含氢储能的多源联合发电系统调度研究

风电和光伏发电具有间歇性和随机性,为了降低在多源联合发电系统中的弃风弃光率,采用含氢储能系统和火电机组配合来平滑风电和光电机组出力。文中以系统运行成本最小和弃电惩罚成本最小为目标,以系统功率平衡、火电机组出力和爬坡、热备用、风电和光电出力及储能系统储氢罐容量、电解槽和燃料电池功率等为约束条件构建了多源联合发电系统日前调度模型。通过YALMIP工具箱对模型进行编程,并调用CPLEX对编写的程序进行求解。对含有风电、光电、火电机组以及储能系统的多源联合发电系统进行算例分析,通过对比有无储能系统的弃风弃光量和系统总运行成本,证明了含氢储能系统可以有效降低系统的弃风弃光率,并提高系统的经济性。     

AccFed:物联网中基于模型分割的联邦学习加速

随着物联网(IoT)的快速发展,人工智能(AI)与边缘计算(EC)的深度融合形成了边缘智能(Edge AI)。但由于IoT设备计算与通信资源有限,并且这些设备通常具有隐私保护的需求,那么在保护隐私的同时,如何加速Edge AI仍然是一个挑战。联邦学习(FL)作为一种新兴的分布式学习范式,在隐私保护和提升模型性能等方面,具有巨大的潜力,但是通信及本地训练效率低。为了解决上述难题,该文提出一种FL加速框架AccFed。首先,根据网络状态的不同,提出一种基于模型分割的端边云协同训练算法,加速FL本地训练;然后,设计一种多轮迭代再聚合的模型聚合算法,加速FL聚合;最后实验结果表明,AccFed在训练精度、收敛速度、训练时间等方面均优于对照组。     

聚集诱导发光分子在双光束超分辨光存储中的潜在应用

聚集诱导发光分子因其高效的发光性质而被广泛应用于生物成像、光波导和电致发光等领域,但在光信息存储领域还鲜有研究。与其他光存储材料相比,聚集诱导发光分子的局域密度变化会引发荧光强度的变化,这在光存储领域是一个显著优点。该文针对聚集诱导发光分子的特性,讨论了该类分子在超分辨光存储领域的可能应用方式,以及需要解决的关键问题。     

高比例可再生能源渗透下的电力市场价值分配机制设计

大力发展可再生能源、构建清洁高效的能源体系已成为贯彻落实能源革命的必然选择。在电力市场环境下,随着可再生能源渗透率的持续提升,传统火电份额被不断占据。由于尚未建立合理的市场机制保障火电提供容量的基本收益,火电企业缺乏为高比例可再生能源提供辅助服务的动力。市场价值分配的核心思想在于按照“谁创造的价值谁分享,谁产生的成本谁承担”来量化市场成员的贡献和价值,并分配利益。为此,提出一种高比例可再生能源渗透下的电力市场价值分配机制。基于Vickrey-Clarke-Groves(VCG)机制,定义一台火电机组的价值为该机组对其他发电资源的替代效益,精准辨识火电为可再生能源并网消纳付出的真实成本,从而激励火电机组真实报价,主动预留辅助容量,形成高比例可再生能源电力市场互利共济的格局。     

适用于柔性直流电网的500 kV级直流电缆与架空线路并联运行控制及保护策略

高压直流电缆是跨海长距离输电和新能源并网的重要装备,高电压等级、高通流能力的直流电缆还处于研发阶段。为推进高压直流电缆研发,考验长期运行性能,依托国内某±500 kV柔性直流电网工程建立了直流电缆综合试验站。该柔性直流工程线路主要采用架空线,试验站位于其中一个换流站单极出线处,采用直流电缆与架空线路并联运行方式,其运行控制和保护配合复杂、可靠性要求极高,尚无工程经验可循。针对500 kV级直流电缆试验段与架空线路并联切换运行的接线方式,提出了试验站直流电缆监视和投入退出控制策略、故障保护策略以及过负荷运行控制保护策略。仿真试验结果证明,所提策略可保证直流电缆接入柔性直流电网后可靠运行。     

含高比例风光接入的输电网氢-电混合储能系统配置方法

目前高比例风光接入的输电网存在弃风弃光率普遍较高的问题,配置储能设备作为一种具有潜在效用的手段在当前的研究中备受青睐。针对输电网储能配置问题,为达到综合成本减小和弃风弃光率降低的目的,提出了一种基于双层规划模型的输电网氢-电混合储能系统配置方法。首先,对氢-电混合储能系统的特性进行建模,在此基础上建立输电网氢-电混合储能系统功率与容量配置双层规划模型。上层模型以配置储能后年综合成本最小为目标;下层模型以弃风弃光率最小为目标。其后基于蓄电池和氢储能的不同特性,提出一种氢-电混合储能系统配合策略。最后,针对该模型非线性多目标的特点,采用双层迭代粒子群算法与潮流计算相结合进行模型求解。在算例仿真部分,以某含有高比例风光接入地区输电网为例,进行氢-电混合储能系统容量和选址的优化配置,验证了所建模型和所提求解算法的可行性和有效性。提高了风电光伏出力在时序上的转移能力,减少了高碳化石能源的消耗量,降低了弃风弃光率。     

液流电池商业化进展及其在电力系统的应用前景

液流电池作为一种极具潜力和价值的储能技术,在电力系统中拥有广阔的应用前景和市场。液流电池的商业化进展反映了其技术成熟度和市场对该技术的接受程度,对其后续的发展和研究具有参考意义。介绍了目前国内外液流电池的商业化进展情况,重点分析了铁铬、全钒、锌溴、锌镍、锌铁、全铁、锌空气液流电池的商业化进展;讨论了液流电池在电力系统中的应用前景;最后,给出了相应的应用和发展建议,如优先发展资源丰富、综合成本较低的液流电池技术,现阶段的液流电池应用应兼顾电池寿命及经济性,应重视相关资源链的整合和发展等。     

考虑综合能源站柔性调控作用的城市配电网多阶段规划方法

随着城市经济发展与终端用能电气化的普及,以制冷用电为首的电负荷需求持续增加且峰谷差情况愈发严重化,导致现有配电网运行负担逐渐加重。在此背景下,将综合能源站(IES)作为多能流耦合节点,在配电网中引入多能协调互补及蓄能移峰功能,计及多个阶段负荷发展及多类型负荷特征,提出在IES柔性调控作用下的配电网多阶段规划方法。基于IES能流结构及其运行机制,分别在不同气候类型地区负荷模拟场景下,以总规划期内投资与运行经济性最优为目标,建立由线路、变电站和IES构成决策对象的配电网双层多阶段规划模型,规划与运行层模型通过决策变量关联达成一体化协同求解。通过修改后的IEEE 33节点配电系统对所提方法的有效性进行校验,并进一步将所提方法应用于某地实际152节点配电系统,分析不同负荷特征下配电网规划运行效益、负荷峰谷差调节效果及IES运行状况,得出计及IES的城市配电网规划方法的实用性结论。     

基于模体挖掘与调和函数半监督学习的非侵入式负荷监测

针对现有非侵入式负荷监测(NILM)方法成本高昂等问题,提出一种基于模体挖掘与调和函数半监督学习的NILM方法。基于低频采样数据,根据从监测数据得到的功率阶跃量,利用时间序列分析法和模体挖掘法划分设备的运行窗;在设备运行窗中,根据设备特性与统计方法定义设备开启最大值到稳定运行点的斜率、设备稳定运行时的波动幅度2个新的特征量;构建设备运行窗的特征向量,并利用基于调和函数的半监督学习算法对运行窗中的设备类型进行识别。基于参考能量分解数据集,分别从事件匹配和设备识别的角度将模体挖掘和基于调和函数的半监督学习算法与其他NILM方法进行对比,验证了所提方法的准确性和可推广性。