电能量负荷综合管理系统的设计与应用

介绍了桂林供电局电能量负荷综合管理系统的设计、建设及使用情况。该系统通过采用光纤、电话线、GPRS等通信方式进行自动远程采集电能表数据代替人工到现场采集数据,以公开、准确的数据记录计算并分析出用户计量装置运行情况、用电负荷变化情况、线损波动情况和用户的用电规律,系统实现了负荷预测、线损分析、故障处理及防止非法用电(如窃电现象的发生);实现对大用户和趸售县的用电管理,为营销系统提供准确、可靠的抄表计费数据,以及为营销管理、电力需求侧管理提供有效的分析数据。对客户电量管理的工作能快速、高效的开展提供了技术保障。

基于近端策略优化算法的燃料电池混合动力系统综合价值损耗最小能量管理方法

为了降低市域动车组燃料电池混合动力系统运行燃料经济成本,提升燃料电池耐久性,该文提出一种基于近端策略优化算法的能量管理方法。该方法将混合动力系统能量管理问题建模为马尔可夫决策过程,以综合考虑燃料经济性和燃料电池耐久性的综合价值损耗最小为优化目标设置奖励函数,采用一种收敛速度较快的深度强化学习算法—近端策略优化算法求解,实现负载功率在燃料电池和锂电池间的合理有效分配,最后,采用市域动车组实际运行工况进行实验验证。实验结果表明,在训练工况下,所提方法相较基于等效氢耗最小能量管理方法和基于Q-learning能量管理方法,综合价值损耗分别降低19.71%和5.87%;在未知工况下,综合价值损耗分别降低18.05%和13.52%。结果表明,所提方法能够有效降低综合价值损耗,并具有较好的工况适应性。

基于联邦强化学习的电热综合能源系统能量管理策略

电热综合能源系统(IES)的能量管理关系到园区的经济效益与多能互补能力,但面临新能源出力随机性和用户负荷不确定性的挑战.首先,构建电热IES能量管理问题的数学模型,将各供能子系统赋能为智能体,基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法建立综合考虑子系统实时用能负荷、分时电价及各设备出力的系统能量管理模型.然后,采用联邦学习技术,在训练过程中交互3个子系统的能量管理模型梯度参数对模型的训练效果进行协同优化,打破数据壁垒的同时保护各子系统数据隐私.最后,通过算例分析验证了所构建基于联邦学习框架的DDPG能量管理模型能有效提升园区IES经济效益.

考虑热管理约束的柴电混动系统能量再分配策略

针对传统能量管理策略缺乏对恶劣工况下热约束的考虑问题,提出了一种能量再分配策略.该策略创建并验证了带有热管理子系统的柴电混动系统模型,并基于邻域分量分析确定了冷却能力指标各自的权重系数,进而得到能够反映系统热状态的综合热评价体系.结合热评价体系,提出了基于动量梯度下降法的能量再分配方法.以高海拔和电池冷却系统恶化两种典型工况为例对能量再分配策略进行实时仿真分析,两种工况下该策略均以牺牲较少综合油耗的代价明显改善了系统热状态,保障了车辆的可靠运行.结果证明了考虑热管理约束的能量再分配策略具有良好的效果.

基于多变量相空间重构和径向基函数神经网络的综合能源系统电冷热超短期负荷预测

为解决能源危机问题,提高能源利用率,综合能源系统(integrated energy system,IES)成为发展创新型能源系统的重要方向。准确的多元负荷预测对IES的经济调度和优化运行有着重要的影响,而借助混沌理论能够进一步挖掘IES多元负荷潜在的耦合特性。提出了一种基于多变量相空间重构(multivariate phase space reconstruction,MPSR)和径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)相结合的IES超短期电冷热负荷预测模型。首先,分析了IES中能源子系统之间的耦合关系,运用Pearson相关性分析定量描述多元负荷和气象特征的相关性。然后,采用C-C法对时间序列进行MPSR以进一步挖掘电冷热负荷和气象特征在时间上的耦合特性。最后,利用RBFNN模型对电冷热负荷间耦合关系进行学习并预测。实验结果表明,所提方法有效挖掘并学习电冷热负荷在时间上的耦合特性,且在不同样本容量下具有良好且稳定的预测效果。

考虑光热电站和柔性负荷的电氢热综合能源系统联合优化运行

为解决现有综合能源系统运行灵活性差及风、光消纳难的问题,同时充分利用氢能实现碳减排目标,本文提出一种考虑光热电站和柔性负荷的电氢热综合能源系统联合优化运行方法。首先,基于光热电站和含电转氢余热利用的氢能系统模型构建电氢热综合能源系统。其次,考虑需求侧电氢热柔性负荷的特征和调节价值,构建含可平移、可转移、可削减负荷的电氢热柔性负荷模型。然后,进一步构建考虑电氢热柔性负荷调节特性的电氢热综合能源系统联合优化运行模型。最后,通过算例仿真验证所提方法能够兼顾经济运行与低碳效果,不仅可以提高光热电站与氢能系统的联合运行能力,而且能够有效提升系统运行的经济性和低碳性,电、氢、热负荷峰谷差分别降低6.68%、11.95%、8.35%,系统运行总成本降低24.4%。

含碳捕集及电制热负荷的综合能源系统优化调度

调节控制负荷侧协同消纳新能源是新型电力系统下的关键技术之一。考虑到热电联产机组的以热定电工作方式,加剧了热电耦合效应,提出了利用碳捕集技术辅之电制热负荷为热电联产机组提供辅热的优化调度策略。首先,分析多元系统电力电量平衡关系,建立碳捕集设备和热电联产的运行特性模型;其次,考虑碳捕集和电制热负荷无极调节优势及运行边界,建立了考虑弃风成本、碳交易成本的含CHP-CCS的综合能源系统优化调度模型;最后,以中国北方某城市冬季供暖期为例,利用CPLEX进行数值分析。仿真结果表明,该方法能够提升系统经济性和新能源消纳率,同时达到了减少碳排放量的目的。

考虑源荷相关性及条件风险价值的综合能源系统参与电能量-备用市场优化

为充分挖掘多种备用资源的调节潜力,针对综合能源系统同时参与电能量与备用市场时的优化调度问题进行了研究。考虑同一区域内能源和负荷的相关特性以及系统的运行风险,建立综合能源系统的日前调度随机优化模型。首先,采用基于Cholesky分解的拉丁超立方采样技术生成符合综合能源系统中源荷相关性的风-光-荷样本矩阵。其次,采用近邻传播(affinity propagation, AP)聚类算法生成典型场景。然后,以日前调度成本、备用资源调整期望成本及条件风险价值构成的调度总成本最低为目标,构建综合能源系统随机优化调度模型。最后,建立综合能源系统仿真模型,验证所提方法能够刻画综合系统内部的源荷相关性,并实现系统运行经济性和安全性的平衡。

零碳排放下电-气综合能源系统多能负荷预测

电-气综合能源系统中多能负荷之间的耦合程度不断增加,提升了能源系统调度和运行的难度。为此,对零碳排放下电-气综合能源系统多能负荷预测方法进行了研究。分析零碳排放下电-气综合能源系统的运行架构。以气象因素为影响因子,运用灰色关联度分析法获得多能负荷与各因子的相关性。将相关性分析结果与系统历史多能负荷数据共同作为输入数据,构建基础长短期记忆(LSTM)预测模型。结合樽海鞘群算法(SSA)优化模型关键参数,获得优化LSTM预测模型,实现系统多能负荷预测。试验结果表明:冷负荷与电负荷的关联度为0.88;热负荷与电负荷的关联度为0.681;实际预测平均绝对百分误差低于0.45。该方法预测效果理想,为系统最优调度与运行规划奠定了基础。

计及氢能高效利用和热电灵活输出的综合能源系统源荷灵活运行策略

为进一步发挥氢能高效利用优势,构建绿色低碳能源系统,提出一种计及氢能高效利用和热电联产灵活输出的综合能源系统源荷灵活运行策略。首先,对源侧供能模型进行两方面改进:一是引入含风电制氢、燃气混氢、多能用氢和储氢的氢能利用模型,并考虑到电解水和甲烷化反应过程中的热量散失情况,引入热量回收装置,构建计及热量回收的氢能高效利用模型;二是针对常规热电联产灵活性不足的问题,构建含电锅炉和有机朗肯循环的热电灵活输出模型,以解耦常规热电联产“以热定电”和“以电定热”限制。其次,在荷侧引入含可转移、可削减和可平移的电、热柔性负荷,以缓解电、热负荷峰谷差,并与源侧相结合,形成源荷灵活运行模型。最后,综合考虑阶梯型碳交易成本、设备运行维护成本、弃风成本以及购能成本,建立综合能源系统源荷灵活优化运行模型。采用CPLEX求解器对所提综合能源系统源荷灵活运行模型进行求解,并设置不同场景进行对比。结果表明,相比常规氢能利用模型,考虑所提计及热量回收的氢能高效利用模型时,系统的总成本、碳排放量分别降低了1.92%、4.22%,并且引入热电联产改进模型后,其总成本、碳排放量可进一步降低4.08%、7.32%,实现系统低碳、经济和灵活运行。

基于深度强化学习的电-气区域综合能源系统安全校正控制决策方法

电–气区域综合能源系统电、气相互耦合与影响,使得其安全校正控制难度大且对快速性要求高,为此,提出一种基于深度确定性策略梯度(deepdeterministicpolicy gradient,DDPG)算法的安全校正控制决策方法。首先,进行系统多能流与变量分析,建立安全校正控制的目标与约束条件。然后,构建基于DDPG的安全校正控制模型,设计目标奖励和各种约束条件奖励,提出结合基于综合灵敏度的安全校正知识经验设计目标奖励函数,使调整具有方向性,且目标奖励考虑能量枢纽(energy hub,EH)的经济效益及其可再生能源消纳;通过智能体离线训练,使其能够在线做出实时最优的安全校正控制策略,预先产生专家经验数据集存放于经验回放池,提高训练速度和收敛性。最后,通过含EH电–气区域综合能源系统仿真算例验证了所提方法的有效性。

嵌入式能量管理系统研制与工程实践

传统能量管理系统硬件组成复杂、设备接入成本高、扩展性及通用性弱,难以适配中小规模新兴场景的多能自主管控需求。为此,文中提出一种嵌入式能量管理系统。首先,基于混成控制理论提出控制组态技术,实现策略的通用开发;其次,基于自动微分开发边缘优化求解器,并结合嵌入式数据库、异步非阻塞通信技术构建轻量Web应用;最后,结合Simulink开展半实物仿真测试以验证控制的有效性。文中提出的嵌入式能量管理系统已在杭州亚运村世纪变电站和多个工业园区投入实际应用,交付周期显著缩短,部署成本降低50%以上,性能表现良好。

计及飞行任务与能耗分析的航空燃料电池推进系统能量管理策略

为改善航空燃料电池推进系统的燃料消耗情况并提升系统运行效率,该文提出一种考虑多飞行任务模式与外部最大能耗的综合能量管理方法。在优化常规极小值原理策略的基础上,针对飞行器飞行工况的变化率进行区间划分,改变系统目标函数系数。采用最大外部能耗算法求解超级电容的充放电电压与母线电压的偏差量来实时调整哈密顿函数中的协态变量。最后,通过求解目标函数来控制燃料电池系统的输出功率。基于实时仿真硬件在环测试平台的验证结果表明,所提算法相对于传统的等效氢耗和庞特里亚金最小值原理算法,分别将系统等效氢耗降低了4.6%和3.2%,将系统的平均运行效率提升了10.3%和5.5%,在减少燃料电池系统所承受的应力同时,提升了系统输出的稳定性。

考虑综合需求响应的楼宇综合能源系统能量管理优化

针对楼宇综合能源系统(residential integrated energy system,RIES)能量管理时未充分考虑影响室温因素及其对负荷建模的影响和刚性捆绑RIES、用户从未全面考虑用户舒适度和用能支出的问题,文中提出冷、热负荷参与阶梯型补贴和电负荷参与电价型综合需求响应的RIES能量管理优化模型及其求解方法。首先,综合考虑影响室温因素,得到离散化的楼宇热平衡方程,建立楼宇的柔性而非固定的冷、热、电负荷数学模型。其次,建立冷、热负荷参与的阶梯型补贴和电负荷参与的电价型综合需求响应机制。然后,考虑RIES向用户售能的收益、从外部购能的成本和支付用户的补贴费用,构建以最大化RIES运行利润为目标、计及设备和系统运行约束的能量管理优化数学模型,并采用Cplex对线性化后的模型进行求解。最后,通过算例仿真表明:计及综合需求响应的RIES能量管理优化能统筹协调供需两侧资源,提升系统与用户的经济效益。

需求响应激励下耦合电转气、碳捕集设备的综合能源系统优化

为了充分调动用户侧柔性负荷资源,发挥氢能的低碳特性,本文提出了一种需求响应激励下耦合两阶段电转气和碳捕集设备的综合能源系统优化方法。首先,构建两阶段电转气、碳捕集、氢燃料电池和储氢罐等设备组成的氢基综合能源系统。其次,结合负荷能源转换间耦合关系与调节特性,引入阶梯型需求响应激励机制并对补偿基价、区间长度、价格增长率3个参数进行自适应优化。最后,设置多种场景,用多目标灰狼算法对系统的供能侧、需求侧和阶梯型需求响应激励机制进行优化求解。结果表明,基于此方法系统运行的总成本和CO_(2)排放量都有所降低。

基于MST-改进PSO的电-气-热综合能源系统负荷恢复策略

以往故障恢复的研究大多集中在配电网方面且恢复目标仅为单一的负荷恢复量,未考虑资源成本以及能源消耗的环境保护成本等。对此,提出一种多侧协调优化的多目标负荷恢复策略,该方法不仅实现了网络的重构、较高等级负荷的优先恢复,还实现了系统运行成本最优。在系统发生故障后,分两阶段进行恢复:首先,使用最小生成树(minimum spanning tree,MST)对系统结构进行改造,实现系统网络的重构,形成可恢复负荷的最终区域;然后,综合考虑源侧资源购买成本、用户侧切负荷补偿成本以及碳排放环保成本等,构建优化目标函数,使用改进粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法对其进行求解,得到最终恢复方案。通过33节点配电网、14节点气网和6节点热网测试系统仿真,验证了该负荷恢复策略的有效性。

计及需求侧柔性负荷调控的综合能源系统优化运行方法研究

引入柔性电热负荷参与到综合能源系统的调度中,综合考虑源荷两侧,供能侧构建了由光伏机组、能量转化装置和储能系统组成的多能源系统模型,需求侧构建了可平移、可转移和可削减柔性电负荷与耦合室内外温度的柔性热负荷模型。以系统日运行成本最低为优化目标,分别对供能侧与需求侧设备出力和柔性负荷的用能时间与负荷大小进行了优化。对北京市某社区综合能源系统的优化调度进行了研究。结果表明:柔性负荷参与调度能够降低负荷波动,热负荷峰值由原来的3876.80 kW下降到3822.11 kW,减少了54.69 kW;电负荷的峰谷差从1488.81 kW下降到1382.69 kW,波动率下降了7.1%;源荷两侧共同参与优化调度能够提高系统经济效益,系统成本比原来降低了2.26%。

基于级联式模糊控制的电氢耦合直流微网能量管理策略研究

针对电氢混合储能系统在平抑直流微网中功率波动时面临的功率分配问题,提出了一种基于级联式模糊控制的电氢耦合直流微网能量管理策略。该策略中一次模糊控制器依据储氢罐储氢状态(stateofhydrogenstorage,SOH)与锂电池荷电状态(state of charge, SOC)求解出一次功率分配因子,对直流微网净功率进行一次分配;二次模糊控制器结合一次功率分配参考值与SOH对一次功率分配因子作出校正。此外,为使氢储能系统中具有非线性工作特性的电流控制型装置(电解槽、燃料电池)能够对能量管理系统作出高效响应,采用插值法将功率分配参考值转换为电流参考值。通过Matlab/Simulink仿真结果证明,所提能量管理策略有效缩小了氢储能系统在非合理区间的功率波动范围并提高了氢储能系统中装置的响应精度与速度。

电-热-氢综合能源系统鲁棒区间优化调度

储能技术与风电相结合实现电能的时空平移是解决系统运行稳定性问题的有效手段。氢储能具有储存容量大、可实现电热联产联供的优点,具有很大的发展潜能。然而由于风电存在不确定性,氢储能系统在频繁切换工作模式时面临着不确定的热能需求。因此,文中综合考虑氢储能在间歇模式下的热能需求,首先,介绍了氢储能系统接入的电-热综合能源系统基本结构,将风电场与氢储能相结合构成风-氢混合系统;然后,提出考虑风-氢混合系统热平衡需求不确定性的电-热综合能源系统鲁棒区间优化调度模型;最后,基于对偶理论,对所提出的模型转化求解,通过算例对比分析各类情况优化结果,验证了氢储能在促进风电消纳、提高系统能源综合利用率方面的有效性,并证明了考虑电解槽和燃料电池工作温度能提高系统的工作效率并提高风电场并网功率。

考虑多主体交互策略的综合能源系统P2P能-碳管理方法

为探索能源服务商(energy service provider,ESP)参与下,多个IES间电、热、碳多能点对点交易(peer-to-peer,P2P)与能量管理新模式,提出了一种考虑多主体交互策略的综合能源系统P2P能-碳管理方法。构建了ESP和IES多主体参与下的双层能量管理框架。建立了双层电-热-碳能量管理模型,上层模型基于强化学习框架,优化ESP和IES合作联盟之间的能量管理策略,下层模型基于纳什谈判博弈理论,优化多个IES之间的合作运行策略。针对典型系统进行算例研究,分析了P2P模式下综合能源系统最优能量管理策略,结果表明:所提能量管理方法能够有效进行电热调度,实现系统的收益最大化,降低系统碳排放量。