考虑多时间尺度不确定性耦合影响的风光储微电网系统储能容量协同优化

可再生电源出力和负荷需求的强不确定性使得微电网储能容量优化成为一个极具挑战性的重要问题。该文提出一种同时考虑源、荷的随机不确定性与预测误差不确定性的微电网储能容量协同优化方法。该方法首先建立能量平衡能力指标和鲁棒性协调成本指标,分别用于刻画储能容量方案与微电网随机不确定性的定量关系,以及提升微电网优化运行鲁棒性的经济性代价。随后在充分计及储能容量规划与微电网优化运行的耦合影响前提下,构建包含所建两指标的微电网储能容量规划-运行双层协同优化模型。算例中采用复合差分进化算法对上述双层优化模型进行求解,仿真结果表明所提方法能够在保证容量优化方案具备较好经济效益的同时,有效提升微电网的并网友好特性水平。

基于深度学习的智能变电站通信网络故障诊断与定位方法

为提高智能变电站通信网络运维效率,提出了基于深度学习的智能变电站通信网络故障诊断与定位方法。从通信网络故障状态的冗余监测出发,分析基于不同监测节点的故障特征信息,提出了通信网络故障特征信息表征方式。基于涌现原理,根据通信网络物理连接、逻辑连接及报文订阅关系实现故障样本的自动生成,并结合深度学习理论中训练规则,建立基于深度置信网络的通信网络故障诊断模型,基于此给出实时故障分析处理流程。以典型110kV智能变电站过程层网络为例进行验证,仿真结果验证了所提故障诊断方法的有效性和精确性,且在部分信息不可信时仍能得到准确诊断结果,容错性能较好。

基于数据挖掘的电力设备运维与决策分析方法

电力设备的运维管理主要包括设备的故障分析、主动预警和差异化运维.在面对电网运行过程中多时间尺度、多时空维度的海量数据背景下,文中将数据挖掘技术应用到电力设备的运行管理上.文中利用K-means聚类算法挖掘历史运行数据信息,进行单维状态量故障特征提取;利用Apriori算法挖掘不同故障模式下关联规则,建立关键性能矩阵,借助高维随机矩阵理论分析设备故障的时空特性;利用D-S证据理论对单维与多维诊断结果进行信息合成,获得设备故障的诊断判据.同时,综合考虑系统运行状态和电力用户差异性,建立设备健康度指数以及重要度指数,显著降低设备运维决策风险.仿真案例证明了本文方法的有效性.

电力物联网云主站计算负荷模型与资源优化配置

随着电力物联网建设不断发展,运行分析、电能交易、用户能效管理、电源管理等业务应用呈现指数级增长,给传统主站系统带来巨大的计算处理压力。为了解决上述问题,针对新一代“云主站”架构,建立了电力物联网的计算负荷模型,并基于此提出了云资源配置方法。从“云主站”内计算负荷动态变化的根源着手,利用马尔科夫链刻画电网运行状态的变化规律;根据业务处理流程规范,建立状态关联的计算负荷模型,包括计算负荷描述模型及状态-事件-应用关联模型,并将其建立为经验知识库,用于分析不同时段各类业务的计算负荷特征;基于上述计算负荷模型,以平均响应延时最短、“云主站”能耗最小为目标,建立云资源优化配置双目标优化模型,通过逼近理想解排序法从帕累托前沿解集中获得综合最优解。以改进的IEEE 33节点电网为例,仿真结果验证了所提方法能有效分析不同应用计算负荷的变化特征,进而合理配置云资源。

面向泛在电力物联网的支撑平台与行业生态构建

泛在电力物联网是能源转型背景下电网企业提升自身建设、运维、管理水平,增强不同行业及用户互动的有益探索。对泛在电力物联网的体系架构和主要特点进行阐述分析,从网络层、平台层和应用层梳理面向泛在电力物联网支撑平台的关键技术,从技术角度深入理解泛在电力物联网的主要特点。最后,提出泛在电力物联网行业生态构建的思考,为相关研究和实践的进一步拓展开拓思路。

电力市场下主动配电网运营分析与展望

主动配电网能够使低碳可再生能源最大化利用,还能主动调节改善电能质量,因而是现代实现低碳环保的有效途径。主动配电网的主动性和安全性,是动态电价机制下分布式电源能够有效最大化供应给用户的关键因素。本文在总结主动配电网各方面运营研究和具体工作情况的基础上,分析了主动配电网在电力市场环境下的运营方式调整,提出了主动配电网发展方向的展望。

基于OPNET的配用电物联网监控系统通信建模与仿真

为了有效分析基于物联网技术的配用电监控系统通信网络性能,提出了基于OPNET的配用电物联网监控系统通信模型和仿真平台的建立方法。根据物联网典型的3层结构,结合配用电系统实际架构,构建“三层两网”配用电物联网监控系统模型。在配用电物联网监控系统建模需求分析基础上,通过OPNET Modeler建立配用电物联网监控系统通信模型,构建符合实际运行特点的通信仿真平台,实现配用电物联网监控系统网络性能多场景仿真。所提出的基于OPNET的配用电物联网监控系统通信建模与仿真方法,为配用电物联网监控系统通信网络性能提供定量分析工具,对物联网技术应用与配用电运行控制领域提供有力的参考依据。

面向泛在电力物联网的分布式云数据中心优化选址

泛在电力物联网是应对海量综合能源设备、数据和业务计算负荷的关键,云计算是泛在电力物联网的关键技术。云数据中心是云计算架构核心,云数据中心选址对云计算性能意义重大。变电站是能量流、业务流和信息流的核心节点,且有建设数据中心的有利资源,分布式架构可以高效利用变电站资源。因此,基于变电站建设多站融合的分布式云数据中心是支持泛在电力物联网的有效方式。首先考虑能量流、业务流和信息流的关系,分析变电站特性,提出基于变电站的分布式云计算架构。然后针对该架构提出云数据中心优化选址策略。最后基于案例对优化选址策略进行仿真,证明了优化策略的有效性。

电力物联网边缘计算终端部署与业务分配优化方法

电力物联网背景下海量异构数据亟需处理,对算力、通信资源的需求剧增,多边缘计算终端协同是提高区域自治水平的重要应用场景。为改善系统信息流分布、提高资源利用率,提出了一种边缘计算终端部署与业务分配方法。首先,提出了边缘计算终端业务处理架构和数据源节点簇划分方法。其次,建立了考虑终端部署与业务分配的双层模型,外层模型求解业务在边缘计算终端的分配问题,内层模型求解边缘计算终端的部署问题。再次,分析了双层优化模型间的耦合关系,提出了一种利用CPLEX的双层优化算法求解所提出的双层模型。最后,通过算例验证了本文方法的有效性。

考虑卸载成本的配电网能量管理业务云边协同调度方法

随着电力物联网和能源互联网的融合,越来越多的终端设备和用户接入配电网侧,调度云边资源为能量管理业务提供算力支持具有重要研究意义。提出了一种考虑卸载成本的配电网能量管理业务云边协同调度方法。首先介绍了能量管理业务的微服务模型和基于容器技术的云边协同业务处理架构,阐述了微服务卸载机制;接着建立了边缘节点和容器的数学模型、容器微服务队列模型和卸载成本模型,并基于边云卸载、边边卸载2种不同卸载路径分别考虑计算延时、排队延时和通信延时带来的成本,以系统整体卸载成本最小化为目标函数求解确定最优卸载路径;最后通过仿真验证了所提方法的有效性。

面向电力物联网的LoRa通信建模与性能仿真分析

远距离无线电(long range radio,LoRa)具有低成本、低功耗和部署灵活等特点,能够有效满足电力物联网领域许多场景的通信需求。现阶段缺少评价LoRa在电力物联网领域中性能表现的分析工具和研究方法,使得相关研究和大规模应用难以开展。因此,深入剖析了LoRa通信网络规约,并基于OPNET仿真软件建立了LoRa通信的报文信息和关键设备等模型,从而为定量分析LoRa的应用性能提供了有效分析工具;进一步结合电力物联网中低压集抄和环境监测的业务场景,通过配置业务类型、设备数量和接入距离等进行多场景LoRa通信性能仿真,定量分析LoRa通信网络在电力物联网中的实时性、可靠性等表现。仿真结果验证了建模方法的有效性,同时相应的评价结论为LoRa在电力物联网等领域的工程化应用提供了科学的指导和参考。

综合能源系统配用电监控业务计算负荷建模方法

能源转型背景下综合能源设备的泛在接入增加了综合能源系统监控业务的服务对象和计算负荷,综合能源系统计算资源配置需要适配其监控业务计算负荷。首先,基于计算机运算器模型对业务计算基本运算单元进行建模,提出配用电监控业务三大基本运算类,并对基本运算类建立通用化的计算负荷模型。然后,根据监控业务实现流程,进行基本运算类拆分和业务分析,并基于提出的通用计算负荷模型对监控业务进行计算负荷建模。最后,以正常运行场景和最大运行场景2个典型场景下的监控业务为算例,进行计算负荷量化分析,对计算资源进行灵活资源配置优化求解,结果表明了计算负荷模型对资源配置的有效性。