广东电力碳达峰路径研究

电力碳排放是能源行业碳排放的重要组成部分，积极探索电力碳达峰路径，有助于推动实现能源行业及全社会碳达峰目标。为此分析发达国家用电结构、电力碳排放量变化趋势、达峰时间等，总结影响电力碳达峰的因素；提出电力碳排放因子作为电力碳排放的评价指标；提出基本情景、低碳情景、零碳情景3种电力转型情景，并对比3种情景的碳达峰时间、碳排放量峰值、经济性等指标，推荐适应广东经济发展特点和电力行业绿色低碳转型的碳达峰路径。经研究认为，优化电源结构、推动绿色低碳转型是实现电力碳达峰的关键，同时还需统筹兼顾节能减碳、电力安全保障供应以及经济性等多重指标。最后提出相应的政策建议和机制保障对策。     

考虑需求响应和风电不确定性的能源系统调度

将价格型需求响应的影响因素分为电、气分时自弹性和电-气交叉价格弹性,两者分别考虑价格调控下能源需求在时间、类型上的转移. 依据模糊数的物理意义对风电历史数据进行拟合;考虑不同场景的发生概率对不确定性的影响,提出基于多场景的模糊优化模型. 依据模糊规划理论,考虑价格型需求响应、风电出力和系统负荷的不确定性,建立考虑风电消纳的电-气综合能源系统源荷互动日前模糊优化调度模型. 采用模糊期望约束、模糊机会约束的等效处理方法和天然气气潮流线性化方法将非线性约束转化为线性约束并求解该模型. 算例表明,通过考虑价格型需求响应和风电不确定性,可以更加准确地模拟在不确定的市场环境下,用户在不同能源间的选择行为,同时降低用能的峰谷差,提高风电的消纳能力.     

计及需求侧响应日前-日内两阶段鲁棒备用优化

为增强电力系统应对不确定性因素的能力,提高电网运行效率,提出一种计及需求侧响应日前—日内两阶段鲁棒备用优化模型。一方面,在模型中协同优化价格型与激励型需求侧响应提高电网运行的灵活性;另一方面,综合考虑风电出力不确定性与电力设备N-k强迫停运,增强电力系统应对不确定性因素的鲁棒性。基于鲁棒模型对系统运行备用进行优化,最小化电网在最恶劣运行场景下的调整成本,保证电网的安全可靠运行,并采用列和约束生成算法对两阶段三层优化问题进行求解。修改的6节点系统与IEEE RTS-79测试系统算例验证了所提模型与算法的有效性。结果表明,综合考虑多重不确定性因素进行备用优化,可以提升电网应对极端运行场景的能力;同时,需求侧响应的实施可以大大提高电网运行的灵活性。其中,激励型需求侧响应通过直接控制负荷,对于增强电网运行鲁棒性的作用更加明显;而电价型需求侧响应在要求保障负荷供电的场景下更为适用。     

适用于能源电源规划的全息数据智能交互方法

基于公共能源计量的大数据采集、分析、管理和控制的智能交互式终端,可将服务延伸至公共能源管理,对水、电、气等能源消耗进行实时采集、监测和控制.随着能源低碳化和供需一体化,以及能源互联网技术的发展和对国家环境的重视,全息智能互联设计电网运行模式将逐渐成为未来能源的主要运行方式.在此基础上,阐述了全息智能交互系统的特点和设计要点,接着探析了电力工程智能电网和微电网设计的方法.希望通过此次全息智能交互设计的探索,为今后的具体工程设计提供相应的理论依据.     

基于AHP-熵权法-TOPSIS的广东省抽水蓄能站点优选评价

基于AHP-熵权法构建评价指标的综合权重，在建立抽水蓄能站址评价指标体系的基础上，结合TOPSIS评价法对广东省内的10个站点进行量化评价。结果显示：抽水蓄能电站选址中平均水头、调节库容、设计移民及耕地数量是站址优劣评价的主要指标。10个站点按照优劣次序排列分别为阳蓄二期、中洞、三江口、梅蓄二期、水源山、新丰、浪江、岑田、走马坪、龙川。     

考虑宏观政策的能源需求组合预测模型

针对目前能源需求预测考虑影响因素单一、忽视宏观政策影响因素、预测精度不足等问题,提出了一种融合灰色关联度分析和BP神经网络的能源需求组合预测方法。首先,根据宏观政策的针对性和方向性进行领域划分,分析各领域的指标;其次,利用灰色关联度分析法对分析后的各领域宏观政策初始指标进行关联度计算、排序、筛选;最后,将筛选出的初始指标作为BP神经网络的输入,利用神经网络预测能源需求,并进行实例仿真分析能源需求组合预测的预测结果。实例结果表明,所提出的能源需求组合预测方法着重考虑了宏观政策影响,且有效地提高了预测精度,具有实用性和可靠性。     

考虑自愈功能的配电网多阶段规划方法研究

针对配电网供电可靠性问题,对配电网的多阶段规划方案进行了研究,对自愈控制技术在配电网中的故障前自我监测、发生故障时快速定位、自动恢复供电等功能进行了总结,提出了一种考虑自愈功能的配电网多阶段规划方法,通过遗传算法解决了混合整数非线性问题,并以24节点测试网络为例进行了分析。采用了基于全生命周期成本的规划方案,以总收益最大为目标函数,考虑网络的长短期投资与回报,使规划方案更具经济效益。加入了配电网自愈功能,减少了故障停电时间,降低了停电损失。研究结果表明,含自愈功能的配电网规划方案不仅能提高配电网运行可靠性,且更具经济效益,是一种行之有效的规划方法。     

计及线路随机故障的机会约束最优风电消纳模型

在大规模风电并网的背景下,为提升电网运行的经济性与安全性,基于最优风电消纳比的概念提出一种计及输电线路随机故障的两阶段机会约束机组组合模型。一方面,采用机会约束量化风电出力的不确定性,确定最优的机组组合方式与风电消纳比;另一方面,综合考虑电网基态与故障态的运行方式,在故障发生后引入弃风、切负荷等控制措施,保证电网的稳定运行。为应对机会约束模型带来的求解难题,采用采样平均近似算法处理机会约束,并通过双线性Benders分解法将原问题分解为预测风电出力下的预测主问题和风电出力波动条件下的场景子问题,主子问题迭代求解,得到系统优化运行策略。6节点系统与IEEE RTS-79测试系统算例验证了所提模型与算法的有效性。     

电力系统多源异构数据混合式存储方式研究

当今电力系统的数据量呈爆炸式增进趋势,电力行业迎来了大数据时期.大数据具有广泛的应用前景,但也面临着一些问题,例如数据异质性和数据的分散.在电力调度控制系统中,为了实现有效地利用控制大数据,有必要通过多源异构的数据处理方法控制多源异构数据,因此研究了电力系统多源异构数据混合式存储,构建了统一的数据模型和全景控制数据,这对多源异种数据配置和数据交融手段的研磋探索具有重大意义.