动态负荷准稳态与动态信号的模型与分解方法

针对牵引变电站等大功率动态负荷,建立了动态负荷信号随机过程的准稳态项与动态项数学模型;然后,采用二次经验模态分解方法,在小时间尺度上,对采集的牵引变电站动态负荷电流与功率随机信号进行了分解,得到了其慢速波动的准稳态项与随机快速波动的动态项。分解结果证明了文中所提出的模型结构的正确性,同时证明了分解方法的有效性。文中所提出的方法可为建立电能表动态误差特性测试信号提供依据。     

基于试验的炼化企业电力系统静态负荷模型参数辨识

炼化企业电力系统负荷建模是一项重要的基础性研究.通过现场实测的数据,建立误差函数寻优,辨识出静态负荷的多项式模型和幂函数模型的未知参数.拟合曲线的评价指标证实了通过稳态试验法建立的静态负荷模型可行和有效.     

基于DEA的供电企业技术效率分析

文章利用Coelli的DEA模型构造了河南省供电企业运行效率评价的DEA模型,对供电企业的技术效率进行计算分析,并联系企业生产实际从多个角度对河南省供电企业效率进行了对比评价,提出了改善河南供电企业效率的政策建议及对策建议。文章研究所采用的DEA方法是目前国际上应用较为广泛的非参数效率评价方法,测算过程所用的数据都是企业生产实际的真实数据,研究结果有很强的现实意义。     

基于DEA的供电企业技术效率分析

文章利用Coelli的DEA模型构造了河南省供电企业运行效率评价的DEA模型,对供电企业的技术效率进行计算分析,并联系企业生产实际从多个角度对河南省供电企业效率进行了对比评价,提出了改善河南供电企业效率的政策建议及对策建议.文章研究所采用的DEA方法是目前国际上应用较为广泛的非参数效率评价方法,测算过程所用的数据都是企业生产实际的真实数据,研究结果有很强的现实意义.     

基于交叉项解耦随机响应面的电–气互联系统低碳化概率最优能量流EI北大核心CSCD

针对双碳战略目标下含大量不确定因素的电–气互联系统的低碳化运行需求,建立电–气互联系统低碳化概率最优能量流模型,提出基于交叉项解耦的改进随机响应面法实现高效求解。首先,构建碳捕集-电转气的低碳化协同运行模式,通过碳的循环利用和氢的多模式协同利用,促进异质能源系统的高效交互,并基于此建立电–气互联系统低碳化概率最优能量流模型;然后,针对现有电–气互联系统概率分析方法难以平衡计算精度与求解效率的不足,提出一种基于交叉项解耦随机响应面的概率能量流分析方法,采用泰勒级数展开对Wiener混沌多项式中的交叉项进行解耦与简化处理,从而克服随机响应面方法难以处理高维随机变量的缺陷;最后,采用IEEE 39-NGS 20和IEEE 118-NGS 90这2个电–气互联系统,验证所提模型和方法的准确性和适应性。     

混合遗传算法在电力参数测量中的应用

现有电力参数测量方法往往只针对一个误差因素,当系统采样数据同时受多个误差影响时,难以得到准确结果.针对这一问题,建立了电力参数极值优化模型,同时对衰减直流分量、非同步采样及谐波等多个误差参数加以精确表示,利用混合遗传算法(HGA)对该模型进行求解,可得到准确的系统幅值、相位、频率及谐波等电力参数.针对普通遗传算法(GA)收敛慢和经典迭代法初始点敏感问题,HGA将GA算子与混合拟牛顿算子结合起来,由GA算子进行解空间全局搜索,混合算子进行强局部搜索,可实现无需指定初值的电力参数快速求解.仿真实验表明,该方法能有效提高参数测量的运行效率和计算精度.     

基于凸包理论的含风电电力系统负荷恢复方案优化

大停电事故后,合理的负荷恢复策略对加快电力系统恢复、减少停电损失具有重要意义。针对标准交流潮流方程的非凸性导致负荷恢复模型求解效率低的问题,提出了基于凸包理论的含风电电力系统负荷恢复方案优化方法。首先,简要介绍了凸包理论以及非线性函数的凸包构建方法。其次,针对风电出力的不确定性,采用条件风险价值理论处理风电波动带来的风险,进而建立了直角坐标系下基于凸包理论的电力系统负荷恢复二阶锥优化模型,其中,交流潮流方程中的非线性项采用凸包表达。针对无法精确确定凸包参数的问题,提出了基于迭代更新的参数优化方法,减少因凸包引入的松弛误差。所提出的模型为混合整数二阶锥规划模型,可采用商业求解器高效求解。最后,采用IEEE 39节点系统和改进的广东电力系统验证了所提出模型的有效性。     

基于小波卡尔曼混合算法的陀螺仪去噪方法

为了能有效地减少MEMS（微电子机械系统）陀螺仪的随机漂移误差,使得随钻测量系统的精度得到提高,提出了一种基于小波与Kalman算法的混合滤波方法。首先使用小波分析的方法,对实测的陀螺仪数据进行多分辨分解得到平稳的数据信号,然后对数据进行时间序列分析建模建立陀螺仪误差模型,把小波分解后的低频信号作为系统输入,利用最小二乘法中直线拟合的方法改进卡尔曼滤波算法处理陀螺仪零点随机误差。实验分别分析了静态平稳信号和非平稳动态信号,并对处理效果进行了对比分析。仿真结果表明方法能有效降低信噪比,提高陀螺仪输出精度。     

基于随机前沿模型的智能电网效率评估方法

针对智能电网的技术效率与配置效率评估,提出了一种基于随机前沿模型的智能电网效率评价方法,用于反映电网智能化推进过程中的技术生产能力与资源优化配置能力。所提出的评价方法以具有随机前沿特性的柯布–道格拉斯生产函数为理论基础,分析综合随机因素下的智能电网投入产出关系,建立智能电网技术效率评估模型。通过对柯布-道格拉斯的生产函数与成本函数之间的自对偶性分析,推导出智能电网的资源优化配置效率的评估模型,该模型能够避免常规配置效率评价对冗繁的投入要素价格信息的需求。算例分析结果验证了所提方法的有效性和合理性。同时,灵敏度分析结果表明,电网企业的技术效率与配置效率水平与其管理机制和生产要素投入方式有着较强的影响关系。     

计及动态非均匀热特性的储能软包锂电池充放电热路模型

当前锂离子电池热行为解析模型与仿真模型在储能应用中面临效率或精度挑战。提出一种计及动态非均匀热特性的软包锂电池热分析方法，为储能系统提供电池状态在线评估工具。首先，构建热路模型和解析偏微分方程组，以捕捉充放电过程中电池动态非均匀热特性。其次，建立迭代机制确定求解参数，发展一种兼顾精度和效率的求解算法。将热解析模型和算法应用于商用储能锂电池温度评估。多种充放电工况下的实验结果表明，所提方法具有毫秒级计算成本和小于3%的温度误差，参数标定、迭代机制增强了该方法的工程适用性。该方法对储能电池管理系统展现出良好的应用潜力。     

电动汽车接入对风电穿透功率极限的影响研究

电动汽车和分布式风电接入电网是当前的研究热点。首先分析了分布式风电以及电动汽车入网的随机特性,介绍了基于非参数核密度估计法的含电动汽车配电网负荷建模方法。该方法能够较好地克服由传统的正态分布进行负荷建模带来的误差。建立了基于机会约束的分布式风电穿透功率极限的计算模型,并使用嵌入随机模拟技术的粒子群优化算法对不同电动汽车渗透率时风电的穿透功率极限进行求解。最后,算例说明了电动汽车入网对负荷分布的影响,并从多个角度分析了电动汽车渗透率对风电极限穿透功率的影响机理。     

计及中长期合同电量分解和风电不确定性的电-气综合能源系统日前优化调度

将中长期合同电量分解模型引入电-气综合能源系统日前调度决策过程中,实现了合同电量分解和调度计划制定的嵌套优化。针对合同电量分解结果可能在实际调度计划中不可执行的情况,提出了一种基于拉格朗日乘子的机组日分解电量越限因素定位方法,并通过中长期合同电量分解模型与日前调度模型的协调迭代消除越限电量,保证了中长期交易的有效性。此外,在模型中考虑了天然气网络约束和风电随机性对中长期交易计划的影响,并利用机会约束规划理论构建含风电不确定性的优化调度随机模型。基于风电等效随机输出样本矩阵和随机模拟技术实现机会约束向确定性表达式转化。通过仿真算例验证了所提方法的有效性。     

基于时间卷积神经网络的非侵入式居民用电负荷分解方法

非侵入式负荷分解技术通过从主表信息中恢复出用电侧单个用电设备的状态,可以准确地刻画用户用电画像,为用户侧精细化管理发挥重要作用。针对目前人工神经网络模型在负荷分解中存在的分解精度不高、训练效率低下等问题,文章构建了基于时间卷积神经网络(temporal convolutional neural network,TCN)的非侵入式负荷分解模型。通过分析设备的用电规律,采用扩张因果卷积在主表功率序列进行卷积运算,扩大了感受野,提取到更加丰富的特征;通过增加残差连接,权重归一化层,优化训练数据窗口,提高了网络训练效率。最后,在经过优化的UKdale数据集上对构建的模型进行测试,实验结果表明获得的平均绝对误差、均方根误差、相对误差都处于较小的范围,时间复杂度分析也进一步说明了在不损失负荷分解精度的情况下,模型具有较短的训练时间。     

基于奇异谱分析的长时交通流混合预测模型

长时交通流预测是综合交通运输系统规划的重要组成部分,也是宏观交通流管理政策制定的重要依据。 针对时序预测 中存在较多噪声及单一模型预测效果不稳定等问题,提出了一种基于奇异谱分析(SSA)的混合预测模型,以提高实际应用中交 通流序列预测的精度与效率。 首先将原始数据经过奇异谱分析后重构为趋势项、周期项和残差项,其中趋势项运用支持向量回 归(SVR)进行预测,并引入灰狼优化(GWO)算法对模型参数进行优化,周期项利用带遗忘机制的在线序列极限学习机(FOSELM)预测,最后叠加两部分得到预测结果。 以真实交通流数据开展实验,本文所提出的混合预测模型的平均绝对误差为 215. 15,均方根误差为 278. 51。 整体结果表明,该模型能够解决单一模型预测结果误差波动大、预测效果不稳定等问题;相比经 验模态分解(EMD)以及未经处理的时间序列,各模型对经过奇异谱分析的时间序列的预测误差均有所减小,进一步证实了奇 异谱分析在时间序列分解中的有效性。     

含确定性分量和随机噪声分量的宽频带信号分解方法

可再生能源发电、储能、电动汽车等基于电力电子变流器的并网设备快速增加导致配电网信号日趋复杂。将电力系统宽频带信号分为确定性分量和随机噪声分量,建立了电力系统宽频带信号模型,并基于此模型提出了一种宽频带信号分解方案。首先,应用鲁棒局部回归平滑滤波方法提取并过滤随机噪声分量;提出了基于均值和标准差估计的自适应阈值确定方法,用于分解随机噪声分量。然后,提出了基于间谐波子群频谱的自适应阈值确定方法,用于提取间谐波分量。最后,用无限脉冲响应滤波器组将确定性分量分解为独立的子信号,并基于泰勒傅里叶变换估计确定性分量的频率和相量,实现确定性信号的分解。仿真验证了所提方案能在低信噪比、系统频率动态变化等情况下实现间谐波分量的自适应捕获和宽频带信号的高精度分解并应用所提分解方案分析了实测电压信号。     

电力系统中长期负荷的可变权综合预测模型

中长期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行、优化规划和科学管理的基础与前提，预测的精度高低对国民经济各部门至关重要，因而对电力负荷中长期预测方法的研究既有理论价值又有实际意义。鉴于中长期负荷预测具有研究时间跨度长，影响预测的物理因素复杂且不确定性较大等特点，同时现有的综合预测模型中大都采用了固定不变的权重，本文提出了一种权重可变的电力负荷综合优化预测模型，以更好地反映电力负荷变化的规律。详细的算例分析充分说明了该预测方法的有效性。     

考虑电能替代负荷接入的配电网鲁棒重构优化

为治理大气污染、保护环境,涵盖电采暖和电动汽车的电能替代负荷将越来越多地接入配电网中,配电网的供电能力受到显著影响,传统配电网运行优化方法须要改进。基于电采暖、电动汽车负荷的出力模型,采用拉丁超立方抽样、Cholesky分解和同步回代削减相结合的方法实现概率多场景的快速生成。基于生成的概率多场景,将鲁棒优化和随机规划方法相结合,采用场景分析方法,在满足鲁棒约束条件下,以网络损耗和负载均衡度为优化目标,建立考虑电能替代接入的配电网鲁棒重构优化模型,采用蚁群算法对模型进行求解。最后通过算例验证了文中重构方法能够有效提升含大规模电能替代负荷配电网的供电能力。     

基于Logistic模型的电能替代电量预测

随着电能替代战略的不断推进,电能替代电量规模将不断扩大,对未来电网中长期负荷构成将产生较大影响。现有电网中长期负荷预测方法对电能替代电量的考虑尚不够充分,有必要进行单独的分析预测。文中分析了政策对未来电能替代发展的重要影响作用,并给出了宏观层面电能替代电量的计算方法。在此基础上,基于Logistic模型分别对终端能源消费总量和电能占终端能源消费比例进行预测,在预测过程中充分结合目前已有的相关研究成果,最终获得电能替代电量预测结果。文中模型可作为传统中长期负荷预测方法的补充,用以指导未来电源、电网和相关能源规划。     

A data envelopment analysis approach to evaluation of operationalinefficiencies in power generating units: a case study of Indian powerplants

A nonparametric approach to frontier analysis, data envelopment analysis (DEA), is applied in this work to evaluate the operational inefficiencies of generating units. Three parameters viz. generation per unit of coal consumed, generation per unit of oil consumed and generation per unit of auxiliary power consumption have been considered as indicators of performance. The DEA approach provides with a best practice frontier for each of these parameters, which can then serve as a benchmark for efficiency. Also, the slack analysis indicates the causes of inefficiency. A time series study of units' performance, identifies those units that need renovation and repowering and those units where the performance could be improved by extensive training of operating personnel. The analysis in this paper considers operational performance statistics of all coal based generating units belonging to National Thermal Power Corporation of India over the period 1991 to 1995     

水电站群年度期货电量的划分与分解

基于充分发挥期货合约在风险规避、电价平抑中的积极作用的原则,本文提出了二级电力市场中水电站群期货与现货电量的划分模型;针对水电站的月发电量的不确定性及月间发电量不均匀性,进一步建立基于月发电量序列概率特征分析的年度期货电量分解模型,并给出模型求解算法,为水电站群在电力期货市场中的合约签订及电量分解提供了一种可行方法和依据。在算例中具体给出期货电量划分与分解的计算步骤及结果,阐明结果的内在机理。通过在科研项目中的应用,验证了该方法的有效性和合理性。