钟浩【水彩作品】

钟浩（1988-），女，汉，重庆人，重庆大学文学（设计艺术学）硕士，重庆三峡学院美术学院助教。

风电集群汇集的共享储能虚拟惯量补偿控制策略

针对大规模风电并网导致系统惯量削弱问题,提出风电集群汇集的共享储能虚拟惯量补偿控制策略。首先,计算风电集群惯量削弱量及共享储能电站的惯量补偿目标;然后,根据惯性响应的基本物理意义,定义储能装置的虚拟惯量;接着,探明其时变特性,求解储能虚拟惯量时域过程,确定储能电站以及各储能单元虚拟惯量补偿目标,提出各储能单元补偿目标动态设置控制参数的控制策略;最后,通过Matlab/Simulink仿真,验证了所提策略在不同储能配置容量、不同风电渗透率下均具有良好控制效果和适应性。

基于储能和水电调节的跨区风光水联合优化调度策略

针对大规模新能源经特高压直流通道跨区并网消纳,在送端采用储能调节满足直流通道直线化功率传输等约束的同时,如何减小风光入网扰动度问题;在受端采用水电调节满足风光水跟踪电网负荷变化趋势,如何解决水电调节的利益受损问题,构建了风光水跨区域联合运行的三阶段调度模型.首先,在送端基于储能调节,构建了考虑受端电网净负荷变化趋势的风光功率直线化分段调节多目标优化模型;其次,在受端基于梯级水电调节,实现风光水联合功率跟踪电网负荷变化,构建受端电网与风光水联盟主从博弈模型,优化电网电价和联盟售电计划;最后,构建了基于纳什谈判的联盟利润分配模型,实现合作后各成员利润较合作前得到提升,维系联盟合作机制的稳定.仿真算例结果表明,采用本文方法可有效提升调节资源利用效率,保证水电调节利益,促进新能源消纳.

计及动态电价的电动汽车参与微电网调度双层优化策略

电动汽车(electric vehicle,EV)充电负荷变化量受微电网爬坡性能限制,因此文中考虑微电网机组爬坡特性,提出一种计及动态电价的EV参与微电网调度双层优化策略。上层为EV负荷模型,分析不同类型EV快/慢充特性,考虑微电网电价对EV充电需求的引导,建立以用户满意度最大为目标的EV负荷模型。下层为多微电网运行模型,根据微电网净负荷大小制定动态电价策略,考虑EV充电负荷对微电网新能源的消纳及电源爬坡的需求,优化各区域动态电价,并以微电网净负荷波动及运行成本最小为目标,建立多微电网区域运行模型。最后对某城市区域微电网及EV充电需求算例进行分析和验证,结果表明:与固定电价及峰谷分时电价相比,所提方法实现了EV负荷在微电网区域有序充电、平抑净负荷波动的效果,能有效降低充电行为对微电网安全经济运行的影响。

基于分层事件触发的混合微电网集中控制策略

针对混合微电网集中控制对中央控制器依赖严重、通信需求量大、扰动调节能力差的问题,提出一种微电网中央控制器(microgrid central control,MGCC)参与的分层事件触发控制策略,有效降低分布式集群的冗余通信并减少中央控制器计算负担,改进策略可靠性。该策略将控制系统分为2层,其中,设备层为本地控制层,采用分布式协同控制,所设计的本地控制器可就地控制更新输出状态,实现混合微电网的分散自治运行;另外,在控制层建立微电网控制层,引入事件触发策略,协调MGCC获取混合微电网的全局信息,从而向本地控制器发出预定义的调控指令,实现“源网荷储”灵活调度,尤其是应对突发事件而引发的电网振荡。最后,采用Matlab搭建混合微电网模型并进行仿真,利用Stateflow模块实现了事件触发算法,验证控制策略在满足并网/孤岛模式可靠性、稳定性的前提下,系统通信量可降低56.4%。

计及源荷不确定性的智能小区能源系统两阶段鲁棒优化调度

为解决电力系统中电源侧和负荷侧的不确定性对电网调度计划的影响,针对电源侧,考虑风电与光伏出力的不确定性,分别建立风电与光伏的概率密度函数模型,通过拉丁超立方采样方法生成场景并进行缩减,从而得出风电与光伏出力区间;针对负荷侧,考虑柔性负荷对电网消峰填谷的作用,提出基于智能小区的综合需求响应两阶段鲁棒优化模型。在日前阶段,以电网系统运行成本和碳交易成本最小为优化目标,考虑源荷的不确定性,基于价格需求响应模型,从而确定日前调度方案。在日内阶段,基于日前阶段优化结果,以智能小区运行成本和碳交易成本最小为优化目标,建立两阶段鲁棒优化模型,通过列约束生成(column-and-constraint generation,C&CG)算法将目标函数进行转换,采用Karush-Kuhn-Tucker条件和Big-M约束方法将max-min形式优化问题转化为混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)模型。最终,通过算例验证了所提模型的正确性以及算法的有效性。

考虑综合相似性度量的光伏典型出力场景聚类方法

场景聚类是描述不确定性光伏典型出力特性的有效途径之一,如何度量波动繁杂的光伏发电曲线相似性以及生成具有代表性的光伏出力场景是目前亟需解决的问题。为此,提出一种考虑综合相似性度量的光伏典型出力场景聚类方法,其基本思路是首先考虑光伏发电的电量大小、形态趋势、波动位置相似性,得到适用于光伏发电曲线的综合相似性度量距离;其次将形态质心作为优化问题求解,再用同倍比放大法得到兼顾电量和形态的实际质心,针对传统聚类算法在初始中心确定等方面的不足,以二十四节气为区间提出基于改进K-means算法的光伏典型场景集生成模型;最后构建光伏发电场景集指标评价体系,以熵权Topsis法对典型出力场景集进行综合评价。云南某地装机50MW的光伏电站2018—2020年算例结果表明:该文算法能准确划分和提取典型光伏出力场景,且以节气为区间生成的典型场景集在波动和电量指标上都有较好的表现,证明算法的有效性。

兼顾激励相容的水电富集电网中长期电力市场交易模型

针对我国水电富集地区梯级电站上下游中标电量与发电水量不匹配导致弃水和违约等问题,借鉴巴西电力市场中长期交易模式,提出兼顾激励相容的水电富集电网中长期交易模型。该模型以个体发电效益最大和电网侧购电成本最小作为激励相容的双重目标。首先以最小出力最大为目标对水电站群进行优化调度,所得各水电站每月发电量定义为其该月保证电量,并将保证电量拆分成基础电量、省内电量和西电东送电量。然后建立各级市场交易方法,基础电量按相似来水频率的历年平均电价收购,省内电量参与两轮拍卖,西电东送电量按剩余电量比重排序依次收购,采用强化学习确定各发电商份额和电价。最后利用改进的电量再分配机制对联盟内各水电站实发电量进行再分配。云南省5个流域52座电站群实例结果表明,所提模型能有效缓解当前梯级上下游电站弃水和违约等问题,促进了水电市场合理竞争和水资源充分利用。

基于AG-MOPSO的含风电配电网无功优化

针对风电机组并网出力的不确定性,采用基于概率发生的场景分析法将不确定性模型转换为不同发生概率的多场景问题,建立以有功网损和电压偏差最小为目标的无功优化模型。针对传统方法得到的Pareto前沿多样性较差的问题,提出基于自适应网格的多目标粒子群优化AG-MOPSO(adaptive grid multi-objective particle swarm optimization)算法。该算法采用自适应网格得到外部档案库中粒子的密度,并根据密度信息以轮盘赌机制选取全局最优粒子和维护外部存储库的规模,有效地保证了Pareto前沿分布的均匀性和多样性。运用该算法对含风电的IEEE 33节点系统进行无功优化计算,并与已有NSGA-Ⅱ算法进行比较,结果表明所提算法得到的Pareto前沿较好,验证了该模型和算法的可行性。

考虑合约转让的风-水-火中长期交易出清模型

风电出力的不确定性导致执行中长期合约时产生弃风或遭受偏差惩罚,为弥补中长期合约交易灵活性的不足,提升风电的消纳比例,提出一种考虑合约转让的风-水-火中长期交易出清模型。考虑风电出力的不确定性,根据风电出力的概率分布,将其出力品质区间划分为确定部分和不确定部分;风电确定部分参与上层的中长期市场交易,以电力系统总体购电成本最小为目标,建立风电确定部分、火电和水电中长期竞价模型,得到中长期合约交易的合约电量和价格,并将出清结果传递给下层;剩下的风电不确定部分参与下层合约转让交易,利用蒙特卡洛方法将风电不确定部分生成典型场景集,以风电利益最大化为目标,以水电和火电利益诉求为约束,建立风电、水电和火电三方自主协商的合约转让交易模型,从而充分挖掘水电和火电的灵活性调节能力,将原中长期合约中水电和火电承担的电量转移给风电,并将合约转让交易情况反馈给上层,进一步优化上层中长期出清结果。改进的IEEE30节点系统算例结果分析表明:所提出清模型不仅提升了风电在中长期市场的消纳水平,而且降低了二氧化碳等污染物的排放,同时也有效保障了各合约转让交易参与主体的利益,增强了市场主体参与合约转让交易的积极性和主动性。

考虑中长期交易的水电站电转气容量双层优化配置

为改善水电站调节的灵活性和提升风电在中长期规划中的消纳比例,提出了一种考虑中长期交易的水电站电转气容量双层优化配置方法。采用风电品质分段思想,将风电出力分为确定部分和不确定部分,风电确定部分参与上层中长期电能市场交易,风、水、火发电商根据自身情况上报电量电价,以系统购电成本最小为目标建立中长期竞价出清模型,得到各发电商中标电量以及电价;风电不确定部分参与下层合约转让交易,分析电转气的能量转换和大规模储能特点对弃水、风电消纳的积极作用,考虑环境成本和发电商利益诉求,建立基于合约转让交易机制的水电站电转气优化配置模型。最后通过修改的IEEE 30节点算例分析进行验证,结果表明,所提模型能够有效提升风电中长期消纳能力,水电调节灵活性得到改善。

计及配电网设备利用率的源荷匹配评价

为了快捷有效评估光伏并网后设备利用率变化情况,丰富现有源荷匹配评估指标体系,本文建立了一套考虑配电网设备利用率的源荷匹配评估方法。首先对分布式光伏与负荷特征、设备利用率指标进行分析,构建了包含波动匹配度、电量匹配度、消纳匹配度与负荷偏移度的源荷匹配评估模型,借助拉开档次法进行指标赋权并得出源荷匹配综合得分,依据综合结果直接判断分布式光伏并网对设备利用率的影响程度。最后,依据江苏某工业园区电力用户源荷数据进行指标计算并进行设备利用率变化评估,对照设备利用率指标验证了评估指标体系合理性与有效性。

考虑电能质量的配电网增值服务双层优化模型

大规模分布式光伏接入使得配电网谐波污染严重,而谐波治理效果与网络拓扑结构相关,存在其他就近节点“搭便车”的现象。为改善用户的用电效率和提升配电网的经济效益,提出一种考虑电能质量的配电网增值服务双层优化模型。首先,采用支持向量机算法预测谐波源不同出力情况下负荷节点的谐波电压畸变率。然后,建立了配电网与需求用户的购售电双层优化模型。上层以配电网运营商作为主体,考虑网络拓扑结构对电能质量治理效果和成本的影响,以配电网运营商收益最大为目标,建立谐波电压治理模型,制定不同电能质量等级的电价。下层以对电能质量有需求用户作为主体,根据不同电能质量等级的电价,用户以运行成本最小为目标,建立电能质量选购策略模型。最后采用IEEE14节点算例进行分析验证,结果表明所提模型能够更有针对性地提升电能质量,提高配电网的经济收益,并为用户的差异化用电提供了解决方案。

电力市场多时间尺度决策的抽蓄电站容量优化配置

针对抽蓄电站市场定位不明确和投资回报难以保障的问题,提出一种电力市场多时间尺度决策的抽蓄电站容量优化配置方法。上层以抽蓄电站投资回报率最大为目标建立容量规划模型;下层模拟抽蓄电站参与市场,在第1阶段中长期市场中,风力发电、光伏发电计及风险约束租赁一定容量的抽蓄,组成风−蓄、光−蓄联盟,与火电共同向电网报量报价,建立以电网购电成本最小为目标的统一出清模型;第2阶段现货市场中,考虑中长期市场出清约束,抽蓄电站利用租赁后剩余容量参与电能量市场和辅助服务市场,建立以电网购电成本和辅助服务费用之和最小为目标的出清模型。将中长期市场和现货市场的出清结果反馈给上层,进一步优化抽蓄电站容量配置。算例分析表明所提模型能够有效促进风电和光伏的消纳,充分利用抽蓄电站的灵活性资源,提升其盈利能力。

精细化管理在手术室骨科外来器械与植入物中的应用

目的探讨精细化管理在骨科外来器械与植入物管理中的应用效果。方法将2022年1月-3月进行的1275例骨科植入物手术设为对照组,将2022年4月-6月进行的骨科植入物手术1023例设为干预组,对照组采用常规的骨科手术配合管理模式,干预组采用精细化管理模式。结果干预组外来器械与植入物管理质量均明显高于对照组(均P<0.05),术中清点意外事件发生率显著低于对照组(P<0.05)。结论精细化管理能有效实施骨科外来器械与植入物的环节控制,显著提升外来器械与植入物管理质量,同时降低术中清点意外事件发生率。