基于蜂巢思维的配电网能源规划理念及模型研究

“双碳”战略背景下,配电系统形态正面临巨大挑战,随着可再生能源大规模接入,配电系统正朝着“源网荷储”四要素的演变方向发展。针对这一挑战,基于蜂巢思维(hive mind)在配电网规划中的适用性,提出了蜂巢态配电网规划模型。首先,通过分析“蜂巢态”的物理架构、运行模式、演进和交互,构建了蜂巢思维配电网物理拓扑结构;其次,采用5G切片技术,搭建“5G+自组网”的信息架构进行通信;最后,使用马尔科夫决策模型(MDP)预测理论,将试验结果代入其中进行分析。结果显示,与传统配电网规划相比,提出的规划模型在投资成本、电力损失、负载损失以及可再生能源削减方面均取得了显著降低效果;在IEEE三类总线的配电网络下,分别比传统配电网规划节省68.18%、82.89%和90.81%的计算时间。该规划可满足高比例分布式能源接入电网时的能源自治要求,对于提高配电网灵活性、可靠性、柔性适配度与经济效益的具有积极意义。

浅谈电力需求侧管理对配电网节能降损的影响

针对电力需求侧管理的相关措施进行探讨和总结,介绍对配电网节能降损的影响,并通过试例验证如何实现节能降损。

主动配电网背景下的电网新能源消纳研究

通过主动配电网和电网新能源消纳的理解,以实例分析在主动配电下新能源消纳存在的问题。提出相应的改善措施,促进在主动配电网背景下电网新能源消纳的发展。

基于深度学习的电力供需双侧协同优化的研究与应用

在光伏发电等可再生能源发电下,供需平衡能力问题应该在未来的电力系统中进行评估和解决。改进现有的平衡措施和新技术,如电力供需双侧协同和储能将解决这个问题。在这种情况下,远程电力系统供需分析应具有评估平衡对策的能力。基于负荷持续时间曲线的供需分析,与时间序列分析相比该方法具有一定的局限性。但有一个很大的优点是在维护各种电气设备时可以进行供需评估。采用机器学习和深度学习的模型,为预测消费者需求和分布式可再生能源提供了新的解决方案。提出的动力系统供需分析模型ESPRIT为电力供需双侧平衡提供了新的解决方案。

考虑储能系统不同运营方式对区域负荷特性影响的分析方法

针对储能系统对改善区域负荷特性的积极作用,依据不同区域负荷的电价模式,以最大经济收益为目标,提出了考虑或不考虑两部制电价2种模式下的储能优化运营模型。解析了负荷最大需量和储能吞吐量对优化运营的影响,构建了储能运营的非线性模型,提出了基于辅助变量的运营模型线性转换方法。最后,选取办公区、商业区和工业区3类典型区域,分析了不同运营方式下储能系统对区域负荷特性的影响,获得了各区域负荷削峰率,并提出电网可在办公区和商业区增加容量或需量收益引导的建议。