基于多元储能的分布式能源系统优化调度方法研究

为进一步构建清洁低碳、经济节能的供能系统,研究建立了含风、光以及多元储能的分布式能源系统,针对北京某办公园区,采用DeST预测用户负荷以及当地风、光条件。以经济性、节能性和环保性三方面的综合效益最大为目标,提出一种自适应优化运行策略,分别采用穷举搜索法和遗传算法对系统优化调度方案进行优化。同时,采用以电定热运行策略作为对照,对比分析几种不同运行策略下系统的综合效益。结果表明:传统以电定热运行模式下的综合效益平均值为0.41;而在自适应优化运行策略下,使用遗传算法得到的调度方案,其综合效益平均值可达0.5,穷举搜索法得到的运行方案,其综合效益平均值可达0.51。

天基分布式光学合成孔径技术

宜居带行星探测研究是近年系外行星研究的热点领域之一,探测太阳系附近的宜居行星对研究生命起源等具有重要意义,成为系外行星探测的重要内容.天基分布式合成孔径技术作为系外宜居行星探测的重要手段,已经成为目前前沿光学技术研究的热点方向,但是仍有诸多技术问题需解决.本文从宜居行星搜寻计划的需求出发,根据以迈克尔逊干涉成像为基础的天基分布式合成孔径系统技术原理,介绍了国内外典型分布式合成孔径系统的技术发展,重点分析了实现天基分布式干涉成像所需采用的控制系统和技术,并阐述了解决高精度空间测距、高精度时间同步、多层级位相同步等关键问题的技术要点.为未来大型柔性可重构空间望远系统的建造提供了参考.

基于数据驱动的分布式光伏发电功率预测方法研究进展

从综述的角度,以分布式光伏系统为对象,分析了功率预测技术的发展情况、存在的难点以及主要影响因素,梳理了应用数据驱动方法实现功率准确预测的技术路线。再以空间相关性、历史出力功率以及气象等影响因素为切入点,梳理了光伏系统数据驱动的功率预测研究现状,分析其相应的数据增强、时空图信息以及特征融合的手段,讨论了技术的优缺点。最后给出了功率预测数据驱动方法研究方向和发展建议。

基于密度划分的分布式数据容错存储算法研究

为保证数据安全性,缓解数据存储空间,提出基于密度划分的分布式数据容错存储算法。过滤分布式数据高密度数据区域,将具有高度相似的目标划分到不同区域,通过数据来源样本点描述数据的密度分布,设定数据弹性,利用概率以及数据粒度推算出对应的存储梯度和强度指数,并在信息存储中引入数据存储梯度和数据弹性,完成分布式数据容错存储。实验证明,所提算法有较高的容错性,带宽吞吐量平稳,平均路径长度较小,能提高网络数据的安全性。

分布式装配置换流水车间调度问题研究综述

近几十年来,现代制造业发展迅速,一种趋势是在分布式生产工厂进行工件的加工,待完成后到装配工厂集中装配成最终产品。该模式在带来诸多好处的同时,对资源调度提出了新的挑战。针对分布式装配置换流水车间调度问题(distributed assembly permutation flowshop scheduling problem,DAPFSP),介绍了DAPFSP的背景和存在的主要困难,进而对以最小化最大完工时间为优化目标的DAPFSP,从数学模型、编解码策略、全局和局部搜索算法角度进行探讨,分别综述了以最小化总流程时间等为优化目标,具有零等待等约束,以及考虑准备时间等因素的DAPFSP研究成果。最后,对有待进一步开展的研究工作进行展望。

“双碳”目标下天然气分布式能源发展现状及机遇

为实现碳达峰碳中和(以下简称“双碳”)目标,必须建设清洁低碳、安全高效的新型能源体系。天然气分布式能源具有相对清洁高效、综合能源利用效率高、输出能源类型多等优点,是我国实现“双碳”目标的重要发展路径之一。为此,剖析了我国天然气分布式能源存在的问题和发展机遇,进而对天然气分布式能源项目的发展提出了建议。研究结果表明:(1)中国天然气分布式能源整体发展相对较慢,且不同地区之间发展速度也存在差异,现有项目主要集中在经济较发达的京津冀鲁、长三角、珠三角以及天然气资源丰富的川渝等地区;(2)中国天然气分布式能源发展面临的主要问题包括前期投入成本较高、电网企业与项目用户端存在利益冲突使得项目上网困难、项目用户端对能源消纳程度的不确定性影响其投资回报等;(3)随着政策普及、技术发展、碳交易市场完善及经济性的提高,天然气分布式能源项目发展有望进入快速发展期。结论认为,在“双碳”目标引领下,中国天然气分布式能源产业正处于重要的战略机遇期,建议从政策支持、调峰需求、碳排放收益以及技术突破4个方面加强研究;天然气分布式能源的高质量推进对我国构建清洁低碳、安全高效的新型能源体系,助力实现“双碳”目标具有重要的现实意义。

部分分布式电源提供辅助服务的主动配电网快速鲁棒优化

经逆变器接入配电网的分布式电源提供有功与无功辅助服务是确保配电网安全经济运行的重要手段。该文同时计及了储能系统、可投切电容电抗器、有载调压变压器分接头、静止无功补偿器调节能力,以储能与网络损耗及弃风弃光最小为目标函数,计及运行约束,基于支路潮流方程构建了部分分布式电源提供辅助服务的多时段二阶段混合整数二阶锥鲁棒优化模型,提出了一种新颖的基于割平面的主、次问题二阶段直接交替迭代求解方法。不同于现有列与约束生成(columns and constraints generation,CCG)算法,该方法求解主问题时无需增加新的变量与约束条件,求解次问题时,只需针对每个时段进行求解,因此极大降低了求解复杂度与计算机内存。若求解结果不满足二阶锥精确凸松弛条件,则构建二阶段混合整数序列二阶锥鲁棒优化模型,依然能够快速求解,且可恢复出原问题的精确解。最后,采用2个仿真实例验证了所提出方法的性能。IEEE 123节点配电网的仿真结果表明,该方法计算速度是CCG算法的12~22倍。该方法可为含高比例间歇性分布式电源配电网鲁棒优化运行提供实时快速分析与求解工具,提高新能源就地消纳能力。

基于虚拟领导节点改进的孤岛微电网完全分布式二次调频策略

传统分布式二次调频策略在虚拟领导节点频率信息出现故障时会导致微电网系统频率无法恢复,针对该问题提出并设计一种完全分布式二次调频策略。首先分析传统分布式二次调频策略虚拟领导节点故障对二次调频过程产生的影响;然后,结合一致性算法对传统分布式二次调频控制器加以改进,通过将调频补偿量与频率偏差的对消作为“频率引导项”加入各分布式控制器中,使得各分布式发电单元完全对等,以保证虚拟领导节点去除后频率的正常恢复,实现完全分布式控制;最后,通过仿真验证所提方法在保证频率恢复方面的有效性与优越性。

含大规模分布式光伏接入电网的无功电压控制降损方法研究

大规模分布式光伏(distributed photovoltaic,DP)接入电网后,电网电压易出现大幅度波动,导致电网损失问题越来越突出。当前已有的电网降损方法没有考虑光伏发电自身的无功调节能力,应用效果不理想。为此,设计一种含大规模DP接入电网的无功电压控制降损方法。通过建立目标函数,设定约束条件,采用敏感性分析方法分析电压稳定性,将敏感度较高的值作为无功补偿位置,并对当前负荷进行预测,确定最佳的补偿容量,实现电网降损。试验结果表明:所提方法降损后较降损前基准电压更趋于1 pu,更为稳定,所提方法能够针对光伏控制接入分布特性,有效控制无功功率变化情况,相对于其他方法,无功功率波动较小,表现出较好的降损效果。

低复杂度的大规模MIMO分布式信道估计

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统传统信道矩阵获取方式导频开销大、计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的二阶段分布式信道估计方案。该方案的初始阶段在基站侧采用传统压缩感知算法恢复信道矩阵,第2阶段在用户端利用信道的时间相关性,将大规模MIMO的角度域信道分解为密集部分和稀疏部分,并分别估计以实现连续信道追踪。稀疏部分信道通过所提的分布式自适应弱匹配追踪(distributed adaptive weak matching pursuit,DAWMP)算法,利用子信道的联合稀疏性进行多维重建。相比于线性最小均方误差(linear minimum mean square error,LMMSE)算法,所提方案的信道分解策略有效减少了在用户端进行信道估计的计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与经典压缩感知信道估计算法相比,计算复杂度降低了约33%,算法性能提升了约0.5 dB。

含T接逆变型分布式电源配电网的自适应距离保护

大量逆变型分布式电源(Inverter Interfaced Distributed Generation,IIDG)接入配电网,传统继电保护技术的可靠性无法满足。为了提高配电网供电可靠性,适应可再生能源大量渗透的新型电力系统,针对含T形接入IIDG的配电网,文章提出了一种自适应性的距离保护方案。分析了故障发生在不同位置对保护的影响,根据IIDG在系统发生故障时的输出特性,通过BP神经网络利用保护本地电气信息计算IIDG的输出电流,实时整定动作值。该方法由于无需与远方通信,动作速度快,并且减少了通信系统的投资。最后在MATLAB中建立了含T形接入IIDG的10 kV配电网模型,并与传统距离保护进行了对比,验证了该保护方法的优越性。

基于时空关联特征与B-LSTM模型的分布式光伏功率区间预测

提出一种基于时空关联特征与贝叶斯-长短期记忆神经网络(bayesian long short-term memory,B-LSTM)模型的分布式光伏功率区间预测方法。以长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)为基础构建近似贝叶斯神经网络,建立考虑时空关联特征的B-LSTM模型,利用其强大的记忆能力和特征提取不同特征尺度的模态分量,并进行分布式光伏功率区间预测。以某地区实际分布式光伏数据集进行算例分析,验证了所提方法的优越性。

计及分布式储能的微电网群经济调度

为提高微电网群调度效率、减少微电网运行成本,首先构建了计及分布式储能的微电网群优化调度模型。该模型以包含风、光、储的3个子微网和网侧储能所构成的交流微电网作为调度对象。在满足功率平衡等约束条件下,对负荷侧储能充放电次数和单位时间内充放电功率进行限制;在考虑主网分时电价、系统发电成本,网侧储能放电成本条件下,采用遗传算法进行求解,得到计及分布式储能的微电网群经济调度方案,最终得到优化后的经济成本。算例计算结果表明,该运行调度模型可有效提高微电网群经济效益,从而验证了该模型的有效性。

考虑光储协调的配电网多阶段就地-分布式电压控制策略

针对高渗透率光伏并网点附近线路的电压越限问题,基于对含分布式电源配电网的功率调压原理的分析,提出了考虑光储协调的多阶段电压控制方法。采用切比雪夫多项式滤波方法改进基于一致性原理迭代的分布式控制方式,有效加快了分布式控制的收敛速度;提出了多阶段就地-分布式电压控制策略,包括光伏逆变器就地无功补偿的阶段Ⅰ调压、全网光伏逆变器分布式无功调节的阶段Ⅱ调压、全网储能一致性分布式有功调节的阶段Ⅲ调压。以改进的某实际55节点中压配电系统为算例进行仿真,验证了所提多阶段就地-分布式电压控制策略的有效性和优越性。

基于分布式电源主动控制的配电网合环电压波动抑制方法

配电网合环操作可能导致节点电压波动甚至越限,不仅影响负荷的正常运行,还威胁分布式电源(DG)的安全。为此,提出了一种通过DG主动控制,以抑制配电网合环电压波动的新思想。通过分析合环过程中电压波动的产生机理和影响因素,量化了抑制合环过程电压波动的控制需求,进而构建了抑制合环电压波动的DG可行功率集;通过刻画DG的功率可控范围,提出了基于可行功率集与功率可控范围交集判别的DG最优控制点计算方法,并提出了基于DG主动控制的配电网合环电压波动抑制方法。算例表明,该方法能够最大限度上抑制配电网故障恢复过程的合环电压波动,有效提升故障恢复过程的安全性和可靠性。

基于超越方程极点分布间接判定的分布式电站谐波不稳定分析方法

线路分布参数模型的引入导致系统极点方程为含复数双曲函数的超越方程,极点分布难以确定,且忽略dq轴耦合可能导致系统稳定性误判。建立并验证了同时计及dq轴耦合及线路分布参数的分布式电站阻抗模型。提出基于广义奈奎斯特稳定判据的极点分布间接判定方法,利用回率矩阵特性间接判定超越方程极点分布,解决了超越方程极点分布求解难题。给出稳定判据应用过程中回率矩阵构造和稳定条件判定的详细过程。分析结果表明忽略线路分布参数或dq轴耦合均可能造成稳定性误判,且忽略前者还将导致遗漏高频谐波放大点。所提方法能准确分析该系统稳定性,并可准确评估系统潜在谐波放大点。最后,仿真验证了所提方法的准确性和有效性。

分布式训练系统及其优化算法综述

人工智能利用各种优化技术从海量训练样本中学习关键特征或知识以提高解的质量,这对训练方法提出了更高要求.然而,传统单机训练无法满足存储与计算性能等方面的需求.因此,利用多个计算节点协同的分布式训练系统成为热点研究方向之一.本文首先阐述了单机训练面临的主要挑战.其次,分析了分布式训练系统亟需解决的三个关键问题.基于上述问题归纳了分布式训练系统的通用框架与四个核心组件.围绕各个组件涉及的技术,梳理了代表性研究成果.在此基础之上,总结了基于并行随机梯度下降算法的中心化与去中心化架构研究分支,并对各研究分支优化算法与应用进行综述.最后,提出了未来可能的研究方向.

基于分布式潮流控制器的海上风电系统谐波治理方法和控制策略

由于电力电缆的电容效应,海上风电经电缆汇集系统极易出现谐波谐振放大的现象,造成电能质量的下降。分布式潮流控制器属于基于电压源换流器的装置,在进行潮流调节的同时也能进行谐波治理。文中首先构建了海上风电系统的频域相关模型,基于该模型分析了谐波谐振放大的原因;随后,采用了将分布式潮流控制器串入海上风电系统的谐波治理方式,推导并得到了含分布式潮流控制器的海上风电系统的谐波特性。基于该谐波特性,设计了一种控制策略。该策略通过控制分布式潮流控制器实时跟踪使并网点谐波电压幅值为零的谐波补偿电压,从而降低并网点的谐波电压含量。仿真结果表明,所提出的基于分布式潮流控制器的海上风电系统谐波治理方法和控制策略能够有效地降低并网点的谐波电压,改善电能质量。

考虑碳排放的分布式电源优化配置

对分布式电源接入配电网进行合理的优化配置,能在兼顾运营商和用户利益的同时,改善系统整体电压分布。建立了综合考虑分布式电源投资成本、用户购电成本、网损费用和碳排放费用的多目标优化模型。利用改进层次分析法确定各目标的权重,进而转化为单目标函数规划问题。针对天牛须算法个体单一性在解决高维复杂问题时精度低,优化效果不佳的问题,提出了一种改进天牛须粒子群算法,利用混沌映射对参数进行调整,引入动态惯性权重、莱维飞行机制,提高了收敛速度。以IEEE33节点系统为例,将改进天牛须粒子群算法与粒子群算法及天牛须粒子群算法的效果对比,验证改进算法对分布式电源优化配置问题的可行性,有效降低了碳排放费用、用户购电费用,减少了系统网损,改善了系统整体电压分布。

配电网分布式电源经济可承载力评估

基于鲁棒优化方法,考虑安全运行和经济性目标,对配网分布式电源和储能的容量进行优化配置。根据风光负荷的历史数据和分布特征生成多个运行场景,利用所生成的运行场景建立描述风光负荷的不确定集,然后基于该不确定集建立双层鲁棒优化模型。外层模型在不确定集中寻找经济性最差的运行场景;内层模型考虑配网运行的安全约束,在最差场景下优化风、光和储能的容量。相比于采用典型场景法的容量配置结果,提出的容量配置结果更小,并且可以满足配网的安全运行条件,具有更高的安全性和经济性。