基于全纯嵌入的电力系统不确定性仿射潮流方法

仿射潮流算法是求解新型电力系统状态量分布特征的重要手段。针对现有仿射潮流算法保守度较高、算法效率较低且需要选择合适的迭代初始值等不足之处,该文提出一种基于全纯嵌入的不确定性仿射潮流计算方法。首先,构建电力系统节点电压和功率仿射模型,并建立系统仿射潮流方程。在此基础上,将嵌入因子引入到仿射潮流方程中,构造具有泰勒级数形式的全纯嵌入仿射潮流模型;接着,将仿射潮流求解问题转换为泰勒幂级数系数的求解问题,获取状态量初始解及递推关系,计算不确定性潮流的仿射解。最后,算例验证所提算法具有保守性低、计算效率高和量化分析分布式电源出力对电压影响等优势。

计及网络动态特性的电-热互联系统仿射优化法

热网动态特性带来能量传输延时的同时,使得空间上的源荷不确定性对系统造成的影响存在时序上的先后差异,导致电-热互联系统日前调度转变为复杂的时空耦合问题。为此,该文提出一种计及网络动态特性的仿射优化法。首先,利用流量分段法与节点网络模型,构建计及能量传输延时且适用于环网的热网动态模型。在此基础上,利用仿射算法与牛顿-拉夫逊能流计算原理,通过线性化建模方式与模型凸化方法,构建仿射凸优化模型。其次,利用仿射优化法解决电-热互联系统不确定性优化调度问题,实现对源荷不确定性传播轨迹的跟踪及其影响的量化分析。最后,33节点电-热互联系统仿真算例证明,所提方法能够揭示网络动态特性下源荷不确定性影响机理,并获得具有低保守性、高经济性的调度方案。

计及压缩机运行域的动态最优电-气能流凸化算法

压缩机是电-气互联系统的关键元件,其运行工作点是否位于运行域内关系到系统的安全稳定运行,同时其模型非凸性大幅增加了最优电-气能流的求解难度。为此,该文在压缩机准确建模的基础上,针对电力和天然气系统迥异的传输特性,提出一种计及压缩机运行域的动态最优电-气能流凸化算法。首先,根据压缩机运行参数与状态变量间的映射关系,构建压缩机三维运行域模型,并利用超平面实现运行域的凸包络松弛。其次,考虑差异化传输特性建立动态最优电-气能流模型,实现模型的混合整数二阶锥凸重构,并提出一种基于动态线性化与紧缩凸包络的凸化算法。最后,算例验证所提模型的有效性,表明所提算法在计算精度和效率上均优于连续锥规划算法。

生成对抗网络及其在电力系统中的应用综述

随着电力系统的迅猛发展,如何高效利用海量、多源、多维的电力数据,是当前电力行业面临的重要技术问题之一。相对于传统机器学习算法,深度学习具有较强的数据降维能力、非线性拟合能力和特征提取能力。生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)作为一类深度学习模型,能够很好地实现电力数据样本的增强与生成。该文首先介绍GAN的基本原理,分析其优势与劣势;此后从网络结构与目标函数的角度出发,分别介绍在电力系统中应用较为广泛的4种GAN衍生模型,进而对GAN在电力系统中的应用现状进行详细的综述,归纳每个应用场景所采用的GAN模型及其特点;最后,总结GAN在电力系统中进一步深入应用所要解决的问题,并展望未来的应用前景。

计及新能源发电控制策略的超松弛迭代仿射谐波潮流算法

现有不确定性谐波潮流算法采用典型理论频谱描述新能源发电的谐波发射特性,且未计及控制策略对运行不确定性的影响,难以准确分析新能源发电与非线性用户的谐波交互问题。针对上述问题,采用仿射算术建立系统的不确定性模型,提出计及新能源控制策略影响的仿射谐波潮流算法。首先,计及气象和背景谐波不确定性,建立风电和光伏的谐波源仿射模型,描述新能源发电的不确定性谐波发射特性;其次,分析新能源发电在不同无功控制策略下的功率特性,构建新能源发电的机网接口仿射模型;在此基础上,采用超松弛迭代法求解谐波潮流的仿射方程,通过将谐波源节点和非谐波源节点分立求解,降低迭代方程维数,得到电网谐波电压的区间范围;此后,量化分析新能源谐波电流不确定性对电网谐波电压的影响程度,并实现电网谐波电压不确定性的溯源;最后,通过仿真和算例分析,验证了所提算法的可行性和有效性。

考虑多指标融合的电能质量扰动特征优选策略

针对电能质量扰动特征集合冗余、分离能力差,从而导致电能质量扰动分类准确率低的问题,提出考虑多指标融合的电能质量扰动特征优选策略。首先,采用希尔伯特–黄变换提取频域特征,并构造电能质量扰动的分类特征全集作为特征子集优选对象;其次,将相交度、冗余度、分离度指标融合并构建特征子集优选规则,并通过改进布谷鸟搜索法初选得到待选特征子集;而后,将子集维度和扰动分类准确率融合并定义为代价因子,从而评估不同维度的待选特征子集的优劣,并选择代价因子最小的特征子集作为最优特征子集;最后,采用最优特征子集训练分类模型,实现电能质量扰动信号分类。经仿真对比验证,所提策略能够获取维度较小且有利于电能质量扰动分类的特征子集。

计及SVG动态调压策略的配电网双层不确定性无功规划配置

大量可再生能源与新型负荷的运行不确定性较大程度地影响了配电网无功规划模型的工程适用性。考虑到静止无功发生器(static var generator,SVG)动态调压策略对电压不确定性的抑制作用,提出了一种规划与运行相结合的双层无功规划配置方法。首先,考虑SVG动态调压特性,构建不确定性仿射潮流模型,提出了计及SVG动态调压策略的仿射潮流算法,求解满足SVG容量约束下潮流状态量的波动区间。在此基础上,建立了考虑运行不确定性的双层多目标无功规划配置模型,以最小化规划方案等值年总成本与电压波动指标作为目标,解决SVG和电容器组的最优配置问题。最后,通过算例验证了不确定性无功规划方案的合理性和经济性。

考虑多重不确定性的电–热互联系统仿射优化法

针对多重不确定性影响下的电–热互联系统优化调度问题,为降低优化方案的保守性,并提升经济性,提出一种双层仿射优化方法,揭示不确定因素对电–热互联系统调度的影响机理。首先,构建线性能量传输模型,采用区间线性规划方法求解上层不确定性机组组合问题,避免因非线性运算导致的区间扩张。然后,通过泰勒展开构建计及损耗的线性能量传输模型,基于仿射算法定义系统运行约束,利用仿射优化法求解下层不确定性经济调度问题,量化分析各不确定因素传递轨迹及其对经济调度的影响。最后,通过巴厘岛33节点改造算例,验证了所提方法与区间优化法相比,能够有效降低调度方案的保守性与系统运行成本。

电–热综合能源系统仿射型区间多能流算法

针对综合能源系统区间能流算法仅能分析多个不确定性因素共同作用的结果,而无法量化分析各不确定性因素的传递过程及其对系统状态量影响的不足。该文采用仿射算术建立系统不确定性模型,提出电热综合能源系统仿射型区间能流算法。首先,基于泰勒公式简化热网温度方程,建立仿射形式的热网温度传递模型,进一步地,计及耦合元件的不确定性,建立电热综合能源系统仿射模型。在此基础上,考虑管道流量约束进行多源互补,提出热网仿射能流前推回代算法;同时,以耦合元件的仿射功率作为电热网络间的边界条件,提出电热互联系统仿射能流的并行迭代方法。最后,基于IEEE33节点配电网与23节点配热网构成的电热互联系统,分析不同节点负荷变化对系统状态量的影响程度以及电–热系统之间的交互影响过程,验证该文所提方法的可行性和优势。

基于气网划分的电-气综合能源系统分布式低碳经济调度

电-气综合能源系统(integrated electricity-gas system,IEGS)被认为是提高新能源消纳比例和实现双碳目标的重要载体。为维护电、气不同运营主体的信息隐私、解决气网动态特性导致IEGS经济调度模型求解效率低的问题,提出一种基于气网划分的电-气综合能源系统分布式低碳经济调度方法。首先,考虑气网的动态特性、碳捕集电厂减排能力和电转气设备的吸碳作用,构建了IEGS低碳经济调度模型;其次,根据IEGS边界连接关系对电、气网络解耦;再次,基于Louvain算法和节点分裂法对气网进行分区解耦,并采用一致性交替方向乘子法对IEGS各子区域优化问题进行并行求解;最后,以修改的IEEE39节点电网和比利时20节点气网进行算例仿真,证明所提方法能够提高计算效率,实现电、气网络的分散自治和有效降低碳排放量。

采用线性动态聚类的谐波责任区间估计

传统的谐波责任分摊方法需要采用专门设备同步测量谐波电压和多个用户的谐波电流,工程应用受到限制。该文采用谐波监测装置的非同步量测数据,提出一种基于区间型监测数据的多谐波源谐波责任分摊方法。首先,根据现有谐波监测数据构建区间监测样本,通过基于参数化回归的线性动态聚类算法划分谐波源的运行场景,以保证每一场景下的谐波阻抗与背景谐波电压的波动均维持在较小范围内;其后,构建区间型谐波责任量化方程,并利用相关性数据选择方法辨识区间参数;最后,提出一种谐波责任区间指标,定量评估谐波源的谐波责任。通过仿真与算例验证,验证了该文方法的可行性及有效性。

一种考虑功率不确定性影响及配电网灵活性需求的区间优化调度方法

为解决发用电双侧功率不确定性影响下配电网的优化调度问题,提出一种计及灵活性的配电网区间优化调度方法。构建源荷两侧功率不确定性模型,电源侧采用混合高斯模型对风电、光伏出力的预测误差分布进行分区段拟合,负荷侧叠加考虑预测误差与需求响应不确定性。采用区间变量表征不确定性,为提取合理的功率区间变量,根据区间最短原则计算给定置信水平下的置信区间。考虑分布式柴油机、储能系统、可中断负荷等灵活性资源,以配电网综合运行成本、电压偏移以及灵活性为目标构建区间优化模型,并基于NSGA-Ⅱ算法求解Pareto最优解集。最后,基于IEEE 33节点网络与PG&E69节点网络算例对所提模型与方法进行验证,结果表明采用该文方法实行日前调度计划可有效提高系统应对不确定性的能力。

基于出力曲线聚合与区间潮流典型场景耐受度评价的新能源发电规划方法

为解决分布式可再生能源(renewabledistributed generation,RDG)出力不确定性给配电网规划带来的影响,提出一种采用改进K-means的出力曲线聚合方法,构建RDG典型区间出力场景集,分别计算配电网区间潮流。定义不确定性耐受度,以系统网损最小、电压偏移最小和不确定性耐受力最强为目标建立多目标优化模型,并采用NSGA-II算法求解。在IEEE 33节点网络、某地区实际10kV配电网络和美国PG&E 69节点网络算例验证了所提模型与方法的正确性和有效性。

基于多场景改进Krawczyk区间潮流算法的分布式新能源多目标优化配置

分布式新能源发电(renewable distributed generation,RDG)的运行不确定性对配电网的规划具有较大影响。首先根据RDG的典型出力场景建立其时序区间出力模型。为改善区间潮流计算时收敛性能差且存在无效迭代的问题,提出一种改进的区间Krawczyk迭代算法求解区间潮流,该算法通过改进迭代算子的区间扩展和降低迭代过程的维数2个举措提高算法收敛性。在此基础上,以RDG年投资与运行费用最小、年节能减排收益最大及年节点电压偏差程度最小为目标,建立配电网中考虑出力不确定性的RDG多目标优化配置模型。以改进的区间潮流算法进行电压安全约束校验,并采用带精英策略的多目标遗传算法求解。最后,针对获得的Pareto最优解定义模糊贴近度,筛选不同应用场合下的最优接入容量和位置。采用IEEE-33节点测试系统对该算法和模型进行仿真,验证了算法与模型的有效性。

固定噪声元的预测–校正型仿射潮流迭代算法

仿射潮流算法是求解不确定潮流的重要手段,如何提高该类算法的计算效率、降低算法的保守性是目前亟需解决的重要问题。针对该问题,该文首先在仿射运算中固定噪声元,构建预测–校正型的仿射方程组迭代模型,并提出一种最优校正策略,以校正噪声元系数的方式来保证完备性和降低保守性;然后根据用户运行特性,构建具有噪声元关联性的节点功率–电压仿射模型;在此基础上建立仿射型电网潮流方程,最后提出基于预测–校正的高斯仿射潮流和牛顿仿射潮流算法,实现快速且准确的计算,得到各节点电压和幅值的区间范围。经算例验证,该方法具有更小的保守性,且计算量小、收敛速度快。

考虑风电高阶不确定性的电气综合系统分布鲁棒协同优化调度

电力系统中大规模风电功率的接入和燃气机组装机的不断扩展使得电力网络和天然气网络联系日益密切,电力-天然气双网耦合系统的协同运行为风电消纳提供了新的途径。针对历史样本数据不准确性及其概率分布建模不完备性导致风电功率呈现出的高阶不确定性问题,提出考虑风电概率分布不确定性的电-气综合能源系统分布鲁棒协调优化调度模型。首先,基于风电出力概率密度函数置信带构造不确定量的模糊集,在此基础上,结合双重因子仿射可调策略建立电力系统两阶段分布鲁棒经济调度主问题,并将上述具min-max形式的含有不确定量的优化问题转化为混合整数线性规划问题;其次,建立考虑燃气机组备用配置有效性的天然气系统运行可行性检验子问题;再次,提出主、子问题迭代求解的协同框架,通过耦合元件决策变量及不可行约束集进行信息交互博弈,实现电力、天然气系统的协调优化调度。最后,通过3个不同规模测试系统的算例验证所提模型和方法的有效性。

基于条件深度卷积生成对抗网络的新能源发电场景数据迁移方法

针对在历史数据缺失的情况下,现有的新能源发电场景生成方法存在精度较低甚至失效的问题,提出一种基于条件深度卷积生成对抗网络(conditional deep convolutions generative adversarial network,C-DCGAN)的新能源发电场景数据迁移方法。该方法以历史数据大规模缺失的新能源电站为目标电站,以历史数据完整的邻近新能源电站为源电站,通过生成对抗网络模型学习源电站与目标电站之间的场景数据映射关系,进而根据源电站场景数据,生成目标电站场景数据,且所生成的数据符合真实场景数据分布规律。采用实际风电数据集对所提算法和模型进行验证,并应用若干统计学指标,分别对文中模型与条件生成对抗网络(conditional generative adversarial network,CGAN)模型所迁移生成的数据进行对比评估,结果表明所提算法与模型能够更加准确地生成新能源发电场景数据。

仿射型区间潮流算法应用与展望

可再生能源的大规模开发和并网,给电力系统带来了极大的不确定性,增加了电力系统分析的复杂性。仿射算术作为区间算术的一种扩展,能够考虑不确定因素之间的相互影响,对于分析电力系统不确定性具有重要意义。对比了现有仿射型区间潮流算法的差异,分析了各自特点及其应用现状。首先整理与分析了目前采用的仿射算术,总结其保守性的主要来源和特点;将仿射型区间潮流分成仿射迭代类和仿射优化类潮流,并分别对这两类潮流算法进行对比分析;而后分析了目前仿射型区间潮流算法的应用现状;最后指出了仿射型区间潮流亟待解决的关键问题及未来的研究方向。