Simulation of interaction between high-temperature process and heat emission from electricity system in summer

During the hot summer season, using electricity systems increases the local anthropogenic heat emission, further increasing the temperature. Regarding anthropogenic heat sources, electric energy consumption, heat generation, indoor and outdoor heat transfer, and exchange in buildings play a critical role in the change in the urban thermal environment. Therefore, the Weather Research and Forecasting (WRF) Model was applied in this study to investigate the heat generation from an indoor electricity system and its influence on the outdoor thermal environment. Through the building effect parameterization (BEP) of a multistorey urban canopy scheme, a building energy model (BEM) to increase the influence of indoor air conditioning on the electricity consumption system was proposed. In other words, the BEP+BEM urban canopy parameterization scheme was set. High temperatures and a summer heat wave were simulated as the background weather. The results show that using the BEP+BEM parameterization scheme of indoor and outdoor energy exchange in the WRF model can better simulate the air temperature near the surface layer on a sunny summer. During the day, the turning on the air conditioning and other electrical systems have no obvious effect on the air temperature near the surface layer in the city, whereas at night, the air temperature generally increases by 0.6 ℃, especially in densely populated areas, with a maximum temperature rise of approximately 1.2 ℃ from 22:00 to 23:00. When the indoor air conditioning target temperature is adjusted to 25–27 ℃, the total energy release of the air conditioning system is reduced by 12.66%, and the temperature drops the most from 13:00 to 16:00, with an average of approximately 1 ℃. Further, the denser the building is, the greater the temperature drop.     

基于太赫兹波的复合绝缘子界面检测研究

复合绝缘子的交界面缺陷问题严重威胁着电网的安全运行。为了有效评估复合绝缘子的界面性能,研究基于太赫兹波的无损检测方法。首先理论分析了太赫兹反射波在不同性能界面中的传播过程。测试界面气隙、蚀损缺陷情形的太赫兹反射波,分析太赫兹波在含缺陷界面中的反射传播特性。针对气隙缺陷,提出通过太赫兹波形特征比对的定量检测方法;针对蚀损缺陷,提出基于波形差值的成像检测方法。根据太赫兹波形特征信息,可对界面气隙和蚀损缺陷进行分类诊断。对实际缺陷的测试表明,太赫兹时域反射波在复合绝缘子界面缺陷检测中具有较高的应用价值。     

基于暂态电流的MMC-LVDC双极短路故障定位方法

随着分布式电源和直流负荷的大量接入,直流配电系统相较于交流系统更具优势。故障定位是直流配电网可靠、优质供电的关键支撑技术之一。分析了模块化多电平换流器(MMC)型柔性直流配电网双极短路故障暂态特性,提出了一种基于子模块闭锁后初始阶段暂态电流的故障精确定位方法,建立了双端MMC型柔性直流配电网的等效电路,推导了直流电流的时域表达式,构建包含故障距离和过渡电阻2个未知参数的时域方程组,并利用最小二乘法进行求解。该方法适用于不同接地方式。在PSCAD/EMTDC中搭建了双端柔性直流配电网模型。仿真结果验证了该方法的有效性、可靠性与准确性,针对两端换流站参数不对称和过渡电阻时变场景,所提方法也具有很高的定位精度。     

含HVDC与P2G的跨区域电-气互联系统优化调度

远距离直流外送和电能转换存储是实现高比例可再生能源消纳的重要手段。考虑跨区层级高压直流输电(high-voltage direct current,HVDC)和区域内电转气(power to gas,P2G)相配合,提出面向大规模风电消纳的跨区域电-气互联系统优化调度策略。首先,针对HVDC功率传输计划独立编制难以匹配风电出力强随机性的问题,建立HVDC阶梯式运行优化模型。同时,考虑风电反调峰特性提出利用P2G进行风电转换,并与天然气系统管存配合实现间接存储。然后,综合考虑系统电压稳定性等安全约束条件,以系统运行经济性最优为目标建立日前优化调度模型,并针对模型非凸、非线性问题,采用电压幅值精确计算的线性化潮流和分段线性化方法进行处理。最后,通过多个场景仿真分析,验证了所提优化策略的有效性和经济性。     

基于多特征目标函数PCA-ILP的非侵入式负荷分解方法

非侵入式负荷监测（non-intrusive load monitoring, NILM）能够在不影响用户正常用电的前提下,低成本地获取用电信息,实现用电设备的类型识别和负荷分解,而大量智能电表的安装也为用户进行NIML提供了数据与技术支撑。首先,在研究常见家用电器的功率特征、电流波形及其频域谐波特征的基础上,采用主成分分析方法（principal components analysis, PCA）对高维谐波特征空间进行降维,提取主要谐波信息,与基本功率特征结合形成多特征目标函数。然后,基于整数线性规划（integer linear programming, ILP）模型,提出了考虑多特征目标函数的PCA-ILP的NILM方法。算例分析表明,所提方法对不同信噪比（signal to noise ratio, SNR）下的不同家用电器应用场景均具有良好的负荷分解效果。     

能源区块链的典型应用场景分析及项目实践

区块链作为一种新兴的基础架构与分布式计算范式,具有去中心化、公开透明、不可篡改、可追溯等特点,与能源互联网的开放、对等、互联和共享特征相符合,有望推动能源互联网的进一步发展。首先详细归纳了能源区块链的研究现状,具体在分布式能源交易、阻塞管理与辅助服务、需求响应服务、碳排放权认证与绿色证书交易、数据管理与信息安全以及能源数字代币的发布与投资6类典型应用场景展开。其次,总结评述了每种应用场景对应的典型能源区块链项目。最后,对能源区块链在我国的发展前景进行了展望,并提出了相关的发展建议。     

计及补偿效果的需求侧资源调频辅助服务市场机制研究

随着智能电网的发展,需求侧资源参与调频已成为可能,如何量化传统自动发电控制（automatic generation control,AGC）机组与需求侧资源对系统调频的贡献,鼓励需求侧资源参与调频市场是当下亟待解决的问题。在考虑了传统AGC机组和需求侧资源不同的调频性能以及需求侧资源对传统AGC机组替代效果的基础上,建立了电能-调频联合市场出清与补偿模型。基于IEEE 14节点系统数据进行实证分析,仿真结果表明该模型可以大幅度提升需求侧资源在市场中的中标概率与收益,减少系统对调频备用容量的需求和购买费用。     

基于XGBoost与Stacking模型融合的短期母线负荷预测

母线负荷预测对于电网安全稳定调度具有重要意义,但母线负荷随机波动性较强,其负荷类型因供电区域的差异而不同。为此,提出一种基于极限梯度提升(XGBoost)与Stacking模型融合的短期母线负荷预测方法。基于XGBoost建立多个母线负荷预测元模型,组合构成Stacking模型融合的元模型层,连接一个XGBoost模型对元模型进行融合,整体构成综合预测系统,并采用粒子群优化算法优化系统参数。通过对具有不同负荷属性的220 kV母线进行实例分析,验证了所提方法的有效性与适用性。     

基于自适应模型预测控制的柔性互联配电网优化调度

针对柔性互联配电网中源荷不确定性问题,提出了一种基于改进模型预测控制的优化调度方法。建立基于模型预测控制的柔性互联配电网日内优化调度模型,采用自适应动态权重方法处理包含综合供电成本和电压偏差的多目标优化问题,在预测模型部分采用动态场景生成及K-means聚类场景削减方法对源荷预测误差进行处理,针对经典模型预测控制滚动优化部分域参数恒定问题,提出一种域参数自适应调整的滚动优化方法。通过四馈线互联的33节点系统仿真算例验证了所提优化调度方法的有效性。     

基于ARIMA的矿山电网故障暂态行波波头辨识及故障测距

由于矿山电网含有大量的整流设备及非线性负载,运行时含有稳定的高次谐波分量和高频噪声,同时矿山电网多为短距离线路,故障后产生的暂态信号与原有高次谐波混叠严重,给行波故障测距带来了极大的困难。通过分析矿山电网故障行波的时域特征,提出基于整合移动平均自回归模型(ARIMA)对行波波头到达前的高频周期信号进行预测,并结合波头到达时刻的真实波形得到波形残差,同时对残差进行平稳性校验,通过行波波头到达时刻前后残差平稳性的不同确定准确的波头到达时刻,进而实现行波故障测距。利用低压电缆网络仿真实现矿山电网故障,仿真结果表明:与小波变换与经验模态分解相比,所提方法能够准确辨识行波波头,且不易受故障状况和噪声的影响,能有效提升行波可行性及精度,尤其适用于含有整流设备及非线性负载矿山电网故障测距。