零碳排放下电-气综合能源系统多能负荷预测

电-气综合能源系统中多能负荷之间的耦合程度不断增加,提升了能源系统调度和运行的难度。为此,对零碳排放下电-气综合能源系统多能负荷预测方法进行了研究。分析零碳排放下电-气综合能源系统的运行架构。以气象因素为影响因子,运用灰色关联度分析法获得多能负荷与各因子的相关性。将相关性分析结果与系统历史多能负荷数据共同作为输入数据,构建基础长短期记忆(LSTM)预测模型。结合樽海鞘群算法(SSA)优化模型关键参数,获得优化LSTM预测模型,实现系统多能负荷预测。试验结果表明：冷负荷与电负荷的关联度为0.88;热负荷与电负荷的关联度为0.681;实际预测平均绝对百分误差低于0.45。该方法预测效果理想,为系统最优调度与运行规划奠定了基础。     

基于DRL的综合能源系统优化运行研究

随着“双碳”政策的推进，发展以电网为核心，电、热、气多能互补、协同供能的综合能源系统是落实“双碳”的重要手段。电-热-气联合运行的综合能源系统迅速发展，该系统运行存在的经济性问题和稳定性问题有待解决，本文致力于采用机器学习算法，在兼顾运行稳定性的情况下解决电-热-气联合运行系统的经济性问题。本文首先对包含储能和电转气装置的综合能源系统进行建模，结合优化运行问题优化目标-约束条件的一般框架，在约束条件建模中考虑功率平衡、各机组出力限制、爬坡率限制和容量限制；然后，本文设计了基于DRL的电-热-气联合系统优化运行问题求解策略，DRL算法结合了强化学习策略选择的优势和深度学习环境模拟的优势，在DRL算法设计中详细考虑动作空间、回报函数、状态空间、DRL 算法、DRL网络五大模块；最后，本文设计了4个算例，结合电-热-气联合系统典型日运行条件，验证了采用电-热-气联合运行供能模式可以有效实现多能互补降低用能成本，并且本文设计的DRL方法可以有效求解电-热-气联合系统的优化运行问题。     

计及混合潮流约束的热-电互联综合能源系统 多目标优化调度

为满足多样化能源需求并提高能源网络的可靠性,研究多能源系统优化管理和混合潮流问题.针对多能源的网络约束及其耦合特性,构建整合分布式发电、热电联产、电力网络和区域供热网络的热-电互联综合能源系统模型.基于梯形模糊隶属函数构建模糊化软约束,量化电力网络节点电压和区域供热网络节点供给温度的技术不满意度.考虑系统的经济运行和网络节点的能源供给质量,提出一种计及混合潮流约束的热-电互联综合能源系统多目标优化调度策略,以最小化运行成本和网络节点状态变量的技术不满意度.采用epsilon约束算法精确求解该多目标优化问题的Pareto前沿.算例分析结果表明,所构建的模型和提出的算法可以有效提高系统能源供给质量和优化决策的准确性.研究成果进一步体现了所提出的多目标优化方案在兼顾经济性、能源供给质量以及复杂的运行约束,保证系统经济稳定运行等方面的效益.     

基于模糊C均值聚类算法的电-热互联综合能源系统负荷预测

电-热互联综合能源系统负荷预测参数相似度较高,预测收敛性较差.提出基于模糊C均值聚类算法的电-热互联综合能源系统负荷预测方法.联合能源转换器、负荷预测芯片两个初级应用设备,完成电-热互联综合能源系统的特性负荷元件研究.按照能源系统电-热数据密度估计条件,设定实际均值聚类参数,通过预测系数归一化处理实现基于模糊C均值聚类算法电-热互联综合能源系统负荷预测.实验结果表明,与传统基于RBF电量调试的能源系统负荷预测方法相比,所提方法应用过程中,UDC指标(单位时间内电压输出水平)、IDC指标(单位时间内电流输出水平)均出现上升趋势,有效降低了能源系统特性元件负载电量过高情况发生概率.     

考虑CO2排放量的能量枢纽运行配置优化

多能源系统通过电、热、气等不同形式能源在生产、传输、消费等多个环节进行协同优化为解决能源与环境问题提供了新方案.能量枢纽(EH)作为多能源系统的耦合环节,其配置方案对多能源系统的优化运行至关重要.在此背景下,本文提出了一种考虑CO2排放量的含电力、热能、天然气等不同形式能源的能量枢纽优化运行配置方案.在考虑CO2排放量的基础上,提出一个多目标优化问题,并采用遗传算法(GA)求解整体优化问题,从而实现社会效益最大化,CO2排放量最小化的目标.最后通过不同配置算例的分析比较验证所提方法的有效性,为能量枢纽的建设和运行提供理论和技术支撑.     

考虑不确定性电源的气-电综合能源系统优化调度研究

分析互联综合能源系统概念及框架,建立了天然气市场与电力市场综合能源协调框架。在能源系统中综合考虑电源和用能需求的不确定性,对日前市场阶段和实时平衡市场阶段,建立了基于混合整数优化的综合能源系统优化调度模型;根据天然气市场在日前和实时阶段与电力市场的配合关系,针对天然气供需约束、用气量约束、物理变量约束等进行详细分析和建模,分别建立综合能源系统随机优化调度模型和综合能源系统序列优化调度模型。并通过仿真模型分析两种模型之间的差异和优势,论证了通过多种能源源类型的市场协调运行在更大范围内平衡多种能源需求和供给的不确定性,进而更好的利用可再生能源的可行性。同时指出综合能源系统序列优化调度模型更加适用于气-电综合能源系统。     

平行系统和数字孪生的一种数据驱动形式表示及计算框架

旨在为平行系统及ACP方法建立一种数据驱动的数学形式和计算框架, 该形式与框架也适用于数字孪生系统.首先, 基于动态系统状态方程方法论, 给出了平行系统的虚实双系统表示方法, 基于此表示方法为平行系统问题提供了一种数学表示.围绕该表示, 讨论了虚实系统互动、平行系统与数字孪生系统异同等问题.然后, 为ACP方法提供了一种计算框架, 详细解释了人工系统(Artificial systems, A)、计算实验(Computational experiments, C)、平行执行(Parallel execution, P)的数学计算求解过程, 并讨论了“学习与训练”、“实验与评估”、“管理与控制”、灵捷–聚焦–收敛(AFC)、小数据-大数据-小智能等概念的相关数学表示, 并讨论了智能科学与平行系统数学架构的关系以及平行智能的内涵.最后, 以大学校园园区能源管理系统为案例, 为平行系统数学架构和方法提供一个直观的算例.     

区域能源智能物联网平台开发

碳减排背景下,结合多能互补、余热利用的区域能源项目逐渐涌现。为进一步提高区域能源系统的信息化和智能化水平,基于Niagara框架技术,搭建区域能源智能物联网(IoT)平台。平台的硬件框架部署传感器仪表、数据终端、网络控制器等设备。平台的软件框架实现了系统集成、数据远传、数据可视化等功能。在管理平台原有功能的基础上,引入人工智能算法。通过软件编程进一步赋能,实现了基于神经网络模型的区域负荷预测和以可再生能源利用率为主要目标的能源系统优化调度方案。该方案不仅能提高区域能源中可再生能源利用率,还能降低系统运行能耗。基于原有平台定制额外软件功能的方法,开发周期短、自定义程度高、贴合实际系统,有效提高了IoT平台的智能化程度。     

基于SCADA的电能量系统运行指标数据分析系统

结合电能质量运行指标管理工作实际需要,在电能量采集系统电能数据完整采集、实用化的管理应用基础上,拓展SCADA开关量与电能量开关数据匹配算法研究和电能量数据分析方法的研究,构建分布式的电能量系统运行指标数据分析系统,实现电能量抓取数据与SCADA数据对比校核、网损管理、电能平衡、指标分析及越限告警等综合应用.     

智能船舶综合能源系统及其分布式优化调度方法

船舶航运污染是阻碍海洋经济发展、海洋强国建设的瓶颈问题. 智能船舶为航运业绿色环保发展提供了重要手段. 为进一步开发船载新能源, 提升能源综合利用效率, 降低船舶航运污染排放, 本文构建以能量优化调度系统为核心、以能源转换中心为枢纽的智能船舶综合能源系统; 考虑其特有的动力系统负荷需求、航行低污染排放量标准以及电?热多能流耦合供能特性, 建立智能船舶综合能源系统能量优化调度目标函数及相关约束条件; 并基于宽度学习、带有广义噪声的多智能体分布式优化相关理论, 提出可快速准确地预测全航程各时段负荷需求、可容纳复杂干扰的分布式优化调度方法, 实现高效的智能船舶综合能源系统能量优化调度, 保障智能船舶经济、可靠、稳定航行. 仿真分析验证了所提出智能船舶综合能源系统分布式优化调度方法的有效性.     

区域源网荷储一体化调控管理模式

针对当前源网荷储一体化调控面临的“新能源+规模化储能”一体化调控策略缺失、主动支撑能力不足以及多系统林立等共性问题，本文以全国首个“源网荷储”一体化项目为例，探讨一体化调控管理模式的应用。主要研究内容包括区域风光功率联合预测、电网友好型新能源电站的“网-源”协调关键机制、风光储场站协同优化控制保护、新能源快速一次调频和虚拟惯量支撑等技术创新研发，以及风光储场站一体化数据集控平台研发和“集控+直控”双调度模式创新。研究结果表明，一体化集控平台从可测、可控、可调、可支撑四个方面为源网荷储一体化运行提供数据支持，满足新能源电站一体化智慧控制、电网友好接入及风光储稳定运行的要求，实现了全景智慧、电网友好、风光储协同的目标。研究成果有助于加快推动源网荷储一体化建设，创新一体化调控管理模式，并为促进形成规范化的源网荷储一体化实施路径提供参考。     

新能源电力生产信息智能化管控系统的设计与实现

基于风光储输示范工程对新能源发电企业的业务需求、系统功能进行分析,采用先进的构件/架构技术、多智能体数据集成技术、SVG和电力GIS的信息处理和展示技术、智能化工作流引擎平台等,设计新能源电力生产信息智能化管控系统,满足企业生产运行和经营管理的需要。     

大功率LED灯阵能耗测量系统构建

对大功率LED灯阵能耗测量系统进行研究,能够有效解决传统能耗测量系统存在的测量精度低、运行能耗高等问题。依据灯阵能耗测量需求,对大功率LED灯阵能耗测量系统的总体框架进行设计,改进照明管理、通信、随机存储SRAM、Flash闪存、TFT-LCD液晶显示、电源电路和驱动电路等硬件模块,优化开发软件部分的能耗测量功能,完成大功率LED灯阵能耗测量系统的构建。实验结果表明,该系统具有测量精度高、运行能耗低等优点,满足灯阵能耗测量需求。     

基于数据处理的省级能源预测预警平台设计

为解决传统的能源数据报送和发布方式滞后,能源数据的上报和汇总速度慢,数据标准化缺乏、有价值信息无法共享利用,以及能源管理方面存在严重的信息不对称等问题,提出一种由电力、煤炭、石油及综合四个子系统构成的省级能源监测预警信息系统设计方案。依托现代信息技术和数据分析技术,全面采集和分析能源资源的储藏量、生产、消费、进出口、库存、区域间流动和利用效率等信息。建立相应的能源统计、预警、监测、单位GDP能耗统计及考核等指标体系,并完成了系统的框架设计。平台具有保障能源资源总量供给平衡的功能,可为政府及相关部门的宏观决策管理提供信息服务和支撑。     

基于互联网+的高校能源管理信息系统设计与开发

为了实现高校能源管理的信息共享,提高对高校能源信息管理的智能水平,提出一种基于互联网+的高校能源管理信息系统开发设计方案。系统采用感知层、网络层和应用层的三层结构,采用RFID、 条形码、蓝牙、红外等数据信息感知技术进行高校能源信息的原始采集,在网络层通过ZigBee 和无线通信技术进行信息融合传输,在控制设备中导入原始数据,在互联网+环境下建立数据处理中心,根据能源管理系统的现实需求进行信息融合和数据存储管理,设计嵌入式控制器对串口、并口、USB端口、以太网口及GPIB接口进行集成控制,在Linux内核下实现高校能源管理信息系统应用程序开发。系统测试结果表明,采用该系统进行高校能源管理,具有较好的信息存储、信息调度和信息检索能力。     

新能源高渗透率下的区域电网发展阶段划分方法研究

随着以风光为主的新能源渗透率逐渐提高,其出力的不确定性对电网产生的影响也逐渐增加。为解决这一问题,本文提出了一种分阶段划分区域电网新能源渗透率的方法。首先,从时间上阐述了含有新能源在内的区域电网发展阶段划分的原则,并按照灵活的供需关系对其进行划分。然后,针对电网灵活性资源进行定量评估,综合考虑不同形式下的灵活性供需情况。通过10机系统的算例分析,得出了区域电网消纳新能源接入的能力。当新能源渗透率达到一定阈值时,此时电网的发展已经进入新能源高渗透率的阶段,可能会出现区域饱和的现象。研究发现,在不同的电网中,该阈值也有所不同。本文提出的方法可为电力系统规划和运行提供参考,以提高电网的稳定性和可靠性。     

Research on simulation of ship electric propulsion system with flywheel energy storage system

Flywheel energy storage has been widely used to improve the ground electric power quality. This paper designed a flywheel energy storage device to improve ship electric propulsion system power grid quality. The practical mathematical models of flywheel energy storage and ship electric propulsion system were established. Simulation research on the effect of ship electric propulsion system power quality, made by flywheel energy storage, was completed by using the software Matlab/simulink. We have done a lot of simulation experiments on sudden load of ship integrated electric propulsion system, one system is with flywheel energy storage, another one is not with. Comparing with these simulation results, we can see that the flywheel energy storage designed in this paper has improved ship electric propulsion system network power quality as well as increases the reliability of the ship power grid. The conclusions can provide a theoretical guidance for the design of flywheel energy storage applied in ship integrated electric propulsion system.     

企业云存储管理系统的设计与实现

根据目前企业对存储容量的需求较大,通过分析OpenStack云计算平台和该平台中Swift对象存储的特点以及其应用领域,结合目前企业对存储的需求分析,将企业存储应用进行整合分类,设计并实现基于Swift对象存储集群的存储资源的统一认证、管理和存储资源的云端化,解决了企业对存储需求的弹性应用问题,最后采用Express框架设计和开发了一个完整的Web管理平台,方便了存储集群的运维和管理。     

基于智能合约的以太坊可信存证机制

针对以太坊平台提供的数据管理功能简单且存在低吞吐率和高延迟的问题，提出一种基于智能合约的以太坊可信存证机制。首先针对以太坊平台暴露的数据管理问题提出一个基于智能合约的以太坊可信存证框架，然后通过集中化数据统一处理、认证数据分布式存储以及高效动态取证这几个方面阐述所提机制的框架和实现，最后通过基于智能合约的系统开发表明了该机制的可实现性。实验及分析结果表明，该方法与传统关系数据库存证相比，增加了处理可信性、存储可信性和访问可信性；与区块链存证相比，丰富了数据管理功能、降低了区块存储成本、提高了存证效率。     

Green Approach for Joint Management of Geo-Distributed Data Centers and Interconnection Networks

Every time an Internet user downloads a video, shares a picture, or sends an email, his/her device addresses a data center and often several of them. These complex systems feed the web and all Internet applications with their computing power and information storage, but they are very energy hungry. The energy consumed by Information and Communication Technology (ICT) infrastructures is currently more than 4% of the worldwide consumption and it is expected to double in the next few years. Data centers and communication networks are responsible for a large portion of the ICT energy consumption and this has stimulated in the last years a research effort to reduce or mitigate their environmental impact. Most of the approaches proposed tackle the problem by separately optimizing the power consumption of the servers in data centers and of the network. However, the Cloud computing infrastructure of most providers, which includes traditional telcos that are extending their offer, is rapidly evolving toward geographically distributed data centers strongly integrated with the network interconnecting them. Distributed data centers do not only bring services closer to users with better quality, but also provide opportunities to improve energy efficiency exploiting the variation of prices in different time zones, the locally generated green energy, and the storage systems that are becoming popular in energy networks. In this paper, we propose an energy aware joint management framework for geo-distributed data centers and their interconnection network. The model is based on virtual machine migration and formulated using mixed integer linear programming. It can be solved using state-of-the art solvers such as CPLEX in reasonable time. The proposed approach covers various aspects of Cloud computing systems. Alongside, it jointly manages the use of green and brown energies using energy storage technologies. The obtained results show that significant energy cost savings can be achieved compared to a baseline strategy, in which data centers do not collaborate to reduce energy and do not use the power coming from renewable resources.