可转移电力峰值负荷的新型双向相变储能系统

提出了崭新的双向相变储能理论 ,并对双向相变储热蓄冷材料做了详细介绍。双向相变储能系统克服了传统储能方式的局限性 ,既可以在夏季储热 ,又可在冬季蓄冷 ,且在转移电力峰值负荷方面应有较大的优势。为此 ,给出了双向蓄能系统的具体实施方案 ,为合理利用蓄能技术转移电力峰值负荷提供了一种新思路和新方法。

基于自组织映射网络的峰值负荷预测方法

应用扩展自组织映射网络研究了电力系统峰值负荷预测问题。在传统的Kohonen自组织映射(SOM)网络的学习算法的基础上,为了提高电力系统峰值负荷预测的精度,进一步提出了一种扩展的自组织映射算法。在这个SOM网络中,除了权矩阵外,还有一个输入输出对的局部梯度(Jocobian)矩阵也被存储在神经元中。这样,在输出空间中梯度信息围绕输出权值产生了一个一阶扩展,便可得到一个输出的改进估计值。同时,提出了一个Jocobian矩阵的生成算法。最后采用纽约市的电力负荷数据为研究对象,证明了所提出方法的有效性。

基于XGBoost的配电网线路峰值负荷预测方法

为实现电网平稳迎峰度夏,需要在夏季负荷高峰前提前1~2个月对配电网线路进行峰值负荷预测,为设备部门有计划地制订和实施增容和改扩建方案提供数据支撑。提出一种基于XGBoost的配电网线路峰值负荷预测方法。该方法综合考虑气象因素、时间因素、春季基础负荷因素,分析各类因素与夏季负荷高峰的相关性,确定预测样本特征值。通过K-means算法对线路负荷增长趋势进行聚类分析,筛选出未来可能负荷较重的目标线路,进而使用XGBoost算法进行线路峰值负荷预测。使用所提方法对某实际城区局部配网进行预测,算例结果验证了该算法的预测准确性。与其他算法的对比结果体现了该算法计算规模小、预测速度快的优点。

基于Prophet算法的配电网线路峰值负荷预测

对配电网线路进行负荷峰值预测,准确预测将出现重过载的线路,能为配电网制定供电计划提供重要参考。分析配电网线路历史负荷受节假日、季节影响的变化规律,提出基于Prophet的配电网线路峰值负荷预测方法,对每条线路单独建立Prophet模型,模型以历史日峰值负荷数据为输入数据,且通过自适调参方法对模型的变点增长率及变点个数参数进行调优,最后对实际数据进行算例分析,验证了该方法可准确实现配电网线路峰值负荷预测。

美欧智能电网建设动机分析

建设智能电网的主要目的是实现智能化的能源供需平衡。本文详细分析了美国和欧洲智能电网建设的动机,说明两者的不同。即:美国志在产业主导权,希望控制对不断扩大的电力市场的设备投资;而欧洲注重实用与稳定,志在推进可再生能源的大规模部署。智能电网建设动机有两大方面:一是,应对电力市场的扩大,为提升设备投资的效率,请求需求侧配合,主要通过在家庭搭建AMI或实施转移电力峰值等手段来实现;二是,应对可再生能源的大量部署,构建可吸收不稳定电源的电力系统,实现手段包括AMI搭建等方式以及对可再生能源的优惠措施、蓄电池的应用等综合对策。

我国一次能源开发潜力分析

基于2014年中国能源资源可采储量、现有技术水平等条件,采用Hubbert模型对未来中国一次能源开发利用潜力做出分析.研究结果表明:可再生能源装机量增速达到峰值后继续保持高度,但化石能源开采量峰值呈现下降趋势;煤炭、石油、天然气和页岩气产量峰值将分别出现在2027年、2023年、2024年、2055年,峰值产量分别为35.41、3.02、2.53、10.26亿t标准煤;水电、风电、太阳能装机容量增速最快点将分别在2013年、2049年、2044年出现,装机容量分别为2.88、16.75、27.2亿kW.

区域内利用再生能源供电系统最适化研究——地域内风力发电年度发电量解析

近年来,随着夏季空调和冬季采暖用电的增加,导致年度额定电力和供电部门电力设备容量迅速增加,为解决年度电力峰值不断陡增和石化燃料日渐枯竭等问题,科学利用再生能源达到电力平准化,风力发电的研究与利用具有十分重要的意义。通过对日本山口大学校园内年度风资料的分析,做出该区域年度风能赋存量分布,并利用年度风能赋存量分布导入三种功率的风力发电机,应用WAsP(Wind atlas analysis and Application Program)解析风力发电机年度发电量。

能源区块链关键技术研究与应用

我们知道,虚拟电厂与传统电厂的效用基本相同。传统电厂有实实在在的厂房,虚拟电厂把各类分散可调用的电力和负荷汇集起来,通过虚拟电厂用数字化手段来统一调度和管理。虚拟电厂拥有平衡区域电力峰值差的优势,能够缓解高峰电力供应紧张的问题。与传统电厂相比,虚拟电厂构成资源兼具多样化和环保性的特点。