双轨制下中长期交易电量放开规模测算方法

随着中长期交易电量规模持续扩大,交易结果不断挤压系统可调度空间,威胁着系统安全运行,且大量交易结果可能由于电网运行约束被削减,容易引发市场成员对市场公平性的质疑.因此,探究中国计划电量与市场电量"双轨制"下的中长期交易电量放开规模,既有助于明确电力市场的演变态势,又有利于实现电网运行安全和经济效率的统筹优化.文中提出了中长期交易电量放开规模测算方法,该方法兼顾市场化电量出清优化与电网运行安全,构建一个考虑市场经济效益和电网运行约束的双层优化模型.上层为以社会福利最大为目标的市场化电量优化出清模型,下层为考虑输电线路传输容量、系统供热需求、机组检修安排、电厂最小开机方式等电网运行约束的市场化电量校核模型.针对该双层优化模型,提出上下层迭代算法进行求解,并将市场化电量执行约束松弛化处理,以保证模型的可解性.中国某省级电网的实际算例分析验证了所提模型与算法的有效性和实用性.     

电力交易平台数据指标监视技术研究与应用

数据是构成电力交易平台的关键要素,数据指标实时监视对提升市场运营分析能力和平台稳定性都大有裨益。针对电力交易平台海量数据指标监视难的问题,提出了一套适应电力交易平台的数据指标监视方法。首先,在梳理电力交易平台各类数据基础上分析了数据指标特征;然后,从指标模型维度、指标元数据和指标公式计算3个方面阐述了交易平台的数据指标模型;最后,研究了数据指标监视总体架构以及数据指标采集、校验告警、采样和数据指标配置展示等关键技术。基于上述成果的研发软件已经部署运行,经实践验证,该技术有效支撑了电力交易平台数据指标的灵活监视。     

基于非对称贴近度证据云物元模型的电力变压器综合状态评估方法

针对电力变压器状态评估过程中,评价指标状态等级采用区间划分、信度准则判断信度值选取不同导致结果存在偏差、最大隶属原则判断仅利用最大分量等问题,提出了一种基于非对称贴近度证据云物元模型的电力变压器综合状态评估方法。首先,针对变压器在状态等级边界处的随机性与模糊性问题,利用云物元模型构建了状态评估基础框架;其次,为了兼顾"3En"规则和"50%关联度"规则的分明性和模糊性,避免状态结论冲突,应用云熵优化算法改进云物元模型来计算评价指标的等级关联度;最后,基于D-S证据理论对各试验项目的等级关联度进行融合,并用非对称贴近度决策判断得到最终的评估结果,有效避免了信度值选取不同导致结果存在偏差和利用最大分量决策判断易导致状态结论与实际不符的问题。以2台220kV油浸式电力变压器为例,证明该方法不仅可以提高电力变压器状态评估的准确性,也可进一步拓展其适用性。     

基于CNN-BiLSTM的短期电力负荷预测

短期电力负荷预测能准确评估地区整体电力负荷变化情况,为电力系统运行决策提供准确参考。电力负荷参数受多维因素影响,为充分挖掘电力负荷数据中的时序特征,提升电力负荷预测精度,该文提出一种基于特征筛选的卷积神经网络—双向长短期记忆网络组合模型的短期电力负荷预测方法。以真实电力负荷数据作为数据集,通过对多维输入参数的优化筛选,选取高相关性特征向量作为输入,构建预测模型。通过与添加注意力机制的组合模型对比验证了输入参数优化分析的可行性和优越性。最后利用实际算例将该方法与利用自动化模型构建工具构建的梯度增强基线模型及常用预测模型相比,该方法构建的组合模型可以提升多维电力负荷数据的短期预测精度。     

基于5G技术在换流站中的智能应用分析

为满足电力物联网的建设需要,在换流站终端接人5G技术,提高换流站通信能力,使换流站业务更加智能化.介绍了5G技术的优势和特点,分析了 5G技术在换流站的监测、混合现实和电力巡检中的智能应用,展现5G技术在换流站中应用的优势.5G技术不仅在站内巡检和运行维护方面具有优势,也提高了换流站的智能化水平和网络品质.     

电力物联网下的采样共享方式探讨

为解决现有采样共享方式存在的局限性,提出了多频采样、定周期采样和有效值输出等多种采样共享方式.研制了新型合并单元样机,验证了采样共享方案的可行性.提出的采样共享方案有利于变电站二次设备的进一步集成,有利于解决电力物联网建设中基础数据的共享问题.     

数据增强与序列分解在电价预测中的应用

电力体制改革的市场化发展,使得更多的市场主体参与到电力市场中,为了在交易中获得更大的经济效益,各参与方对于电力交易辅助决策尤其是价格预测的需求日益增长.通过mixup数据增强方法对原始数据进行扩充,采用HHT(Hilbert-Huang transform)方法对价格数据进行分解分析.根据分析结果,各分项采用不同的算法模型训练累加其预测结果,改善了由于交易市场前期数据量少以及价格波动性导致预测结果精度较低的问题,为市场主体参与报价提供了参考基础.     

共识边缘计算及其在能源互联网中的应用

边缘计算和共识是分布式计算领域的2个重要研究课题。边缘计算将一部分资源下放到靠近终端设备的边缘侧以提高计算效率和质量,共识通过实现分布式个体状态的一致性为分布式系统提供安全保障。在简要综述相关文献的基础上,总结和分析了边缘计算与共识的互惠关系:边缘计算架构为共识算法研究提供了理论模型的创新,共识为边缘计算提供了理想的系统安全性。将边缘计算和共识算法有机地进行结合,提出“共识边缘计算”的概念,在能源互联网的背景下对这种结合的应用进行展望性分析,并进一步列举可能的发展方向。     

面向我国电力市场的需求响应市场化交易机制设计

随着我国2060年“碳中和”发展目标的提出,我国可再生能源装机容量和装机比例都将快速增长。由于可再生能源的随机性和反调峰特性,电力系统调峰能力不足等问题日益突出,系统安全稳定运行面临极大挑战。需求响应作为灵活性调节资源,其发展有利于提升电力系统运行的安全性和灵活性。当前,我国已在多省开展了各具特色的需求响应试点,随着我国电力市场建设的快速推进,建立需求响应市场化交易机制,实现需求响应与我国电力市场的有机衔接迫在眉睫。文章以需求响应国际发展经验为基础,深入分析了我国需求响应发展现状及面临的挑战,结合我国电力市场建设路径,设计了面向我国电力市场的需求响应市场化交易机制,为我国需求响应发展提供了可行思路。     

考虑备用共享的区域电力现货市场出清模型

在推进我国新一轮电力体制改革和建设全国统一电力市场的背景下,为了打破省间壁垒,缓解现行区域电力市场部分省份因备用容量不足和源荷逆向分布而存在的电力紧缺或“三弃”问题,引入备用共享机制和联络线协调优化的运行方式,构建了包括安全约束机组组合模型和安全约束经济调度模型在内的区域电力现货市场电能与备用联合出清模型。通过考虑备用共享的区域电力现货市场电能与备用联合出清,实现了电力资源在更大范围的优化配置,有效提高了系统运行的经济性和可靠性。以两个互联的IEEE 30节点系统模拟区域内两省间电力市场交易,验证了所提模型的正确性和有效性。