基于Stackelberg博弈模型的抽水蓄能电站调相补偿机制

抽水蓄能电站具有调相辅助服务功能,为电网稳定运行提供可靠支撑。首先,针对电力市场环境下未对抽水蓄能电站的调相服务进行补偿分析的现状,为客观衡量抽水蓄能电站调相服务质量及均衡电网企业与抽水蓄能电站的收益,文中设计了无功的"两部制"电价的调相服务补偿机制。其次,基于Stackelberg博弈理论构建了抽水蓄能电站调相补偿模型,并证明了Nash均衡解的存在性和唯一性。最后,以江苏溧阳抽水蓄能电站为例进行仿真分析,得到了均衡解下的博弈双方收益。算例表明电网企业的无功补偿费用与调相服务的类型有关,通过无功电价的制定,可提高抽水蓄能电站与电网企业双方的收益,激励抽水蓄能电站提供调相服务,并对无功出价和调相补偿提出了建议。     

计及三相不平衡的有源配电网重构

针对单相光伏的大量接入引起配电网运行的三相不平衡、线路有功损耗增大问题，提出以有功损耗和三相不平衡度为目标函数，构建基于三相电流注入法的配电网动态重构模型，采用大M法对节点电压方程进行松弛，避免断开线路的约束条件对模型的影响，并采用多边形内近似法将非线性约束线性化。通过修改的IEEE 33节点配电系统的分析计算，验证了算法的有效性，提高了算法的求解效率和求解精度。     

考虑新能源消纳及需求响应不确定性的配电网主从博弈经济调度

针对当前配电网侧风电消纳率较低的问题,运用Stackelberg动态博弈理论,提出一种以配电网侧为主体、负荷侧为从体的主从博弈模型.通过分析用户负荷特性,建立用户负荷特性模型;运用三角模糊数描述需求响应的不确定性,建立价格型需求响应不确定性模型;以配电网侧配电网运行成本最小及风电消纳最大、负荷侧用户电费最低为目标建立配电网主从博弈经济模型,二者通过优化配电网侧的准实时电价策略集及负荷侧需求响应策略集达到博弈均衡;以修改后的IEEE 30节点系统为算例,采用改进型教与学优化算法求得该主从博弈模型的均衡解.算例仿真分析表明,所建模型能够有效提高配电网风电消纳能力,减少配电网运行成本和用户电费,实现主、从体双方社会效益与经济效益最优化.     

基于过采样和随机森林的高压隔离开关发热故障诊断

云团运动的不确定性使得光伏系统输出功率较难准确估计,从而影响新能源并网的可靠性和经济性。为了有效利用卫星的云观测数据,提出了基于云图特征的超短期光伏发电功率预测模型。利用卷积神经网络对卫星云图进行特征提取,且和通过相关性分析后的4种气象特征进行融合,作为光伏发电功率预测模型输入。在此基础上,通过卷积神经网络解析这些特征之间的空间联系,并使用长短期记忆网络实现对光伏输出功率的时间序列预测。此外,考虑到一个自然日中不同时段数据对预测影响不同,引入多头注意力机制来确定关键时间点与关键特征,由此进一步提高所提模型精度。使用光伏电站实际数据以及对应的卫星云图和天气数据,对所提模型的预测效果进行验证。算例分析结果表明,该模型预测精度高且时效性好,特别对于正午辐照较大以及云团运动波动剧烈的时段,模型仍能保证较高的预测精度。     

考虑源、荷不确定性的工业园区电-气互联综合能源系统模糊优化调度

针对源、荷不确定性引起的电-气互联综合能源系统非经济运行的问题,构建了考虑源、荷不确定性的工业园区电-气互联综合能源系统模糊优化调度模型。建立了考虑电转气技术的园区电-气互联综合能源系统模型;从源、荷两侧出发,用模糊隶属度参数来表征新能源及负荷的不确定性,建立了计及风电及电、气负荷不确定性的可信性模糊机会约束模型,并通过清晰等价类转换求解模糊调度问题。算例结果表明,所提模糊优化调度模型能够在考虑源、荷双重不确定性的情况下,有效提高系统优化调度方案的可靠性与经济性。     

含碳-绿色证书联合交易机制的综合能源系统日前优化调度

随着能源互联和低碳电力的持续推进,综合能源系统(IES)将成为节能减排的重要载体.结合碳排放权交易(CET)和绿色证书交易(GCT)机制,提出含碳-绿色证书联合交易机制的IES优化运行模型.在分析CET和GCT机制的基础上,搭建碳-绿色证书联合交易市场框架,打破传统碳和绿色证书市场交易的壁垒;综合考虑IES的购电成本、购气成本、设备运行维护成本,建立考虑条件风险价值的碳-绿色证书联合交易模型,并将其引入IES运行优化模型中.算例结果表明:在IES中考虑CET和GCT机制具有较高的经济性与可行性,可提高可再生能源消纳率并减少系统碳排放量.     

基于MBI-PBI-ResNet的超短期光伏功率预测

为了增强光伏并网的稳定性,提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于相似日聚类、群分解(swarm decomposition, SWD)和MBI-PBI-ResNet深度学习网络模型的光伏发电功率超短期预测方法。首先,使用快速傅里叶变换(fast fourier transform, FFT)提取太阳辐照度的期望频率,将其作为聚类特征向量,并根据此聚类特征向量采用自适应仿射传播聚类(adaptive affinity propagation clustering, AdAP)实现相似日聚类。其次,对每一类相似日分别使用群分解算法进行分解,以提取原始数据的多尺度波动规律特征。最后,利用MBI-PBI-ResNet来实现对天气环境多变量关联影响下的时序特征挖掘以及对多尺度分量的局部波形空间特征和长时间依赖时序特征的同时挖掘,并对不同类型特征进行综合集成来实现光伏发电功率超短期预测。研究结果表明：所提方法在光伏发电功率超短期预测领域相较于其他深度学习方法预测精度提高了3%以上,说明此方法在光伏发电功率超短期预测领域具有较高的预测精度和较强的泛化能力。     

考虑绿色氢能证书和水电制氢的综合能源系统优化运行

利用清洁能源发电富余电力电解水制氢,绿色氢能实现了生产源头的二氧化碳零排放,在全球能源转型中扮演着重要角色。针对绿色氢能证书市场机制不健全等问题,该文提出一种考虑绿色氢能证书组合双向拍卖和水电制氢的综合能源系统优化运行方法。首先,为解决园区内绿色氢能证书价格和数量匹配不均衡的问题,提出绿色氢能证书组合双向拍卖(combinatorial double auction,CDA)交易机制竞价模型;其次,建立含水电制氢的综合能源系统优化模型,并将绿色氢能证书组合双向拍卖机制引入其中;最后,以某省含水电制氢的综合能源系统为例进行仿真分析,结果表明所提模型不仅能有效提高综合能源系统(integrated energy system,IES)的运行经济性,也能提升可再生能源的消纳量。     

基于用户特征聚类的综合能源套餐推荐方法

针对庞大的综合能源用户群体在购买能源服务套餐时难以选择的问题,提出一种基于用户特征聚类的综合能源套餐推荐方法,以提高用户粘性。首先,将收集的综合能源用户信息进行知识图谱构建,对缺失的用户信息进行补充完善,同时分析用户之间的关系。然后,采用谱聚类的方法对构建好的用户知识图谱进行图谱分割聚类,进行用户之间的相似度计算,提取代表综合能源用户用能行为多样性的兴趣特征。最后,通过随机森林模型计算综合能源用户对各能源服务套餐的预测评分,将预测评分进行排序后,取评分最高的部分套餐通过线上平台为用户呈现套餐服务内容,实现对用户的精准推荐。将所提套餐推荐模型与传统推荐模型进行比较分析,结果表明基于用户特征聚类的综合能源套餐推荐方法能够为综合能源服务公司实现有效的用户精准化能源服务推荐,有利于提升能源服务公司的市场竞争力,同时为电力企业向综合能源服务提供商转型提供技术支撑。     

计及储能运行特性的独立型交直流混合微网优化调度

针对独立型交直流混合微网提出了计及储能运行特性的优化调度模型。由于储能损耗与荷电状态(SOC)之间呈现非线性关系,为准确计算储能损耗成本并简化优化模型的求解,首先提出利用一次函数近似表示储能的非线性损耗特性。储能的始末SOC会影响其充放电能力,考虑将初始SOC作为优化变量以搜寻最优值,提高微网运行的经济效益。然后,算例分析表明所提储能损耗模型的准确性较高,优化问题转化为二次规划后求解速度快。优化初始SOC能够最大化发挥储能转移电量的能力,减少独立微网的弃风、弃光及切负荷现象。最后,分析结果验证了优化调度模型的合理性和有效性。