借鉴,另一方面也有益于虚拟孪生技术的推进。

小样本学习技术在新型电力系统中的应用与挑战

数据驱动已成为新型电力系统建设及其数字化转型的核心范式,相关算法在负荷预测、状态检修、多主体调控等多项业务中展现出优越的工程效果与应用潜力。然而,实际工程数据往往面临着样本不足、样本不平衡等问题,制约了数据驱动算法的最终效果。因此,需要借助小样本学习来应对这一挑战。文中从数据、特征、模型3个层面探究了小样本学习技术,综述并分析了相关技术在场景生成、故障诊断、电力系统暂态稳定评估等业务的应用现状,并进一步指出小样本学习技术在新型电力系统中所面临的不足与挑战。

特约主编寄语

习近平总书记在党的二十大报告中强调“加快规划建设新型能源体系”。其中,新型电力系统既是新型能源体系的重要组成,也是实现“双碳”目标的重要载体。然而,新型电力系统中,高比例新能源渗透和新型负荷特征,使得电网供需平衡问题持续加剧,电力系统灵活性充裕度面临巨大挑战。

新型配电系统分布式资源调度研究现状与展望

为推动新型配电系统成为分布式能源管理、新能源消纳和区域综合能源协同优化等功能于一身的能源互动平台,该文从调度问题出发,首先针对大量分布式资源集群调度问题,论述新型配电系统调度架构,并根据分层分区调度原则从如何分层分区和分层分区后如何协同两个方面,分别论述分布式资源(distributed energy resource,DER)聚合方法和不同层级、不同区域、不同能源间的协同调度方法;针对优化调度问题,基于系统态势感知和外界风险感知把握全局内外因素进而优化调度;针对调度求解问题,梳理分布式优化求解方法;最后基于数字孪生展望未来调度智能化发展方向,为调度智能化升级提供参考。

超大型城市虚拟电厂的数字孪生框架设计及实践

超大型城市能源系统汇集了多种分布式能源资源(distributed energy resources,DER),包括具备不确定性的新能源发电单元(如光伏、风机),具备可调性的柔性用能单元(如空调、蓄冷)以及兼具充放功能的能源产消者(如电动汽车、储能),虚拟电厂(virtual power plant,VPP)已成为重塑上述DER生态关系并对其进行协同管控的有效途径。该文梳理了当前城市级VPP建设的目标与现状,明确了超大型城市VPP工程所面临的挑战,即对于由海量DER所诱发的多主体多目标高不确定性场景缺乏系统性的建模、仿真、推演、分析、决策与校核手段。为应对上述挑战,该文结合城市电网数字化整体架构与建设进程,提出了超大型城市VPP数字孪生技术框架,继而得以对城市能源系统的态势轨迹进行系统性地推演与分析;进一步,聚焦智能决策目标,探究了框架下的技术路径、关键技术、理论工具等。该框架已经助力临港新片区VPP工程示范落地,为城市级VPP建设提供参考。最后,展望了超大型城市下数字孪生VPP的研究方向与应用前景。

基于分布鲁棒优化的广义共享储能容量配置方法

共享储能通过储能资源的复用,能有效应对高成本和利用率低的难题。迅速发展的需求侧资源在共享储能中具有潜在应用,但其不确定性问题亟待解决。文中引入了电动汽车和温控负荷的虚拟储能模型,结合实体储能,建立了考虑不确定性的广义共享储能模型和相应的优化算法,以确定实体储能的最佳容量配置。共享储能运营商根据用户需求,实现多类型储能的优化配置,并设计虚拟储能持有者的满意度补偿,以保障其用户体验和经济利益。此外,采用Wasserstein距离描述电动汽车和温控负荷的不确定性,并结合基于风险价值的分布鲁棒机会约束算法进行求解。算例结果表明,采用广义共享储能模型和分布鲁棒机会优化算法,能够充分考虑不确定性,有效降低用户的能源消费成本和运营商的储能配置成本。

新型配电系统中考虑电动汽车差异化行为特性的充换电站规划方法

随着电动汽车用户数量的增加,研究电动汽车差异化行为特性对高比例新能源配电网的影响具有重要意义。通过蒙特卡洛法对电动私家车负荷特性进行建模,同时提出电动公交车在3种差异化行为特性、补能模式下的负荷特性模型;以网损和充换电站成本最小、光伏消纳最大为目标,建立了含分布式电源以及不同种类电动汽车充换电站的配电网协同规划模型,采用yalmip工具箱结合cplex求解器进行求解,旨在规划差异化电动汽车充换电站容量以解决电动汽车类型比例不同时的规划问题。最后,通过改进的IEEE 33节点配电系统算例验证了所提模型的有效性。

面向虚拟电厂的电力调峰市场隐私保护交易策略

为解决虚拟电厂参与的集中式电力调峰辅助服务市场中因交易关键信息、敏感数据泄露而引发恶意竞价、扰乱市场秩序等问题,设计了一种基于“服务提供商-区块链-电力调度控制中心”的集中式市场隐私保护交易策略,实现了隐私保护和网络安全双约束下的电力调峰市场可信交易。首先,设计了基于价格混淆随机预言机和改进Shamir秘密共享网络的竞标信息隐私保护方案,对提交到区块链上的量价信息进行严格保护;其次,基于同态加密技术,以价格、信用值、时间依次优先的原则设计了区块链智能合约,实现了竞标量的隐私排序和可信自动出清;然后,为了实用价值,在区块链上部署安全性校验合约实现了交易结果的网络安全约束校验,保证了配电网的运行安全和服务提供商的结算安全;最后,通过算例分析和评估,验证了该隐私保护交易策略的有效性和优越性,表明了该策略可以在保护参与方隐私的同时,提高电力系统的灵活性和可靠性。

基于改进共识算法的虚拟电厂主从多链交易匹配机制

在未来新型电力系统中,虚拟电厂(virtual power plant,VPP)内部多主体的可信交易和信息安全将更加复杂和具有挑战性。而区块链技术的信息安全、分布决策、智能合约及防篡改等特征,为VPP多元主体可信交易提供新思路。文中聚焦VPP内部多聚合商形成的利益最大化及可信交易匹配效率问题,首先,依据交易主体需求差异,建立区块链技术与多智能体系统融合的一主多从分层互动控制架构;其次,设计一种面向多聚合商对等交易需求下的可信交易匹配机制,引入非合作博弈模型,保证了多聚合商主体的利益;然后,基于区块链的分布式粒子群优化算法提出了改进的委托权威证明机制(delegated proof-of-authority,DPoA)共识算法,提高交易的安全性;最后,通过算例分析验证文中所提策略的合理性和可行性,该策略能有效增强多主体交易的匹配效率和安全性。

适用于多虚拟电厂交易的改进拜占庭容错算法共识机制

分布式能源投资主体的多样性,使各资源在互动过程中的信任构建更加困难,因此需要探究多虚拟电厂交互模式并构建相应信任体系。基于主侧区块链技术构建了多虚拟电厂交易模型总体架构,明确了多虚拟电厂交易流程。通过主侧锚定技术构建跨链通道,实现多虚拟电厂链上协同运行模式。针对节点维护区块链网络环境积极性不高导致的信任环境缺失和区块链性能下降的问题,基于节点功能不同提出了一种差异化信用评价指标来规范节点行为,同时利用该指标对拜占庭容错算法(practical byzantine fault tolerance,PBFT)进行改进。实验结果表明使用差异化信用评价指标改进的共识算法在所提多虚拟电厂架构下能构建信任环境并提升共识效率。

简化前馈网络用于负荷模型参数辨识的研究

负荷的精确建模在电力系统分析中的重要性已被电力工作者所认识到。文中在对自适应的三层前馈网络(ABP)进行修改、简化后,得到简化(或线性)前馈网络(LBP)。并结合现场试验和仿真数据,对用线性前馈网络和辅助变量法对负荷建模的精度进行了比较。把线性前馈网络作为一种算法,对负荷动态模型即差分方程的参数进行了辨识。同时,应用 LBP 对负荷静态模型即幂函数和多项式模型的参数进行了辨识,还提出基于人工神经网络的负荷动静模型同时辨识法。

计及隐私保护的弱中心化多产消者能量共享机制

在双碳目标的背景下,虚拟电厂、微电网等形式的产消者大规模涌现。多产消者之间的能量共享能够提升整体的经济效益与新能源消纳水平。在计及各产消者数据隐私的基础上,文中提出弱中心化模式下的多产消者能量共享协同运行机制。首先,构建含多种分布式资源的产消者内部调度模型,并考虑负荷需求以及新能源出力的波动性与随机性,基于条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)量化不确定性带来的风险。然后,提出多产消者弱中心化电价迭代机制,利用供需关系引导电价更新。同时考虑到产消者隐私保护,基于Paillier同态加密算法和秘密共享原理设计电量数据聚合方法。该方法能够在各方主体隐私得到保护的前提下获取系统的供需信息。最后,通过算例验证了文中所提机制的有效性与合理性,且经过能量共享后多产消者整体成本降低12.6%。

基于SCE-UA算法的船舶能效比率优化

船舶能效比率是衡量营运能效的关键指标,采用优化算法开展船舶能量管理可有效改善船舶能效比率,从而满足国际海事组织对船舶碳排放管理的要求。通过构建混合动力船舶的柴油机模型、储能装置模型、船舶动力学和碳排放模型,以柴油机转速和电池充放电功率为决策变量,定义航次时间、主机转速、电池电量和功率等约束条件,采用混合复杂形进化算法(SCE-UA),以某船的典型航次为算例,结合船舶性能、运行环境和任务要求,对船舶营运能效开展全局优化分析,使船舶能效比率降低2.17%~5.19%。优化效果相比采用遗传算法能更有效延缓碳强度指标评级的降级,产生较高的经济成效。

能源互联网中多代理系统研究现状与前景分析

促进新能源开发利用是我国能源革命的重要目标,而能源互联网则是实现这一目标的关键手段。由于多代理系统具有自主性、社会能力、主动性等特性,和动态、开放的能源互联网有着形式上的相似性。将多代理系统引入能源互联网清洁能源并网研究中,具有很好的应用前景。首先对EIS中的平台体系进行研究,分析了多代理系统与能源互联网的兼容性,设计了基于多代理系统的能源互联网框架,其次阐述多代理系统在能源互联网协调优化、运行控制、参与电力市场运营和工程应用情况,总结了多代理系统应用在能源互联网中的关键技术问题,最后结合国情对我国能源互联网建设中的多代理系统进行了前景展望。

基于风-氢-甲醇-碳捕集一体化的综合能源系统经济运行建模分析

针对风电消纳和传统高压储氢方式存储成本较高等问题,提出了一种基于风−氢−甲醇−碳捕集一体化的综合能源系统经济运行模型,实现更为安全经济的储氢模式。首先,构建一体化综合能源系统(integrated energy system,IES)的结构模型,通过氢转甲醇和甲醇重整制氢系统替代传统储氢模式,并与碳捕集设备配合实现碳资源循环利用。其次,综合考虑系统运行经济成本、环境成本,建立了基于风−氢−甲醇−碳捕集一体化的综合能源系统多目标经济运行模型;最后,通过算例对比了4种不同的经济运行方案,验证了所提模型的可行性。

智能电网中清洁分布式能源的优化利用策略

智能电网是全球经济和技术发展的必然结果。为此,分析了智能电网中清洁能源大量使用的发展趋势,同时借助微电网模式对分布式能源进行管理,研究了智能电网中分布式能源最优化利用问题。提出了基于多代理系统(MAS)的控制框架。为了优化利用分布式能源,设计了协调控制策略。详细分析了各Agent的控制方法。MAS实现了对全网清洁分布式能源信息化、智能化的控制。仿真结果验证了MAS能够快速有效地对全网各电源进行协调控制,保证了各种状态下系统的安全稳定以及对清洁分布式能源的最优化利用。

提高电网输电能力技术概述与展望

随着电网规模的扩大和用电需求的增加,提高电网输送能力、构建安全稳定的电网已成为中国电网的发展目标。介绍了目前提高电网输电能力的研究重点,阐述了智能电网背景下提高输电能力的相关技术。在此基础上,分析了未来研究的新思路,提出了其长远发展的框架。

多能互补、集成优化能源系统关键技术及挑战

有效能源的获取、转换、控制和利用是现代人类文明的核心,能源互联网作为能源系统的新一步革新,将分布式能量转化、存储装置和各类型负荷构成的冷、热、电、气等能源节点连接起来,以实现多种能量双向互补与集成优化。文中选取能源互联网在多能互补集成优化方面的关键技术为研究对象。首先,总结了近年来能源互补集成的研究现状。然后,以多能流混合建模为基础,对多能系统规划、智能调控、协同控制与互动、综合评估、系统信息安全与通信及能源交易和商业服务运行模式等关键技术和挑战进行归纳。最后,对未来能源系统在多能互补优化方面的研究进行展望,以期为多能互补、集成优化提供部分研究思路。