智能电网中大数据的概念、技术与挑战

大数据作为技术概念正逐渐获得普遍的认可和重视。随着智能电网和能源互联网的发展,传统电力系统在技术应用、服务模式和发展理念等方面会发生深刻的变化。电力网络设备和用电设备的普遍分散化、智能化和小型化,必然会导致电力系统运行和控制信息急剧增长。承载这些信息的数据量将会呈几何级数增加,逐步呈现出大数据特征。在此背景下,讨论了大数据在现代电力系统中应用的概念,总结了智能电网大数据的技术和特点,并论述了智能电网大数据安全的重要性及保护措施。在此基础上,给出了几个大数据技术在智能电网中的应用案例。最后,展望了大数据技术所带来的新的商业模式和政府监管部门的作用。     

含冷热电联供及储能的区域综合能源系统运行优化

利用区域综合能源系统提高负荷侧运行灵活性是提升电力系统内高比例可再生能源消纳能力的重要技术手段,并且区域综合能源系统内的储能设备可以通过解耦热电联系来有效降低运行成本。用场景分析法对可再生电源出力随机性进行建模,以揭示可再生能源的随机波动性对含有冷热电联供的区域综合能源系统的运行优化所带来的影响。在考虑系统内设备特性后,建立了包含能源转换设备、能源储存设备在内的区域综合能源系统模型,并采用Yalmip工具箱和商业软件Cplex在MATLAB中进行了仿真分析,求得了系统内各个单元最佳出力、机组组合和不同调度模式下总运行成本。仿真算例表明,含有冷热电联供的区域综合能源系统可以通过储能设备有效解耦其热电运行约束,充分发挥区域综合能源系统依附能源互联网运行所带来的经济优势,提高能源利用效率。     

区域综合能源系统中储能设备参与辅助服务的运行优化

储能设备作为区域综合能源系统中的核心组成部分,通过参与合适的辅助服务类型可以降低系统运行成本并且有助于提高电力系统中可再生能源的渗透率。在分析储能设备设置在不同并网点的价值差异,以及各类辅助服务应用之间的兼容性关系后,建立了以利润最大化为目标并综合考虑不同技术类型、规模的储能设备特点和设备运行约束的经济性评估模型,采用YALMIP+CPLEX在MATLAB中进行了仿真分析并制定了相应的运行策略。通过实际运行中的电力市场的价格参数来指导区域综合能源系统中储能设备参与辅助服务的运行优化策略,实现了利润的最大化。