计及负荷时空转移需求响应的数据中心聚合商最优运行策略

利用聚合技术构建数据中心聚合商以参与系统需求响应,提出一种计及负荷时空转移需求响应的数据中心聚合商最优运行策略。首先,根据数据中心的物理特性,建立负荷时空转移需求响应模型;然后,以数据中心运行成本最小化和数据中心聚合商利益最大化为目标,建立计及负荷时空转移需求响应的数据中心聚合商最优运行模型;最后,通过Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件以及大M法将双层模型转换成单层混合整数线性规划模型进行求解。仿真结果表明:所提最优运行策略可有效提高数据中心内工作负荷的灵活性,并促进数据中心运行经济性的提高。

基于数据与模型联合驱动的电动汽车充电负荷时空分布预测

针对目前充电汽车(Electric Vehicle,EV)负荷预测的研究实时预测充电汽车起讫点(Origin-Destination,OD)准确率不高并考虑道路信息对用户充电行为选择造成影响的问题,在数据驱动方面,针对充电汽车出行OD矩阵的时空特性,使用长短期记忆(LSTM)网络和图卷积网络(GCN)的组合预测方法分析已有的充电负荷数据,实现对充电汽车起讫点的预测;模型驱动方面,在综合考虑交通网构成、环境温度、实时车流量等方法的基础上,建立一种包括动态交通信息、城市各路段电动汽车里程能耗及用户路径规划在内的电动汽车用户驾驶行为模型,采用改进A^(*)算法为电动汽车起讫点规划符合用户选择的行驶路径,模拟电动汽车用户的驾驶行为。最终在不同应用场景下完成不同类型电动汽车的路径规划实验和充电需求预测实验。结果表明,所得充电需求时空分布特征与客观需求相符合。

基于深度学习的负荷时空特性研究

电力负荷预测在智能电网中发挥着重要作用,精准的负荷预测对优化电力系统规划有着重要作用.为解决用户级负荷数据随机性和波动性较强造成短期负荷预测精度低下的问题,利用深度学习方法,结合某城市的用电和气象数据,利用国家电网公司所辖各区域电网的2019-2021 年的统调负荷数据,分析了国家电网的年、月、典型日负荷的特点,并对影响负荷特性的一些重要因素进行了分析探讨,如供需形势、用电结构等。

考虑时空耦合特性的非侵入式综合能源系统多能设备负荷辨识方法

为了提升非侵入式综合能源系统多能设备负荷辨识的准确性,在充分考虑多能负荷时空耦合特性的基础上,提出了一种基于改进滑动窗口双边累计和(cumlative sum,CUSUM)、图半监督学习(graph semi supervised learning,GBSSL)和改进胶囊网络(improve capsule network,ICapsNet)的非侵入式综合能源系统多能设备负荷辨识方法。首先,引入自适应噪声值选取方法对滑动窗口双边CUSUM算法进行改进,并利用改进后的算法进行事件检测,之后通过GBSSL标记未标记的样本;其次,在CapsNet的基础上,改进相似度和加权求和计算方法,利用残差块结构卷积网络替代原卷积模块,并将极化自注意块引入主胶囊模块,构建ICapsNet;最后,利用不同的非侵入负荷辨识方法对采集的10 150个综合能源负荷数据进行负荷辨识,验证所提方法的优越性。实验结果表明:所提方法相较于BI-GRU、Bagging EL和DNN等主流非侵入负荷辨识方法,P_(recision)、R_(ecall)、F_(macro)和BA指标分别平均提高了1.77%、2.14%、1.94%和1.26%。由此可知所提方法对能够精准地辨识非侵入式综合能源系统多能设备负荷,且具有良好的运算效率和通用性。

基于九寨沟区域时空负荷均衡的仿真研究

我国旅游业快速发展在巨大地推动地区经济发展的同时,也给生态环境、社会文化带来较大的负面影响。如何实现旅游业的经济效益、社会效益与生态效益的协调发展引起社会各界的关注。本研究在对九寨沟进行全面考查以及课题组前期工作的基础上,分析了旅游旺季景区内客流的时空变化特征,指出由于游客在时间和空间上的分布不均衡,导致各景点负荷率不均衡,使旅游和生态不能协调发展。因此,有必要设计合理的游客分流方案,实现景点负荷率的均衡。本研究基于最优调度假设基础上,通过仿真技术,模拟"五区分流"下不同分流方案中景点负荷率的波动情况,通过对比各方案下负荷率方差的情况,提出初始调度与稳态调度的概念,并采用静态分流与基于区域时空负荷率均衡动态分流相结合的策略。通过仿真模型验证该策略的分流效果,分析该策略的优点与不足,并提出下一步的研究思路。

考虑电动汽车时空负荷的主动配电网重构策略

为了保证主动配电网在考虑电动汽车接入情况下的有效运行,提出了一种考虑电动汽车时空负荷的主动重构策略。将配电网根据功能划分为居民配电网、工业配电网、商业配电网,首先在考虑电动汽车时空转移特性的基础上,利用统计学方法构建了电动汽车在不同时间接入不同配电网的负荷,并获取了3个配电网24 h的负荷趋势曲线。其次构建了配电网最大供电能力的评估指标,可有效评估配电网当前运行状态的安全水平,并综合考虑线损及最大供电能力指标形成多层次的优化目标,利用二进制粒子群算法对优化问题进行求解,以得到配电网主动重构的策略,保证配电网全天候的安全经济运行;最后,以IEEE 33节点配电系统为例,结合实际数据验证了本文所提出主动重构策略的可行性和有效性,对于配电网实际运行起到了指导意义。

城市EV时空充电负荷预测及充电站规划研究

针对目前城市电动汽车(electric vehicle,EV)充电站存在盲目建设、规划不合理导致的部分充电站利用率低、用户充电满意度低等问题,同时为适应“双碳”目标下发展大规模EV的充电站规划需求,提出一种基于蒙特卡洛模拟和回声状态网络(echo state network,ESN)拟合的城市EV时空充电负荷预测方法,进一步开展EV充电站规划研究。首先考虑城市交通路网结构和区域主要功能,将待规划区域进行网格划分并作为待建充电站备选位置;利用蒙特卡洛方法对各类EV进行多种模式的出行链模拟,获取各网格区域内的EV充电负荷数据集;为拟合各网格内EV充电负荷的多样化分布特征,建立基于回声状态网络ESN学习算法的EV时空充电负荷预测模型,实现一定EV保有量下待规划区内EV时空充电负荷的预测。进一步考虑待规划网格区域内的最大充电预测负荷等约束条件﹑以充电站的建设和运维成本、EV用户充电出行成本以及配网损耗的综合成本最小为目标,建立EV充电站的规划模型,利用粒子群算法进行模型求解得到待规划区的充电站建设位置、数量及容量;最后以某城区EV充电负荷预测及充电站规划为例进行计算,验证了所提方法及模型的有效性。

基于网格空间规划的配电网时空负荷自动预测计算方法

配电网时空负荷自动预测过程中,内部与外部因素影响负荷属性提取结果,导致预测方法存在数据偏移问题,研究基于网格空间规划的配电网时空负荷自动预测计算方法。该方法采用核密度优选法,提取负荷时间属性;根据负荷供电半径与电压电流之间的关系,提取负荷空间属性;利用K-means聚类算法多级聚类时空负荷,自动规划网格空间;通过概率模型计算用电,调整网格空间的预测区间。实验结果表明:通过三级聚类得到的网格空间中,平均绝对百分比误差不足6%的数据比例不足2%,说明网格空间规划结果可信。根据精度评价结果可知,该方法的预测区间覆盖概率增加时,网格空间预测宽度随之增加,面对95%以上的置信度时,本文方法的覆盖密度能保持在1.5以上,有较好的预测效果。

“车-路-网”模式下电动汽车充放电时空灵活性优化调度策略

电动汽车(EV)是具有交通和移动负荷双重属性的跨域主体。EV大规模集中充电会给电网带来冲击,并加剧交通拥堵。为此,提出基于“车-路-网”交互的EV充电负荷时空优化调度策略,对EV的充电行为进行合理调控。首先,建立动态路网模型并结合改进的Floyd算法精确模拟EV行驶路径,预测EV充电负荷时空分布特性。其次,以预测结果为基础,结合电价响应度模型提出基于主从博弈的优化调度策略,对电网、路网和EV用户的收益进行多目标优化。最后,以中国北京市某区域路网及IEEE 33节点配电系统对所提模型的有效性进行仿真验证,结果显示,所提策略可以实现充电站间的负荷时空分布均衡,改善充电站周围路网的交通流量状况,并降低EV用户充电成本。

基于时空特征图卷积网络的配电网实时状态估计方法

为了在考虑负荷时空特性以及不健全量测的场景下实现配电网的实时、高容错状态估计,本文从时空图的角度提出一种基于时空特征图卷积网络的动态状态估计算法。首先将配电网量测数据组成三维张量;然后利用时空特征图卷积网络分别提取量测数据的空间拓扑、时间序列和节点属性上的特征信息,通过特征融合得到实时状态估计结果;最后根据状态估计结果生成虚拟量测以消除不良数据的影响。实验结果表明,本状态估计方法具有较高的鲁棒性,且准确性和计算速度均优于传统方法。研究结果可为基于机器学习的电力系统状态估计方法提供参考。

基于PLC技术的城市充电站建设与电力网络协同优化

在城市化进程加速与环境保护需求日益迫切的背景下,电动汽车(Electric Vehicle,EV)的普及推动了充电基础设施建设的快速发展。然而,充电站盲目建设、布局不合理等问题导致了充电站利用率低、用户满意度差等现象。本文提出了一种基于可编程逻辑控制器(PLC)技术的城市充电站建设与电力网络协同优化方案,通过回声状态网络(ESN)和粒子群算法(PSO),对城市电动汽车充电负荷进行时空预测,并以最小化建设及运维成本、用户出行成本和配网损耗为目标进行充电站规划优化,确保充电基础设施与城市电力网络的高效协同运行。

电网数据中心服务器容量及其综合供能系统联合规划策略研究

随着新型电力系统的发展,新能源电站与多元负荷的广泛接入增加了电力系统的实时数据量,进而影响到数据中心(internet data center,IDC)的数据吞吐与供能规划。数据中心作为信息物理系统的核心组成部分,其绿色高效供能对于低碳发展具有重要意义。该文提出了基于能量流-数据流协同规划理论的电网数据中心服务质量及其综合供能系统联合规划策略,首先针对电网数据负荷特点建立“输入-分类-处理-输出”的数据处理模式;其次利用信息层和供能层的共同能量交换介质建立信息网、冷热电综合供能网深度耦合的信息物理能量交换网络;并以提升信息服务质量和降低综合供能网供能成本为目标,建立了电网数据中心信息层-供能层联合规划模型。最后以某典型数据中心为例验证了所提策略的有效性。

旅游高峰期景区游客引力分流调度模型研究——以九寨沟风景区为例

高峰期景区游客分流一直是国内外景区管理的热点问题。景区管理者通过分流调度资源的合理分配,引导控制游客在景区的分布,使景区各景点负荷均衡,而高峰期景区的分流资源通常无法满足景点游客的需求。本文根据景区分流资源的特性,统一确定了景区的分流能力,构建了景区景点需求与调度资源的引力分流调度模型,提出了基于引力模型的分流调度算法,并以九寨沟为例进行实证分析。该算法在优先满足需求景点的负荷均衡的同时,考虑了游客因等待产生的满意度惩罚。算法利用引力模型计算出景点与资源点的引力测度值,并以测度值为依据,按景点负荷降序对分流资源进行匹配调度,确保负荷率高的景点优先获得与之匹配度高的分流资源。由选取的九寨沟实证景点分析表明,以景点与资源点引力测度为依据进行调度,比目前单独以景点人数、资源距离或资源分流能力为调度依据更有效。本文的研究将为旅游管理决策者和对该领域感兴趣的研究者提供参考。

电动汽车充换放储一体化电站选址定容

根据EV分布特点建立EV时空负荷模型,对多场景EV时空负荷进行预测,以此作为选址定容基础。建立充换放储一体化电站选址定容的双层规划模型,计及电网投资和运行的经济性,上层规划对一体站进行优化选址;下层规划以EV实际行驶路径最短为目标进行一体站服务范围的划分,并将各站负荷返回给上层实现优化定容。结合粒子群算法和迪克斯特拉算法求解含最短路径的复杂非线性多约束优化的双层规划问题。算例验证表明,EV时空负荷模型和一体站选址定容双层规划模型具有可行性和有效性。