基于萤火虫算法改进BP神经网络的电力用能行为预测方法

针对BP神经网络由于随机初始化权重和偏置导致对用电情况预测的误差偏大且容易陷入局部最优的问题,提出了一种利用萤火虫算法对BP神经网络的权重和偏置进行优化的电力用能行为预测方法.该方法基于用户不同时间段的用电量数据提取时间序列特征,并采用K-means聚类算法对用电行为类似的用户进行聚合及分析,从而建立电力负荷预测模型对每类用户的负荷加以预测.实验结果表明,基于萤火虫算法改进BP神经网络预测模型的均方根误差以及平均绝对误差百分比均低于BP神经网络模型,能够合理地对电力用能行为进行预测.

电力用能服务大数据智慧地图系统构建与应用

面对越来越庞大的电力用能信息数据,传统的数据分析方法和手段已经无法满足电力用能业务的分析需求,而电力用能数据都具有位置信息这一属性,地图这一载体在数据分析处理和可视化方面就具有天然的优势。目前电网内部系统只有电网GIS针对电网线路使用地图应用分析,而更多的营销用户没有针对用户地理属性分析用户的用电行为、区域用电行为,论文将探索及实践如何基于地理属性数据构建适合电力营销业务的智慧地图应用,为企业分析用电行为、用能特性及服务网络布局分析提供直观、有效的个性化服务应用。

“新型电力系统数字化关键技术综述”专辑评述

数字化是推动新型电力系统发展的重要动力,已成为广受学术界和产业界关注的热点技术。为此,《电力系统自动化》编辑部组织了“新型电力系统数字化关键技术综述”专辑,系统化介绍了新型电力系统数字化基础元件装备、边缘计算技术、通信安全与防护、智能化调度决策等一系列技术成果,代表了本领域最新技术成果和先进经验。文中立足于新型电力系统数字化发展的整体趋势,对专辑论文按研究方向进行了系统性梳理,对其核心成果与观点进行了归纳总结,希望能够完整呈现专辑成果对新型电力系统数字化关键技术体系的支撑作用,为相关技术研究的进一步深化提供参考。

大模型时代:电力视觉技术新起点

随着无人机、巡检机器人和远程监控系统在输电、变电、配电、安监等电力场景中的广泛应用,利用电力视觉技术完成对海量巡检图像的自动处理,能够进一步提升电力系统智能化运维水平,对我国源网荷储一体化进程的快速推进具有至关重要的作用。随着通用视觉大模型的兴起,电力视觉技术正处于从传统深度学习时代向大模型时代跨越的重要节点。该文首先综述了电力视觉技术和通用视觉大模型的最新研究进展,结合视觉大模型在多种公共场景的应用先例,探讨视觉大模型在电力视觉领域将面临的3重能力边界问题。从初步探索通用视觉大模型的潜力,到逐步构建电力视觉大模型的过程,提出4种模型应用范式以突破视觉大模型能力边界。最后分析了视觉大模型对电力视觉研究者的影响,并对大模型浪潮下电力视觉技术的发展方向进行了展望。

新型电力系统数据跨域流通泛安全边界防护技术

新型电力系统建设涉及多业务系统、多部门、多方主体间进行海量、异构数据的交互和共享,电力数据的内外部网络环境与安全形势日趋复杂化,数据流通的脆弱性风险加剧。首先,分析新型电力系统下数据流的类型与特性,概括电力数据流通安全防护面临的新形势;其次,基于专用数据处理器(DPU)的高性能流量编排和多功能安全网关能力,构建面向电力数据跨域流通安全增强的泛安全边界,凭借数据面可编程技术沟通网络安全与数据安全双维度安全能力,提出基于DPU的数据跨域流通协同防护技术应用方案;最后,阐释DPU在不同电力通信网络层次的部署方式、价值与关键技术,分析现阶段DPU在电力领域应用存在的挑战。

可解释人工智能在电力系统中的应用综述与展望

可解释人工智能(XAI)作为新型人工智能(AI)技术,具有呈现AI过程逻辑、揭示AI黑箱知识、提高AI结果可信程度的能力。XAI与电力系统的深度耦合将加速AI技术在电力系统的落地应用,在人机交互的过程中为电力系统的安全、稳定提供助力。文中梳理了电力系统XAI的历史脉络、发展需求及热点技术,总结了XAI在源荷预测、运行控制、故障诊断、电力市场等方面的电力应用,并围绕解释含义、迭代框架、数模融合等方面展望了电力系统XAI的应用前景,可为推动电力系统智能化转型与人机交互迭代提供理论参考与实践思路。

碳中和背景下我国电力碳排放水平分析

电力低碳化转型对我国实现碳中和目标具有全局性战略意义。在总结我国近10年电力低碳化发展历程的基础上,以人口、城市化、经济总量与经济结构为边界条件和驱动力,分析预测未来40年电力增长过程和阶段性发展目标;以系统安全、供需平衡为约束,分析了化石电力占比、终端电力消费比重、核电发展规模以及碳捕集、利用及封存(CCUS)等因素对碳排放水平的影响;预计电力碳排放峰值将出现在2035年前后,达到60~65亿吨,随后逐年降低,到2060年降至10亿吨以内,辅以CCUS技术,可实现电力零排放。最后,针对需求持续增长与低碳转型长期并存的矛盾,提出未来电力发展须以安全供给为前提,优先开发可再生能源电力、多能发展、更大范围多能互补协调开发和互补运行的建议。

新能源电力系统不确定优化调度方法研究现状及展望

风电场和光伏电站出力的不确定性给电力系统优化调度带来很大技术挑战。文中主要介绍了考虑新能源不确定性的电力系统优化调度方法的研究现状及后续研究方向展望。首先,重点论述了各种不确定优化调度(UOD)方法,包括随机优化方法、鲁棒优化方法、随机鲁棒优化结合方法和基于人工智能技术的方法。其中,随机优化方法包括场景法、机会约束规划法和近似动态规划法;鲁棒优化方法包括传统鲁棒优化法和分布鲁棒优化法;随机鲁棒优化结合方法包括采样鲁棒优化法和分布鲁棒机会约束规划法。然后,介绍了每一种方法的优化模型形式、模型的转化和求解原理及其优缺点。最后,对UOD的后续重点研究方向进行展望,包括兼顾多个目标的UOD问题及多目标不确定优化方法、输配系统UOD问题及分布式不确定优化方法、考虑稳定性约束的UOD问题及含常微分方程约束的不确定优化方法、考虑管道传输动态的综合能源系统UOD问题及含偏微分方程约束的不确定优化方法。

数字化背景下新型电力系统谐波溯源关键技术

构建以新能源为主体的新型电力系统是能源电力行业推动“双碳”战略目标的关键举措。伴随多类型电力电子设备大规模接入系统,源网荷储谐波源交互影响,谐波污染加剧且复杂多变,呈现全局化特征,影响了电力系统优质可靠供电。文中聚焦多类型谐波源交互作用下的谐波来源追溯,深度融合先进数字技术在数据资源和智能协作的优势进行主导源头辨识和谐波贡献评估。首先,围绕谐波溯源概念,分析其在数字化背景下新型电力系统面临的新挑战和新机遇。然后,阐述了谐波溯源研究现状,指出关键技术的发展新需求。基于此,利用数字电网技术架构设计了云-边-端协同溯源策略。针对数字化背景下的新型电力系统,阐述了谐波源确定在数据采集、机理分析、协同应用等方面的主要技术。最后,展望了未来数字电力系统安全、可靠、灵活发展的技术方向。

含高比例新能源的电力系统频率稳定研究综述

作为“双碳”战略目标的关键载体,含高比例新能源的电力系统具有惯量水平低、调频能力差、抗扰性能弱等特征,对频率稳定带来了全新挑战,迫切需要深入认识能源转型背景下的频率稳定形态。该文按照“建模分析—稳定评估—调频控制”的路线,归纳近年来国内外关于频率稳定的研究及其应用进展。首先,梳理现有频率稳定定义的特点,将其引申为考虑暂态频率安全的广义频率稳定概念,分析含高比例新能源电力系统的频率响应过程;按照系统全局频率和网络节点频率两个视角分析现有特性建模与分析方法,分别总结频率稳定性、频率安全性的评估方法与评估指标,初步建立考虑频率时空分布特性的节点频率安全性指标;列举并归类源网荷储多主体参与系统调频的控制策略,分析相关频率调控措施的特点;最后,结合现有研究进展,对含高比例新能源的电力系统在频率响应特性建模、频率稳定机理评估以及频率稳定协调控制方面的未来发展方向和研究趋势进行展望。

基于CNN-SAEDN-Res的短期电力负荷预测方法

基于深度学习的序列模型难以处理混有非时序因素的负荷数据,这导致预测精度不足。提出一种基于卷积神经网络(CNN)、自注意力编码解码网络(SAEDN)和残差优化(Res)的短期电力负荷预测方法。特征提取模块由二维卷积神经网络组成,用于挖掘数据间的局部相关性,获取高维特征。初始负荷预测模块由自注意力编码解码网络和前馈神经网络构成,利用自注意力机制对高维特征进行自注意力编码,获取数据间的全局相关性,从而模型能根据数据间的耦合关系保留混有非时序因素数据中的重要信息,通过解码模块进行自注意力解码,并利用前馈神经网络回归初始负荷。引入残差机制构建负荷优化模块,生成负荷残差,优化初始负荷。算例结果表明,所提方法在预测精度和预测稳定性方面具有优势。

支撑新能源电力系统灵活性需求的用户侧资源应用与关键技术

伴随着传统电力系统向以新能源为主体的新型电力系统转型升级,高比例新能源的接入和传统机组占比下降导致电力系统灵活性产生缺额。电动汽车、数据中心、P2X(power-to-X)等需求侧资源可以在多时间尺度为电力系统提供灵活性,是新型电力系统灵活性的重要组成部分。该文首先描述高比例新能源背景下输电网和配电网在不同时间尺度的灵活性需求,然后对比总结了典型需求侧资源的调节特性与应用实践,研究了需求侧资源在支撑高比例新能源输电网和配电网中运行、规划2个层面多时间尺度灵活性需求的应用场景。最后针对未来需求侧资源的研究重点,从聚合技术、电碳协同优化调控策略、可信调节能力量化和通信与信息交换标准等角度,对支撑新型电力系统需求侧资源应用的关键技术进行了总结与展望。

新型电力系统专用传感与边缘智能关键技术及其展望

电力物联网在电力系统的实时传感、透明感知与全局调控中发挥着重要作用。随着新型电力系统的不断演化,传统的设备传感与静态独立的智能系统难以应对多样化业务需求激增、多元化数据爆发式增长、传感器通信可靠性差与能效低下和算法模型迭代成本高等难题。因此,高度多元集成、绿色持续可靠、云边端深度协同的新型电力系统专用传感与边缘智能有望成为新范式。该文首先以新型电力系统专用传感与边缘智能的基本内涵为基础,构建了专用传感与边缘智能融合贯通的体系架构。然后重点阐述了国产化高频新型传感技术、绿色供能的高性能嵌入式芯片技术、高可靠性灵活组网技术、轻量化模型推理技术、云边协同资源共享技术和在线学习持续迭代技术。并进一步展望了专用传感与边缘智能在数据治理、隐私保护、软件定义硬件、业务-算力微服务、多层分布式泛在智能和电力大模型等发展方向,以期为新型电力系统建设提供参考。

PJM电力市场风险管控措施及对南方区域的建议

电力市场改革的深化对电网运行风险管控提出了新的要求。通过总结PJM(Pennsylvania-New Jersey-Maryland)电力市场的风险管控策略,从两个方面分析其电力系统物理运行风险管控策略:包含长期、短期和实时的风险事故发生前措施,执行紧急中断与恢复的风险事故发生后措施;从日前的可靠性机组组合、与电能量市场联合优化的辅助服务市场、中长期的容量市场和输电权市场四个方面分析其基于电力市场的风险管控策略。并将其与南方电网现有风险管控措施相对比,提出了进行多时段风险评估、采取调度-市场相结合的管控风险手段、建设完备的市场体系、成立风险委员会等多方面建议。

基于多维气象信息时空融合和MPA-VMD的短期电力负荷组合预测模型

为提高电力负荷预测精度,需考虑区域内不同地区多维气象信息对电力负荷影响的差异性。在空间维度上,提出多维气象信息时空融合的方法,利用Copula理论将多座气象站的风速、降雨量、温度、日照强度等气象信息与电力负荷进行非线性耦合分析并实现时空融合。在时间维度上,采用海洋捕食者算法(MPA)实现变分模态分解(VMD)核心参数的自动寻优,并采用加权排列熵构造MPA-VMD适应度函数,实现负荷序列的自适应分解。通过将时间维度各分量与空间维度各气象信息进行融合构造长短期记忆(LSTM)网络模型与海洋捕食者算法-最小二乘支持向量机(MPA-LSSVM)模型的输入集,得到各分量预测结果,根据评价指标选择各分量对应的预测模型,重构得到整体预测结果。算例分析结果表明,所提预测模型优于传统预测模型,有效提高了电力负荷预测精度。

考虑碳流约束的电力系统能碳安全域模型与计算方法

针对当前电力系统碳减排任务与安全稳定运行需求,研究电力系统低碳安全运行技术。现有的能量流安全域模型使电力系统安全监视与控制更加科学有效,但忽略了系统运行过程中可能存在的“高碳”风险。文中提出了一种考虑碳流约束的电力系统能碳耦合安全域(简称能碳安全域)模型与计算方法,旨在保证系统安全性的同时减排提效。为完整刻画电力系统的低碳运行能力极限,分别从负荷端和源端角度提出了考虑碳流约束的系统最大供电能力曲线及最大消纳能力曲线模型。基于系统最大供电能力工作点,提出了能碳安全边界仿真拟合计算方法,实现了能碳安全域的降维观测。最后,结合算例验证了所提模型的有效性。

计及UPFC最优配置的电力系统鲁棒调度协同优化策略

统一潮流控制器(UPFC)应用于潮流调控时,计及UPFC调控参数的交流潮流计算是非凸、非线性问题,且多台装置间的非线性交叉耦合特性也会直接影响优化配置方案。为此,基于UPFC的潮流调控特性,构建了计及UPFC的松弛型交流潮流二阶锥规划模型;计及风电的不确定性,协同考虑UPFC的规划和电力系统的调度问题,建立了计及UPFC最优配置的电力系统鲁棒协同优化模型,并采用列和约束生成算法进行求解。以IEEE RTS-24节点系统为算例进行仿真分析,结果表明所提协同优化策略有效提升了UPFC配置方案的适应性,提高了系统运行经济性和风电消纳能力,增强了系统运行调控的灵活性。

基于计算机视觉的电力作业人员行为分析研究现状与展望

电力作业人员的有效监管是保障电力安全生产的基础。该文对电力视频中作业人员的行为识别研究进行了归类总结,涵盖静态行为分析(穿戴分析、动作分析和组合分析)和动态行为分析(复杂动作、时序行为和行为预测等);详细综述了电力作业行为分析中的核心算法模块,包括目标检测、姿态估计和视频跟踪等;论述了电力作业行为识别在算法高效性、鲁棒性、灵活性等方面所面临的应用难点和挑战,并展望了电力作业行为智能监控领域的未来发展方向,特别强调了在软硬件结合、通用大模型、生成式人工智能方面进行技术创新和改进所蕴含的潜在机会。

面向新型电力系统的储能规划方法研究进展及展望

储能是新型电力系统非常重要的灵活性调节资源,在源网荷各端均可发挥重要的作用,在中国,储能的发展已经进入规模化发展期,如何合理、经济地利用好储能的关键是规划配置方法。在对储能规划方法研究现状的基础上,分析了储能投资运营主体多元化、应用场景和运行模式复杂化、储能技术多样化等新变化对储能规划方法的影响;提出了新能源聚集区考虑时空互补和共享机制的储能规划方法、电网侧充分市场竞争下的储能与输配电系统协同规划方法,以及用户侧电、热、氢多元储能合作/竞争共存下的规划方法。面向新型电力系统的储能规划,未来应注重电力系统不同发展阶段的整体协调性、储能投资运营主体多元化内生博弈机制的影响,以及规划方案在多目标多场景下的迁移学习方法。

电力信息物理系统中信息系统物理化的建模及分析方法

该文基于信息系统物理化的设想提出电力信息物理系统(cyber-physical power system,CPPS)中的信息流建模和计算分析方法。采用连续时间函数来刻画信息流的特征,并定义信息网络运行参数为流量累积函数、信息流速和时延。首先,基于遍历法搜索出信息流路径,建立信息流速矩阵的范式;然后利用改进的网络演算(network calculus,NC)特性赋值流速矩阵的元素;进一步采用流量累积函数表征信源数据发送规律,从而显式求解时延上界。最后将提出的信息流建模方法应用于智能变电站自动化系统的时延计算,通过与OPNET的仿真结果相比较,验证所提出模型的有效性,而且该方法可以提供定量分析指标以优化变电站组网方案设计中的信息流分布。