Toward Establishing a Low-cost UAV Coordinated Carbon Observation Network(LUCCN):First Integrated Campaign in China

In this study,we introduce our newly developed measurement-fed-perception self-adaption Low-cost UAV Coordinated Carbon Observation Network(LUCCN)prototype.The LUCCN primarily consists of two categories of instruments,including ground-based and UAV-based in-situ measurement.We use the GMP343,a low-cost non-dispersive infrared sensor,in both ground-based and UAV-based instruments.The first integrated measurement campaign took place in Shenzhen,China,4 May 2023.During the campaign,we found that LUCCN’s UAV component presented significant data-collecting advantages over its ground-based counterpart owing to the relatively high altitudes of the point emission sources,which was especially obvious at a gas power plant in Shenzhen.The emission flux was calculated by a crosssectional flux(CSF)method,the results of which differed from the Open-Data Inventory for Anthropogenic Carbon dioxide(ODIAC).The CSF result was slightly larger than others because of the low sampling rate of the whole emission cross section.The LUCCN system will be applied in future carbon monitoring campaigns to increase the spatiotemporal coverage of carbon emission information,especially in scenarios involving the detection of smaller-scale,rapidly varying sources and sinks.

Stability Study of a Mixed Islanded Power Network

This paper presents the modelling, simulation and analysis of the dynamic behaviour of a mixed power network of 2.78 GW including hydro, thermal and wind power plants. The modelling of each power plant is described. The set of parameters of the turbine speed governor of the hydroelectric power plant is determined with a specific identification procedure to achieve stable operation for different cases such as interconnected, isolated or islanded operation. The analysis of the stability of the entire mixed islanded power plant is investigated through time domain simulations for different sets of controllers parameters and for different disturbances （load rejection and turbulent wind speed profile）.

跨省域智慧能源管理大数据平台架构及关键技术研究与实践

随着广东省能源集团公司下属电站的不断建设,集团公司对各个电站的运营、运维、人员的管理问题愈发凸显。为有效提升各能源场站的综合管理水平,通过搭建基于物联网的智慧能源管理大数据平台对能源场进行集约管理。系统以工业互联网为硬件基础,以大数据平台为软件核心,实现了系统对风电场、光伏电站、煤层气电站等区域的实时远程监控及各项业务管理。实践证明,本系统能减少运行维护成本,提升集团公司的整体核心竞争力。

考虑发电与弃水风险的梯级水电站水库风险调度模型

为量化梯级水电站水库调度过程中的风险形势,提出了预报信息驱动的梯级水电站水库风险调度模型。基于长短期记忆(LSTM)神经网络建立风险形势预测模型,通过构造预报入库径流、水库运行工况、调度决策与出力破坏程度和弃水量之间的映射关系,动态推演复杂工况下梯级水电站水库调度风险;建立基于风险形势的梯级水电站水库调度模型,提出发电不足风险预控模式和弃水风险预控模式。选取雅砻江流域下游锦屏一级和二滩水库组成的梯级水电站水库作为实例研究,结果表明:与常规发电量最大模型相比,风险调度模型通过提前降低出力来补偿未来出力破坏时段的发电量,锦屏一级和二滩水电站分别减小出力破坏程度46%、63%,通过提前增加发电流量预留库容来缓解蓄水期后续时段的弃水量,锦屏一级和二滩水电站分别降低弃水流量4.8%、5.4%;风险形势预测模型能够将径流不确定性嵌入风险调度模型中,通过风险预控决策动态响应水电站水库调度运行状态和径流形势变化,在保证梯级发电量的同时有效降低调度风险。

基于遗传算法小波神经网络的光伏电站发电量预测方法

针对光伏电站发电量预测不准确及多种气象因素下预测结果出现波动的问题,提出一种基于遗传算法小波神经网络(GA-WNN)的光伏电站发电量预测方法。首先,以反向传播(BP)神经网络的结构为框架,选择小波基函数作为隐含层的传递函数,将网络连接权值、小波函数伸缩因子、小波函数平移因子视为遗传个体,并通过遗传算法(GA)进行个体寻优以得到网络最优初始参数;然后,利用优化后的网络进行仿真预测,并对仿真数据进行分析;最后,将预测结果与实际发电量进行对比,以评估预测模型的误差和可靠性。实例分析表明,GA-WNN预测模型具有更小的误差和更高的预测精度,适用于精确预测光伏电站的发电量。

基于双层网络频率控制的分布式风电并网研究

为研究含通信控制层的双层电网中分布式风电入网位置的选择,电网层采用二阶类Kuramoto模型进行建模,通信控制层收集发电机及其邻居节点信息形成控制信号并调整发电机的频率。根据负荷到原电网发电机节点的平均距离定义了3种并网方式,研究比较了含功率波动的分布式风电并网时最佳的入网位置。研究表明,加入双层网络频率控制可有效提高电网的同步性能和抗扰能力;分布式风电选择离原电网发电机节点平均距离小的负荷并网可提高电网稳定性。

基于SSA-LSTM模型的水电站能效综合评价方法

随着我国电力体制改革不断深化,水电已告别传统粗放型发展模式,亟需配套更为成熟、通用的能效评价体系指导水电运行调度工作。因此,提出一种基于深度学习的水电站能效综合评价方法,引入长短期记忆网络(LSTM)构建水电站理论发电量模型,对于给定的原始发电序列,利用奇异谱分析(SSA)提取出其趋势项、周期项及噪声,对前二者分别构建LSTM网络模拟后叠加得到理论发电量计算结果,在此基础上提出相对增发效益指标、能效相对提高率指标,利用熵权法得到水电站综合得分值,进而对南部某省12座电站进行能效评价。结果表明,该方法可以充分反映水电在调度运行中的能效特点,研究结果对优化水电站调度策略、提高水电调度水平具有借鉴意义。

交通网-电网耦合框架下制氢加氢站选址定容

制氢加氢站(HPRS)的合理规划对氢燃料电池车的发展具有重要意义,为此提出交通网-电网耦合框架下的HPRS规划方法,实现大规模分布式新能源并网电力系统下的HPRS选址定容。首先,基于城市路网阻抗信息模型对氢燃料车的出行进行模拟,得到交通网层面上加氢负荷时空分布。然后,以建设运营成本、交通网加氢负荷覆盖率与电力网络运行稳定性为约束,构建多目标综合评价选址定容模型,通过改进粒子群算法对HPRS的选址和设备容量进行求解。在33节点电网和25节点交通网上进行算例分析,结果表明所提出方法有效降低了HPRS在接入电网后引起的电网损耗与电压偏差,同时提升新能源自消纳率,提高了HPRS的交通网服务质量并减少了建设运营成本。

基于FCM-LSTM的光热发电出力短期预测

对光热电站的出力进行短期预测,可以有效应对太阳能随机性和波动性带来的影响,为电网调度做好准备.该文以青海某光热电站为例,首先使用模糊C均值聚类算法对预处理后的实验数据进行分类,然后通过分析不同聚类类型下出力和气象数据中各因子间的关联程度,充分挖掘出数据间的关系,确定不同类型预测模型的输入变量,进而构建出不同类别下的长短期记忆神经网络预测模型.结果表明,与传统长短期记忆神经网络模型、BP神经网络模型、支持向量机模型和随机森林模型的预测结果相比,基于模糊C均值聚类的长短期记忆神经网络预测模型效果良好,大幅减少了预测误差,验证了该预测模型的有效性.

分布式光伏电站接入配电网继电保护整定优化

为了缓解配电网的供电压力,越来越多的分布式光伏电站接入其中,导致配电网结构发生了改变,因此需要重新整定继电保护的定值,否则,当配电网发生故障时,继电器很难有效发挥其保护作用。提出一种分布式光伏电站接入配电网的继电保护整定优化方法。以继电器协同动作时间总和最小值为优化目标,设置4个约束条件,利用微分进化算法求取目标函数的最优解,得出继电器启动电流和时间整定系数的最优整定值。实验结果表明:在接入分布式光伏电站的两相短路故障时,所提整定优化方法的继电器保护总体动作时间更短,验证了该算法的保护整定效果更好,更有利于继电器迅速排除配电网故障,保护配电网安全。

基于动态平衡布局的输电网潮流图自动生成方法

为解决输电网潮流图自动生成中厂站布局与线路布线问题,提出基于动态平衡布局的输电网潮流图自动生成方法。针对厂站布局,首先,在力导向算法的基础上引入基于图纸中心点的惩罚函数,以解决力导向算法布局不均匀的问题,提高布局的均布度;然后,利用厂站分布率参数控制算法平衡次数,引导厂站向图纸边界运动,解决布局自动适应给定图幅大小的问题;最后,通过位置映射变换将围绕图纸中心点的椭圆分布转换为矩形分布,解决引入惩罚函数布局均匀但不符合传统输电网潮流图绘制习惯的问题。针对线路布线提出以构建通道树为中心的布线方法,有效降低布线交点个数,提升布线效果。所提布局与布线算法在实际工程应用中取得了良好的效果,通过案例验证了输电网潮流图自动生成的正确性和有效性。

基于在线潮流反馈优化的配电网光伏电源功率公平分配策略

大规模光伏接入配电网,光伏发电高峰期受并网点电压限制存在严重弃光,受其所在位置影响有功削减量不同导致电站间功率分配不公平。因此,提出一种基于在线潮流反馈优化的配电网光伏电源功率公平分配策略。收集配电网各节点历史电压、功率数据,搭建循环神经网络(recurrentneural network,RNN),通过训练得到节点间电压和功率的关系,结合配电网实时运行数据求解节点间实时电压灵敏度矩阵。将控制策略划分为无功控制和有功削减两种模式,分模式制定各电站初始发电计划,然后在配电网仿真模型上进行潮流计算,根据结果反馈修正发电计划,将最终结果下达电站并执行。经验证,所提策略能够有效抑制电压越限及波动,实现各电站有功削减量的公平分配。

电动汽车与电力—交通耦合网互动:综述与展望

随着电动汽车的广泛普及,交通电气化程度不断上升,配电网与交通网呈现出深度耦合的趋势。实现电动汽车与电力—交通耦合网间的高效互动,可有效提升电网运行稳定性,并缓解交通网的拥堵,因此,其成为电力系统和电动汽车领域研究的热点。全面介绍电力—交通耦合网的基本概念,并深入探讨3个关键领域:电力—交通网耦合系统建模和状态预测、两网耦合下的EV充电站规划以及两网耦合下的优化调度与控制,并分析其标准体系建设状况,对其未来的发展方向提出前瞻性的展望。

考虑新能源多场站短路比的暂态过电压风险评估

为解决电力系统暂态过电压风险评估中输入特征集构建合理性不足、强相关性差等问题,提出一种考虑新能源多场站短路比MRSCR(multiple renewable energy stations short circuit ratio)的暂态过电压风险评估方法。首先,通过分析暂态过电压数学模型,发现MRSCR与暂态过电压呈负相关性;然后,综合考虑MRSCR与其他影响系统暂态过电压的关键因素,构建多维输入特征集;最后,通过卷积神经网络建立输入特征与暂态过电压的高维映射,实现系统暂态过电压风险的快速、准确评估,并通过算例分析验证了所提方法的有效性、可行性。

考虑用户出行成本预算的电力-交通耦合网络充电站定价策略

随着电动汽车的规模化发展,研究如何有效考虑用户的出行行为机理并制定合理的充电站充电价格,对电力-交通网络的协同优化调度具有重大意义。针对此问题,提出了考虑用户出行成本预算的电力-交通耦合网络充电站定价策略。首先,建立考虑出行成本预算的交通用户均衡模型,将均衡状态通过变分不等式进行等效描述,从而对电动汽车出行需求和充电行为进行刻画。其次,构建考虑功率削减的配电网二阶锥优化模型,将充电站定价问题转化为含有变分不等式约束的优化问题,并根据问题设计交替迭代算法和外梯度算法进行求解。最后,通过算例对所提模型和方法的有效性进行验证,结果表明了考虑出行成本预算对耦合网络充电定价的必要性。

基于改进遗传算法的电力无线专网4G、5G基站布点规划优化方法

在电力4G无线专网中引入5G,进行4G、5G融合组网,对提高电力业务通信效率具有重要意义。首先阐述了5G在电力系统中的应用及4G、5G组网方式。然后,综合考虑电力自有业务、电力业务通信需求、电力基站建设成本、基站运行成本,构建了电力无线专网4G、5G基站布点优化模型,对4G、5G基站进行优化布点。其次对遗传算法中编码、初始化种群操作进行优化设计和改进,大幅减少算法迭代次数,提高收敛速度,降低了模型的求解复杂度。最后基于改进模型对电力4G、5G基站布点优化模型进行求解,可以快速给出4G、5G基站优化方案,满足电力通信覆盖率和经济性等要求。仿真算例验证所提模型、改进算法的合理性和有效性。

基于改进MVO算法的电力无线专网基站选址

针对电力无线专网中基站选址问题,提出一种包含建站成本、覆盖范围和重叠覆盖的站址选择数学模型,并且基于改进的多元宇宙优化算法实现基站的优化布局。考虑到多元宇宙优化算法的早熟收敛问题,先对算法中的旅行距离率进行改进,再引入禁忌搜索算法,从而有效解决局部最优问题。最后通过对优化后的基站部署方案进行综合性分析,验证该算法的经济性和可行性。实验结果表明,本文算法具有较高的寻优性能和较快的收敛速度,能够在提高覆盖率的同时,节约成本预算,减少同频干扰,对电力无线专网的站址规划具有良好的理论指导。

Decentralized Bilateral Risk-based Self-healing Strategy for Power Distribution Network with Potentials from Central Energy Stations

Owing to potential regulation capacities from flexible resources in energy coupling,storage,and consumption links,central energy stations(CESs)can provide additional support to power distribution network(PDN)in case of power disruption.However,existing research has not explicitly revealed the emergency response of PDN with leveraging multiple CESs.This paper proposes a decentralized self-healing strategy of PDN to minimize the entire load loss,in which multi-area CESs’potentials including thermal storage and building thermal inertia,as well as the flexible topology of PDN,are reasonably exploited for service recovery.For sake of privacy preservation,the co-optimization of PDN and CESs is realized in a decentralized manner using adaptive alternating direction method of multipliers(ADMM).Furtherly,bilateral risk management with conditional value-at-risk(CVaR)for PDN and risk constraints for CESs is integrated to deal with uncertainties from outage duration.Case studies are conducted on a modified IEEE 33-bus PDN with multiple CESs.Numerical results illustrate that the proposed strategy can fully utilize the potentials of multi-area CESs for coordinated load restoration.The effectiveness of the performance and behaviors’adaptation against random risks is also validated.

基于虚拟投影中心的抽水蓄能电站施工测量坐标系建立

抽水蓄能电站工程区面积小、高差大,常规的抽水蓄能电站施工控制网,是选取枢纽工程平均高程附近的一个高程面建立的自由网。由于工程高差较大,常规方法只能保证部分枢纽区长度归算变形小于25 mm/km,无法保证所有枢纽区长度变形值满足规范要求。为解决长度归算变形超限问题,减少长度归算变形对工程施工测量精度的影响,通过对常规施工控制网坐标系长度变形的分析,提出了基于虚拟投影中心的抽水蓄能电站施工测量坐标系统建立方法。结果表明:该方法能有效消除或减弱控制网成果对输水发电系统贯通测量误差的影响,使勘测设计阶段成果与施工阶段得到有效衔接,可满足高差约640.00 m以内的抽水蓄能电站中长度归算变形不大于25 mm/km的要求,具有一定的推广价值。

山西地震预警站网数据质量评估

秒级地震预警信息发布和分钟级地震烈度速报服务要求高密度的预警台站分布及高质量的预警站网实时波形记录。面对数量庞大的预警台站,仅依靠人工监测方式难以第一时间发现波形异常台站,无法保证站网的观测数据质量。以在网运行的山西预警基准站、基本站、一般站的连续波形记录为基础,分别采用噪声功率谱分析法及以加速度噪声峰值PGA、速度噪声峰值PGV和位移噪声峰值PGD为指标评估山西预警站网三类站点的噪声水平,并用噪声功率谱面积占比法定量评估三类站点噪声水平。根据评估结果,对波形异常的站点进行排查处置,有助于台网运维人员及时发现异常站点及采取有效措施排除异常,提升站网观测数据质量及预警能力。