双馈风力发电机故障穿越改进控制策略

提出一种基于并网双馈风力发电机的多机电力系统中DFIG功角概念,揭示所定义的功角与DFIG端电压跌落的关系;并提出改进的磁通幅值相角控制即IFMAC策略.相比于磁通幅值相角控制(FMAC),所提控制方案可以在系统故障时期更好地支撑DFIG的端电压.大规模电力系统计算实例验证了IFMAC的有效性及其相比于FMAC的优越性;仿真结果表明,所提出的控制策略可以提高并网双馈风力发电机的故障穿越能力,改善系统暂稳裕度.

考虑并网风电随机波动的电力系统小干扰概率稳定性分析

提出了一种在考虑并网风电随机波动时,进行电力系统小干扰概率稳定性计算的分析方法。根据并网风电随机波动的概率分布函数,计算其概率特征参数(阶距和半不变量),并据此计算电力系统关键特征值实部随机波动的概率特征参数(半不变量和中心距),按Gram-Charlier级数展开计算关键特征根实部随机变化量的概率分布函数,从而确定电力系统小干扰概率稳定性。该分析计算方法可以一次性确定并网风电影响下的电力系统小干扰概率稳定性。

信贷助力我国农业绿色发展问题研究

绿色发展是我国农村经济转型发展的大方针,利用金融手段助力实现我国农业绿色发展将是必然趋势。在分析信贷助力农业绿色发展必要性的基础上,深入剖析了信贷助力我国农业绿色发展中存在农村主体缺乏完善财务管理体系、绿色信贷体系不够健全、农村绿色发展观念“滞后”等问题,进而提出加大对农业绿色发展的信贷资金投入和补贴、完善农业绿色信贷体系、强化绿色农业发展监管、用互联网技术引导绿色生产发展等信贷助力我国农业绿色发展的对策建议。

垃圾电站发电设备无功控制及相关问题研究

主要介绍垃圾电站发电设备的励磁系统对无功功率的合理控制,以及有关控制系统的功能,从而给机组的安全运行和局域网的电压稳定创造了条件。

基于深度强化学习的区域综合能源定价策略研究

为整合多类能源交易并促进能源的有效利用,综合能源市场(IEM)正在逐步建立并取代传统能源市场。作为连接能源供给侧与需求侧的重要组成部分,区域综合能源市场(DIEM)中的能源交易与定价对综合能源系统运行有着直接影响与重要意义。提出了DIEM交易框架,并建立了综合能源服务商(IESP)与综合能源用户(IEC)的双层定价决策-需求响应问题。在双层决策问题中考虑了能源需求弹性,新能源出力不确定性与隐私保护,最终采用深度确定性策略梯度下降算法(DDPG)对IESP的优化定价问题进行求解,并在一个模拟算例当中将其与深度Q学习(DQN)所生成的定价策略进行比对。仿真结果具体分析了DIEM中能源价格的耦合关系以及综合能源定价与需求弹性之间的互相影响,提出的基于DDPG所产生的定价策略的总收益高于DQN算法6.8%。

利益驱动的泛在电力物联网

建设泛在电力物联网是实现我国能源生产和消费转型目标的关键步骤。从物联网在电力和能源系统中的利益问题出发,论述了利益驱动的泛在电力物联网的意义,提出了实施的关键技术和应用前景,其中,利益是泛在电力物联网发展的动力,经济价值回收是其可持续发展的关键。首先,分析了电力物联网演化到泛在电力物联网的过程,给出了电力物联网在不同文献中的定义,并提炼出泛在电力物联网的核心思想。在此基础上,阐述了泛在电力物联网在建设中所面临的挑战、需要的关键技术以及期望的目标。然后,结合国家电网公司的泛在电力物联网建设大纲,对泛在电力物联网的发展前景、开展形式和经济价值回收方式进行了探讨。最后,对泛在电力物联网在可再生能源高效利用和提高企业收益方面进行了分析和展望。

基于双生成器生成对抗网络的电力系统暂态稳定评估方法

当前采用深度学习网络实现电力系统暂态稳定评估,由于样本多样性不足,抗干扰性差等问题导致评估算法的分类性能受到很大的影响。针对上述问题提出了一种基于双生成器生成对抗网络(double generator LSTM-generative adversarial network,DGL-GAN)的暂态稳定评估方法。DGL-GAN中批量样本生成器与判别器构成对抗网络,通过交替训练学习暂态数据的分布特性,批量生成符合真实分布的新样本,解决样本多样性不足的问题;修复生成器由LSTM自编码器构成,其作用不但可以去除电力系统暂态数据中的噪声而且可以补偿仿真或量测缺失的片段,解决评估算法抗干扰能力差的问题。此外,提出的基于多层LSTM的网络结构设计可以进一步提高模型对暂态时序数据的特征提取能力。IEEE-39节点系统仿真结果表明:所提方法能够有效增强样本多样性,显著提升暂态稳定评估性能,同时还使得模型具有良好的抗干扰能力。

基于数据学习的新能源高渗透电网频率风险评估

新能源正在逐步代替传统发电厂为用户提供电能,但同时也为电网的安全运行带来了潜在的风险。因此,在规划阶段需要全面地对最大频率偏差越线风险进行概率评估。基于蒙特卡罗仿真(Monte Carlo simulation,MCS)的规划方法效率很低,而人工神经网络(artificial neural network,ANN)可以通过对数据的学习做出快速有效的预测。为此,提出一种基于MCS-ANN的区域频率概率评估方法,以实现对区域最大频率偏差越线风险的快速评估。首先,产生大量的随机扰动,仅对小部分扰动进行仿真;然后将这部分数据送入ANN进行训练,并将剩余的大部分扰动送入训练好的ANN进行输出预测;重复以上训练和预测的过程,将多次预测结果的平均值作为最终的预测输出,得到各个风险区间的概率分布情况。最后,在IEEE 10机39节点的系统上验证了所提方法的有效性。

融合分时电价的居民可控负荷优先级控制策略

在智能电网背景下,智能终端及智能家电大规模普及导致家庭用电量大幅增加,为应对电力负荷高峰逐年攀升,缓解电力供应趋紧的压力,合理利用用户侧大量可控负荷资源参与需求响应对电网的运行和发展有重要意义。提出基于智能家庭能量管理系统的融合分时电价的居民可控负荷优先级控制策略,对家庭中多类可控负荷(空调、热水器、电动汽车、洗衣机、洗碗机)进行控制,在“填谷”控制中考虑分时电价的影响。通过仿真验证对多场景下居民负荷用电进行对比分析,结果证明,所提控制策略可改善电网负荷曲线,实现削峰填谷,在满足用户用电舒适度的同时,进一步为用户节约用电成本,验证了所提方法的有效性。

考虑经济功能性的风电场储能系统容量配置

储能系统具有双向吞吐功率的能力,实现了电能的时空转移,为风电安全友好并网提供了关键技术支撑。实际工程中较高的成本制约着储能大规模应用,因此选择容量配置方案时,在满足功能应用性前提下引入经济性评估可加快储能产业化。结合经济功能性储能容量配置问题,归纳了储能系统经济性评估的3种典型评价标准,并总结了容量配置的三大方法,通过对比分析各方法的优势和不足,给出了储能系统容量配置的基本流程。最后,指出了储能配置现阶段存在的问题和之后的研究方向。

电动汽车智能充放电控制与应用综述

随着电动汽车规模的增大,电动汽车接入电网对电力系统运行与控制的影响不容忽视。电动汽车作为一种可控负荷,对其进行充放电控制可以有效削弱充电负荷带来的不利影响,同时还能起到削峰填谷、促进新能源消纳的作用,这将成为电力系统运行控制的一种重要手段。给出了充电负荷建模需要考虑的因素,总结了建立电动汽车负荷预测模型的方法。归纳了电动汽车参与电网调度的可行方法,并分析了不同方法的特点。同时,为了提高电动汽车参与调度的积极性,介绍了用区块链完成电动汽车电力交易的架构与方法。最后,对尚未解决的问题和可能的研究方向进行了讨论。

基于自适应学习率萤火虫算法的多能源系统联合优化调度

随着碳中和目标下分布式新能源发电的快速增长以及多能协同技术的不断成熟,多能源系统(MES)得到了快速发展,成为未来能源的主要承载形式。但MES包括生产、存储、消费等复杂环节,其经济运行面临挑战。在MES框架下构建了包含新能源发电站、电池储能装置和冷热电联供装置的经济优化模型,以弃风弃光惩罚成本、电池储能装置放电损耗成本、燃气轮机燃气成本、碳排放惩罚成本等最小为目标函数,以电池储能装置的充放电特性、光伏与风力发电机组的出力特性、冷热电平衡等为约束条件,采用一种新型的自适应学习率萤火虫算法(ALRFA)对优化模型进行求解,通过引入自适应学习率参数,可避免陷入局部最优、收敛速度慢等问题。以某园区的用户冷热电负荷为例,验证了所提模型和优化算法的有效性和可行性。

民用可控负荷参与需求响应的控制策略

在电力负荷高峰持续增长和新能源大规模接入电网的发展趋势下,为了实现新能源消纳、平抑电网波动,可采取需求侧民用可控负荷参与需求响应的手段进行调控,特别是对家庭可控负荷的控制,从单一家庭控制扩展至多个家庭,最终实现大规模负荷群控制。对近年来需求响应模式、负荷分类建模和控制策略3方面的研究成果进行了总结,由负荷用电特点总结出各类负荷通用模型;着重对比分析多目标优化控制策略、分层控制策略、多时间尺度控制策略和优先级控制策略的特点和不足;指出了不同控制策略在可控负荷参与需求响应调控中的进一步研究方向,并结合我国国情,从民用可控负荷参与需求响应调控的视角对需求响应的发展前景进行了展望。

元电力:新一代智能电网

元宇宙是数字化革命的新进程,它将宇宙打造成一个由多种技术支撑的具有强交互性和超时空性的生态系统。将元宇宙应用到电力系统能进一步提升电力系统的信息化和智能化程度,成为新一代智能电网。定义引入元宇宙的电力系统为元电力,元电力的多技术性促进了电力系统运行的灵活性、安全性和智能性,元电力的强交互性提高了电力系统监测和维护的便利性和沉浸性,元电力的超时空性突破了电力系统运行的时空局限性,有利于未来能源发展战略的评估推演。

一种基于智能节点终端技术的完全分布式多阶段配电网电压调控方案

基于先进的物联网设备在电力系统中的应用以及5G通讯网络的发展,提出了一种完全分布式的相位独立的三阶段电压调控方案。该方案通过对系统中分布式能源(distributed energy resource,DER)可用的有功和无功功率进行分配来实现对出现电压问题节点的电压调节。第一阶段为该方案的规划阶段,针对配电网较高R/X这一情况,提出了一种扰动测量法来代替传统的雅可比矩阵,定量分析了网络R/X对三相不平衡的非线性网络中节点电压灵敏度的影响。第二阶段是所有节点在无向通讯网络中基于一致性控制算法来实现电压偏差的信息共享。第三阶段中的每个DER单元的下垂控制器根据前两阶段的信号来调节功率输出进而对电压进行调控。案例研究的结果验证了提出的调控方案能够在不同R/X的情况下有效地处理网络中的三相不平衡电压问题。

主编寄语

为减缓大气污染物及温室气体排放,实现2030碳达峰和2060碳中和目标,我国明确提出控制能源消费强度、优化能源结构、改革能源体制机制的战略目标和重要举措,构建高效、清洁、安全、可持续的现代能源体系已成为我国能源发展的重要任务。