电力现货市场前瞻优化的周期选择

前瞻优化对于适应可再生能源的发展需求,确保电力现货市场良好运作,发挥着重要作用.而合理的前瞻周期选择能够有效地提高电力系统全局优化的可靠性与经济性.因此,迫切需要对前瞻周期的选择问题进行研究.为此,文中首先通过建立电力现货市场前瞻优化模型,推导了优化模型下的节点边际电价公式,分析了跨时段约束对节点边际电价的影响.然后,构建了前瞻周期的偏差量模型,设计了电力现货市场前瞻周期的选择流程.最后,通过不同的算例,揭示了不同前瞻周期下跨时段约束对节点边际电价的影响,验证了流程所选最佳前瞻周期的有效性.     

西北省间实时平衡电力市场探索

新能源出力的波动性和随机性影响电网实时平衡.中国西北电网新能源占比高、平衡资源时空分布不均衡,分省市场实时平衡困难,为此,文中设计西北省间实时平衡电力市场,以发挥西北省间实时平衡能力,适应高比例新能源电网实时平衡需要.首先,结合国内外电力市场建设与西北实时平衡现状,分析了建立西北省间实时平衡市场的必要性;然后,说明了双边竞价的市场运作思路,提出了基于潮流的市场耦合方法的市场竞价出清模型,设计了市场运作流程;最后,讨论了西北省间实时平衡市场与其他市场之间的协调运作,通过模拟算例说明了西北省间实时平衡市场的作用.     

促进新能源消纳的省间、省内两级电力现货市场运行机制

随着中国新能源装机容量的快速增长,消纳任务愈发艰巨.电力市场建设也需要结合电网发展特点,寻找高比例新能源背景下的市场模式.文中在分析西北区域现行两级调峰辅助服务市场运行机制存在问题的基础上,提出了未来区域电网省间、省内两级电力市场协调运行中的关键问题及解决措施,建立了以最大化消纳新能源为目标的市场间优化协调机制,设计的机制可以推动省间、省内多个市场之间的有序衔接,促进电能的优化配置和调峰资源的有效利用.通过某省级电力市场实际运行数据,对所提出的两级市场协调机制进行了模拟计算和对比分析,结果验证了设计机制的有效性.     

适应电力现货市场运营的省级电网安全校核实现方案

中国电网特性复杂、运行约束多,随着电力现货市场的建设,对安全校核计算的精确性提出了更高的要求.文中分析了安全校核的内容以及影响其精确性的因素,提出了针对电力市场运营的省级电网精细化安全校核方案,包括以下3个方面:在电网模型方面,提出了低电压等级电厂并网和联络线等值计算方法,分析并设计了停运设备复役操作和设备的未来态工况计算;在算法流程方面,梳理了现货市场优化出清和安全校核的关系,提出了市场出清、断面限额计算与安全校核混合迭代计算流程;在辅助信息方面,针对区域输电断面,基于设备与断面、断面与断面之间的关系提出了各区域断面和全网的备用计算方法.最后,通过中国某省级电网实际运行情况,证明所提方案可有效提升安全校核的准确性.     

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.     

考虑辨识结果连续性的Type-Ⅲ型工商业负荷辨识方法

非侵入式负荷监测技术可以引导用户合理安排用电时间,从而减少电量消耗.其中,由于状态的连续可变性,连续变化(Type-Ⅲ)型负荷的辨识一直是非侵入式负荷监测中难以解决的问题之一.针对Type-Ⅲ型负荷的辨识难题,提出了基于深度卷积神经网络(CNN)和隐马尔可夫模型(HMM)的非侵入式负荷辨识算法.首先,根据互信息理论进行负荷特征选择;然后,利用残差神经网络作为深度CNN的基本架构,提取负荷多维特征并实现Type-Ⅲ型负荷的初辨识;最后,为了解决CNN辨识结果中存在的状态断点问题,采用HMM完成负荷辨识结果的连续性优化.在复杂的工商业运行环境中,对具有代表性的Type-Ⅲ型负荷数据进行了算法训练和验证,结果表明所提算法能有效辨识Type-Ⅲ型工商业负荷的运行状态.     

一种基于小生境遗传算法的电网信息安全风险评估模型

信息安全保障对于电力信息物理系统安全稳定运行至关重要,其关键在于对电力信息物理系统进行全方位实时监控,并对采集到的海量监测数据进行分析以做出准确的安全风险评估结果。作为用于模式分类的进化算法,基因表达式编程(gene expression programming,GEP)算法由于其可以执行全局搜索而受到广泛关注,但其在高维度数据集下的运算极为耗时。针对上述问题,提出了一种基于小生境提高样本多样性的改进基因表达式编程算法用于电网信息安全风险评估,该算法首先利用粗糙集的思想,通过分辨函数求解最优属性对数据样本进行约简,再利用小生境模型提高约简样本个体的多样性以加快GEP算法运算的收敛速度,进而通过遗传算法实现全局搜索并得到安全风险等级评估结果。仿真实验表明,与传统的安全风险评估算法相比,提出的改进GEP算法具有较高的属性约简率和全局收敛率,可以快速实现海量监测数据下的电网信息安全风险评估。     

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。     

基于深度置信网络状态最优反馈的智能发电控制策略

针对自动发电控制问题中的状态信息测取和最优发电控制策略的难题,结合深度置信网络与最优控制理论,提出了一种应用于自动发电控制领域的深度置信网络状态最优反馈算法。首先,设计了一种适用于发电控制问题的全状态最优反馈控制策略,并引入了深度置信网络学习全状态最优反馈控制特性,以深度置信网络的非线性表达能力弥补传统线性控制的不足,进而实现了非全状态信息反馈下的近似最优发电控制,有效解决了最优发电控制问题中的状态信息测取难题,同时提升了自动发电控制性能。在IEEE标准两区域系统的算例仿真结果表明,所提算法可以实现由自区域频率偏差与传输功率偏差组合反馈下的系统近似最优发电控制,验证了所提方法的有效性、可行性和强鲁棒性。     

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。