考虑改进阶梯式碳交易机制与需求响应的综合能源系统优化调度

综合能源系统是推动我国“双碳”目标实施,实现国家能源低碳转型的重要手段之一。为有效提升IES碳减排能力和经济效益水平,提出一种考虑改进阶梯式碳交易机制与需求响应的IES优化调度模型。首先,在能量中心框架下引入碳流模型,促进反应系统中二氧化碳的流动,并改进阶梯式碳交易机制,从而有力推动系统碳减排;其次,引入用户侧的多能需求响应,以价格激励推进用户用能方式转变,促进可再生能源消纳;最后,考虑决策者偏好,以改进碳交易机制为连接点,建立IES低碳经济优化调度模型,以碳排放指标和用户舒适度引导运行调度,并利用CPLEX求解器对IES模型进行求解。进一步,通过5种场景对所提模型和方法进行仿真验证,结果证明了改进碳交易机制、需求响应机制与优化调度模型的配合可有效提高IES的低碳性和经济性。

基于双尺度相似性和改进DBSCAN算法的低压配电台区相序识别方法

针对低压配电台区智能电表采集的数据质量不高,且用户间电压相似度差异不明显导致相序识别结果较差的问题,提出一种基于双尺度相似性和改进的基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of application with noise, DBSCAN)的低压配电台区相序识别方法。首先,考虑低压配电台区用户数据缺失的情况,提出基于矩阵补全的数据处理方法,以解决数据缺失对相序识别精度造成的不利影响;其次,提出了一种双尺度相似性度量方法,先采用欧氏距离来度量电压曲线的整体分布特征,再使用一阶差分和动态时间弯曲(dynamic time warping, DTW)距离来衡量电压曲线的局部动态特征,从整体与局部对DBSCAN的相似性度量方式进行改进,解决了传统度量方式在电压曲线相近时误判率高的问题;最后,采用麻雀搜索算法对DBSCAN的初始参数进行寻优选取,提升算法的鲁棒性。仿真实验表明,矩阵补全相对于传统插值补全在精度上提高了1.6~2.3倍,使用双尺度相似性与改进DBSCAN算法能够100%识别台区下所有用户的相序,使用麻雀搜索算法优化的领域半径(Eps)和密度阈值(MinPts)能够使DBSCAN获得最好的评价指标,解决了人工选取初始参数困难的问题。