融合历史数据和实时影响因素的精细化负荷预测

随着智能电网技术的飞速发展,对负荷预测的精度提出了越来越高的要求。融合负荷、天气等多源数据,提出了一种基于数据融合的支持向量机精细化负荷预测方法。首先对负荷历史数据进行聚类分析,将运行日分成六类。然后将负荷数据和温度、湿度等天气数据进行融合,针对六类聚类结果分别建立基于数据融合的支持向量机精细化负荷预测模型,并对模型参数进行全局优化。采用不同的预测模型对浙江省某地级市2013年的负荷进行预测,结果表明所提出的负荷预测方法的预测精度明显高于传统的负荷预测方法的预测精度。     

分布式储能的商业模式研究和经济性分析

随着电力体制改革的深入,电力需求侧管理的成熟,用户侧储能越来越多地参与到电网削峰填谷和电网辅助服务中,国家和政府也出台相应的政策,鼓励用户侧分布式储能积极响应电网需求,充分利用分布式储能设备。首先介绍了分布式储能的基本类型、特点和适用场景,着重分析了主流化学储能的发展趋势,归纳总结了分布式储能在商业中的应用,并就其盈利方式进行了分析。针对储能参与削峰填谷及调频辅助服务2种典型场景的技术经济性进行分析,提出用户侧分布式储能在盈利中所要关注的影响因素,最后从完善现有电价制度、储能企业创新和政府政策引导3个方面,为用户侧分布式储能发展提出相关建议。     

用户侧储能设备参与电网辅助服务的技术经济性分析

随着电力体制改革的深入,电力需求侧管理的成熟,储能产业的快速发展,国家和政府出台了相应的政策,积极鼓励分布式储能设备充分利用需求响应资源,主动参与电网的削峰填谷、调频、旋转备用、黑启动及需求响应等辅助服务。针对目前用户侧储能资源闲置、分布式储能设备没有得到充分利用的问题,结合用户侧典型储能设备参与电网削峰填谷及调频辅助服务的技术经济性算例分析,充分考虑陕西电网的实际情况及其用户侧储能的发展现状,在科学性和可行性相结合的原则下,为促使更多的用户侧储能参与电网削峰填谷及调频辅助服务,从完善现有电价制度、消纳可再生能源和加大政府补贴力度3个方面提出相关建议,推动陕西省加快建设辅助服务市场,带动储能产业快速发展。     

基于自由熵理论和智能场景匹配的 配电网无功优化

无功优化对保障电力系统安全、经济运行具有重要的意义。提出了一种基于自由熵理论和智能场景匹配的配电网无功优化方法。介绍了适用于配电网场景匹配和无功优化的自由熵指标的构建方法,基于自由熵指标进行智能场景匹配,从历史数据库中快速找出与待优化时刻最为接近的场景,并将其对应的控制方案作为待优化时刻的无功优化方案,以减小有功网损和节点电压偏移。最后,采用Matlab+Open DSS建立了IEEE37节点的主动配电网仿真模型,并增加了光伏/风电分布式发电和电动汽车等随机负荷模型,算例结果验证了所提方法的有效性和优越性。