考虑生物质能和农业柔性负荷的农业产业园区综合能源系统规划方法

农业产业园区规划是实现农业产业园区用能低碳灵活的基础,而生物质资源高值化利用和农业柔性负荷对于促进农业产业园区的合理规划十分重要。因此,该文提出了一种考虑生物质能和农业柔性负荷的农业产业园区综合能源系统(integrated energy system,IES)规划方法。首先,为实现秸秆高值化利用,引入热解气化炉生产生物质气和生物炭,并通过高厌氧发酵粪污制沼,实现生物质的充分利用。其次,引入农作物日积温作为确定种植业热负荷参与需求响应量的衡量指标,并结合农业负荷特性建立农业柔性负荷模型。然后,以园区投资运行总成本最小为优化目标,考虑设备投资约束和满足农业生长需求的农业用能约束及生物质能成本等运行约束,建立农业产业园区规划模型。随后,为减小天气概率分布不确定性对农业生产和园区供能的影响,基于历史天气数据生成盒式不确定性集合,构建农业产业园区IES分布鲁棒优化模型。最后,通过算例结果分析得出,该文所提的农业产业园区IES规划方法可以显著减少碳排放和系统总成本,并充分利用生物质资源。

基于深度学习的城市配电网多级动态重构决策方法

多级动态重构技术相比于传统全局重构技术更适合用以改善大规模城市配电网的运行经济性,但是随之而来的重构级别识别又成了新问题。由此,该文依托现有的多级动态重构数学模型,提出一种基于深度学习算法的城市配电网多级动态重构决策方法,可跨过级别识别过程直接实现输入净负荷数据与最优重构决策方案之间的非线性映射。建立了将特征空间注意力机制、时间序列注意力机制、卷积神经网络与门控循环单元相结合的组合神经网络,针对城市配电网净负荷数据时空分布不均衡的特性,采用特征空间注意力机制与卷积神经网络对整个配电网的净负荷数据进行空间特征的学习以感知其高维特征空间的潜在联系。接着采用门控循环单元与时间序列注意力机制来充分挖掘净负荷数据在长时间尺度下的时序特征,提取其在时间分布上的不平衡特征,充分训练所提组合神经网络以拟合现有数学模型。最后,通过实际的145节点系统、IEEE 33节点系统、PG&E 69节点系统进行算例分析,验证了所提方法的有效性。

虚拟电厂两阶段准线型需求响应优化及收益共享-风险共担决策方法

末端分散式资源的需求响应(demand response,DR)是支撑电力系统灵活调节的重要形式,但末端资源通常规模大且单体容量小,迫切需要虚拟电厂(virtual power plant,VPP)等市场主体进行聚合代理,从而间接参与电网公司的调节服务。聚焦于准线型需求响应这一新兴的响应模式,重点研究VPP内部分散式资源的利益-风险互动协调策略,提出面向准线型DR的VPP两阶段优化及收益共享-风险共担决策方法,构建VPP与电网、内部用户互动协调新模式。首先,在准线型激励下VPP以整体收益最大化为目标,考虑柔性负荷响应积极度与新能源准确度因子,进行日前-日内两阶段DR优化;其次,在收益共享-风险共担决策方法下,VPP与柔性负荷共享准线型激励、与新能源共担不确定性风险,并以改进的Shapley法对内部柔性负荷进行利益分配。仿真结果表明,相较于传统DR,准线型DR给出全时段响应目标,更具有优越性;共享-共担决策吸引柔性负荷参与VPP调节,促使VPP与用户双赢。

基于数据校核与图卷积神经网络的高容错配电网故障诊断方法

目前运用配电网中的多源故障遥信数据对配电网故障进行诊断的技术逐渐火热,但由于信息的误报、漏报使得诊断结果往往不尽如人意。针对配电网多源故障信息不健全的问题,本文提出了一种将数据校核操作与图卷积神经网络相结合的高容错性配电网故障诊断方法,旨在利用不健全故障信息对配电网进行故障诊断。首先,将多源故障遥信数据作归一化处理后再进行数据校核,从源头改善数据的不健全性;接着,根据配电网图模将多源故障数据转化为故障图数据;最后,将故障图数据送入图卷积神经网络进行学习训练,训练完毕的模型在部署后可实现对配电网的故障诊断。在Python 3.7平台进行实验,通过算例分析证明本文所提方法可有效提高配电网故障诊断的容错性。

从四川高温干旱限电事件看新型电力系统保供挑战与应对展望

2022年8月,四川遭遇大范围长时间极端高温干旱天气,从而面临“三最”叠加的局面,即历史同期最高极端温度、最少降水量、最高电力负荷。四川水电大幅减发,而负荷又急剧攀升,造成较大的电力供需缺口,继而发生严峻的应急限电事件,引起业界广泛关注。基于此,从高温干旱极端天气出发,剖析了四川限电事件的关键影响因素,并着重对四川源网荷储灵活性资源进行了深入分析。其次,从电力保供维度归纳了新型电力系统电源侧随机化、电网侧互联化、负荷侧电气化、灵活资源市场化与运行控制智能化等多维特征。进一步,从规划、运行、交易、政策4个层面研判新能源占比逐渐提高的新型电力系统将面临的保供挑战。最后,对规划、运行、交易、政策4个层面的挑战提出相应的应对措施、解决思路与建议,为新型电力系统电力保供提供思路。

新型电力系统电力电量平衡分析研究综述

在“双碳目标”的背景下,我国对于新能源的利用得到长足发展,构建适应新能源占比逐渐提高的新型电力系统成为首要目标。风光电源出力的强波动性与不确定性的特点,给电力系统电力电量平衡带来全新的“保供难”与“消纳难”挑战,传统电力电量平衡分析模式与方法难以适应新能源占比不断提高的新型电力系统应用。为此,面向新能源占比不断提高的新型电力系统提出电力电量供需平衡分析体系。首先,分析了新型电力系统中源、网、荷以及平衡资源各环节的多重不确定性因素;其次,探讨新能源占比不断提高的新型电力系统中电力电量平衡的计算方法;进一步,归纳新型电力系统电力电量平衡的分析方法与供需失衡风险预警模式;最后,对新型电力系统电力电量平衡分析能力提升的措施与建议进行展望,力争为未来新型电力系统规划、运行与仿真分析提供思路。

基于生成对抗网络与局部电流相量的配电网拓扑鲁棒辨识

有源配电网运行方式切换频繁且其量测受噪声影响,要求其拓扑辨识具有实时性和鲁棒性,但传统方法驱动的有限观测条件下拓扑辨识是非确定性多项式(NP)难问题。文中提出一种基于生成对抗网络与局部电流相量的配电网拓扑鲁棒辨识方法。为解决传统监督学习在未知拓扑辨识任务下泛化能力差的问题,通过梯度惩罚优化的条件生成对抗网络(CGAN)学习由线路电流幅值、相角和节点负荷伪测量映射的拓扑分布。同时,以一维卷积神经网络构建生成器,有效利用连续观测窗中时序电流数据,增强算法的抗噪和抗数据缺失性能。此外,仅局部的电流信息需求大幅降低了配电网可观性改造投资。最后,通过算例验证了所提方法的有效性。

计及光伏不确定性和低碳需求响应的工业园区光-储分布鲁棒规划模型

在双碳背景下,工业园区能通过配置光-储发电系统,减少外部购电量,从而降低碳排放水平,但光伏的不确定性给工业园区最优规划带来了一定挑战。基于此,建立了计及光伏不确定性和低碳需求响应的工业园区光-储鲁棒规划模型。该模型以园区年综合成本最小为优化目标,基于碳排放流理论,将动态碳排放因子作为需求响应的实时电价的定价依据,其次,利用光伏出力的历史数据,通过场景聚类,建立典型出力场景和其概率分布,构建基于数据驱动的两阶段分布鲁棒光-储规划模型。最后,利用Cplex商业求解器对某工业园区进行算例仿真,验证了所提模型的有效性。

面向产消用户的售电公司发-用电多元电力套餐优化

新型电力系统背景下的产消用户不断发展,这给售电公司在设计多元化套餐吸引产消用户以及利用发电资源方面带来挑战。充分考虑产消用户的发用电特点,提出售电公司面向产消用户的发-用电多元电力套餐优化策略。设计2种发电套餐、3种用电套餐和2种发用电捆绑套餐;分别以考虑风险的售电公司综合收益最大和产消用户的综合满意度最高为目标函数,构建主方的购售电决策模型和从方的套餐选择模型,阐述售电公司和产消用户的主从博弈互动过程;提出博弈过程中的套餐组合策略,以提高套餐的多样性;采用粒子群优化算法和CPLEX优化软件求解模型的纳什均衡解。算例分析结果表明,博弈模型具有较好的收敛性,所提多元发-用电套餐和套餐组合策略能够适应不同类型的产消用户,提高产消用户的综合满意度。

基于柔性多状态开关和动态重构的配电网灵活运行方法

未来电动汽车(electric vehicle,EV)以及光伏(photovoltaic,PV)在配电网中的接入比例逐渐增高,这不仅带来了复杂的不确定性问题,而且导致了配电网净负荷时空分布的不均衡,从而产生了弃光、失负荷以及潮流分布不均匀的问题。基于此,考虑电动汽车充电负荷以及光伏的不确定性,提出了一种基于柔性多状态开关(flexible multi-state switch,FMS)和动态重构的含高比例电动汽车-光伏配电网灵活运行方法。首先,基于FMS灵活功率调控和网络动态重构,构建了支撑高比例电动汽车-光伏接入的配电网灵活运行框架。其次,利用蒙特卡洛随机模拟法对各类电动汽车充电负荷以及光伏出力进行不确定性建模,建立了基于场景集以及场景缩减法的随机规划模型。然后,建立了以弃光、失负荷、FMS损耗、网损成本最小和负荷均衡度最优为目标的配电网灵活运行模型。最后,在158节点系统上通过算例验证了所提方法的有效性。

考虑分散式资源互动响应的虚拟电厂智能化调峰定价

随着新型电力系统的提出,电网灵活性需求不断提高,传统电力调峰压力增大,而目前调峰服务逐渐市场化,虚拟电厂等概念的发展使各类分散式资源参与电网调峰成为研究热点。基于此,提出考虑分散式资源互动响应的虚拟电厂智能化调峰定价策略。基于虚拟电厂技术特性与调峰市场要求构建虚拟电厂与内部资源互动的框架,分析响应补偿机制;利用大量历史用电信息建立基于循环神经网络的资源响应行为预测模型,并以虚拟电厂运营收益最大化和调峰偏差量最小化为目标制定响应价格;采用强化学习智能化方法对调峰环境进行学习感知,并针对价格策略改进更新此方法;利用MATLAB进行仿真分析和方法对比,仿真结果验证了所提模型的有效性。

考虑VSC与光-储-充协同配置的交直流混合配电网规划

光-储-充的发展以及直流负荷的逐年攀升使得直流源储荷接入交流配电网的并网损耗日益严重,而交直流混合配电网因其网架结构灵活与利于直流源储荷接入的特点而得到广泛关注。提出考虑电压源型换流器(VSC)与光-储-充协同配置的交直流混合配电网规划模型,使用基于多离散场景的分布鲁棒(DRO)方法处理直流负荷的不确定性,并采用列与约束生成(CCG)算法求解。仿真结果证明,所提的模型能够充分发挥交直流混合配电网优势的同时激发运营商投资的积极性。

基于GA优化BP神经网络的有源配电网高阻接地故障选线方法

当配电网发生高阻接地故障时,逆变型分布式电源的接入会向零序网络中注入不平衡的谐波电流,改变原有故障特征的分布规律,导致传统高阻故障选线方法失效。考虑光伏电源接入对配电网的影响,提出了一种基于GA优化BP神经网络通过融合多种故障特征的有源配电网高阻接地故障选线方法。首先,利用Matlab/Simulink搭建谐振接地系统仿真得到选定周波的故障零序电流,根据小波包变换从中提取小波包能量熵和模极大值,并将其作为数据样本。然后,将数据输入优化后的网络中进行训练,得到能够实现智能选线的机器学习模型。最后,算例分析表明该方法较传统算法提高了迭代速度和训练精度,在多种复杂故障条件下具有良好的选线容错率,且具有一定的抗噪能力。

基于区块链技术的电网基建数字化文件管理系统设计

电网基建工程中施工文件的管理对于基建工程的安全具有重要意义。该文以电网基建工程中的混凝土施工过程文件为依托,对利用区块链技术保障基建工程过程施工文件的安全性和有效性进行研究,设计基于区块链技术的数字化文件管理系统。所提系统利用区块链的链式结构实现电网基建混凝土施工全过程中文件的上链,通过IPFS系统完成文件的分布式存储,设计并编写智能合约,供基建相关单位查询。最后,基于眉山牯牛山220kV输变电工程,实现混凝土施工文件管理系统的设计,保障文件管理的真实性与有效性。

计及混合通信组网的信息物理主动配电系统协调规划

为充分提高配电系统调度和控制的灵活性,建设和落实以智能化和主动化为导向,以信息通信技术为支撑的信息物理主动配电系统(cyber-physical active distribution system,CPADS)显得至关重要。基于此,提出计及混合通信组网的CPADS协调规划方法。首先,将信息域混合通信组网策略和物理域主动配电系统时空运行策略有机统一,建立旨在最小化投资–运行总成本的CPADS协调规划模型。具体而言,综合考虑主动控制设备投资成本、有线/无线组网投资成本、网损成本、弃光成本、失负荷成本、电压偏差优化成本等建立多维度投资运行目标函数。然后,综合考虑物理域主动控制设备的选址或选型、信息域有线组网和无线组网的差异性构建投资约束;充分考虑设备主动控制策略、电压偏差等构建CPADS时空运行约束。最后,综合考虑场景概率分布不确定性置信度集合的1-范数和∞-范数约束,将所提规划模型重构为一个数据驱动下的分布鲁棒协调规划框架,并利用列与约束生成(columnandconstraintgeneration,CCG)算法迭代求解。

双重不确定性下考虑风险偏好的风储系统日前报量策略

“两个细则”中明确指出对风电场参与市场运行进行偏差考核,市场机制下电价与风电出力的不确定性,进一步增加了风电场参与现货市场的收益风险。而信息差距决策理论(info-gap decision theory,IGDT)具有在严重不确定性背景下的优化决策能力,因此提出基于IGDT的风储联合系统日前报量决策模型。首先,立足于传统风储联合系统日前报量决策模型,在目标函数中引入了偏差惩罚项,量化日前报量决策导致的实时费用风险。其次,考虑决策者风险偏好的差异,构建了“风险规避”和“投机套利”两种风险偏好的IGDT电价不确定性描述模型。同时,利用贝塔分布描述风电出力分布特征,并采用超拉丁立方的区间采样实现决策者风险偏好在风电出力不确定性上的有效量化。最后,采用McCormick包络将原问题进行凸松弛后利用商业求解器求解。算例表明,所提出的日前报量决策模型能够满足决策者不同风险偏好的前提下,进一步提高风储系统的日前收益。

基于主从博弈的配电网-农灌园区互动协调优化方法

在传统农业灌溉周期中,农户灌溉用水的无序性既会给配电网造成短时负荷大幅波动等安全性问题,也会增加农业园区用电、用水的成本。在此背景下,该文提出基于主从博弈的配电网–农灌园区双层互动协调优化模型,上层配电网(electrical distribution network,EDN)通过制定有效的分时电价与下层农灌园区(agricultural irrigation park,AIP)进行互动博弈,引导农灌园区进行有序灌溉用电、用水。配电网主要以综合运行成本、变压器负载均衡、农灌负荷峰谷差等为优化目标进行运行方式与分时电价最优决策;农灌园区则基于配电网发布的分时电价,以自身成本和满意度为目标,并考虑灌溉机井约束、蓄水池约束、地下水约束、光伏出力等约束条件,进行用电、用水最优化决策;通过双方互动迭代实现灌溉的有序调控和协调优化。最后,在修改后的148节点系统上进行算例验证,结果表明模型在降低农灌园区用电成本的同时能够有效支撑配电网的安全可靠运行,实现农灌园区与配电网的双方共赢。

考虑分布式电源支撑与农业设施协调的配电网分布鲁棒优化

传统农业集中式用电会给农村配电网带来线路过载、电压越限等安全性问题。随着大规模分布式电源接入农村配电网,农业设施用电规律与光伏出力的不平衡现象也会加剧配电网的弃光和失负荷。在此背景下,提出考虑分布式电源支撑与农业设施协调的配电网分布鲁棒优化模型。配电网考虑到自身的安全(电压偏移)、经济(弃光量、失负荷量、网络损耗)目标,根据弃光率制定有效的电价补偿策略,与拥有大量灵活性农业设施资源的农业园区进行互动,引导农业园区改变自身灌溉、生产用电策略,进一步优化线路负荷。此外,考虑到实际光照强度的波动会导致光伏出力、农户满意度系数存在不确定性,分别使用基于多离散场景的分布鲁棒方法和随机优化方法,将二者的不确定性融入优化模型中并进行迭代求解。最后,在修改后的75节点系统上进行算例验证,表明所提模型在优化多种农业负荷的同时,能够有效提升配电网的经济性和安全性。

主动配电网分层鲁棒规划模型及其求解方法

国内外大力提倡用户开发利用清洁能源,而分布式电源(distributed generation,DG)的不确定性对接入配电网规划运行带来了巨大的挑战。文章侧重于对现有配电网的升级改造,主要包含有载调压变压器、主动配电网储能系统、分组投切电容器、静止无功补偿装置等主动管理手段的网络拓扑规划设计,以适应分布式电源和负荷的不确定发展。首先,对DG和负荷建立了一定保守度的不确定性时序集合,并设计了场景筛选规则;其次,构建了主动配电网分层鲁棒规划模型,并以弃风、弃光和失负荷最少为优化目标;然后,对规划模型投资层和运行层进行有效关联,且通过二阶锥等手段将原模型转化为混合整数二阶锥规划问题进行快速求解。最后,通过修改的IEEE 33节点系统验证了模型的有效性。

基于极限场景集的风电机组安全调度决策模型

针对风电的间隙性和波动性给电网调度决策带来的不确定性影响,引入了极限场景优化方法来进行抑制。同时,为提高风电的消纳能力,加入弃风惩罚作为优化目标,构建了含蓄电池储能装置的风电机组安全调度两阶段决策模型。模型包括基于极限场景集的日前机组组合和基于机会约束含弃风惩罚的经济调度模型。最后,建立了潮流裕度指标,并评估了该模型的安全性。算例结果表明:所提模型能有效抑制风电机组的不确定性波动影响,得到了适应力和鲁棒性更强的调度优化方案,提高了风电消纳能力和电网安全性,为风电的深入开发和利用提供了参考。