调度自动化系统在优化电网调度中的应用分析

随着我国社会经济的发展,我国的电力事业也得到了蓬勃的发展,不过在实际的电网调度工作中,尤其是调度自动化系统的应用方面还存在一定的问题,对电网的安全运行和电力的稳定输送造成了影响。本文主要以某电网调度工程为例,首先分析了该工程调度自动化系统的存在问题,并介绍了新自动化系统的基本设计原则,同时阐述了调度系统在优化电网调度中的应用,旨在加强与同行的沟通交流,不断提高我国电网调度水平,推动我国电力事业的可持续发展。

优化电网结构,提高供电可靠率

普光气田架空集输线路所在地区地形复杂,为了减少电网事故跳闸,普光气田电网进行升级改造,优化电网结构,提高电网的安全、可靠、稳定性。

配电网多目标优化重构模型及多目标烟花求解算法研究

针对配电网优化重构问题,以最小化有功网损、最小化电压偏移度以及最小化负荷平衡度作为目标函数建立配电网多目标优化重构模型。提出一种多策略混合的改进烟花算法(Improved fireworks algorithm,IMFWA)进行求解。算法采用不重复环路编码,压缩解空间,提高搜索效率;采用Sobol序列生成初始种群,增强种群的多样性和遍历性;利用优化烟花和随机烟花进行位移操作,保持种群多样性;采用高斯与柯西的混合变异方式,提高寻优效率;利用Pareto支配关系以及适应度与拥挤度函数组成的综合指标对最优解集进行排列选取,提高收敛速度。对IEEE-33节点系统进行仿真试验,验证了所提出的方法是有效和可行的,试验结果表明优化重构方案能够有效改善配电网的运行指标,并根据不同实际情况为电网人员提供重构方案。

基于多目标沙猫群算法的含风光储配电网无功优化

针对现有智能优化算法在求解配电网无功优化时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种基于多目标沙猫群算法(MOSCSO)的含风光储配电网无功优化方法.MOSCSO融合了多目标算法中外部储存集的更新和选择机制,具有较好的全局寻优能力,而沙猫群算法(SCSO)特有的搜索和攻击的种群更新方式保证了其具有较快收敛速度和较好寻优能力.建立储能设施(ESS)作为控制变量的IEEE 33节点系统数学模型,应用MOSCSO进行仿真验证.结果表明,本文所提方法在平衡风光发电系统的同时能够降低网损和提高电网稳定性,通过与传统算法比较,验证了MOSCSO在无功优化模型上的有效性和稳定性.

含循环换电负荷及充电站的微电网多目标优化调度

电动换电重卡由于具有充电功率高、周期性强的循环换电负荷特性,一旦短时大量接入微电网中,将带来经济性和安全性的挑战。首先讨论电动汽车充电、循环换电负荷的不同特性,建立含循环换电负荷及充电站的微电网模型;提出一种综合考虑微电网经济性及联络线功率波动性的多目标调度优化方法;采用线性加权方法将多目标问题转化为单目标问题;最后利用CPLEX工具对仿真算例进行求解,仿真算例表明,所提优化方案可有效求解综合考虑不同权重下微电网净利润、联络线交换功率及换电站内电池最优调度问题,能在尽可能减小微电网与上级电网交换功率波动性的同时,使得微电网获得最大净利润。

低温环境下考虑电池寿命的微电网优化调度

储能系统作为微电网重要组成部分,为微电网协调能量供需提供了解决方案。然而,在低温环境下,储能系统中电池寿命的快速衰减严重影响了系统的经济性和安全性。因此,该文提出一种低温环境下考虑电池寿命的微电网优化调度混合整数模型,来仿真微电网优化调度过程和高效计算储能充放电计划。首先,基于阿伦尼乌斯方程,分析低温环境中电池寿命的受影响机理;接着,采用考虑充放电次数和放电深度的电池寿命方程,构建电池全温度范围的老化模型;最后,构建考虑电池自发热和全温度范围的寿命衰减模型,并通过可行域凸极点组合方法对模型进行转化和简化,来避免模型中非线性项目导致无法获得全局最优解的困境。算例验证和对比分析表明,该文提出的模型能在低温环境中降低系统运行成本,减缓电池衰减速率,延长近一倍的电池寿命。

考虑配电网脆弱性的储能双层优化配置模型

针对大规模分布式电源并网时配电网调控能力不足导致的配网脆弱性差、供需不平衡及运维成本增加等问题,立足储能设备的灵活响应特性,提出1种计及储能配置和运行耦合的双层协同优化模型。上层模型考虑储能系统配置成本、网络运行损耗成本和主网购电成本,探究储能最优配置方案;下层模型以优化电网综合脆弱性为目标感知电网运行的改善潜力,修正上层储能配置方案并制定储能能量管理策略。引入混沌理论及动态惯性权重策略优化算法性能,以改进的混沌粒子群算法求解优化模型。算例分析表明,所提储能配置方案及运行优化策略有效改善了电网运行脆弱性,提高了配电网运行水平。

考虑电动汽车负荷的微电网容量优化配置

随着“双碳”目标的推进和分布式新能源的快速发展,电网面临着巨大的挑战。为了平衡电动汽车的波动性和新能源出力的随机性,缓解弃风弃光和大规模电动汽车入网对电网造成的冲击,采用蒙特卡洛法模拟电动汽车入网数据,同时结合电动汽车负荷转移策略对微电网进行优化配置,建立以年等值收益为优化目标的微电网优化配置模型,并评估配置结果。通过采用场景缩减法和改进粒子群算法求解模型。算例结果证明了优化配置模型的合理性和经济性。

基于改进生成对抗网络生成风光场景的微电网多时间尺度优化调度策略研究

针对微电网中风光出力不确定性对微电网优化调度的影响,文中提出了一种基于Wasserstein距离的条件生成对抗网络(conditional Wasserstein generative adversarial networks,C-WGAN)方法生成风光场景的微电网多时间尺度优化调度策略。首先,通过C-WGAN模拟生成指定的风光场景。然后,在日前优化调度阶段综合考虑蓄电池退化成本和联络线功率交互成本,并引入优化系数来优化联络线的交互功率。在日内优化调度阶段,以跟踪日前优化调度的结果为主要目标,从而有效减少日前可再生能源以及负荷的预测数据误差所带来的影响。算例结果表明,文中所提方法不但能够很好地减小可再生能源输出不确定性所带来的影响,也能够有效保证微电网运行的经济性,对微电网运行调度研究具有一定意义。

考虑多类型储能系统时空灵活性支撑的配电网日前优化调度策略

大规模分布式资源的接入使配电网的调控更加困难,如何合理有效地利用多元化资源以降低配电网的运行成本成为亟待解决的关键技术问题。考虑可移动式储能系统和电动汽车的互补特性,提出一种考虑多类型储能系统时空灵活性支撑的配电网日前优化调度策略,提高配电网系统的运行经济性。首先,建立电动汽车和可移动式储能系统的调度模型,并建立电动汽车停车生成率模型,简化了模型的复杂度,提高了求解效率;其次,引入基于集合的改进粒子群算法,并将其改造为适用于配电网优化调度的求解算法,提高其在离散空间寻优的求解效率;最后,在IEEE 33节点配电系统中对所提出的协同优化调度策略进行仿真分析,验证所提策略的有效性。

含光伏发电的电动汽车充电站配电网日前-实时协调优化方法

电动汽车充电站接入量较大,影响了配网协调优化的稳定性。针对负荷波动大、电压与电池容量不一的问题,设计含光伏发电的电动汽车充电站配电网日前-实时协调优化方法。分析电动汽车充电站电力负荷,计算电动汽车行驶距离与充电时间的概率分布函数,得到每次重点任务的负荷函数;建立含光伏发电的主动配电网调度优化模型,计算有功出力负荷上限与下限,构建日前有功功率波动的最小目标函数,设置该目标函数下的电压与电池容量约束条件,设计配网协调优化算法,完成电动汽车充电站配电网协调优化。实验结果表明,该方法应用下,光伏发电装置与燃气轮机的总有功输出大于电网负荷,满足2000台电动汽车的充电需求,日前-实时净有功负荷波动仅为100 kW,协调优化过程更具优越性。

含分布式电源的配电网运行优化研究

文章旨在探讨如何有效优化配电网运行,以更好地整合和管理分布式电源,提升电网的可靠性、经济性以及环保性。通过概述配电网的基本结构和功能,分析分布式电源对配电网的影响,提出优化算法和决策支持系统设计等优化策略。探讨涵盖出力预测、储能系统优化调度等内容的分布式电源预测与管理方法。文章的研究成果不仅为解决配电网运行中的技术挑战提供重要的理论和实践指导,还可促进电力系统的可持续发展。

新能源接入下的供电所配电网优化配置策略分析

供电所配电网在新能源迅速发展的同时,面临着新的挑战和机遇。文章通过研究分析新能源接入方式、配网配置的影响,探讨供电所配网在新能源接入下的优化配置策略,提出一系列有针对性的解决方案,具体包括制订适应能力强的访问策略、优化负荷预测和需求管理以及储能系统和虚拟电厂的推广。然后,探讨配电网优化配置的关键技术,如高级计量基础设施(Advanced Metering Infrastructure,AMI)的应用、智能配电自动化技术以及分布式发电与微电网技术,并结合案例分析,评估优化配置策略的实际效果。通过文章的研究,旨在为供电所配电网的优化配置提供理论指导和实际参考.

基于光伏新能源预测的电网调度优化控制

新能源场站建设后,光伏新能源自身特性会对电网运行产生不利影响。本文在光伏功率预测技术分析的基础上,梳理了光伏发电场站有功功率控制技术,提出了间歇式光伏新能源并网的电网实时调度策略,利用粒子群算法展开了仿真算例分析。经验证,此优化控制策略能合理调度各个机组,实现降本增效目标,在新能源电网优化调度中具有较高的应用价值。

注意力机制和多目标粒子群混合驱动的配电网无功优化

配电网安全稳定运行的关键之一是解决好配电网的无功功率平衡,尤其是高比例分布式光伏无序接入条件下,挑战巨大。为此,提出了一种注意力机制和多目标粒子群混合驱动的高比例分布式光伏配电网无功优化方法。首先,针对光伏出力强不确定性而预测难的问题,提出了基于Transformer的光伏预测模型,并与长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)以及卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)神经网络进行对比,验证了所提模型的精确性。进一步,针对强间歇性的分布式光伏高比例接入配电网的无功优化难题,提出了一种基于注意力机制的多目标粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization algorithm based on attention mechanism,AMOPSO),将注意力机制应用于多目标粒子群算法,从而可减少粒子群算法本身不必要的搜索范围,有效地避免陷入局部最优,获得高比例分布式光伏配电网无功优化的调度策略。最后,在改进的IEEE33节点配电网系统中进行算例分析,验证了所提算法的有效性。

电网拓扑优化下电力调度防误操作校核方法研究

随着电力系统规模的不断扩大,以及社会对电力需求依赖程度日益提高,保障电力系统的安全运行变得愈发重要。其中,电力调度防误操作校核根据电网的拓扑结构、当前的运行方式,以及相关的操作规则和知识进行校验,以确保电力系统能够持续稳定地运行。本文通过对电力系统原理进行深入分析,并结合实际应用中常用的多种防误操作规则,针对电网拓扑优化下电力调度防误操作校核方法进行研究。

配电网规划优化中考虑储能系统的设计与应用分析

文章针对配电网规划优化中储能系统设计与应用的重要性展开研究,分析储能系统在配电网中的作用,探讨其在提升系统稳定性、降低运行成本以及促进可再生能源普及等方面的潜在价值。同时,结合实际案例,提出了储能系统针对不同应用场景的设计方案,分析评估其应用效果。研究结果显示,储能系统是未来配电网智能化发展的关键技术之一,在配电网规划中扮演着重要角色,能够为系统提供弹性和可靠性。

电网电源优化配置与分布式能源接入的协调调度策略研究

文章旨在研究电网电源优化配置与分布式能源接入的协调调度策略,以解决传统电网的电源配置问题。通过分析电网电源优化配置的需求和目标,探讨分布式能源接入的影响。在此基础上,提出协调调度策略,包括建立调度模型、设计电网响应策略以及设计分布式能源调度策略。通过实例分析,验证了所提策略的有效性和可行性,为电网电源优化配置和分布式能源接入提供理论支持与实践指导。

风电电力系统在电网稳定性方面的研究与优化

当前可再生能源与风电资源的应用越来越广泛,清洁能源在整个能源结构中的占比越来越高,但是当前风能的产生受到风速、电机性能等各方面的影响,因此在并网过程中需要充分考虑风能的波动性,在这个过程中既要考虑到电压、频率的波动,又要考虑到并网时高低电压变化带来的电能冲击。本文结合笔者工作经验,首先分析了不同风力发电模型对电网的影响,并通过各种算法计算不稳定现象的具体数值,再通过概率分析不稳定现象。在这个基础之上,我们针对海陆风电场、电网并网等关键环节提出了有效的改良方式。结果表明,通过对风电电力系统的调整和改良,进而开展适合风电发展的电网设计和运作方式的研究,是能够有效的提升风电电力系统对于电网的稳定性的支持,并且对电网的运行安全和经济效益有着很大的影响,这一项研究是能够实现风电资源的高效可靠并网运行,从而更进一步的给予了电网的稳定性理论基础和实践指导。

人工智能赋能微电网运行优化的应用及展望

为深化能源改革和推进“双碳”战略目标,我国提出以构建新型电力系统作为关键行径。《“十四五”现代能源体系规划》提出积极发展智能微电网,以创新电网结构形态和运行模式,推进构建新型电力系统,人工智能是实现微电网运行优化的重要赋能技术。因此,对人工智能赋能微电网运行优化的应用与理论进行深入分析,并对人工智能技术在微电网运行优化中的应用现状、瓶颈及发展趋势展开分析、总结和展望。提出以数字孪生为主要支撑框架的人工智能赋能智慧微电网的应用体系,深度总结功能要素、运行方式和人工智能赋能作用,展望人工智能赋能微电网运行优化的应用前景,为未来人工智能技术与新型电力系统的深度融合应用提供参考和启示。