数字化背景下新型电力系统谐波溯源关键技术

构建以新能源为主体的新型电力系统是能源电力行业推动“双碳”战略目标的关键举措。伴随多类型电力电子设备大规模接入系统,源网荷储谐波源交互影响,谐波污染加剧且复杂多变,呈现全局化特征,影响了电力系统优质可靠供电。文中聚焦多类型谐波源交互作用下的谐波来源追溯,深度融合先进数字技术在数据资源和智能协作的优势进行主导源头辨识和谐波贡献评估。首先,围绕谐波溯源概念,分析其在数字化背景下新型电力系统面临的新挑战和新机遇。然后,阐述了谐波溯源研究现状,指出关键技术的发展新需求。基于此,利用数字电网技术架构设计了云-边-端协同溯源策略。针对数字化背景下的新型电力系统,阐述了谐波源确定在数据采集、机理分析、协同应用等方面的主要技术。最后,展望了未来数字电力系统安全、可靠、灵活发展的技术方向。

中国石化超深层钻完井关键技术挑战及展望

超深层是中国石化油气勘探开发的重要增储上产领域。针对超深层勘探开发需求和高温高压及复杂地质环境带来的工程挑战,中国石化持续开展关键技术攻关,在钻完井基础理论和方法、钻完井装备、高温井筒工作液、耐高温井下工具仪器和完井测试等方面取得关键技术进展,保障了120口超8 000 m油气井的安全钻探,钻深能力突破9 000 m,助推塔里木盆地顺北大型超深油气田建设、四川盆地海相特深层油气勘探开发突破,为保障超深层油气勘探开发提供了有力的工程技术支撑。随着油气勘探开发不断向更深层推进,技术升级转型需求日益迫切,需进一步夯实理论研究基础,突破耐高温关键工具仪器和井筒工作液,加快推进钻完井工程技术向数智化转型,为保障深层、超深层油气高效勘探开发和加快技术升级转型提供工程技术支撑。

基于四“新”维度的新质生产力发展路径研究

新质生产力的发展是推动我国经济转型,实现高质量发展的关键。基于四“新”维度,新质生产力相较于传统生产力是依靠技术突破创新而产生的生产力跃迁,是以新劳动者、新劳动对象、新劳动工具和新基础设施为核心的生产力。新质生产力依靠科技推动的本质没有发生变化,但其依靠持续的技术突破,摆脱了资源驱动型的传统发展模式,带来的是更清洁、更高效的环境友好型发展模式。随着我国科技创新能力持续增强、新兴产业不断发展壮大、能源转型和新型基础设施建设的不断加快,我国新质生产力发展条件呈现出逐年向好的态势,但也存在新劳动者储备不足、新劳动工具发展受限、新劳动对象应用场景欠缺、新型基础设施协调性较差等问题。新质生产力的发展一是要着重培养新科技人才、数字技术人才和“卡脖子”关键技术人才;二是要以基础研究为依托,推动整体科技创新能力提升,以实现真正的技术突破;三是要尽快建立起数据大市场;四是要以需求为导向推动新型基础设施建设,强调建用并重,强化以用促建。

低频电压下含纤维素颗粒变压器油绝缘特性及影响因素

低频变压器是低频输电系统中的关键设备,低频电压下的绝缘特性对其设计及运行具有重要意义。该文为了研究低频电压下含纤维素颗粒的变压器油的绝缘特性,分别研究20、30、40、50 Hz四种频率交流电压下不同纤维素颗粒度(低、中、高)水平的变压器油击穿特性。同时,通过仿真及试验分析不同频率下变压器油中纤维素颗粒运动及积聚过程。研究结果表明,交流电压频率对变压器油中纤维素颗粒的成桥特性及击穿电压具有显著影响。随着频率的降低,纤维素颗粒向电极移动速度变慢并难以黏附在电极表面,减缓了纤维素颗粒在电极表面的积聚过程及杂质小桥的形成速度。相同频率交流电压下,变压器油击穿电压均随颗粒物浓度的升高而降低;相同纤维素颗粒浓度下,变压器油击穿电压随着频率的降低而增大。研究结果为低频变压器的设计及运行维护提供了基础数据支撑。

中国四大城市群碳排放驱动因素时空分解研究

城市群是中国经济发展和能源消耗的集聚区域,也是碳排放的主要来源。研究中国典型城市群碳排放的时空演变特征及其影响因素对实现“双碳”目标具有重要意义。文中应用ST-IDA模型(时空指数分解分析法)和LMDI(对数平均迪氏指数法)分解法,分析2000—2019年京津冀、长三角、珠三角和成渝城市群的碳排放驱动因素(人口规模、经济水平、产业结构、能源强度和能源结构)。研究发现:2000—2019年间,四大城市群能源活动碳排放总体趋势均由高速增长阶段步入平稳增长阶段,其中成渝城市群已基本实现碳达峰;能源强度效应是影响碳排放空间差异的主要因素;人口规模扩张、经济发展水平提高和能源强度上升是促进碳排放增长的主要因素,产业结构和能源消费结构优化起到抑制作用;四大城市群碳排放的时空演变主要取决于工业部门。鉴于四大城市群呈现出不同的碳排放特征,未来应探索差异化、多元化的城市群减排路径,促进城市群碳减排。

考虑渗吸效应的页岩油井体积压裂用液强度优化方法——以南襄盆地泌阳凹陷X-1井为例

以南襄盆地泌阳凹陷X-1井为例,将岩心实验测得的带压渗吸规律通过岩心尺度油藏模拟拟合得到表征渗吸过程的毛管压力特征曲线及相对渗透率特征曲线,将其代入宏观油藏模型中模拟压后焖井过程,建立体积压裂用液强度优化方法。研究表明:压裂液用液强度的优化必须考虑造缝要满足预测最终可采储量的需求、满足渗吸驱油的需求、满足补充地层能量的需求,同时将压裂液用液强度控制在临界渗吸强度附近,避免液量过少导致渗吸置换作用不充分,液量过大导致成本增加与潜在储层伤害。模拟发现,压裂液用液强度与单井预测最终可采储量正相关且存在最优值,大于最优值后,单井预测最终可采储量增加的幅度将越来越小,通过适当提高压裂液用液强度补充地层能量提高焖井压力,适当增加焖井时间,可有效增加压后产能。经过X-1井现场试验验证,该优化方法对油井生产效果改善显著,具有较好的实用性。

北非地区构造演化与含油气盆地形成

北非地区古生代位于冈瓦纳大陆北缘,经历古生代冈瓦纳和中新生代特提斯2大裂谷—拗陷—前陆盆地演化旋回,是世界范围内重要的油气富集区之一。基于公开地质资料和油气勘探数据的综合分析,指出北非地区含油气盆地存在克拉通叠加拗陷、裂谷和被动陆缘3种盆地类型,盆地演化经历冈瓦纳期和特提斯期2大成盆旋回,明确了区域构造演化对含油气盆地类型、盆地结构和生储盖发育规律的控制作用。受全球板块构造演化影响,北非地区经历了5期构造演化阶段:(1)晚元古代—早寒武世基底拼合和裂谷发育阶段;(2)寒武纪—早石炭世克拉通内拗陷发育阶段;(3)晚石炭世—早二叠世海西造山阶段;(4)晚二叠世—早白垩世裂谷盆地发育阶段;(5)晚白垩世—现今阿尔卑斯造山阶段。以海西造山作用为标志,形成古生代冈瓦纳期成盆旋回和中新生代特提斯期成盆旋回。北非西部盆地演化以古生代冈瓦纳期旋回占主导,在霍加尔地盾周边形成克拉通拗陷叠加盆地;东部盆地演化以中新生代特提斯旋回占主导,形成中新生代裂谷盆地和被动陆缘盆地。受盆地发育特征控制,西部克拉通拗陷叠加盆地烃源岩以志留系、泥盆系泥岩为主,储集层包括古生界和三叠系,区域盖层为志留系页岩和上三叠统—下侏罗统蒸发岩;东部裂谷盆地烃源岩以白垩系、古近系、新近系为主,储集层包括裂谷前古生界和裂谷期中生界、新生界,区域盖层为中新生代裂谷晚期蒸发岩。总的来看,北非地区差异构造演化控制了其含油气盆地形成机制差异和源储盖发育规律。

基于子循环自适应串行交错时间匹配算法的油浸式变压器绕组瞬态温升计算

针对传统算法存在的步长调整及耦合点选择问题,该文提出基于子循环自适应串行交错(SCAS)的时间匹配算法。首先,在步长调整方面,通过加入自适应(ATS)-启发式(HTS)混合变步长算法,解决步长无法实时调整的问题;然后,针对耦合点选择问题,该文在传统常规串行交错(CSS)时间匹配算法及现有改进方案子循环常规串行交错(SCSS)的基础上,提出SCAS时间匹配算法,采用自适应方案确定计算时间窗及预定耦合点,并引入指数平滑法对其精度进行保证;最后,该文基于110 kV油浸式电力变压器建立二维瞬态单分区分匝绕组模型,并将所提算法与其他传统方法进行对比分析。结果表明:在精度方面,与传统CSS算法相比SCAS算法的流场及温度场最大平均相对误差均不超过0.45%,在可接受误差范围内;在效率方面,SCAS算法总体计算效率较CSS算法提高了近20倍。同时,为了说明所提算法的工程价值,该文搭建基于110 kV变压器绕组模型的温升实验平台,将SCAS时间匹配算法应用于该模型中,实验结果表明:在精度方面,SCAS算法与实验达到稳态时最大绝对误差为2.7 K;在计算效率上,本文所提算法的计算效率较传统算法提升约46倍,计算步数约为传统的1/47,减少了计算冗余。

基于改进深度Q网络的虚拟电厂实时优化调度

深度强化学习算法以数据为驱动,且不依赖具体模型,能有效应对虚拟电厂运营中的复杂性问题。然而,现有算法难以严格执行操作约束,在实际系统中的应用受到限制。为了克服这一问题,提出了一种基于深度强化学习的改进深度Q网络(improved deep Q-network,MDQN)算法。该算法将深度神经网络表达为混合整数规划公式,以确保在动作空间内严格执行所有操作约束,从而保证了所制定的调度在实际运行中的可行性。此外,还进行了敏感性分析,以灵活地调整超参数,为算法的优化提供了更大的灵活性。最后,通过对比实验验证了MDQN算法的优越性能。该算法为应对虚拟电厂运营中的复杂性问题提供了一种有效的解决方案。

支撑新能源电力系统灵活性需求的用户侧资源应用与关键技术

伴随着传统电力系统向以新能源为主体的新型电力系统转型升级,高比例新能源的接入和传统机组占比下降导致电力系统灵活性产生缺额。电动汽车、数据中心、P2X(power-to-X)等需求侧资源可以在多时间尺度为电力系统提供灵活性,是新型电力系统灵活性的重要组成部分。该文首先描述高比例新能源背景下输电网和配电网在不同时间尺度的灵活性需求,然后对比总结了典型需求侧资源的调节特性与应用实践,研究了需求侧资源在支撑高比例新能源输电网和配电网中运行、规划2个层面多时间尺度灵活性需求的应用场景。最后针对未来需求侧资源的研究重点,从聚合技术、电碳协同优化调控策略、可信调节能力量化和通信与信息交换标准等角度,对支撑新型电力系统需求侧资源应用的关键技术进行了总结与展望。

基于IWOA-SA-Elman神经网络的短期风电功率预测

由于风力发电的随机性和不确定性使其短期功率的预测工作十分困难,而神经网络模型依靠其强大的自学习能力在风电功率预测领域有着广泛的应用。但神经网络预测精度受初始权重影响较大,且易出现过拟合的问题。为此构建一种基于改进鲸鱼算法和模拟退火组合优化的Elman神经网络短期风电功率预测模型,模型首先利用改进鲸鱼算法结合模拟退火策略获得高质量神经网络初始权值,接着引入正则化损失函数防止其过拟合,最后以西班牙瓦伦西亚某风电场陆上短期风电功率为研究对象,将该算法与BP、LSTM、Elman、WOA-Elman、IWOA-Elman 5种神经网络算法进行算法性能测试对比,结果表明IWOA-SA-Elman神经网络模型预测误差最小,验证了该算法的合理性和有效性。

基于BERT-BiLSTM-CRF模型的畜禽疫病文本分词研究

针对畜禽疫病文本语料匮乏、文本内包含大量疫病名称及短语等未登录词问题,提出了一种结合词典匹配的BERT-BiLSTM-CRF畜禽疫病文本分词模型。以羊疫病为研究对象,构建了常见疫病文本数据集,将其与通用语料PKU结合,利用BERT(Bidirectional encoder representation from transformers)预训练语言模型进行文本向量化表示;通过双向长短时记忆网络(Bidirectional long short-term memory network,BiLSTM)获取上下文语义特征;由条件随机场(Conditional random field,CRF)输出全局最优标签序列。基于此,在CRF层后加入畜禽疫病领域词典进行分词匹配修正,减少在分词过程中出现的疫病名称及短语等造成的歧义切分,进一步提高了分词准确率。实验结果表明,结合词典匹配的BERT-BiLSTM-CRF模型在羊常见疫病文本数据集上的F1值为96.38%,与jieba分词器、BiLSTM-Softmax模型、BiLSTM-CRF模型、未结合词典匹配的本文模型相比,分别提升11.01、10.62、8.3、0.72个百分点,验证了方法的有效性。与单一语料相比,通用语料PKU和羊常见疫病文本数据集结合的混合语料,能够同时对畜禽疫病专业术语及疫病文本中常用词进行准确切分,在通用语料及疫病文本数据集上F1值都达到95%以上,具有较好的模型泛化能力。该方法可用于畜禽疫病文本分词。

基于局部特征深度信息的绝缘子小样本缺陷检测

基于深度学习的目标检测技术已广泛应用于绝缘子缺陷检测中,然而现有目标检测算法主要基于大量缺陷样本训练网络模型,无法对少样本缺陷进行准确识别。针对绝缘子缺陷检测过程中缺陷样本量不足的问题,该文提出了一种基于局部特征深度信息的绝缘子小样本缺陷检测方法。首先采用旋转目标检测网络改进Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)模型提取绝缘子串区域,然后对绝缘子串特征进行划分,提取绝缘子串局部特征并基于深度推土距离(deep earth mover’s distance,Deep EMD)网络实现小样本缺陷检测。实验结果表明,在玻璃绝缘子自爆缺陷检测中,所提出方法采用2张训练样本可取得与现有目标检测方法 200张训练样本相同的效果,采用10张训练样本的绝缘子自爆检测在与真值框的交并比阈值为0.5至0.95之间的平均精度(mean average precision,mAP)达到0.65,该方法为小样本电力设备缺陷智能化检测提供了新的方法和思路。

压缩二氧化碳储能系统膨胀机研究进展

压缩二氧化碳储能系统具有储能密度大、系统设备紧凑、运行寿命长等优点。膨胀机是储能系统的关键设备,对整个储能系统的效率和性能有直接影响。综述了各类膨胀机的研究现状;介绍了不同类型二氧化碳膨胀机的工作原理及特点;提供了可在压缩二氧化碳储能系统中应用的膨胀机类型;分析了应用于储能系统的4种膨胀机存在的问题及其解决方案;指出了二氧化碳膨胀机的研究方向,包括设计方法优化、关键部件结构优化、泄漏、密封、摩擦、润滑等,为压缩二氧化碳储能系统膨胀机的优化设计提供参考。

极端天气场景下基于天气衍生品的电价风险管理

极端天气会导致线路跳闸,发电能力损失,负荷激增。市场环境下用户将承受高昂电价冲击,危及社会稳定。此时抑制电价飙升,管理电价风险十分重要。为此,设计了一种基于电价和发电损失容量的电力天气衍生品,可有效管理电价风险。首先,依据风险分解结构原理从源网荷及发电商报价角度分析了极端天气对电价的影响。其次,设计了考虑电价、天气为执行条件和基于损失容量与电价为收益函数的天气衍生品,并从理论层面分析了其效果。最后,结合预期效用最大化目标和电力市场出清模型进行发电商决策与电价模拟,使用条件风险价值(CVaR)指标评估了电价风险及衍生品效果。结果显示,所提电力天气衍生品使极端天气对发电商收入的冲击降低80%以上,用户电价均值降低约0.2%,用户电价风险降低20%以上,说明可有效控制电价风险,助力电力市场建设以及新型电力系统构建。

无结核社区建设中的主动筛查策略

主动发现肺结核患者和对结核分枝杆菌潜伏感染者开展预防性治疗是无结核社区建设中的主要措施。基于当地实际情况制定有针对性的筛查策略,可及时发现结核病和亚临床结核病患者,及早圈定可实施预防性干预的结核病发病高风险人群。笔者在回顾世界卫生组织结核病系统筛查和潜伏感染者干预相关指南中的推荐意见,以及国内研究者提出的循证指南的基础上,提出在开展无结核社区建设项目中,应在社区高危人群、重点场所人群和到医疗机构就诊者中开展筛查,并提出了筛查策略和后续分类干预措施。

基于水光电力系统时序生产模拟模型的水光优化配比研究

基于考虑系统负荷、新能源发电出力等时序变化特性的时序生产模拟法,建立了水光电力系统时序生产模拟模型;从系统结构性、经济性、灵活性与可靠性方面综合确定最佳水光容量配比,并通过金沙江上游川藏段水光系统验证了模型的合理性。金沙江上游川藏段光伏电站与水电站出力具有较好的年内、日内互补特性;对于2030年水平年,考虑枯期水电留存,913.6万kW水电配套400万kW光伏的方案综合性能更优,其新增非水可再生电量约60亿kW·h。

考虑用户比价行为的综合需求响应低碳优化策略

在我国“双碳”背景下,建立综合能源系统(integrated energy system,IES)已经成为实现“碳达峰”、“碳中和”目标,加快能源结构转型的重要举措,而综合需求响应(integrated demand response,IDR)是综合能源系统减少碳排放、缓解供需双侧不平衡的有效途径。然而,现有关于IDR的研究大多仅考虑其经济效益,未考虑其环境效益,忽略了需求侧用户对不同时段激励价格的比价行为以及不同用户的差异化响应特性。该文提出了基于碳排放因子的IDR碳排放折算模型,并将碳排放成本加入综合能源系统服务商(integrated energy system provider,IESP)的目标函数中;通过建立激励交叉弹性耦合矩阵对用户的比价行为进行了有效建模以提升模型的精确性;同时计及用户的差异化响应特性,通过制定差异化的激励策略以充分挖掘用户的响应潜力。所提模型被建立为一个IESP-用户双层优化模型,并将该模型转化为了一个单层的凸优化模型以实现高效地求解。最后通过仿真算例验证了模型的有效性,不仅减少了碳排放量,同时降低了IESP的响应成本并提升了用户的舒适度,实现了多方共赢。

基于分层约束强化学习的综合能源多微网系统优化调度

构建多微网系统是消纳可再生能源、提升电网稳定性的有效方式。通过各微网的协调调度,可有效提升微网的运行效益以及可再生能源的消纳水平。现有多微网优化问题场景多元,变量众多,再加上源荷不确定性及多微网主体的数据隐私保护等问题,为模型的高效求解带来了巨大挑战。为此,该文提出了一种分层约束强化学习优化方法。首先,构建了多微网分层强化学习优化框架,上层由智能体给出各微网储能优化策略和微网间功率交互策略;下层各微网以上层策略为约束,基于自身状态信息采用数学规划法对各微网内部的分布式电源出力进行自治优化。通过分层架构,减小通信压力,保护微网内部数据隐私,充分发挥强化学习对源荷不确定性的自适应能力,大幅提升了模型求解速度,并有效兼顾了数学规划法的求解精度。此外,将拉格朗日乘子法与传统强化学习方法相结合,提出一种约束强化学习求解方法,有效地解决了传统强化学习方法难以处理的约束越限问题。最后通过算例验证了该方法的有效性和优势。

基于LMDI和系统聚类的电力行业碳排放影响因素分析

电力行业作为直接使用一次能源的最大部门,是落实我国碳减排目标的重点行业。为厘清电力行业碳排放的主要驱动或抑制来源,论文构建了LMDI模型,从国家及省域两个层面对2006—2020年电力行业碳排放的影响因素进行了分解。研究结果表明,从国家及省域两个层面来看,经济发展效应均为电力碳排放的主要促进因素,火电燃料转化效应和产业结构效应均为电力碳排放的抑制因素,电源结构效应、工业电耗强度效应在全国层面为电力碳排放的抑制因素,但在各省份中的影响效果及程度各有不同。论文以主要抑制因素为变量,利用系统聚类法将30个省份划分为六大区域,针对各区域影响因素的作用效果提出了因地制宜的减排政策。