An Integrated Image Task Planning in Satellite Networks:From Instruction Release and Observation Perspective

The unreasonable observation arrangements in the satellite operation control center(SOCC)may result in the observation data cannot be downloaded as scheduled.Meanwhile,if the operation instructions released by the satellite telemetry tracking center(STTC)for the on-board payloads are not injected on the specific satellites in time,the corresponding satellites cannot perform the observation operations as planned.Therefore,there is an urgent need to design an integrated instruction release,and observation task planning(I-IRO-TP)scheme by efficiently collaborating the SOCC and STTC.Motivated by this fact,we design an interaction mechanism between the SOCC and the STTC,where we first formulate the I-IRO-TP problem as a constraint satisfaction problem aiming at maximizing the number of completed tasks.Furthermore,we propose an interactive imaging task planning algorithm based on the analysis of resource distribution in the STTC during the previous planning periods to preferentially select the observation arcs that not only satisfy the requirements in the observation resource allocation phase but also facilitate the arrangement of measurement and control instruction release.We conduct extensive simulations to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm in terms of the number of completed tasks.

Modeling the Proposal of the Simultaneous Purchases and Sales of Electricity and Gas for the Energy Market in a Microgrid Using the Harmony Search Algorithm

The use of different energy carriers together,known as an energy hub,has been a hot topic of research in recent years amongst scientists and researchers.The term energy hub refers to the simultaneous operation of various infrastructures for energy generation and transfer,which has gained momentum in the form of microgrids(MGs).This paper introduces a new strategy for the optimal performance of an MG consisting of different energy carriers for each day.In a smart distribution network(DN),MGs can reduce their own costs in the previous-day market by bidding on sales and purchases.The sales and purchases bidding problem is challenging due to different uncertainties,however.This paper proposes a two-stage strategy for making an optimal bid on electricity sales and purchases with electricity and gas price dependency in the previous-day and real-time markets for an energy hub.In this model,the MG behavior regarding the electricity and gas energy sales/purchase,the simultaneous effects of electricity and gas prices,as well as the energy carriers’dependence on one another are all examined.Due to the inherent uncertainty in the sources of clean energy production,the probabilistic model and the production and reduction scenario have been used in the paper to cover this issue.In the proposed grid,energy sales/purchases are presented in a multi-carrier MG in a two-stage model.This model is solved by using the harmony search algorithm in MATLAB.Numeric results demonstrate the benefits of this model in reducing energy hub costs of operation.

高比例分布式可再生能源交直流混合配电网运行调控:科学问题与技术框架

随着分布式可再生能源发电与中低压直流组网技术的快速发展,未来配电网必然向复杂的交直流混合形态演进,其运行调控技术面临许多新的挑战。在高比例分布式可再生能源交直流混合配电网(HR-HDN)运行调控技术发展需求分析的基础上,提炼出HR-HDN运行调控技术的3个科学问题,并以多类型可控设备协同、源-网-荷-储高度互动化和市场化需求为研究主线,从稳定控制、故障主动防御与恢复、电力市场机制辅助调控以及“平台+数据”数字化集成调控4个方面,提出了HR-HDN的运行调控技术框架。最后,对HR-HDN运行调控关键技术的未来发展进行了展望。

考虑需求响应和共享储能的微网联盟两阶段优化调度

随着共享储能的推广,能源信息的流动与共享得到进一步发展,为促进能源管理和提升利用效率,提出一种基于共享储能和需求响应的微网联盟两阶段优化调度策略。首先,建立多微网联盟-共享储能系统运行框架,并基于综合贡献度对微网利益分配过程进行建模;其次,建立两阶段优化调度模型,第一阶段以多微网联盟-共享储能系统净收益最大为目标,第二阶段考虑用户的需求响应,求解耗能用户的最低购能费用;再次,利用求解器对两阶段模型分别进行求解,得到多微网系统的分时能源价格、各微网设备的运行状态、需求响应后负荷和各微网利益;最后,设置4个方案作为算例,验证所提优化策略在提高各微网收益和激励用户需求响应的有效性。

多园区综合能源系统接入主动配电网双层优化调度研究

随着园区综合能源系统的不断发展与普及,其与上级大电网并网实现交互已成为大势所趋。文中构建了通过联络线相耦合的多园区综合能源系统接入主动配电网的双层优化调度模型。在主动配电网层面,以最小运行成本为目标,充分考虑了联络线功率、分布式电源、储能设备、柔性负荷、电动汽车等可调度资源;在园区层面,以多园区总运行成本最小为目标,考虑了相互联结的多类型园区的并网情况。利用目标级联法对双层模型进行求解。通过算例验证,文中所构建模型具有良好的经济特性与削峰填谷效果,充分证明了文中所提模型的经济性与有效性。

计及电-气双向耦合的综合能源配电网优化重构

综合能源系统是实现电网、气网以及热网等多种能源系统深度融合,利用能量耦合互补等优势提升整个系统能源利用效率的有效形式。为提升综合能源系统优化运行能力,文章首先基于电转气技术与天然气发电技术,构建了的电-气双向耦合综合能源系统总体模型。进而考虑配电网重构技术(Distribution Network Reconfiguration Technology,DNR)中拓扑结构灵活可控这一特性,在配电子系统中引入开关变量、系统运行总费用最低这一目标函数及网络辐射状拓扑结构等约束,建立了配电子系统重构模型。从降低模型求解复杂性的角度,应用二阶锥松弛、乘积变量线性化及分段线性化等方法,将原始综合能源配电网重构非凸非线性模型转化为混合整数二阶锥规划(Mixed Integer Second-Order Cone Programming,MISOCP)问题求解。仿真结果表明,在电-气双向耦合的综合能源系统中应用配电网重构技术,能够降低综合能源系统运行费用,同时有效支撑了配电子系统电压与配气子系统气压。

考虑分布式资源交易的气电综合能源配网系统出清模型

随着分布式能源设备大量接入配电网并逐步参与分布式交易,配电网运行向着分布式、互动化的方向发展而呈现出更灵活多变的趋势。近年来,综合能源系统快速发展,配网层面电力系统和天然气系统耦合程度日益加深,独立运行模式已无法满足边界匹配要求。文中设计了考虑分布式资源参与的配电网集中交易市场模式,对分布式光伏、分布式储能、电动汽车等建立了交易模型。进而,构建了考虑分布式资源交易的气电综合能源配网系统联合出清模型,采用二阶锥松弛法及泰勒级数展开对配电网潮流约束和配气网潮流约束进行线性化处理,通过配电网节点电价和配气网分时气价反映气电联合系统价格信号。最后,基于改进的气电联合系统对文中所提市场机制模型的有效性进行了验证。

基于集成深度神经网络的配电网分布式状态估计方法

随着大量分布式能源的接入,配电系统的运行与控制方式愈加复杂。针对配电网状态估计方法面临分布式电源波动数据辨识困难、估计精度低、鲁棒性与估计时效性差等问题,提出一种基于集成深度神经网络的配电网分布式状态估计方法。首先,利用量测数据相关性检验的数据辨识技术识别不良数据和新能源波动数据。在此基础上,利用时域卷积网络(temporal convolutional network,TCN)-双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory,BILSTM)对不良数据进行修正。然后,建立集成深度神经网络(deep neural network,DNN)状态估计模型,采用最大相关-最小冗余(maximum relevance-minimum redundancy,MRMR)的方法优化训练样本,从而提高状态估计的精度和鲁棒性。最后,建立分布式集成深度神经网络模型,弥补了集中式状态估计速度慢的不足,从而提高状态估计效率。基于IEEE123配电网的算例分析表明,所提方法能更准确地辨识分布式电源波动数据和不良数据,同时提高状态估计的精度和效率,且具有较高的鲁棒性。

PROFIBUS-DP总线在变电站综合自动化通信网络中的设计研究

设计了一套基于Profibus总线技术的智能型通信网络,解决了分层分布式变电站综合自动化系统中设备的数量和种类繁多,导致通信网络结构复杂、信息传输量过大的问题。投运结果证明:该系统具有传输速度快、组网方便、通信可靠及抗干扰能力强等诸多优点。

柔性互联输配一体化电网有损潮流的精细化建模及应用

多端柔性互联输配一体化电网内部的运行方式复杂、网损特性差异显著,导致传统一刀切的网损补偿方法难以准确刻画网损的实际情况,影响了输(配)电交直流有损潮流模型的应用潜力和输配边界潮流的一致性。为此,该文提出一种基于双层定点迭代的精细化有损潮流模型。针对网损补偿方法不准确的问题,综合考虑网络类型、数据属性和物理特征等因素,为输、配电网及交、直流电网的精准有损潮流分析建立了差异化的网损补偿模型。针对输配边界潮流的不一致问题,将输配一体化有损潮流建模为一个双层定点迭代问题,并采用主从分裂法实现协同求解。在多个算例中分析了不同有损潮流模型的性能差异及其原因,讨论了所提模型在求解精度、收敛速度和计算效率等方面的优势,验证了所提模型在不同控制方式和优化目标下的鲁棒性和通用性。

基于SDN的配电网信息-物理协同恢复策略

随着智能电网的快速发展,配电网中信息物理耦合关系日益紧密。这种耦合性使得配电网更容易被多方面极端事件所影响,在通信网络发生故障时会降低系统的态势感知和控制能力,从而制约配电网的灾后负荷恢复能力,因此通信网络恢复对灾后配电网负荷恢复至关重要。该文提出一种通信网络恢复和负荷恢复的协同优化决策方案,该方案将环网通信网络与软件定义网络(software defined networking,SDN)技术相结合,灵活恢复灾后的配电网通信网络,进而控制配电网拓扑重构形成以分布式电源为中心的微电网以恢复负荷电力供应,并进一步使用一种信息物理协同的启发式计算方法实现恢复方案的快速计算。最后,使用IEEE 33节点和IEEE 123节点测试系统验证所提出方法的优点和有效性。

基于双层博弈的配电网与多综合能源微网协调优化

为充分挖掘综合能源微网(integrated energy microgrid, IEM)的潜在价值,促进可再生能源消纳,针对同一配电网下的多个IEM协同管理问题进行研究,提出了一种基于双层博弈的配电网-多IEM协同优化模型。对于IEM模型的构建,考虑在热电联产机组中加入碳捕集系统以及电转气装置,用来获取低碳效益。同时,针对IEM中可再生能源与负荷不确定性问题,采用鲁棒区间规划进行处理。首先,构建配电网运营商(distribution system operator,DSO)与IEM联盟系统模型框架,分析其不同主体间的博弈关系。其次,对于双层博弈,分为主从博弈与合作博弈。DSO作为博弈领导者,以自身效益最大为目标制定电价引导IEM联盟响应。IEM联盟作为博弈跟随者,以自身运行成本最小为目标,通过成员间互相合作能源共享响应DSO的决策。同时采用纳什谈判理论解决IEM联盟的合作运行问题,使用二分法与交替方向乘子法结合求解模型。最后,在算例中验证所提模型与方法的可行性和有效性。

基于融合集成算法的配电网负荷预测研究

配电网的负荷预测在电力运行状态监测中尤为重要。负荷预测的精度提升为电网的安全、稳定运行提供了保障。通过对融合集成算法的研究,提出了一种基于关联特征选择的融合集成算法。在数据集的选择上,使用相关系数和灰色关联算法综合对样本中负荷影响较小的特征进行剔除,使得样本数据集的相关性更高;同时,对传统Stacking集成学习的输入和输出特征进行优化,提高了模型的预测效果。试验结果表明,基于融合集成算法的配电网负荷预测模型与传统的Stacking集成算法、XGBoost、灰狼优化-反向传播算法相比,负荷预测的精度提升了3.07%。该模型总体性能表现较好。该研究结果有效地支撑了配电网的负荷监测和规划,也为电力系统故障诊断提供了参考。

A Least-squares-based Iterative Method with Better Convergence for PF/OPF in Integrated Transmission and Distribution Networks

The limitations of the conventional master-slavesplitting(MSS)method,which is commonly applied to power flow and optimal power flow in integrated transmission and distribution(I-T&D)networks,are first analyzed.Considering that the MSS method suffers from a slow convergence rate or even divergence under some circumstances,a least-squares-based iterative(LSI)method is proposed.Compared with the MSS method,the LSI method modifies the iterative variables in each iteration by solving a least-squares problem with the information in previous iterations.A practical implementation and a parameter tuning strategy for the LSI method are discussed.Furthermore,a LSI-PF method is proposed to solve I-T&D power flow and a LSIheterogeneous decomposition(LSI-HGD)method is proposed to solve optimal power flow.Numerical experiments demonstrate that the proposed LSI-PF and LSI-HGD methods can achieve the same accuracy as the benchmark methods.Meanwhile,these LSI methods,with appropriate settings,significantly enhance the convergence and efficiency of conventional methods.Also,in some cases,where conventional methods diverge,these LSI methods can still converge.

基于双重相似性与自适应风险权重配置的配电网运行风险识别

配电网的运行风险识别对应急供电、电力系统运行维护、扩容等具有重要指导意义。由于配电网运行条件复杂、数据测量不充分、数据无标记和数据不平衡等问题,给传统的基于逻辑判断的配电网风险识别方法带来了挑战。文章从线路侧跳闸预警、营销侧宏观预测两方面着手,提出了一种综合识别配电网运行态势的风险识别框架。首先设计了一种基于双重相似性机制的配电跳闸风险识别方法,通过基于K-means的矩阵剖面(matrix profile)重构运行模式并衡量运行模式的相似性,基于时序高分辨率连续测量的优势进行风险识别;同时,提出了一种基于权重自适应配置的配电营销宏观预测算法。以中国某南方城市地区配电网的生产数据为基础,对各种风险事件进行了预测与识别,验证了算法的效果优于传统的配电网风险识别方法。

基于一二次融合设备的配电网含分支线路参数计算方法

精确的线路参数是实现配电网安全经济可靠运行的基础。由于配电网的结构特点,难以获得准确的配电网线路参数。基于一二次融合设备的录波数据,提出了1种新的配电网线路参数计算方法。该方法能够精确计算配电线路的正序、负序和零序参数,包括电容参数。该方法能够适用于配电网点多面广、分支众多的实际情况,也能用于含分布式新能源的配电网,计算精度不受故障类型和负荷变化的影响。仿真结果表明,其计算结果和精度能够满足电力系统继电保护和电网运行的要求。

基于迁移学习的OMS配网瞬态稳定性控制方法

为了提升一体化控制效果,确保OMS配网的瞬态稳定,研究基于迁移学习的OMS配网瞬态稳定性控制方法。通过迁移学习调整网络中非固定层参数,依据提取的特征训练重构非固定层的网络,构建迁移学习卷积神经网络模型;输入二维电压电流数据图像,输出OMS配网瞬态稳定性预测结果;若OMS配网瞬态失稳,则求解OMS配网内发电机的灵敏度,按照灵敏度生成OMS配网瞬态稳定性一体化控制策略。实验证明,该方法在不同故障下,综合评价指标值较高,一体化控制效果较佳。

基于IPSO-SVC的含风电配电网稳压控制策略

当配电网含风电接入时,电能质量会受到较大的影响。为解决不同风速下风力机出力不同影响配电网电压稳定性的问题,利用静止无功补偿器提高含风电配电网电压稳定性。在考虑不同风速场景下,引入改进粒子群算法并以配电网系统有功损耗最小为目标函数,优化SVC控制参数,改善SVC对电压的控制性能。以含风电IEEE 33节点算例进行仿真计算,验证了该算法的正确性和可行性。

光伏接入对配电网电压分布的影响

近年来,宁夏地区光伏发电大规模接入配电网,导致配电网的潮流分布发生变化,母线节点电压也随之改变。为进一步分析光伏接入对配电网电压分布的影响,通过光伏并网后电压波动原理分析和仿真实验,系统地研究光伏系统的不同接入方式、不同接入容量和接入位置等因素对配电网电压分布的影响。分析结果表明,在有功输出过大的光伏系统接入配电网时出现配电网末端电压越限问题,光伏系统渗透率达到50%左右,对35 kV配电网节点电压的支撑效果最好,而光伏接入位置靠近末端时对系统电压的影响更为显著。

基于DPSO-LSTM超参数调优的股市价格预测

长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)适合处理和预测时间序列中间隔和延迟较长的重要事件。由于其复杂的网络结构、不确定的超参数和耗时的网络训练,使得人工寻找高效的网络配置成为一项具有挑战性的工作。文中采用分布式粒子群算法(Distributed Particle Swarm Optimization,DPSO)来有效解决LSTM的超参数调优问题,研究LSTM中最优的隐藏元个数、激活函数以及学习率等超参数的选择,寻找高性能的LSTM。基于沪深300历史交易数据进行价格预测,实验结果表明该方法是有效的,这为超参数调优与股市价格预测提供了新的思路和方法。