面向调控信息新鲜度保障的电力至简物联网资源优化

信息新鲜度对分布式能源调控模型训练精度具有重要影响。信息新鲜度较差会导致训练模型损失值增加,降低调控可靠性与经济性,影响能量实时供需平衡。电力至简物联网能够为分布式能源调控提供即插即用、多模态融合的通信支撑,但仍面临跨域资源优化与模型训练适配性差、调控信息新鲜度难以保障等挑战。针对上述问题,提出基于调控信息新鲜度感知的通信与计算资源协同优化算法,通过赤字虚拟队列演进感知调控信息新鲜度偏差。在此基础上,利用深度Q网络学习信道分配与批量规模联合优化策略,最小化模型损失函数,保障调控信息新鲜度长期约束。仿真结果表明,相较于基于联邦深度强化学习的低时延资源分配算法与自适应联邦学习批量规模优化算法,所提算法使全局损失函数降低57.19%和24.60%,信息新鲜度提高35.34%和49.05%。

基于用户侧泛在电力物联网的空调故障感知

传统空调故障感知方法需要侵入式地在系统内部安装多个不同类型传感器且数据采集频率要求高,导致用户侧泛在电力物联网的基础条件不能支撑其大规模落地应用。针对上述问题,文章提出了两种仅利用智能插座和温度传感器的空调故障感知方法,数据采集频率低,且通过突变保存机制减少了数据存储量:方法一提出了基于一阶等效热参数模型的空调近似物理模型,利用模型预测值与空调实测值的残差分析进行空调故障实时感知;方法二基于支持向量数据描述(SVDD)模型得出正常运行数据描述,实现正常数据与故障数据的在线分离。结果表明,基于近似一阶等效热参数模型的方法对于滤网完全堵塞的故障实时误判率为1.46%,基于SVDD的方法的实时误判率为0。

基于激光三维扫描设备全景的电力监控数据应用模型设计

针对现有电力监控数据应用模型存在细化程度和三维展示效果差的问题,设计了一种基于激光三维扫描设备全景的电力监控数据应用模型。选用Trimble仪器配套的扫描软件PointScape,通过任意点设站将不同测站扫描的点云数据配准,构建统一的独立坐标系,产生完整的点云数据,从而获取设备全方位立体点云,实现电力设备的全景扫描;根据扫描信息,结合IEC 61970标准,以电力设备编码及命名为索引,进行各类监控数据的无缝拼接;以"数据—模型—应用"为设计思路,结合因果关系挖掘完成电力监控数据应用模型的构建。仿真实验结果表明,所设计模型能有效消除监控信息模糊的现象,经实测发现平均距离40 m时,设计模型的影像量测精度达8.23 cm,且模型三维展示效果好,细化程度高,具有较好的整体应用优势。

省间-省内两级市场协调下两阶段分布鲁棒经济调度模型

为促进全国范围内资源优化配置,我国积极开展跨省电力交易,并将逐步形成省间-省内两级电力市场运作的模式.在此背景下,提出一种考虑省间-省内两级市场协调运行的日前-日内两阶段经济调度框架.在日前调度阶段,构建省间-省内双层日前经济调度模型;在日内调度阶段,建立考虑源-荷预测偏差的日内经济调度模型.进一步,为应对源-荷预测偏差不确定性对经济调度的影响,提出日前-日内两阶段分布鲁棒优化模型及其求解方法,实现随机场景模糊集表征下日前-日内两阶段经济调度.最后,利用IEEE 39节点和118节点系统构建多送端-多受端互联的测试系统,利用算例仿真验证了所提模型及方法的有效性.

配电网多类型分布式资源辅助主网关键节点黑启动方案与实时调度策略

随着高比例分布式资源不断接入配电网,充分利用多类型分布式资源的黑启动价值,使配电网系统向上支撑主网关键节点快速恢复成为可能。对此,提出了配电网多类型分布式资源辅助主网关键节点黑启动方案与实时调度策略。首先,分析配电网系统支撑主网关键节点黑启动的优势及其可行性。然后,针对节点启动顺序与恢复路径互为驱动、相互支撑特征,以最大配电网系统可用发电容量、最小配电网内重要负荷损失量和最小恢复路径权值为目标建立主网关键节点与配电网内重要负荷协同恢复的优化模型,并采用遗传算法与弗洛伊德算法相结合的方法求解,提出一种基于滚动优化模型的黑启动实时调度策略,以确保主网关键节点处电源在最短时间内安全稳定恢复。最后,以某地区35节点主配网分区系统为例开展仿真分析,结果表明,所提模型和方法显著降低了主网电源节点恢复时间,有效提升电网韧性和分布式资源利用效率。

基于本体的电力调度控制专业知识表示研究

知识表示是企业知识管理系统的基础,随着企业专业知识的复杂性不断增加,已有的企业专业知识表示方法已不能充分满足更广泛的知识共享需求。基于此,本文探讨了电力调度控制专业知识本体构建三阶段,提出了基于本体的电力调度控制专业知识库系统框架。

上海电网集中监控业务风险分析

结合上海电网集中监控运行现状，从上海电网调度控制的角度，对大运行体系建设中，220kV及以上变电站集中监控（特别是集中控制方面）工作推进、业务开展进行了风险分析。针对分析结果，阐述了上海市调监控的应对措施，并分别从主观方面和客观方面，提出了相应的风险管控建议。

计及灵活性聚合功率的源-荷分布式协调调度

为缓解大规模分布式能源接入主动配电网带来运行和备用的压力,有必要充分挖掘各灵活性资源以应对各种不确定性。文中提出一种计及灵活性聚合功率下的日前-日内两阶段分布式经济调度模型。首先,建立虚拟电池模型对主动配电网多种分布式灵活性资源集群聚合,基于闵可夫斯基和约束空间叠加法获取可调节聚合功率域,并以此为约束衔接日前-日内调度。其次,在日内实时滚动阶段提出计及灵活性聚合功率的输配电网分布式协调优化调度模型。更进一步,将一致性算法和调频控制结合,提出一种一致性调度控制策略对各个聚合等值集群进行灵活性聚合功率下经济调度模型的完全分布式求解。最后,算例验证了所提方法的有效性,调度部门在获取各分布式资源集群下主动配电网最优功率分配方案的同时,可以得到弹性备用功率区间和可调节功率域,帮助调度人员充分利用各种灵活性资源修正日前计划,有效应对各种不确定性因素。

上海电网用电负荷特性分析

近年来随着宏观经济增长趋缓、产业结构调整和市民生活水平提高,上海电网用电负荷特性呈现新的特点。通过对历史用电负荷及气温等数据进行分析,指出了上海电网用电负荷具有增长趋缓、负荷一气温灵敏度高、波动性强、尖峰负荷持续时间短、周期性明显和用电峰谷差加大等特性,提出了通过有效地需求侧管理改善用电负荷特性对优化电网运行具有重要意义。

面向大规模异构分布式资源支撑的配电网快速应急恢复多时间尺度滚动优化策略

在配电网发生大面积停电后利用分布式资源(distributed resource,DER)制定应急恢复方案以实现局部快速自愈,可有效提高其韧性水平。对此,考虑配电网内“源-荷”时变特性对恢复过程的影响,基于模型预测控制框架建立短期全局协调优化和超短期子系统自律调控相配合的快速恢复滚动优化策略。首先,分析配电网停电至恢复过程中面临的多重随机因素,从时间域和空间域解析“源-荷”状态时变特性,形成DER支撑配电网快速恢复的韧性评估指标;然后,基于停电时刻“源-荷”状态预测和子系统划分结果,针对子系统间恢复过程中互为驱动、相互支撑的特征,建立短期快速恢复全局协调优化模型,形成全域范围内的子系统网架结构重构和关键电源、重要负荷恢复方案;针对子系统自治特征,以全局协调优化结果为基准,以恢复过程中负荷停电损失和网损最小为目标,以电源输出功率和负荷投切为控制变量,构建子系统超短期滚动调控策略,将调控结果反馈至全局进行优化改进,形成“源-网-荷-储”最佳能量流匹配的精准调控方案;最后,以改进IEEE33节点配电网系统为例开展仿真分析,结果表明,所提模型和方法显著加快了配电网恢复进程,有效提升其韧性水平。

基于集合论估计的电网状态辨识 (四)离群点识别

首先从相容性的角度,对离群点的性质进行分析,提出不相容离群点和相容离群点的概念,并指出可能的离群点集合应包含不相容离群点和相容离群点两类离群点。进一步,提出状态辨识中离群点识别的两步法,即先识别出所有可能的不相容离群点集合,而后对可能的相容离群点进行筛分。对于不相容离群点,结合电力系统多层多级的网架结构,提出分层分级的不相容离群点搜索算法,使得搜索过程局部化,从而减小搜索空间,提高搜索效率。对于相容离群点,提出基于灵敏度的识别方法,可有效识别对解集影响最大的相容离群点,避免搜索起作用测点带来的组合爆炸问题。

上海电网调度智能告警应用研究

随着电网的高速发展,调度监视的信息量日趋庞大,如何对繁多的告警信号进行合理分层、分流处理是一项复杂的工作。系统讨论了上海电网的实际情况及智能告警系统在上海电网应用的现实意义。通过合理配置,能大幅提高运行监控人员的监视效率和调度员的故障处理水平,保障电网安全稳定运行。

上海电网调度计算数据平台研发

为解决当前上海电网数据管理分散、数据可靠性差等问题,建立了上海电网调度计算数据平台。数据平台依托上海电网设备参数,提出了"三层数据法"的数据分类方法,建立了结构简洁且层次明晰的设备数据架构,针对调度各部门和生产实际制定了数据管理流程,并实现了灵活的计算数据导出、数据分析功能。经实际运行表明,上海电网调度计算数据平台为上海电网安全生产提供保障,具有推广意义。

电网断面热稳定限额的计算

介绍了电网断面热稳定限额的计算方法和步骤,认为电网的负荷水平和开机方式是基础因素,而N-1故障的选择,是确定限额的关键;指出了针对故障后存在直流或负荷失却状况下断面限额计算方法。指出了在计算热稳定限额时,应首先确定电网负荷水平和机组出力安排,并根据元件阻抗和设备限额,选择最严重的N-1故障及最易过载的元件进行计算;在涉及直流或负荷切除的N-1故障时,应考虑直流或负荷切除对断面潮流的影响。

分散式电采暖负荷协同优化运行策略

分散式的电采暖负荷是一种典型的热储能设备,功率较大,电能产出的热量具有滞后性和存储性,现有运行方式单一且仅针对单个设备,无法实现区域范围内电采暖负荷的协同优化。针对上述问题,文中首先提出了智能电暖网络的概念、架构以及衡量该网络运行效果的优化指标。其次,提出了智能电暖网络的确定性优化运行模型,该模型首先在保证最大功率限制的约束下,求解可达到的最大舒适度;再将最大的舒适度作为约束,寻求使运行电费最小化的运行策略。进而,在等效热参数模型的基础上引入温度波动不确定量,构建了确定性模型对应的鲁棒优化模型。算例分析表明,相比现有的实时温控策略,确定性优化策略可有效控制尖峰负荷,明显提高温度效用,降低运行电费;鲁棒优化策略比确定性优化策略更好地保证了用户舒适度,但运行电费略有升高。所提优化策略充分响应峰谷电价,在实现经济运行的同时,可以间接响应电网削峰填谷。

基于负荷准线的大规模需求响应

随着高比例新能源的渗透,发电侧调节能力大幅减弱,仅依靠常规可控电源的调控方式将产生大量弃风弃光。为此,提出以"可调"满足"不可调"的电力平衡方式,协调大规模的需求侧资源参与需求响应(DR)。首先,分析了当前各类DR机制在大规模DR中存在的局限性,特别是基线负荷面临的诸多问题;接着,提出了负荷准线的概念、模型、响应效果评价指标以及基于准线的DR实施方案;将可以有效平抑系统内不可控波动的理想负荷曲线形状定义为负荷准线,各用户在激励作用下,根据自身偏好自主地调整自身用电方式使其负荷形状趋近准线,从而实现可调资源与不可调资源的实时平衡。相比现有的DR机制,负荷准线简单易行,适用于大规模推广,从根本上提升系统调节能力,极大促进新能源的消纳。基于构建的测试系统,算例分析表明所提机制可有效降低高比例新能源电力系统的弃风弃光量。

基于集合论估计的电网状态辨识(五)拓扑错误识别

电网的拓扑模型是感知电网状态的基础,错误的拓扑模型将导致状态辨识的结果严重偏离真实的运行状态,因此拓扑错误的辨识非常关键。目前已有拓扑错误辨识的方法在应用于大规模系统和同时辨识不良数据和拓扑错误等方面存在不足。文中基于最少拓扑错误准则,建立了拓扑错误识别的混合整数规划模型,其中测量方程以线性约束和锥约束的形式给出,并采用混合整数不等式来解耦整数变量和连续变量。该模型可高效求解,且可有效识别支路拓扑错误和厂站拓扑错误。

智能变电站分组式测控技术方案

分析了目前智能变电站内测控装置运行的方式及需求,介绍了分组式测控的设计原理及概念。通过分析过程层网络数据流量,详述了分组式测控的软硬件设计以及关键技术实现。提出了基于分组式测控的智能变电站测控系统架构和2种运行方式以及这2种方式下的信息与控制实现。通过搭建实验环境验证了设计方案的可行性。

基于集合论估计的电网状态辨识(三)基于优化模型的求解方法

求解变量的限值问题,最直观的方式为建立以待求变量为目标函数、以约束条件为可行域的优化模型,通过求解极大化和极小化问题,分别得到该变量的上限值和下限值。基于优化模型的求解方法的优点在于可综合考虑所有的约束,所得结果保守性较小,甚至不存在保守性。首先简要介绍了求解状态变量限值和量测变量限值的优化模型。然而由于该优化模型为非凸模型,而对于非凸优化模型,无法得到其全局最优解,为解决该问题,继而建立了求解量测变量限值的锥优化模型。算例表明,该模型既保证了结果的可信性,也提高了求解效率。

基于集合论估计的电网状态辨识 (二)基于区间约束传播的求解方法

量测误差有界情况下的状态辨识模型是典型的约束满足问题,且变量和约束均可以区间的形式给出。因此可采用区间分析的方法来求解该约束满足问题。文中首先通过常规的区间约束传播算法来求解该模型,然而得到的结果局部相容且具有较大的保守性。为解决该问题,提出了改进的区间约束传播算法,一方面在区间约束传播算法中引入单调性,有效消除了单调变量出现多次带来的保守性;另一方面通过增加冗余约束,对原有约束集进行扩展,在较大程度上消除了区间约束传播算法的局部相容性所带来的保守性。