考虑灵活爬坡产品的虚拟电厂两阶段分布鲁棒优化运营策略

随着“碳达峰·碳中和”目标的提出,可再生能源大规模并网对电力系统灵活运行提出了更高要求。虚拟电厂(VPP)通过聚合分布式资源,将灵活爬坡产品(FRP)纳入运营策略,参与多类型电力市场以提升运营收益。基于此,提出了考虑FRP的VPP两阶段分布鲁棒优化(DRO)运营策略。首先,考虑高比例可再生能源渗透率下的FRP市场,结合多类型分布式资源运行特性,提出VPP参与多类型电力市场的优化运营框架;其次,结合基于Wasserstein距离的可再生能源出力不确定集和基于场景分析法的电力市场价格典型场景集,构建考虑FRP的VPP日前投标和日内调度两阶段DRO模型;最后,以某VPP为例对所提模型进行有效性验证。算例结果表明,所提VPP运营策略具有较好的调度经济性与风险鲁棒性,在参与多类型电力市场交易中能够实现运营收益最大化。

森林养护和气候变化对水资源的影响

为研究森林养护和气候变化对水资源的影响,文章采用森林养护模块的分布式水文模型,对比干旱期间森林地区养护前后的地表径流量和土壤水变化,对未来水资源波动进行了预估。结果表明:森林养护后地表径流量和土壤水分增加,即使在干旱季节,森林养护后的月径流量大幅度增加,预测未来时期的河流流量更加极端。研究结果为区域防洪及水资源利用提供参考。

数据赋能低压配用电系统精益化运行的关键技术与算法

随着人工智能和大数据技术的发展,合理高效地分析电力数据可以赋能电网业务以提升其工作成效。同时,智能采集装置提供了海量计量数据,为数据赋能低压配用电系统精益化运行打下了坚实基础。为更好地总结低压配用电系统精益化运行的研究成果和启迪思路,根据现有业务将低压配用电系统精益化运行主要分为计量采集设备质量评估与计量数据异常监测、用户相位关系识别与三相不平衡治理、低压台区户变关系和拓扑关系识别、用户异常用电和窃电行为检测、客户侧用电服务评价5个方面,分别介绍了数据赋能低压配用电系统精益化运行中的关键技术及算法,并给出了目前研究的不足和未来的展望。

基于套餐隐式评分与用户画像的电力套餐推荐方法

面向售电公司提供差异化售电服务、提高用户黏性的市场需求,提出基于套餐隐式评分与用户画像的电力套餐推荐方法。首先,提取电力套餐属性标签,以用户的套餐历史购买行为作为其对电力套餐的隐式评分,构建计及偏好衰减的用户-套餐标签画像模型。然后,以皮尔逊相关系数和欧氏距离分别表征用户的分时负荷与总负荷水平的相似性,提出基于双尺度负荷聚类和轮廓系数的套餐标签赋权方法。在此基础上,构建基于加权欧氏距离的用户画像相似度评估模型,提出电力套餐协同过滤推荐方法,为目标用户筛选并推荐最经济的电力套餐。对不同负荷水平和用电习惯的用户进行电力套餐推荐仿真,结果表明,所提套餐推荐方法可根据用户的套餐历史购买信息发掘其消费偏好,提高售电公司的电力套餐推荐准确率。

分布式源荷参与辅助服务的市场机制与实现方法

有效的分布式源荷参与辅助服务的市场机制可以扩大市场参与者的范围,提供多样化的能量、容量和调节服务,帮助电力系统实现快速调节、平衡供需和应对突发事件,从而维持系统运行安全性和提升运行经济性。在此背景下,首先,从有功平衡服务、无功平衡服务、事故应急及恢复辅助服务等方面综述和比较了国内外分布式源荷参与辅助服务市场机制的发展现状和发展思路。然后,基于独立主体和聚合2种参与形式,系统地总结了分布式源荷参与辅助服务市场的聚合和控制技术。接着,对分布式源荷参与辅助服务市场的计量、结算和成本分摊机制进行了梳理,并分析了区块链技术、共享商业模式在分布式源荷参与辅助服务市场中应用的现状和问题。最后,面向中国新型电力系统建设需求,展望了分布式源荷参与辅助服务市场的研究方向。

基于BLAP聚类和多粒度犹豫模糊集的售电套餐推荐方法

现有基于用户评价信息的售电套餐推荐方法因忽略了差异化用户评价信息的多样性,且仅考虑了用户擅长评价售电套餐所有属性的情形,给推荐结果带来较大偏差。为此,提出了一种基于双层邻近传播(BLAP)聚类和多粒度犹豫模糊语言评价集的售电套餐推荐方法。首先,提出了基于用户画像标签体系和BLAP聚类的样本用户集划分方法,以辨别用电特性相似的用户;然后,考虑多粒度犹豫模糊语言评价集和权重不完整信息,提出了样本用户集对售电套餐选择的模糊评价方法;接着,提出了基于样本用户集评价信息的新用户满意度评估方法和售电套餐的全排序推荐方法,以实现售电公司对售电套餐的精准推荐。最后,以中国某地区用户为对象进行算例分析,结果表明基于BLAP聚类和多粒度犹豫模糊集的售电套餐推荐方法能够帮助售电公司提高推荐质量,进而提升用户满意度,增强用户黏性。

考虑不完全信息披露的共享储能联合调频分散交易机制

随着大量分布式储能的接入,分散交易机制能够有效满足火电机组-共享储能联合调频新商业模式下交易隐私保护和自主选择交易对象的需求,然而分散交易时,不完全信息下个体的有限理性决策往往影响了资源的有效配置。在此情景下,及时地披露适当的市场整体表现信息,能够有效减少共享储能搜索信息成本,促进市场快速达到均衡状态。基于此,提出了一种考虑不完全信息披露的共享储能联合调频分散交易机制,以克服分散交易给市场效率和社会总福利带来的负面影响。首先,针对分散交易中的信息不完全问题,设计了基于效率违约理论的共享储能违约机制和考虑不完全信息披露的市场交易信息公布机制,并利用区块链取代第三方交易平台实施分散交易流程。然后,构建了共享储能和火电机组谈判交易策略模型,该模型包括基于主动试错学习的共享储能适应性报价修正策略和火电机组优化决策模型。最后,通过模拟10个火电机组和50个共享储能构成的市场验证了所设计共享储能联合调频分散交易机制的有效性。算例结果表明,适度的信息披露及合理的违约赔偿能使得分散交易快速达到市场均衡状态,且能有效提升社会效益。

考虑用户信用的虚拟聚合商需求响应交易机制

新型电力系统中,用户侧可调负荷等灵活资源将广泛参与电网互动,促进源网荷弹性平衡。为此,文中提出面向工商业可调负荷资源的虚拟聚合商需求响应模式,通过基于用户信用的响应补贴机制实现用户侧可调负荷集聚,并构建了用户响应补贴双层优化模型。上层模型以虚拟聚合商参与需求响应收益最大为目标,通过优化补贴信用系数实现用户响应收益最大;下层模型中用户以计及舒适度损失的效益最大化为目标,调整自身响应行为。算例分析选取了典型用户对所提机制和模型进行验证,结果表明,所提出的需求响应交易机制有效规范了用户的响应行为,信用作用下虚拟聚合商与用户形成了激励相容的效果,有利于需求响应目标精确达成。

基于高斯过程回归的工业用户需求响应潜力评估方法

精确的用户需求响应潜力评估有助于电力公司或者负荷聚合商合理调用需求侧资源,提高需求响应的实施成效,以及降低电力系统的负荷峰谷差。在此背景下,针对用电容量大且负荷规律性强的工业用户,提出了一种基于高斯过程回归的需求响应潜力评估方法。首先,构建了基于时序分解算法的工业用户负荷分解模型,并提出了负荷趋势性和周期性分量的可中断负荷特征提取方法以及工业用户的需求响应意愿特征提取方法;然后,基于提取的特征,构建了基于高斯过程回归的工业用户需求响应潜力评估模型;最后,以浙江省工业用户的实际需求响应数据为例,对所提需求响应潜力评估方法的有效性进行验证。仿真结果表明所提方法可以较为准确地评估工业用户的需求响应潜力,为电力公司或者负荷聚合商制定需求响应方案提供参考。

用户侧窃电检测关键技术

用户侧的窃电行为是非技术性电能损失的主要原因,并且影响配电系统的运行安全性。文中对用户侧窃电检测关键技术作了分类总结,指出了当前研究的挑战和发展方向。首先,阐述了电能计量的基本原理,介绍了随计量设备升级而新出现的常见窃电方法;然后,分析了基于电气模型与计量设备的窃电检测技术在实际工程应用中的各自优势和不足;接着,对比和总结了已有基于数据驱动的窃电检测研究中基于样本学习、异常分析和状态估计的研究方法和适用范围;最后,探讨了当前窃电检测技术在输入数据、性能评估和应用场景等方面面临的关键问题和挑战,并在窃电定位、模型泛化、策略生成和隐私保护等方面对窃电检测研究方向进行了展望。

面向需求侧主动响应的工商业用户电力套餐优化设计

电力需求响应是应对电网峰谷差持续拉大、间歇性可再生能源大规模并网、能源结构转变等问题的有效方法。为此,提出了一种新的需求侧主动响应策略——面向工商业用户的电力套餐,并对电力套餐的设计问题进行了优化研究。首先,采用基于特性指标降维的负荷聚类方法辨识工商业用户的负荷特征,为电力套餐的设计进行市场细分;其次,在综合考虑电费支出满意度和用电方式满意度对用户决策的影响的基础上,基于多项Logit模型构建用户对电力套餐的选择行为模型;接着,构建基于成本—效益分析的电力套餐综合评估模型,以衡量电力套餐的经济价值;然后,在此基础上,提出以最大化益本比为优化目标的电力套餐设计的优化模型。算例采用某地区工商业用户的实际数据,结果显示了所提电力套餐的经济价值及其调动需求侧主动参与负荷管理的效果。

考虑用户有限理性的售电公司峰谷组合电力套餐设计

中国电力零售侧市场化程度逐步加深,售电公司须为电力用户提供有针对性的电力套餐以保障其市场占有率和持续盈利能力。为此,提出售电公司峰谷组合电力套餐零售模式并构建了考虑用户有限理性的电力套餐设计双层优化模型。在上层模型中,售电公司以购售电收益最大化为目标优化峰谷电力套餐参数及其在电力市场中的购电策略;在下层模型中,用户以购电综合效用最大化为目标进行峰谷组合套餐定制,考虑了裕度电量价值及从众心理对有限理性用户决策的影响,同时基于锚定效应模拟了用户在选购电力套餐后的用电行为。以某地居民用户为对象进行仿真分析,结果表明售电公司可通过设计峰谷组合电力套餐激励有限理性用户主动调整用电行为,提高购售电收益。

微网作为黑启动电源的电力系统网架重构优化策略

微网是一种能够灵活容纳可再生能源发电的小型电力系统,一般具有高比例的可再生能源渗透率和利用率,具备孤岛运行能力。随着含高比例可再生能源发电的微网的容量逐渐增大,其作为黑启动电源为大停电后电力系统中待恢复机组提供启动功率的潜力得到越来越普遍的认可。在此背景下,对微网作为黑启动电源时的电力网架重构优化问题开展研究。首先,分析了含高比例可再生能源微网作为黑启动电源的优势及其可行性。然后,以最大化恢复系统的发电量和最小化微网内的负荷损失量为目标构建计及微网作为黑启动电源的网架重构优化模型,并基于节点重要度和路径恢复时间构建综合路径评价指标以优化待恢复机组的恢复路径。最后,以新英格兰10机39节点系统为例说明了所提方法的可行性与有效性。

“双碳”目标下面向新能源消纳场景的共享储能综合评价

在"双碳"目标的驱动下,共享储能作为结合储能技术与共享经济理念的一类新型商业模式,有潜力在新能源消纳场景中发挥重要的作用。但是,如何评价共享储能商业模式的发展运营状况,目前仍缺少统一的评价标准与方法。为此,首先分析了新能源消纳场景中共享储能商业模式的基本要素,设计了共享储能综合评价指标体系,并详细概述了指标体系中各指标的定义与内涵;然后,利用模糊层次分析法进行指标赋权,通过设计目标方案,采用改进逼近理想解排序法,实现了不同评价方案间的横向对比评价以及评价方案与目标方案间的纵向对比评价;最后,以某共享储能交易试点的实际数据为算例,分析验证了所设计指标体系能够有效反映共享储能的运营状况以及存在的问题和变化趋势。

电力系统态势感知技术研究综述与展望

态势感知概念最早在太空和网络安全领域被提出,并被引入电力系统领域,近年来国内外学者对态势感知在电力系统的应用进行了广泛讨论。在此背景下,将电力系统实时运行状态辨识、发展趋势预测、态势可视化技术分别与Endsley定义的态势感知中的三大要素——“觉察”“理解”“预测”相映射,并将电力系统广域控制与风险调度对应于态势感知中的“决策行动”。接着,将上述内容依次展开,分别对电力系统事件监测、电力系统事件辨识、电力系统风险预测、态势可视化技术、广域控制和风险调度分别进行综述和分析,介绍现有方法的思路。最后,给出电力系统输电网态势感知目前研究的不足,指出人工智能和大数据技术是未来解决电力系统态势感知的研究方向。

高比例新能源下考虑需求侧响应和智能软开关的配电网重构

提出了高比例新能源接入下考虑需求侧响应(DR)和智能软开关(SOP)的配电网重构策略。首先,构建了配电网重构下的DR和SOP模型;然后,综合考虑网损费用、弃风费用、弃光费用和开关费用,以社会利益最大化为优化目标,构建高比例新能源接入下多时段配电网重构模型;接着,通过大M法和二阶锥松弛将配电网重构模型转化为混合整数二阶锥规划问题,并采用YALMIP和CPLEX对转化后的模型进行求解;最后,采用改进的IEEE 33节点配电系统进行了算例仿真,并进行了灵敏度分析和不同配电网重构策略的对比分析,验证了模型的有效性。算例分析结果表明,采用所提考虑DR和SOP的配电网重构策略,可以有效提高配电系统的新能源消纳能力,平抑负荷峰谷差,提升配电网运行的经济性。

国际典型电力市场阻塞管理机制及其对中国的启示研究

区域输电阻塞管理是我国电力现货市场建设中需要解决的关键问题之一。合理的阻塞管理机制有利于系统资源的有效配置、市场效率的提高以及系统安全的维护。首先,选取美国PJM、英国、澳大利亚及北欧等国际典型电力市场,阐述其交易模式和阻塞管理机制。其次,介绍国内电力现货市场试点工作实际情况。通过对比分析,探讨各电力现货市场阻塞管理机制及其成本分摊方法的特点和适用性。最后,提出中国电力市场阻塞管理机制的建议,旨在为未来中国电力市场阻塞管理机制建设提供一定指导。

考虑功能区差异性和虚拟储能的综合能源系统多元储能规划

综合能源系统实现了冷、热、电等多种能源形式的横向互补以及“源-网-荷-储”多个环节的纵向协调。基于区域综合能源系统功能区内冷热产消就地平衡,以及电作为功能区间能量枢纽的特点,分析了典型功能区“源-网-荷-储”的差异特性,包括电动汽车(EV)的时空特征、用户冷热需求的柔性和供热系统的热惯性等;考虑了EV负荷、冷热负荷和供热系统的虚拟储能特性,建立了计及功能区间能量交换能力、储能设备成本等差异的区域综合能源系统实体储能(设备)规划模型;以某一包含居民区、办公区、商业区和工业区的新区综合能源系统为例进行算例分析,结果表明考虑了虚拟储能的多功能区综合能源系统优化调度为整个系统带来了更多的弹性和联网效益,有效减少了消纳可再生能源所需的实体储能配置容量。

含可再生能源的电力系统两阶段核心骨干网架优化策略

可再生能源是全球能源转型和低碳发展的重要解决方案,含高比例可再生能源是未来电力系统发展的必然趋势,而高比例可再生能源电力系统的核心骨干网架直接关系到系统在灾害条件下的生存性、可靠性和可再生能源的消纳率。分析了高比例可再生能源电力系统的核心骨干网架的特征。随后结合电力网络中不同类型节点的特点,基于拓扑特性和电气参数分别构建各类节点的重要度评价指标体系,并采用熵权-理想解法评价各类节点的相对重要度。根据节点的相对重要度,构建了两阶段核心骨干网架优化模型:第一阶段模型针对重要负荷节点进行网架优化;第二阶段模型针对电源节点进行优化,最终得到包含风电场、光伏电站和常规机组的核心骨干网架。修改后的含高比例可再生能源的IEEE-118节点系统的仿真结果表明,文中策略能够较全面地评估高比例可再生能源电力系统的各类节点的相对重要度,优化得到的核心骨干网架能够保障对重要负荷的供电,且具有较高的可再生能源渗透率与利用率。

计及可转移充放电量裕度的电动汽车充放电实时调度策略

大量电动汽车(EVs)无序充放电会影响电力系统的安全与经济运行。随着EVs渗透率的逐步提高,研究EVs的有序充放电策略就具有实际意义。首先,在考虑EV充放电可调度时间与可调度电量、用户参与意愿因素的基础上,提出EV可转移充放电量裕度的概念,用于量化充放电量的调度灵活性。构建了计及可转移充放电量裕度的EVs充放电实时调度模型。其次,针对每个调度时段,该模型分两步求取EV充放电调度计划:第一步构建以调度时间区间内的系统总负荷水平的方差最小化为目标的二次规划模型,以求取当前时段EVs总的充电和放电功率;第二步发展以未参与充放电的EVs的可转移充放电量裕度最大化为目标的整数规划模型,求取满足第一步所求EVs总的充电和放电功率要求的充放电调度计划。然后,采用YALMIP/CPLEX高效求解器求解所构建的优化模型。最后,采用算例对所提EV充放电调度策略的有效性进行了验证,仿真结果表明所提EV充放电调度策略较EV随机充放电可明显改善负荷轮廓。