计及电动汽车和风电出力不确定性的随机经济调度

电动汽车和可再生能源发电的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新的挑战.在此背景下,构建了能够计及可入网电动汽车(plug-in electric vehicle,PEV)和风电机组的不确定性的随机经济调度模型.首先采用随机仿真方法研究PEV的充电与放电功率的概率分布.之后,在假设风速服从Rayleigh分布的前提下,导出了风电机组出力概率分布的表达式.通过理论分析得到了风电机组和电动汽车接入网络(vehicle to grid,V2G)的电源出力的数学期望的解析表达式,并在此基础上,构建了电力系统随机经济调度模型.最后,以IEEE 118节点系统为例说明了所提出的随机经济调度模型的基本特征.  

电动汽车对电力系统的影响及其调度与控制问题

首先概述了电动汽车发展的技术、经济、环境和政策背景,简要综述了大量电动汽车广泛应用对电力系统的影响,评述了现有文献中提出的电动汽车调度与控制方法。然后就电动汽车广泛接入对电力系统所带来的经济价值评估、电动汽车调度及其优化算法、电动汽车充放电控制等问题提出了研究建议。  

云计算:构建未来电力系统的核心计算平台

针对传统电力系统计算平台在计算、存储、信息集成和分析等方面的不足,提出建立基于云计算的电力系统计算平台.首先概述了云计算的基本概念和主要特征,并比较了云计算和另一种大规模分布式计算模式--网格计算的不同.从物理组成、系统架构、软件技术等方面详细讨论了电力系统云计算平台的实现.之后,展望了云计算在电力系统安全分析、潮流与优化潮流计算、系统恢复、监控、调度、可靠性分析等领域的应用前景.最后,讨论了电力系统云计算研究中有待解决的几个重要问题.  

从智能电网到能源互联网:基本概念与研究框架

以化石能源集中式利用为特征的传统经济和社会发展模式正在逐步发生变革,而以新能源技术和互联网技术为代表的第三次工业革命正在兴起。作为第三次工业革命的核心技术,能源互联网力图结合可再生能源技术与互联网技术,推动分布式可再生能源的大规模利用与分享,促进电力、交通、天然气等多种复杂网络系统的相互融合,最终实现改变能源利用模式,推动经济与社会可持续发展的目的。在此背景下,展望了能源互联网的发展前景,并试图建立其基本的研究框架。首先,给出了能源互联网的初步定义,并概述了能源互联网的基本架构及其组成。随后,针对广域内分布式设备的协调与控制、电力系统与交通系统的融合、电力系统与天然气网络的融合、信息物理建模及安全等几个核心问题,探讨了能源互联网研究中可能面临的主要挑战。  

关于短期及超短期风电功率预测的评述

讨论风电功率预测及其误差对电力系统的影响,从信息流观点解读风电功率预测过程,归纳影响风电功率预测精度的因素,并对风电功率预测的研究现状加以归类与梳理。在此基础上,讨论对风电功率预测结果评价指标的要求,提出误差评估指标应该反映整个时间窗口内的预报质量,并展望风电功率预测可能的突破。  

停电防御框架向自然灾害预警的拓展

近年来频发的极端自然灾害充分反映了将停电防御框架向自然灾害预警延伸的必要性。归纳各类自然灾害对电力系统运行可靠性的影响;分析其引发电力系统设备故障的途径;建立各有关环节的数学模型;提炼灾害预警所需要的环境信息。将停电防御系统的信息采集范围拓广到宏观与微观的气象信息与地质信息;根据外部背景信息、实时的运行工况与环境信息,在线估算各类自然灾害对电力设备故障率影响的时空分布;用在线修正的时空概率模型代替离线固定的年均概率模型;在线调整稳定性和充裕性分析中的预想故障表,使风险越大的潜在故障得到越高的关注度;根据灾变演化机理,动态评估电力系统可靠性的风险,实现早期预警;进而使决策支持功能具有对自然灾害的自适应能力。  

电力CPS的架构及其实现技术与挑战

引入前沿信息技术并把电力系统和信息系统进行深度融合是实现电力系统智能化的关键.信息物理融合系统(cyber physical system,CPS)是通过3C(computation,communication,control)技术将计算、网络和物理环境融为一体的多维复杂系统,通过多技术有机融合,实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务,具有非常广阔的应用前景,因而在国际上受到了普遍重视.在此背景下,基于CPS概念并结合电力系统特点,提出建立电力CPS的思路和框架.首先,概述了CPS的概念、主要功能和技术特征.之后,构造了电力CPS的架构和主要组成部分,指出了实现电力CPS的若干关键技术.最后,从基础理论、建模方法、仿真算法、安全性分析、可靠性分析、系统设计与规划、运行调度、标准化等方面讨论了电力CPS研究中所面对的主要挑战.  

电力信息物理融合系统的建模分析与控制研究框架

传统的电力系统研究与信息系统研究在理论和方法上基本都是割裂的,故在现有的理论和方法框架下难以系统而深入地分析信息系统对电力系统分析与控制的影响。实现智能电网的关键之一就在于怎样将前沿的计算、通信、传感技术与电力系统紧密而有机地结合起来,而信息物理融合系统（CPS）的目标正是将物理系统和信息系统融合为新型工业系统。在此背景下,将CPS概念与电力系统特点相结合,提出电力CPS架构;利用微分代数方程组、有穷自动机、随机过程、排队论等数学工具,建立其稳态与动态模型,阐述相应的分析方法,并进一步提出电力CPS可靠性和安全性研究方向。最后,基于网络延时和丢失补偿提出了多种控制方法相结合的混合控制策略。  

基于双层优化的电动汽车充放电调度策略

大量电动汽车无序充放电会给电力系统的安全与经济运行带来严重的负面影响。为避免这一问题,引入了对电动汽车进行分层分区调度的理念,并构建了基于双层优化的可入网电动汽车充放电调度模型。在上层模型中,通过优化各电动汽车代理商在各时段的调度计划(包括充电负荷和放电出力),使系统在研究时间区间内总负荷水平的方差最小化,从而实现削峰填谷;在下层模型中,通过各电动汽车代理商对其所管辖电动汽车充放电时间的优化管理,以便与上层的调度计划尽可能一致。之后,采用AMPL/IPOPT和AMPL/CPLEX高效商业求解器对上下层问题分别进行迭代求解。最后,以包含5个电动汽车代理商的、修改的IEEE 30节点测试系统为例,说明了所提出的模型与方法的基本特征。  

配电系统中电动汽车与可再生能源的随机协同调度

电动汽车和可再生能源发电的快速发展为电力系统的安全和经济运行带来了新的挑战。在此背景下,构建了能够计及可入网混合动力电动汽车(PHEV)和风电、光伏发电系统出力不确定性的随机协同优化调度模型。首先,分析了PHEV的行驶耗电和随机充放电行为。之后,在假设风速服从Rayleigh分布、光照服从Beta分布的前提下,导出了风电机组和光伏发电系统出力的期望、方差及二阶原点矩的表达式。在此基础上,发展了以平抑可再生能源出力波动为目标的电力系统随机协同优化调度模型,并应用交叉熵算法进行求解。最后,以33节点配电系统为例说明了所提出的随机协同优化调度模型的基本特征。