价值链重构下的发电企业综合能源服务平台建设路径研究

综合能源服务平台是互联网和信息技术与能源生产、传输、存储、消费以及能源市场深度融合的“互联网+”智慧能源产业发展新形态。研究了国内外综合能源服务平台建设现状,指出平台建设对于综合能源服务发展的重要性,提出在“能源供应-市场交易-用户服务”的综合能源服务价值链下的发电企业综合能源服务平台建设路径,围绕供需撮合、多元服务、共性服务和能源管理4个方面打造平台核心竞争力,设计了平台的整体架构和核心业务功能,探究了数据挖掘分析、服务套餐推荐等关键技术对于平台的支撑,为发电企业综合能源服务平台的设计、开发和应用提供了一种可行方案。

基于LQ-GSA的独立型微网容量优化配置

独立型微网容量优化配置是微网规划建设中的重要环节,文中提出一种基于莱维飞行的量子引力搜索算法(LQ-GSA)对独立型微网系统中的风力发电、光伏发电和蓄电池容量进行优化配置。在保证系统供电可靠性和新能源消纳的基础上,建立以平准化能源成本为优化目标的独立型微网容量优化配置模型,通过引入收缩扩张系数动态调整策略和莱维飞行改进量子引力搜索算法以增强算法的全局寻优能力。利用文中所建立的模型进行仿真分析,并与其他万有引力搜索算法和粒子群算法结果比较,算例结果表明所提算法具有较高的求解精度和稳定性,能够保证独立微网系统的经济可靠运行。

基于蒙特卡罗源荷不确定性处理的独立微网优化配置

风能、太阳能等可再生能源以及负荷需求具有不确定性。这种不确定性为智能电网规划增加了不确定因素。蒙特卡洛随机模拟能够很好模拟在一定时间尺度内的系统出力情况,因此能有效处理系统不确定性因素,且在处理此类优化配置问题时,万有引力算法(GSA)能体现极强的快速性和准确性。所以为有效提高独立型微电网的经济性,在充分考虑微电网供电可靠性和可再生能源浪费的基础上,以系统平准化能源成本(LCOE)最优为目标,提出蒙特卡罗模拟嵌入万有引力搜索算法(GSA-MCS)对优化模型进行求解。GSA-MCS的主要思路是通过蒙特卡罗模拟模拟风光负荷的不确定性,然后将模拟的负荷数据代入万有引力搜索算法进行容量优化配置求解。该方法首先利用蒙特卡罗模拟处理风、光及负荷的不确定性,并采用万有引力搜索算法进行全局寻优得到风、光、储最优配置方案。配置方案确定了在不同累积概率水平下的配置容量。本文以某海岛微电网为例进行仿真分析并验证了方法的有效性。仿真结果显示不同累积概率水平下,微电网中风机、光伏板、储能电池数量相较于传统方法都有所减少,其平准化能源成本也相应下降。相较于传统的优化配置方法,本文所提模型能够在进行独立微网优化配置时兼顾准确性与经济性,且能为微电网容量配置提供一种折中且灵活的方案。

发电企业综合能源服务创新商业模式及发展策略研究

在当前国家推进实施“双碳”目标、构建以新能源为主体的新型电力系统背景下,开展综合能源服务已成为提升能源利用效率、降低用能成本、推动能源系统绿色低碳发展的重要举措。发电企业以供应电、热、冷、蒸汽、热水等能源为中心的发展模式逐步向以客户为中心的新型综合能源服务模式转型。但目前缺乏对创新商业模式的探索和阶段性发展战略的部署。从用户的实际需求出发,应用商业模式画布模型设计发电企业综合能源服务商业模式框架。通过进行全面分析,为发电企业转型综合能源服务商提供重要的理论支持,并就发电企业开展综合能源服务阶段性策略提出相关建议与思考。