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<正>我们可以通过数字化和智能化手段,挖掘、利用现有能源系统已经存在的或者将会出现的灵活性资源条件能力,纳入更多可再生能源,提高能源转换效率。在实现“双碳”目标的过程中,能源领域是“主战场”,大量的碳排放与能源活动息息相关。而在能源行业中,减碳时间紧、任务重。达成“双碳”目标有不同的技术实现路径,很多专家也给出了自己的“药方”。 相似文献
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基于模型预测控制理论的风电场自动电压控制 总被引:2,自引:1,他引:2
风电场电压受风力影响容易快速波动,传统基于当前时间断面进行决策的方法易出现无功控制滞后、多种设备不协调等问题。为此,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)理论,提出了一种旨在协调风力机和静止无功发生器(static var generator,SVG)的风电场电压控制方法。区别于传统电压控制方法,所提出方法的目标是实现未来时间窗内电压控制曲线和无功调节动态过程的优化。利用自回归滑动平均方法预测风力机的有功出力,并分别以一阶惯性环节和比例积分环节模拟风力机和SVG无功控制的动态过程,在此基础上利用灵敏度预测求解风电场内各母线(含风力机机端母线)的未来电压曲线。由此建立了以目标函数为未来时间窗内并网点电压偏移最小和SVG动态无功储备最大的优化模型,并采用对偶单纯形法求解。在基于DIgSILENT建立的风电场仿真系统上进行了仿真验证。时域仿真结果表明,所提出的方法通过预测不同设备未来一段时间的控制动态过程,能合理安排快、慢无功出力,提前响应系统中可预见变化,保证风力机机端电压安全,并维持并网点电压平稳。 相似文献
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虚拟电厂通过先进的通信、计量、控制等技术聚合不同的灵活性资源,实现资源综合协调优化控制,是提高电网安全水平、降低用户用能成本、促进新能源消纳的重要措施。而基于云服务的计算框架将虚拟电厂优化调度的求解转移至云端服务器完成,在降低本地计算压力和计算资源投资成本的同时也带来了新的隐私安全问题。为了应对云计算过程中云端服务器与园区之间信息交互存在的隐私泄漏风险,文章研究并提出了面向云服务的虚拟电厂优化调度过程中基线计算环节的信息伪装机制,利用基于线性映射的信息伪装算法将原优化问题的参数及变量信息进行伪装,在有效保证云端模型求解正确性的同时,可靠地保护园区数据隐私。通过对算例优化结果以及信息伪装特性的分析验证了所提模型和方法的有效性。 相似文献
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为快速求解计及离散调节设备动作次数约束和电网安全约束的多时段动态无功优化问题,建立以有功网损最小为目标函数的混合整数非线性规划模型,并提出一种启发搜索加变量校正的两阶段求解方法:启发搜索首先将离散变量松弛为连续变量,形成一个带平衡约束的的优化模型,进而得到各个时段的连续优化结果,然后建立以方差最小化为目标并严格满足原模型中离散调节设备动作次数约束的整数二次规划模型,得到最优动作次数和离散归整结果;变量校正是固定启发搜索得到的离散变量优化结果,重新校正连续变量的优化量。通过IEEE 14测试系统详细讨论了无功调节设备的步长和动作次数对优化结果的影响;此外,IEEE 30、57、118节点测试系统的优化结果表明,所提方法能够快速得到优化结果,实现并行求解,且其精度可满足实际工程需要。 相似文献
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全球气候面临严峻挑战,限制全球变暖刻不容缓。为了破解气候治理之困,学者们试图把宏观尺度的减碳研究延伸到个体尺度。目前对个人减碳的研究更多地集中在可穿戴技术和低碳行为上,存在着难以支撑多样应用场景和兼顾个人优先需求与减碳行为的限制。因此,该文提出了“人体电网”这一概念,并从个人减碳技术路径发展的角度诠释其存在的必要性。人体电网通过协同人身上的源、网、荷、储和通信,达到兼顾人体需求和减碳的目标。文中归纳了人体电网的4个独有特征,并描述了基本架构和运行机制;然后,深入探讨了实现人体电网过程中将面临的关键技术和挑战,并尝试提出适用的新方法和新思路;最后,对其应用方向和减碳潜力进行了展望。 相似文献
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随着电动汽车和快速充电站的快速发展,电力网络与交通网络之间的耦合日渐增强。作为激励信号,充电价格是引导车辆用户的路径与充电选择的有效手段。为挖掘电动汽车充电负荷的空间灵活性,提出一种电网-充电运营商协同优化架构。首先,基于离散选择模型,对电力-交通融合网络进行建模,完成计及用户决策的异质性与不完全理性的充电负荷计算。之后,通过电网调度与充电运营商的合作,实现充电价格与充电容量的协同优化,对车辆用户的行为模式进行引导,以发掘电动汽车充电负荷的空间可平移潜力。最后,计及充电运营商在合作中的收益损失,基于纳什谈判机制对合作中产生的净收益进行合理分配。算例表明,所提协同运行架构有效地降低了电网的供电成本,同时从个体理性角度保证了合作联盟的稳定性。 相似文献