基于优先指数的配电网分布式储能序次规划

分布式电源和灵活可调负荷大量接入配电网,使其源荷特性与供需关系日益复杂,分布式储能系统(DESS)对优化有源配电网运行特性具有重要作用。针对电网规划过程中实际网架结构不明确、DESS功能复合性强,但规划场景单一导致难以实现全局优化的问题,提出一种基于优先指数的分布式储能序次规划方法,从需求层次分析的角度表征储能配置综合需求,指导储能的优化配置和有序接入。首先,提出一种基于配电网用户需求分析的优先指数构造方法,以确定各用户接入DESS的优先级;其次,计及风光出力不确定性,提出基于序次优化的分布式储能多目标规划模型,以确定网格化配电网中DESS的接入位置和容量;最后,建立用户储能需求改善度评价体系,为储能规划的方案制定提供理论支撑。选取某实际供电网格仿真验证了所提方法与模型可促进新能源消纳,有效指导高比例新能源配电网储能布局规划。

考虑阻塞分摊和分配公平的微网群竞争交易机制

节点边际电价机制难以保证微网真实报价,可能导致市场效率损失。同时考虑到输电线路阻塞情况频发,提出一种考虑阻塞分摊和分配公平的微网群竞争交易机制。首先,基于Vickrey-Clarke-Groves(VCG)理论,提出一种促进微网真实报价的支付模型;其次,由于VCG类机制的固有问题是收支不平衡,且系统存在阻塞加剧了这一不平衡情况,提出一种基于责任分摊法的系统收支不平衡量处理方法,按照微网对阻塞的影响程度将阻塞成本分摊,并将除去阻塞成本的剩余系统收支不平衡量均摊给消费型微网;最后,仿真结果充分验证了所提机制的有效性。

含分布式新能源和机电混合储能接入的微网协调控制策略

含分布式光伏等新能源接入的微网作为大电网的补充目前应用日趋广泛,但是随着新能源在微网系统中的占比比例不断增加,其出力的波动直接影响到微电网系统整体的稳定性。飞轮储能属于功率型储能系统,能够适应短时高频次充放电,相比于超级电容系统其环境适应性更好且全寿命周期内无污染。飞轮与电池储能系统相结合能够平滑分布式新能源出力波动,提升微网系统稳定性,但是飞轮储能和电池储能运行特性差别较大,控制难度较高,目前在微网系统内应用较少。本文设计了一种含分布式光伏、电池/飞轮机电混合储能系统接入的交直流混合微网运行拓扑,并在此基础上提出了基于电池/飞轮机电混合储能系统的微网系统协调控制策略,根据飞轮和电池剩余容量的不同,将混合储能系统划分为不同状态,以此为依据同时考虑不同类型储能系统输出额定功率和分布式新能源功率波动大小,对飞轮和电池的充放电电流进行调节,从而减小由于新能源接入引起的微网内功率波动。本文基于MATLAB/Simulink环境搭建了基于交直流混合母线的微网系统,仿真结果验证了所提微网协调控制策略的有效性。

商业银行REITs业务发展竞争战略研究--以M商业银行为例

2021年为中国公募REITs元年,11只REITs在交易所发行,REITs业务在我国平稳启航。REITs作为一项重要的金融创新,于国家而言具有盘活存量资产、补齐基础设施短板、深化金融供给侧改革的战略意义,于企业而言具有扩充资本金、快速回笼资金、提升存量资产运营价值的经济意义,于商业银行而言具有服务国家经济、降低信贷风险、增加盈利来源的综合意义。本文以M商业银行为对象,旨在探索M商业银行在REITs业务发展中应该采取何种有效的竞争战略。本文借助于QSPM矩阵和SWOT战略分析矩阵,研究认为M商业银行应该采取差异化的竞争战略来筑牢优势、规避劣势、抓住机遇、降低威胁,以形成竞争优势。M商业银行作为股份制商业银行,应深度参与REITs业务,以金融创新助力国家经济升级和发展。

考虑风险规避的综合能源服务商能源购置策略

需求响应是未来综合能源服务商应对上游能源市场价格波动、降低自身经营风险的重要手段。基于未来综合能源服务商的基本运营模式,构建用户不同类型负荷的可响应特性模型;基于条件风险价值模型,以综合能源服务商在不同类型能源市场中的能源购置成本最小为目标,构建用户需求响应资源的两阶段随机调控模型。通过算例仿真,分析需求响应实施、储热设备接入以及天然气分时价格对综合能源服务商经营成本、风险水平以及能源购置策略的影响。

红外K波段白天探测能力分析验证

对空间目标白天探测的关键技术,包括大气透过率分析、天空背景辐射分布、探测能力计算等进行了研究。在此基础上选取K波段光谱在1.23 m口径地基光电望远镜上进行白天观测实验,对关键技术进行验证。实验数据表明,经过优化设计此系统在30°俯仰角时白天极限探测10.38等星,较未优化前白天探测能力提高24.9%,为中高轨卫星的全天时观测提供重要依据。

V2G模式下电动汽车的有序充放电策略

电动汽车规模化接入电网会对配电网的安全运行造成负面影响,研究如何控制电动汽车的充放电过程有利于配电网的安全经济运行。以削峰填谷作为优化目标,建立了基于电动汽车与电网互动(V2G)技术的光储式电动汽车充电站系统模型,提出了电动汽车定时模式、定峰模式、负荷整形模式以及V2G与储能配合模式4种有序充放电策略。基于MATLAB软件平台的算例仿真结果表明,所提策略可在一定程度上起到削峰填谷的作用,验证了所提策略的可行性和有效性。

计及用户行为的需求响应对分布式发电系统充裕度的影响

需求响应(DR)是未来新能源电力系统中的重要可控资源。随着可再生分布式电源渗透率的提高,DR资源在保证区域能源系统或分布式发电系统可靠性方面将发挥越来越重要的作用。文中首先基于改进后悔度匹配机制构建了考虑用户行为选择的DR动态时序模型,进而提出了基于序贯蒙特卡洛方法的DR资源对分布式发电系统发电充裕度的影响评估流程。通过算例仿真,分析了DR资源对于分布式发电系统发电充裕度的影响,定量说明了用户原始负荷特性以及行为选择都是影响DR可靠性效益的重要因素。

考虑热动态和碳交易的电-气-热综合能源系统协调调度

随着电-气-热综合能源系统(IES)内多类型能源转换设备广泛接入,热网动态特性对系统运行影响日益显著,能源低碳转型战略的实施使得碳排放成为IES运行关注的焦点之一。对此,文章开展考虑热动态和碳交易的电-气-热IES协调调度的研究。基于动稳态模型构建的供热网络潮流结果,研究其动稳态差异;进一步面向当前碳交易市场发展需求在IES运行中考虑碳交易,构建以购能成本、运行成本及碳交易成本等综合成本最低为目标的电-气-热IES协调调度模型,从多环节挖掘节能减排潜力;构建算例系统进行仿真分析,结果表明,考虑热动态特性和碳交易的IES多网络耦合协调调度,能量跨时空转移特征明显,且有效降低碳排放,实现其能源综合、高效利用的目标。

气网动态潮流下多能源网与能量枢纽的联合调度

天然气系统与电力系统的时间响应特性之间存在显著差异,若在综合能源系统优化调度模型中进一步融入天然气系统动态潮流模型,则能够更精确地描述其实际运行状态。为此,建立了考虑气网动态过程的电力-天然气耦合系统,该系统基于能量枢纽相耦合,并在能量枢纽中引入考虑负荷特性的需求响应模型,提出了考虑需求响应的多能源网与能量枢纽的联合优化调度方法。通过对网络模型与能量枢纽模型进行线性化处理来降低模型复杂度,并采用分解求解法进行多能流潮流计算。以含有2个能量枢纽的综合能源系统为算例进行仿真分析,结果表明考虑气网动态潮流的模型能更准确地描述实际运行状态,且考虑需求响应对于降低峰谷差、提高经济效益效果显著。

基于深度学习和迁移学习的公共楼宇非侵入式负荷分解

建筑与工业、交通并列成为我国三大"耗能大户",公共楼宇能耗巨大但节能潜力不可估量,监测其负荷特征挖掘节能潜力应用前景广阔。非侵入式负荷监测与分解作为大数据环境下面向智能电网配电侧的一种高级应用,可通过电力端口信息挖掘用户用电行为,但传统算法主要针对家庭用户,且存在功率跟踪性差,训练时间长等问题。为此,文章面向楼宇用户提出一种基于深度学习和迁移学习的负荷分解模型。该模型将3种神经网络:多层感知器神经网络(multi-layer perceptron neural networks,MLP)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)模块化并联连接,并融合网络特征,通过再学习模块重新学习融合特征与结果的映射关系;针对新楼宇数据量不足的问题,将特征学习网络模块特征冻结,运用迁移学习重新训练网络,在确保模型精度的同时降低深度学习所需数据量和训练时间。最后利用真实楼宇负荷数据划分出3种应用场景,利用所提模型开展分解应用并与3种传统深度学习算法分解结果作对比,结果表明:基于深度学习和迁移学习的楼宇负荷分解模型准确率高,泛化能力强,可快速有效地实现楼宇负荷分解。

运用虚拟同步机技术的新型兆瓦级光-储并网结构

提出一种新型的VSG光-储分布式发电系统结构,该方案在传统光-储并网发电系统的逆变器后端另外添置了一套储能电池。这样不但可提高光伏组件的工作效率,避免光伏出力变化对系统频率造成影响,而且还可根据电网负荷的异常波动情况及时有效地输出有功及无功功率,达到稳定电网频率、电压的作用。系统的动态分析及仿真结果证明了该新型光-储并网发电系统结构能够实现新能源并网的目标与要求。

基于遗传算法的虚拟电厂经济性分析

设计了基于配电网分时电价的运行策略和虚拟电厂(VPP)经济优化调度模型,由风力发电厂、火力发电厂和大规模储能电池构成,以VPP各时段收益最大为目标函数,考虑功率约束以及储能电池的能量和充放电约束,利用火力发电厂和储能电池来平衡风力发电的预测误差,实现了模型经济性的优化。模型采用遗传算法(GA)进行优化求解,对比分析风力发电的实际值与预测值以及储能电池的充放电功率,并对不同预测误差下的VPP经济性进行仿真。仿真结果表明,风力发电的预测误差越大,VPP经济性越差。仿真实例验证了模型的有效性,表明基于分时电价的VPP能获得更好的经济效益。

基于同期线损管理中台的多业务生态系统

基于国网同期线损管理中台,提出了一套支撑线损管理、降损规划、用户征信等业务为一体的生态系统。生态系统能够实现线损异常智能研判、规划成效精准评价、窃电漏电有效预防,提升同期线损精益化管理水平。系统具备低压拓扑识别、智能研判异常、精准自动派单、辅助电网规划等功能。系统在北京市电力公司的试点应用情况显示,综合线损率同比下降0.3%,为公司节约成本和拓展利润空间提供有效手段。

我国知识产权证券化双SPV融资结构研究——基于商业银行授信视角

知识产权证券化是资产证券化领域的一项重要创新,在我国资本市场已发展逾6年。但无论资产种类、资产规模,仍不能满足大量高新技术企业的融资需求。究其根本,在于知识产权作为一种特殊的“未来债权类”资产,能产生现金流的并非知识产权本身,而是知识产权的许可使用权。因此,知识产权在证券化过程中,会由于法律权属、真实出售、现金流预测等环节遇到很大障碍。这些障碍既是资产证券化的合规要求,也是商业银行的信贷风险偏好要求。传统的资产证券交易结构难以解决这些难题,而双SPV(Special Purpose Vehicle)资产证券化交易结构破解了此难题。双SPV结构的核心在于通过整合资产池,以金融债权SPV1构造成新的、更加合规的基础资产,旨在将“未来债权”转化为“既有合同债权”,从而实现知识产权的同质化。本研究结论为:(1)双SPV资产证券化交易结构的搭建,可以解决知识产权资产的合规化、规模化、成本化困境,同时降低商业银行的信用风险、法律风险、政策风险;(2)在风险管理过程中,商业银行要重点遴选那些由优质金融机构担任的原始权益人,要尽可能穿透性审查底层债务人,要利用好和争取更优惠的政府政策,勇于金融创新。

新建重整装置的实际能耗与设计能耗对比分析

洛阳石化新建重整装置已运行近半年,各项生产运行数据基本稳定,从占能耗比重较大的燃料气、蒸汽、电及水四个方面对实际运行能耗和设计能耗对比分析,找出能耗偏差大的问题根源,制定下一步的优化方向和措施。

基于神经网络的光储动态优化运行研究

提出了一种基于神经网络的光储动态优化运行策略。首先,采用长短期记忆神经网络的方法预测光伏出力;其次,根据功率差调节和光伏出力预测结果,将以日为时长的负荷分为4个区间,不同区间分别对应特定控制策略;最后,根据各区间的控制策略实时优化储能充放电功率。该方法把多余的光伏能量储存起来,在用户电网需要时再以电能的形式释放出来,既能有效地抑制光伏发电的功率波动,提高光伏利用率,还能对用户电网进行削峰填谷调节。

浅谈电网负线损成因及分类

负线损,即统计周期内线路售电端电量统计值大于供电端电量的非正常现象。这是线损问题中极为特殊的一类,也是严重影响电力公司管理工作的问题之一,高、低压供电系统的负线损现象会影响供电企业正常的供电服务。针对上海市内已知的负线损现象与成因进行论述分析。

金融科技背景下商业银行数字化转型发展战略研究——基于SWOT-AHP定量分析模型

我国银行业的发展已经进入了一个数字经济引领下的金融科技时代,产业金融结合、资本市场发展、居民财富积累等机遇和经济增速放缓、互联网金融冲击、金融脱媒等挑战,都深刻影响着商业银行的发展战略。本文以M商业银行为例,运用SWOT-AHP模型进行研究,旨在通过分析M商业银行的优势、劣势、机会、威胁以得到符合其自身禀赋和战略定位的数字化转型发展战略。研究认为,M商业银行处于(0.65,9.78°)的坐标点上,应该充分发挥自身在经营生态、技术中台、组织结构三个维度的优势,构建积极的增长型数字化转型发展战略。

超声在儿童骨科常见疾病中的应用研究进展

目的回顾超声在儿童骨科常见疾病诊断与治疗中的最新应用研究进展,探讨其临床应用价值。方法检索中英文数据库查阅超声在儿童骨科常见疾病中应用的文献,纳入超声在儿童肘部损伤、孕产期先天性/发育性畸形(发育性髋关节脱位、马蹄内翻足、斜颈)以及特发性脊柱侧弯诊疗中应用相关文献。结果超声在儿童肘部损伤治疗中应用具有微创、无辐射特点,可动态观察骨折的对位对线,在评估软骨、韧带、血管的损伤具有独特优势,实现了医学成像“辐射防护与安全最优化”理念。超声在孕产期先天性/发育性畸形以及特发性脊柱侧弯筛查中的应用,有助于该类疾病的早期诊断与治疗,多数情况下通过非手术治疗即可获得良好的畸形矫治效果,降低了医疗花费并减轻患者疼痛。结论超声在儿童骨科常见疾病诊疗中具有极高的应用价值,该技术的应用极大地降低了患者与医务人员的辐射暴露风险,并提高了该类疾病的诊治效果,值得推广应用。本文就超声在儿童骨科常见疾病诊疗中的应用进展作一综述,以期为临床治疗提供参考。