商业建筑空调系统参与城市电网负荷调控综述

实现“碳达峰、碳中和”目标的关键在于城市电网的经济和高效运行。然而,波动性新能源的增加以及负荷峰谷差的扩大等因素为城市电网带来了挑战。传统发电机组通过频繁调节出力来维持系统的稳定运行,这种方式能效较低,而且还面临可调节资源不足的问题。作为城市电网总耗电量的重要组成部分,商业建筑空调系统有潜力作为调节资源参与电网调控。同时,借助建筑的热储能特性,可以在满足用户室内温度舒适需求的同时进行调控,其潜力巨大。为了更好地发掘商业建筑空调系统的调控能力,展示了典型商业建筑空调系统的单体模型和聚合模型,并概述了商业建筑空调系统的调控潜力评估方法和控制技术。同时还对比分析了国内外的典型商业建筑空调系统示范工程,并针对当前的发展状况提出了一些建议和展望。

信息物理深度融合背景下综合能源系统可靠性分析评述

信息物理系统的深度融合使得综合能源系统在国内外得到迅速发展,以实现低碳高效的社会目标。考虑到不同能源系统之间、能源网络与信息网络之间的耦合关系以及多重不确定因素对综合能源系统的影响,首先概述了信息物理系统融合背景下开展综合能源系统可靠性评估的必要性。其次,指出综合能源系统中能源物理元件以及需求侧用能行为相应的等效多状态时变可靠性模型,并对综合能源物理系统、信息系统、信息物理融合系统的可靠性分析模型及方法进行广泛综述。此外,考虑信息系统与能源物理系统的相关关系,提出综合能源信息物理系统可靠性评估框架。最后,进一步指出新形势下综合能源系统可靠性研究的重点研究方向。

基于碳流理论考虑用户侧碳排放配额的最优潮流

由于双碳目标下碳排放配额将成为一个有限的公共资源,聚焦用户侧展开减碳调度研究。考虑到区域间发展及资源状况存在差异,采用基于比例共享原则的碳流理论来计量用户侧的碳排放。通过解决用户侧碳排放配额约束的潮流方向问题,建立了基于碳流理论、考虑用户侧碳排放配额约束的混合整数非线性最优潮流模型,并采用一种基于潮流计算更新的粒子群算法进行求解。经算例测试,在用户侧考虑碳排放配额约束不仅能够满足各类用户的用电碳排放需求,还能在调度中兼顾电力部门减排责任的公平原则。所提算法在小规模算例中相较于精确求解在计算速度上具有显著优势,在大规模算例中相较于非线性规划求解器在收敛性能上具有显著优势。与传统粒子群算法相比,解决了收敛难度大、参数整定困难的问题。

考虑多能负荷互补弹性的电–气耦合市场优化出清模型

电–气耦合市场背景下,具有多能替代特点的负荷主动参与市场并调整自身的购能计划,在提升自身经济效益的同时,还可提高市场运行效率。然而,当前对于多能负荷参与市场出清方式及对其购能计划与能价间的联系的建模研究较少。为此,该文在对负荷多能替代特性建模的基础上,构建了可表征能价与购能量间关联度的互补弹性曲线,以有效刻画不同价格下的购能需求变化,并使负荷侧可通过提交量–价曲线的形式直接参与到市场出清中。在此基础上,建立考虑多能负荷互补弹性的电–气耦合市场优化出清模型,使得多能负荷的购能意愿及用能替代特点被充分考虑。最后,算例表明所提模型在有效降低用户购能价格同时,能够缓解系统网络阻塞情况、降低系统运行成本并提高市场的社会福利。

考虑尾流效应的分布式海上风电制氢集群容量优化配置

离岸海上风电制氢是中远海风力资源利用的重要方式,而分布式风电制氢机组由于无须集中汇流与大规模平台搭建,成为学界业界重点关注的技术路线。然而,受风场尾流效应影响,分布式风电制氢集群不同机组之间的运行状态相互耦合,制氢能力存在差异。文中提出考虑尾流效应的分布式风电制氢容量优化模型,基于机组协同控制对电解池容量空间分布进行优化配置。算例选取中国江苏省海域实际风源数据进行研究。首先,考虑尾流效应的风电制氢机组的协同控制可有效提高约3.05%的年期望制氢量。进一步,相比于电解池容量空间均匀分布方案,文中所得出的边缘大、内部小的最优容量空间配置方案可降低海上风电制氢的平准化制氢成本,验证了所提优化模型的有效性。

基于加油站改造的油电混合能量站多阶段规划策略

随着油改电趋势的持续发展和电动汽车渗透率的提高,传统加油服务商将部分加油站改造为集成加油与快速充电的油电混合能量站是一种颇具前景的战略。针对此趋势,研究城市内油电混合能量站的多阶段规划策略。考虑到长期内电动汽车对传统燃油车的替代和用户补能目的地决策理性,基于用户均衡模型建立栅格化区域中充电或加油需求分布的预测方法。协同考虑快速充电设施的逐步建设和加油设施的拆除,提出含站内储能系统的油电混合能量站的多阶段规划优化模型,并基于布劳威尔不动点定理将其转化为不动点问题形式,进一步通过将充电和加油设施规划解耦,设计一种迭代算法以有效求解规划问题。算例仿真给出的仿真结果表明,所提策略能有效协调充电设施与加油设施建设,适应交通电气化趋势,所采用的均衡需求分配相比传统的社会成本最优的需求分配方法更符合用户理性决策的实际情况,能够获得更加合理的规划方案。

基于强化学习的多变量时序数据缺失值补全方法

针对基于深度神经网络填补多变量时序数据缺失值时存在误差引入的问题,将强化学习和图神经网络结合,提出了基于强化学习的多变量时序数据缺失值补全方法(reinforcement learning based missing value completion method for multivariate time series data,RL-CFMTS)。具体地,设计了一个图神经网络模块,用于预测最终的缺失值。同时,该模块还为强化学习模块提供状态向量和奖励,指导强化学习为目标时序节点挑选其认为最相似的b个节点来建立时序关系,以减少误差的引入。在3个真实世界数据集上的实验结果表明,RL-CFMTS在插补准确性方面优于近年来的多变量时序数据缺失值填补方法,在天气、股票和疫情数据集中平均绝对误差(mean absolute error,MAE)指标分别提升了12.78%、15.80%和55.73%。

随机源-荷影响下配电网运行不确定性量化理论方法与应用展望

分布式可再生能源和新型再电气化负荷接入配电网促进了能源的低碳化生产与消费,也引入了大量的源-荷不确定性因素,给配电网的安全运行带来了挑战。为量化评估随机源-荷的影响,从配电网源-荷不确定性因素建模出发,提出了涵盖不确定性表征和灵敏度分析的配电网运行不确定性量化理论框架。在不确定性表征方面,从计算效率和准确性出发,总结了现有基于高保真度模型和低保真度模型的不确定性表征方法,并提出了基于多保真度模型的不确定性表征方法;在灵敏度分析方面,引入了基于方差、面积和距离的全局灵敏度分析方法,并对比了不同灵敏度分析方法的特点与适用场景。通过展望所提不确定性量化理论在耦合系统中的应用,以期为多时间尺度运行下耦合系统的不确定性分析研究提供方法支撑。

初期现货市场下考虑用户响应行为的需求响应机制设计

在中国电力现货市场建设初期,电力用户参与市场的方式及响应行为具有较大差异。高比例用户受电网公司管理间接参与市场,无法主动响应市场的动态价格,但其固有的用电行为会影响市场价格,甚至导致电力供需紧张场景下出现极端价格。为此,考虑到高比例间接参与市场的用户在日前的负荷调整能力,设计了适用于初期现货市场的需求响应机制。首先,建立了考虑不同用户响应行为的需求响应机制框架,提出了需求响应机制的触发条件,并进一步分析了该机制框架下用户参与需求响应的机理。然后,构建了考虑间接参与用户主动响应的市场出清模型,并提出了保证需求响应机制可持续运行的结算方法。最后,通过算例验证了所提机制的合理性及有效性。

一种基于边缘计算的传感云低耦合方法

随着物联网和云计算的快速发展,衍生了一种新的网络结构——传感云.传感云是物联网和云计算结合的产物.物联网中的物理节点可以通过传感云平台虚拟成多个节点,为用户提供服务.然而,当底层物理传感器节点同时接收多个服务命令时,会出现一些服务冲突,即耦合问题.这种耦合问题可能导致服务的失败,并危及系统安全.为了解决这个问题,提出了一种基于边缘计算思想的扩展KM(Kuhn-Munkres)算法.边缘计算是一种新兴的计算模式,在物联网中得到越来越广泛的应用,特别是那些由于延迟等限制而无法有效利用云计算的应用.边缘计算作为云和物联网层的中间平台,可以提供调度方法.首先,边缘层对重复请求命令进行合并,减少向下传输的命令数量;其次,优先调用边缘层数据缓存队列里的数据;最后利用改进KM算法实现每一轮的最大匹配.理论分析和实验结果表明,提出的方法可以提高资源利用率,减小计算成本,接近最短的时间解决耦合问题.

新电改下我国电力现货市场建设关键要点综述及相关建议

在新一轮电力体制改革背景下,现货市场作为连接中长期交易与实时运行的关键环节,能充分还原电力的商品属性,真正起到价格发现和资源优化配置的作用。目前我国首批八个现货试点已全部投入模拟试运行,现货市场建设取得阶段性成就;随着当前我国电力体制改革的全面深化,现货市场的全面铺开已成为下一阶段我国电力市场建设的核心与重点。值此新电改的关键阶段,亟需开展现货市场设计的回顾总结工作,通过比较分析不同省(区)现货市场建设的情况,既可为上述试点地区规则的完善提供参考,也为我国其余未开展现货试点的地区提供经验借鉴。为此,该文根据我国现货市场建设的迫切需求,提炼总结了市场建设的关键要点,包括中长期交易与现货交易的协调机制和现货市场模式等六个方面。紧接着,从电源结构、电网特点和市场实践经验等多维度、多层次地剖析了不同区域的电力行业现状。以此为基础,运用关联图法对市场机制与电力现状特征开展相关性分析,提炼现货市场机制设计的内在逻辑。最后,结合我国国情,提出未来我国现货市场建设的相关建议。

新能源电力系统概率预测理论与方法及其应用

高比例新能源已成为中国电力系统发展的突出特征,间歇性新能源发电的不确定性给电力系统安全与经济运行带来极大挑战。准确可靠的供需预测是新能源电力系统分析与运行控制的基础,传统确定性预测难以消除预测误差,概率预测可实现对预测不确定性的有效量化,为电力系统分析与运行控制提供关键信息支撑。文中对新能源电力系统概率预测理论与方法及应用进行了系统综述:首先,从预测对象、时间尺度、概率预测形式、性能评价指标等方面介绍了新能源电力系统概率预测的基本概念;其次,系统综述了新能源电力系统概率预测的基本理论与方法;然后,总结了概率预测在新能源电力系统中的多场景应用;最后,对新能源电力系统概率预测存在的问题做了归纳,并对其发展趋势进行了展望。

基于Levenberg-Marquardt算法的鞍结分岔点快速计算

为了快速准确地计算静态电压稳定裕度,该文提出了2种鞍结分岔点快速求取算法,分别采用二分搜索和抛物线近似来进行计算。基于Levenberg-Marquardt算法在潮流方程的不可行域也能求得最小二乘解的特性,二分搜索算法利用解得的最小二乘值判断此算点是否处于潮流不可行域,通过二分搜索来快速逼近鞍结分岔点。抛物线近似算法对不可行域的最小二乘值-负荷裕度曲线进行抛物线近似,曲线的零点即为所求的鞍结分岔点。多个经典算例测试结果表明,相较于传统的连续潮流算法,二分搜索算法在保证计算准确地同时可以大幅度提升计算效率。而抛物线近似算法牺牲了一定的计算精度,在二分搜索算法的基础上进一步提升了效率。并且得益于Levenberg-Marquardt算法的强鲁棒性,2种算法即使在面对大型病态算例时也可以收敛,保证了计算的稳定性。

含多能微网群的区域电热综合能源系统分层自治优化调度

分布式能源与负荷聚合形成多能微网群连接至区域供热系统和上级配电网,构成区域电热综合能源系统。为保护多利益主体隐私并满足其利益诉求,提出了基于分布自治、集中协调设计架构的区域电热综合能源系统分层优化调度方法。在上层,计及多能流异质动态特性,提出了区域电热综合能源系统的动态经济调度模型;在下层,考虑用户柔性热需求和分布式光伏不确定性,建立了多能微网自治能量管理的机会约束模型。基于目标级联分析法将上下层解耦,层间仅需交换边界电功率和热功率,通过微网并行计算与层间迭代求解获得全局最优策略。算例结果证明,该方法能够在保证收敛性的前提下,为含多能微网群的区域电热综合能源系统提供高精度的多能互补优化调度结果。此外,对缩放因子进行灵敏度分析,讨论了算法误差来源并说明了算法最优性。

考虑N-1准则的配电网与分布式储能联合规划

基于实际配电网"闭环设计、开环运行"的特征,提出一种考虑N-1安全准则的配电网与分布式储能联合规划方法,可同时给出储能的选址定容、配电网的闭环规划、及开环运行方案。首先,建立考虑N-1安全准则的联合规划模型。其次,提出故障具有代表性的线路识别方法并给予证明。然后,设计规划决策与N-1校验相结合的迭代求解流程。最后,通过算例验证了所提规划方法的有效性。所提规划方案满足N-1安全准则,且通过储能的投资降低了规划总成本。

基于辅助因子两步求解算法的孤岛微电网潮流计算

在下垂控制的孤岛微电网中,由下垂节点对系统电压和频率进行调控,导致传统的潮流计算方法通常不适用于孤岛微电网。针对孤岛微电网常用有功-频率/无功-电压下垂控制策略,构建了孤岛微电网潮流计算模型,并提出辅助因子两步求解算法进行求解。该算法引入两个辅助因子,把原潮流方程转化为一组超定方程、一组欠定方程与一组辅助因子间的关系函数,分两步进行迭代求解。第一步基于变换后的方程,构造一个最小二乘问题来寻找比当前迭代值更接近真实解的线性化点,以提高算法对初值的鲁棒性;第二步直接解出下一迭代步变量值以减少计算量。通过大型微电网115节点算例的对比分析,验证了该算法具有收敛速度快、鲁棒性强的特点。

净零能耗驱动的楼宇群能源共享对等聚合模型

双碳背景下,楼宇的经济性和环保性要求不断提高,楼宇群的优化、能源共享具有重要的研究意义。基于此,构建净零能耗驱动的楼宇群能源共享对等聚合模型。整体上,能源共享框架主要包括价格对等发布和供需信息聚合两部分,能源共享中心聚合分析各楼宇群共享信息,生成共享价格激励信号并将其对等发布给各楼宇群,而各楼宇群在接收到能源共享中心发布的最新共享价格后,对楼宇群内部资源进行自治优化,通过各楼宇群自治优化与楼宇群间整体协调共享的互动迭代,实现对楼宇群间能源互动协调共享。在楼宇群自治优化层面,建立了以楼宇群经济性、舒适性需求为目标的不同楼宇群多目标运行优化模型;在楼宇群间整体协调共享层面,通过在共享价格的制定过程中引入净零能耗水平的作用,提出了净零能耗驱动的楼宇群整体能源协调共享策略。最后,算例结果表明,所提的能源共享模型可以促进能源互补、提升整体的各类效益,同时验证并分析楼宇群能源协调共享的影响因素。

市场环境下考虑多元不确定性的热电联合虚拟电厂竞标策略

“双碳”背景下,热电联合虚拟电厂将热电联产机组、储能设施等聚合为可控集合体以促进新能源消纳,具有广阔的发展空间。电力市场环境下,热电联合虚拟电厂的竞标策略决定了其在市场中的购售电量,对其收益具有重要影响。然而,电价和分布式新能源出力等多元不确定性的存在,给热电联合虚拟电厂竞标策略的制定带来困难。为此,提出了市场环境下考虑多元不确定性的热电联合虚拟电厂竞标策略。考虑电价与虚拟电厂内部风光的不确定性,建立热电联合虚拟电厂参与电力市场的竞标模型。利用蒙特卡洛法和后向场景缩减法,构建刻画电价不确定性的典型场景。基于此,结合随机优化方法与基于Wasserstein距离的分布鲁棒方法,将热电联合虚拟电厂竞标模型转换为分布鲁棒随机优化模型,并利用对偶转换和数据驱动方法将该模型转换为单层模型,以利于求解。最后,通过IEEE 30节点系统验证所提方法的有效性。

输配一体化潮流计算收敛性分析及提升方法

随着电网运行方式日趋复杂,传统的输配一体化潮流计算面临收敛性恶化的问题,针对这一现状,该文提出一种基于安德森加速的输配一体化潮流计算方法。首先将输配一体化潮流计算抽象为简单的不动点迭代形式,利用不动点迭代理论对其进行收敛性分析。接着,根据潮流计算的迭代本质,结合不动点领域中安德森加速的思想,提出基于安德森加速的输配一体化潮流计算方法。然后利用环网等效的方法提高该方法处理环网时的收敛性能。最后,在算例分析部分,首先验证了所提方法的精确性,然后在多个场景下比较该文方法和已有方法的收敛性能,验证了所提方法在收敛性能上的优越性。