基于深度学习的综合能源配电系统负荷分析预测

为支撑综合能源配电系统的经济调度和优化运行,提出了一种基于深度学习的冷热电多元负荷综合预测方法。首先,使用皮尔逊系数定量计算多元负荷间的相关关系,分析负荷与影响因素间相关性;然后,构建基于卷积神经网络和支持向量回归的深度学习模型,其中卷积神经网络作为特征提取器从输入数据中提取隐含的更具代表性的特征信息,支持向量回归作为预测模型输出预测结果,同时开展缺失数据与离群数据的预处理;最后,应用某综合能源系统的实际数据对算法的有效性进行了验证,比较分析了考虑多元负荷相关性对预测结果的影响。结果表明:所提出的RCNN-SVR模型对冷、热、电负荷均有较好的预测精度。研究成果可为综合能源配电系统的综合负荷预测提供参考。

综合能源配电系统运行域模型

综合能源配电系统(IEDS)是未来配电系统的一种可行发展形态,多能耦合在改善经济性、综合能效等方面的同时,也给系统的安全稳定运行带来诸多挑战。为研究系统的最大运行边界,基于电、气、热典型能源耦合的IEDS形态分析,提出IEDS运行域的概念与模型。考虑到能量枢纽(EH)的地理分隔与能源调控作用,将安装有自动化控制装置的EH输入侧联络线功率集合定义为工作点。进而以EH为调控手段,重点关注电压约束,提出运行域工作点电压边界遍历仿真求解算法。最后,以典型电-气耦合IEDS为例,求解不同观测变量构成的多种运行域,并进一步分析多能流约束、多能负荷变化以及热电比可调模式对运行域的影响。计算结果表明,所提方法可以准确描述系统的运行状态与可行边界,其结果可为调度人员提供一定的理论指导。

基于规划运行多场景一体化建模的多区域综合能源配电系统设备优化配置方法研究

为刻画多种类能源相互耦合与相互支撑配合对综合能源配电系统IEDS(integrated energy distribution sys⁃tem)的影响,提出基于规划运行多场景一体化建模的多区域IEDS设备优化配置方法。首先,对区域电网、热网模型和能源耦合部分完成基于广义母线的冷热电综合一体化建模与能流分析。其次,基于传统规划运行双层优化模型,通过增加年投资成本和状态变量约束,构建以年度为单位的多区域IEDS设备容量优化配置问题的规划运行多场景一体化优化模型,并通过K-means实现典型场景抽取与场景缩减。最后,选用SCIP数学规划求解器实现规划运行问题的一体化求解,同时得到不同情形下的规划结果和系统最优运行方式。比较分析了热网的引入对配电系统的影响,验证了所提方法的有效性。

广义多源储能系统综合建模与能量优化分析

综合能源配电系统(integrated energy distribution system,IEDS)中能量交互密切,能源耦合关系复杂,储能是其经济与稳定运行的关键环节。传统储能往往费用较高,且网络级大规模储能受限于地理环境、物理状态、经济条件等因素而未能广泛应用。针对上述问题,该文利用电力与天然气的灵活耦合与多能互补特性,通过对IEDS多能流优化调度与网络侧资源综合利用,提出了一种广义多源储能系统(generalized multi-source energy storage,GMSES)模型,可以在不改变IEDS网络结构、不新增储能设备的基础上,实现GMSES网络级储能充、放电功能与能量优化管理。在综合考虑能量流和设备约束的基础上,该文结合具体算例,探究了GMSES能量优化方法,验证了GMSES模型可有效提高系统经济性,并具有平抑可再生能源波动的潜力。