计及用户满意度的蓄热式电采暖与风电互动运行优化策略

随着“双碳”战略目标的提出,要求进一步推进以风、光为主体的清洁能源大规模接入电网。为提升电网风电消纳能力,减少弃风现象,提出计及用户满意度的蓄热式电采暖与风电互动优化运行模型。首先,分析蓄热式电采暖设备参与风电消纳的运行机理;然后,在综合考虑风电消纳、经济性以及用户满意度等方面的优化需求后,建立蓄热式电采暖与风电联合运行的多目标优化模型,并采用一种基于灰色关联分析与改进混沌粒子群算法的电网优化运行模型求解方法;最后,基于某电网数据仿真,提出满足系统优化运行需求的方案。算例结果表明:模型可有效地增加风电消纳能力,减少设备运行成本,满足用户对温度的舒适体验,为未来的蓄热式电采暖以及风电的投资提供决策支持。

考虑柔性计算的高比例新能源电力电量平衡模型

为减少各能源系统出力方案与预期方案的误差,构建考虑柔性计算的高比例新能源的电力电量平衡模型。以能源系统供应电量与目标需求电量之间的偏差最小值为电力电量平衡目标,在能源系统出力、联络线传输容量、电网安全、交互功率以及负荷总量约束条件下,通过群搜索算法实现目标模型求解,设计各能源系统出力优化配置方案。测试结果表明:模型的能源系统出力配置方案与预期方案较为吻合,电力电量平衡效果较好。模型可实现电力供应的较大经济性。

构网型储能对新能源多场站短路比的影响分析

新能源多场站短路比(multiple renewable energy stations short-circuit ratio,MRSCR)是衡量电力系统支撑强度的重要指标,构网型储能对提升MRSCR具有重大意义。首先,介绍构网型储能的基本结构,对构网型储能的功率与频率电压的关系进行分析,通过理论推导和仿真结果验证了构网型储能具有虚拟同步发电机特性,可等效为传统电源向交流系统提供短路容量;然后,基于等值阻抗矩阵揭示了构网型储能对MRSCR的影响机理;最后,结合算例验证了构网型储能对MRSCR的提升作用。

基于改进小波神经网络的电力市场实时电价预测模型

为保障电力市场各参与者的利益和促进电力市场公平、稳定运行,提出一种基于改进小波神经网络的电力市场实时电价预测模型。将归一化处理的电力市场历史负荷与电价、模糊化处理的温度、预测时段供求指数以及竞价空间作为输入量,创建基于改进小波神经网络的电力市场实时电价预测模型,将优化后参数当作最终参数用以实现电力市场实时电价预测。实验结果表明:该模型方法可以有效提升电力市场实时电价预测的寻优精度和速度,具有较理想的电力市场实时电价预测性。该模型的应用可推动电力市场实时电价预测的发展。