江苏省电力公司参与可再生能源配额制模式初探

2016年我国出台了《可再生能源发展"十三五"规划》,其中提出将建立全国统一的可再生能源绿色证书交易机制,进一步完善新能源电力补贴的市场机制。在我国的可再生能源配额制中,各区域的电网公司被赋予了非水电可再生能源消纳量的比重指标,各发电企业被赋予了非水电可再生能源发电量的比重指标。结合江苏省电力公司实际,对参与可再生能源配额制模式进行探讨。

基于改进粒子群算法的电力系统短期负荷预测

为解决电力系统中因负荷数据混沌特性强、噪声影响多,导致多分段短期负荷预测精准度不高的问题,提出基于改进粒子群的电力系统多分段短期负荷预测方法。以电力系统的历史数据作为分析基础,引入粒子聚合概念,建立解空间,在空间内搜索全局负荷数据,将原始数据代入解空间中,确定数据分布范围。建立最优目标函数,利用线性递减规律计算自适应负荷粒子权值,凭借迭代更新函数将粒子权值不断逼近最优值。综合局部预测函数和全局预测函数,与改进粒子群预测规律结合,以最大决定权重系数调节矩阵,完成负荷预测。仿真实验证明,所提方法对负荷数据的判定及分析能力强,自适应性好,预测结果与实际数值拟合程度高。

基于深度强化学习的多端背靠背柔性直流系统直流电压控制

为了提高互联配电网多端背靠背柔性直流系统的直流电压控制精度,增强抗干扰能力,提出一种基于深度强化学习的直流电压控制方法,将深度学习神经网络与确定策略梯度融合,实现连续动作搜索,自适应调整电压控制策略。首先,建立多端背靠背柔性直流系统数学模型,分析直流电压控制的非线性和不确定性特征;然后,给出了基于深度强化学习的直流电压控制算法框架,设计了动作与状态空间、奖励函数、神经网络和学习流程;最后,通过仿真分析发现,相比传统比例-积分(PI)控制方法,所提方法具有更好的动静态性能,有效提高了直流电压的控制精度,减小了扰动下直流电压波动和功率超调,缩短了直流电压和功率的恢复稳定时间。

计及源荷不确定性的柔性互联配电系统两阶段电压优化

为解决分布式电源及负荷不确定性导致的配电网电压越限问题,提出了柔性互联配电系统两阶段分布鲁棒机会约束优化调度方法。首先,基于Wasserstein理论确定源荷预测误差的不确定概率集合。其次,计及节点电压和支路功率的机会约束,建立基于分布鲁棒机会约束的柔性互联配电系统日前、日内两阶段电压优化模型。再次,对机会约束条件进行近似转化处理,应用混合整数随机二阶锥优化算法,以提高随机混合整数非线性模型的求解速度。最后,通过改进的IEEE 33节点系统验证模型和求解算法的有效性。算例表明,所提模型可有效提高柔性互联配电系统优化运行的安全性、经济性和鲁棒性,求解算法可有效提高计算效率。

基于ANFIS的超短期风电出力预测模型及仿真

针对短期风电出力预测精度不足的问题,在分析目前各基本预测方法的基础上,提出一种基于自适应神经模糊推理系统的短期风电出力组合优化方法.结合模糊C均值算法来调整系统前进参数和结论参数,提高系统参数寻优的效率.结果表明,该方法能够很好地处理非线性组合规划问题,从而有利于风电消纳.所提方法能够很好地克服单一方法在风电出力预测精度上的不足,更好地满足风电实际运行环境下的精度要求.

构建新型电力系统的江苏方案

能源是人类文明进步的基础和动力,攸关国计民生和国家安全,关系人类生存和发展。党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央高度重视能源电力工作,习近平总书记多次发表重要讲话、作出重要指示,创造性提出“四个革命、一个合作”能源安全新战略,要求加快规划建设新型能源体系、构建新型电力系统。