新时代高校学生样板党支部建设探索与实践——以东北电力大学能源与动力工程学院学生第一党支部为例

高校学生党建工作是整个党的建设中一个重要的组成部分,如何充分发挥学生党支部的战斗堡垒作用和党员的先锋模范作用,构建起学生党支部建设的长效机制是亟待解决的问题。文章从东北电力大学能源与动力工程学院学生第一党支部培育创建的实际情况出发,旨在为探索高校学生党支部党建工作样板支部的创建理清思路、明确目标、积累经验。

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。

一种时频尺度下的多元短期电力负荷组合预测方法

随机因素的增加导致电力负荷数据成分日渐复杂,使短期负荷预测的难度逐渐增大。针对该问题,提出一种时频尺度下的时间卷积网络与多元线性回归相融合的组合预测模型。利用自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)在时频域上将负荷数据分解为若干个频率特征不同的本征模态分量,在模糊熵准则下聚类为随机项和趋势项。采用皮尔逊系数从诸多影响因素中筛选出与电力负荷高度相关的特征,鉴于小时间尺度分析更易于挖掘局部细节特征,分别构建了随机项与趋势项的细颗粒度特征集。利用具有强非线性处理能力的时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)去预测随机项,利用结构简单及线性拟合效果好的多元线性回归(multiplelinearregression,MLR)去预测趋势项,将二者的预测结果进行叠加重构后获得最终预测值。在新加坡和比利时两组数据集上的实验结果证明:所提模型具有较高的预测精度、较好的泛化性能及鲁棒性。

吉林省碳排放环境执法合作机制构建研究

“双碳”背景下,碳排放环境执法问题已经成为环境法学界和能源学界所共同关注的最新重点和难点问题之一。作为东北老工业基地的吉林省,碳排放环境执法面临诸多困难和挑战,因此,本文通过对吉林省环境执法现状进行总结,分析其在碳排放环境执法工作中存在的困境,针对性地提出了构建吉林省碳排放合作机制的策略,以期突破环境执法中执法主体与相对人之间的利益冲突,实现利益平衡。

电力系统全纯嵌入潮流的并行计算

潮流计算是电力系统规划和运行的基础,全纯嵌入潮流计算方法(HELM)因无需初值且具有全局收敛性,因而在电力系统潮流计算中受到极大关注。然而,采用HELM求解大规模电力系统潮流时,高维幂级数系数线性方程组求解和节点电压的幂级数有理的逼近计算量大、耗时久,是制约HELM计算效率提升的关键。为此,该文提出一种基于稳定双正交共轭梯度(BICGSTAB)和Aitken差分的电力系统全纯嵌入潮流并行计算方法,该方法首先采用近似逆预处理的BICGSTAB法并行迭代求解HELM的高维幂级数系数线性方程组,以快速计算节点电压的各阶幂级数系数;其次,借助Aitken差分法实现所有节点电压幂级数有理逼近值的并行计算;然后,基于CPU-GPU异构平台设计所提算法的并行流程,以实现大规模电力系统潮流的快速求解;最后,通过节点在1 354~13 802的不同规模测试系统对所提方法进行分析、验证。结果表明,所提电力系统潮流全纯嵌入并行计算方法可实现电力系统潮流的准确、快速求解。

基于改进极限学习机的电力市场实时电价预测方法

针对实时电价数据波动性强及其影响因素复杂,导致现有预测模型稳定性及预测精度低的问题,提出了一种基于改进极限学习机的电力市场实时电价预测方法。设计了基于经验小波变换的实时电价数据分解方法,将电价序列分解为接近价格的低频信号和噪声的高频信号。同时提出基于改进随机森林的实时电价特征提取算法,根据预测重要度获取最优的电价影响因素特征组合。以此为基础,将核函数替代极限学习机隐藏层构建了R-KELM预测模型,更好地反映了多因素影响下实时电价的不确定性和波动性。以PJM实时电价数据为例,结果表明,所提方法可以有效克服电价数据强波动性及高特征冗余的问题,预测模型准确性及稳定性得到显著提升。

突出电力大学专业特色的大学物理教学研究

在研究突出电力大学专业特色的大学物理教学过程中,必须研究大学物理与相关专业课程的联系,力求从教学规律本身出发,遵循教学结合的具体原则,找出能够有利于后继专业课学习的大学物理内容,得以突出重点,提高教学效果。

基于卷积神经网络的电力市场短期售电量预测方法

电力市场短期售电量预测的精度对优化用电结构以及提高供电可靠性具有重要意义,传统短期售电量预测方法没有考虑偏差电量考核影响、用电行为差异导致电预测精度低,提出基于卷积神经网络的电力市场短期售电量预测方法,首先根据用户的用电负荷率进行分类,获取不同行业的用电特征和需求模式,然后考虑正负偏差电量的影响,设计基于CNN-ResNet的短期售电量预测方法,通过实验分析表明,该方法能够有效提高多因素影响下售电量预测的准确率。

考虑用户负荷率因素的电力市场偏差电量定价方法

针对偏差电量定价中尚未考虑用户的负荷率变化,导致电力交易各方的经济利益不均衡问题,提出考虑用户负荷率因素的电力市场偏差电量定价方法。以售电量时间序列为基准,完成基于多元线性回归的电力市场售电量预测。在此基础上,建立基于月用电量偏差率的惩罚机制,考虑负荷率和偏差率的变化确定对应偏差电量的电价。通过某区域电力市场交易数据试验,负荷率的波动直接影响购电公司收益,提出的偏差电量定价方法能够降低偏差考核电费对整体收益的影响,规范电量市场交易行为,在一定程度上均衡用户和售电企业各方的利益。

基于改进图注意力网络的电力系统脆弱性关键环节辨识

随着电网的扩大与新能源比例的增加,电网的不确定性和随机性因素增加,危及系统安全运行,寻找出电网中的脆弱性关键环节来保障电网运行时的可靠性就显得尤为重要。针对当前传统电网脆弱性关键环节辨别方法识别速度慢、难以满足电网实际运行要求的问题,提出了基于改进图注意力网络算法(improved graph attention network,IGAT)的电网脆弱性关键环节辨识方法。首先,结合复杂网络理论和电网实际运行数据建立评价指标集。其次,利用IGAT挖掘出电网运行时的各项指标与脆弱性关键环节之间的映射关系,建立脆弱性关键环节辨识模型,并且考虑到训练准确性和效率等需求,对原始的图注意力网络进行优化。再次,通过仿真得到原始数据集,对辨识模型进行训练、验证和测试。最后,利用所述模型应用于改进的IEEE 30节点系统和实际电网中,结果表明所提方法具有可行性,且准确性和速度优于传统方法,有一定的工程利用价值。

基于改进NSGA2算法的电力系统经济调度优化

针对目前风能、光能、柴油发电机组多能互补模型中考虑弃风光能源的浪费,在系统构建中加入电解水制氢系统和氢燃料电池系统,利用可再生能源弃电实现零碳排放制氢,增强新能源电力的消纳,建立电力系统经济调度模型。将电解水制氢系统、氢燃料电池与风光火多能互补电力系统结合,利用电力系统满足负荷后多余的可再生能源弃电进行电解水制氢,并利用氢燃料电池对不足的电力进行补足,辅助火电机组进行调峰,氢储能的加入能够提升系统对其孤岛环境的电力供应能力。提出基于一种改进非支配排序遗传算法2(NSGA2)来求解目标函数,利用测试函数对改进前后的算法进行性能测试,通过实例数据进行模拟仿真,仿真结果表明,在不增污染气体排放量的同时降低了燃料费用,验证了在解决电力系统经济调度问题方面的可行性和有效性。

计及新能源场站调频能力的电力系统最小惯量评估方法

该文提出计及新能源场站调频能力时考虑频率变化率(RoCoF)和频率最低点约束的惯量评估方法。首先在计及RoCoF约束部分,考虑静态负荷电压对频率变化的抑制作用、电流源型虚拟惯量参与调频时对系统不平衡功率的影响和动态频率响应过程中的空间分布特征。其次在计及频率最低点约束部分,提出基于经典平均系统频率(ASF)模型的考虑新能源场站接入和发电机调速系统的通用ASF模型。利用该模型可预测给定扰动下系统到达频率最低点的时间,并求出频率变化的时域表达式从而进行最小惯量评估。用改进的3机9节点和10机39节点系统设置不同扰动类型和扰动大小对于该文所提方法进行仿真分析,进而证明所提方法的准确性和适用性。

电力领域知识图谱发展态势分析

电力领域知识图谱可以将电力设备运行和决策制定中杂乱无章的数据进行逻辑映射,以结构化的方式刻画电力领域中的实体、概念、事件及其之间的关系,为电力行业提供一种更加高效的大数据组织、管理、认知能力。本文分析了电力领域数据特点,从电力设备智能检索、电力客服智能问答等方面梳理了电力领域知识图谱的典型应用,从可再生能源一体化管理、电力市场优化、人工智能整合、跨学科研究等方面预测了电力知识图谱未来发展趋势,旨在探讨知识图谱在电力领域的应用场景和应用前景。

含双馈风机接入的电力系统送端暂态稳定性研究

针对高渗透率风电接入送端系统,基于静止无功补偿器的风机等值阻抗模型,研究双馈风机在接入不同容量比例、不同位置、不同接入方式下对系统送端功角稳定性的影响。推导了单端送电系统同步机电磁功率特性;修正了同步机的功角曲线,利用等面积定则得出系统故障时加速面积和减速面积的变化,以及使用新型等效模型在不同因素下对系统暂态稳定性的影响。最后通过仿真软件验证理论分析的正确性。结果表明,风机等容量替换同步机有利于系统暂态稳定,风电直接接入不利于系统暂态稳定,风机接入位置越靠近系统侧越稳定。新型等效模型增强了系统暂态稳定性。

基于VMD的电力系统一次调频混合储能系统容量优化研究

将功率型储能和能量型储能组成混合储能系统,可大幅提升储能系统的对外出力。为充分利用混合储能参与风电场一次调频的优势并考虑经济性因素,提出一种基于变分模态的混合储能容量优化配置方法。首先,以最大化混合储能系统净效益为目标,建立数学模型;接下来,使用变分模态分解将目标信号分解为高频功率需求和低频功率需求;最后,以东北某100 MW风电场为研究实例,取一个典型日的目标功率数据为基础,考虑储能充放电功率和荷电状态等约束条件,使用量子粒子群算法对目标模型进行求解。结果表明,经过优化的储能配置方案可以有效提高混合储能辅助风电场一次调频的经济性。

基于迁移学习的电力系统状态评估方法

随着可再生能源比例的增加和电网规模的不断扩大,电力系统的运行状态受不确定性因素的影响越来越大。以往研究中,以静态安全裕度为指标并考虑负荷延拓方向进行电力系统安全状态评估,未考虑在不同场景下或目标域数据集增大时的计算效率下降问题。因此,提出了一种基于迁移学习和卷积神经网络的电力系统安全状态评估方法。采用三层卷积层和三层池化层对所选取的负荷规律进行有效提取,并在不同场景下进行参数和权重迁移,实时快速掌握电力系统的运行状态。算例结果表明,该方法能在不同的场景保持较高的准确率,并且显著提高了计算效率。

新型电力系统下车网互动的减碳价值及综合效益评价研究

随着电动汽车保有量快速增长及电网低碳转型步伐的加快,推动电动汽车与电网双向灵活互动,对建设新型电力系统和实现“双碳”目标具有重要意义。基于此,本文首先概述了现阶段车网互动的三种主流技术现状及国内外应用现状;其次从加快新能源消纳、提升发电机组运行效率、降低电网建设规模三方面着手,研究了车网互动的减碳价值;最后从环境效益、经济价值、可靠性、社会认可度四个方面建立评价指标,为车网互动对电力系统的综合效益水平进行了阶段划分,以期在新型能源体系中发挥更大的参考价值。

大学生绿色生活方式研究

绿色生活方式是指行为主体秉持绿色生活理念进行环保且健康的生活方式。大学生人数众多,是引领社会生活方式转变、促进绿色生活方式发展的重要群体。阐述绿色生活方式的内涵和主要内容,分析大学生践行绿色生活方式存在的问题,深入剖析问题的原因,从高校、社会和大学生自身3个层面给出解决对策,以期为相关人员提供参考。

短视频平台对大学生思想政治教育的影响与对策探研

随着互联网技术的高速发展以及智能手机的广泛普及,短视频行业迅速发展壮大,短视频逐渐成为自媒体时代下人们消遣娱乐、记录生活的重要方式。而短视频的发展对大学生思想政治教育工作来说,既是机遇,也是挑战。文章结合教学实践,在阐述短视频平台特点的基础上,分析其对大学生思想政治教育的积极影响与消极影响,探究发挥短视频平台在大学生思想政治教育中作用的有效对策,旨在为新形势下大学生思想政治教育工作提供方法借鉴。

新时代文化强国视域下大学生文化认同培育探赜

青年大学生是祖国的未来和希望,增强大学生文化认同、坚定大学生文化自信是对文化强国战略指导思想的具体实践。针对当代大学生存在的文化理性欠缺、文化信仰动摇、文化自信消解等问题,高校应厘清新时代文化强国视域下大学生文化认同培育的时代意蕴,明确文化强国与文化认同之间的关系,通过“加强大学生文化自信理论知识素养、重视示范引领作用的充分发挥、重视网络空间教育”三方面进行实践探索,有效增强大学生的文化自信,为助推社会主义文化强国建设注入源源不断的活力。