考虑需求不确定性的电网综合能源配置优化研究

为提高电网能源利用的充分性,确保电网持续发展,以需求不确定性为基础,提出电网综合能源配置优化方法。利用基本概率分布区间,量化认知不确定性的需求变量。采用概率密度函数指代随机不确定性的需求变量,通过分割离散概率密度函数,令其表征方式与认知不确定变量的表征形式相同。引用笛卡尔积运算构建联合概率区间,分析混合不确定性的需求变量关系。设立全周期投资成本与运行成本为配置优化目标,利用交替方向乘子算法将增广拉格朗日函数分解成两个配置优化目标,迭代优化不确定性需求变量配置。实例验证分析中,经电能资源、弃风量与日常规费用优化结果的检验,所提方法使网综合能源充分互补,使资源得以高效利用,具有良好的经济性优化能力。     

基于时域卷积网络的多尺度双线性天气预测模型

针对时域卷积网络(TCN)提取能力受卷积层感受野限制,难以对天气数据中的季节 性信息和长时信息进行有效提取与分析的问题,提出了一个新的基于 TCN 的多尺度双线性天气 预测模型。该模型由 TCN 层和双线性汇合层 2 部分组成,时域卷积层包含双路 TCN,每个 TCN 利用历史观测数据独立提取特征,除卷积核尺度之外,其他网络参数均保持一致。多尺度的 网络组合可以更深入挖掘数据中潜在关联信息;时域卷积层的输出作为双线性汇合层的输入 进行双线性融合,规范化后得到最终输出,即对未来天气的预测值,进一步提升模型的特征 表示能力。在公开的天气预测数据集上与 5 个基准方法进行对比,实验结果表明所提方法的预 测结果准确率更高;此外,对比 TCN,多尺度双线性天气预测模型面对长时数据信息时表现更 加稳定。     

基于云边协同技术的柔性负荷聚合调控系统设计

作为发电调度的补充,柔性负荷调度能够削峰填谷、平衡间歇式能源波动和提供辅助服务,是丰富电网调度运行的调节手段,在电网调频调峰和新能源消纳中具有较大的调控潜力。首先,提出了一种“柔性负荷聚合调控云平台-智能边缘计算终端-客户侧能源信息物理系统”的优化调控架构;其次,借鉴云计算和边缘计算协同的架构理念,设计一套柔性负荷聚合调控系统,实现柔性负荷的聚合调控;再次,研究柔性负荷聚合调控策略,构建云边协同的多类型弹性负荷调控算法;最后,基于苏州同里小镇的实际场景,对温控负荷、电动汽车、储能参与聚合调控进行了仿真与算例验证。     

考虑需求不确定性的电网综合能源配置优化研究

为提高电网能源利用的充分性,确保电网持续发展,以需求不确定性为基础,提出电网综合能源配置优化方法.利用基本概率分布区间,量化认知不确定性的需求变量.采用概率密度函数指代随机不确定性的需求变量,通过分割离散概率密度函数,令其表征方式与认知不确定变量的表征形式相同.引用笛卡尔积运算构建联合概率区间,分析混合不确定性的需求变...     

多光伏发电单元并联接入弱交流系统的稳定性分析

围绕弱交流系统下多光伏发电单元并联运行的稳定性问题,建立了两个光伏发电单元并联小信号模型,分析电网强度、各光伏发电单元运行工况以及各逆变器锁相环控制器参数对其运行稳定性的影响,揭示各光伏发电单元的运行耦合机制。同时,提出了一种基于虚拟端电压的光伏发电运行控制策略,等效地减小电网阻抗,提高多光伏发电单元并联接入弱交流系统的运行稳定性。研究结果表明:随着各光伏阵列输出功率的增加和电网强度的降低,多光伏发电单元易发生振荡现象;一定范围内增加各逆变器锁相环控制器比例系数(暂不考虑积分系数的影响),可增强系统阻尼,易于提高系统的稳定性;相比于单个光伏发电单元接入弱交流系统,多光伏发电单元间功率环路存在耦合项,易受光伏发电单元运行工况与锁相环控制器比例系数的影响,不利于系统稳定运行。基于时域仿真算例验证了理论分析的有效性和控制策略的可行性。     

电力企业移动信息化实施方案

分析了电力企业移动信息化发展趋势,提出了“企业级移动平台+移动应用”的企业级移动信息化实施方案,包括总体技术路线和总体架构、企业级统一移动互联应用支撑平台设计、基于移动平台的移动应用建设方案和移动信息化实施的安全设计,该方案已经在国家电网公司成功应用.     

基于分步协调优化的浓缩脱水过程智能控制方法和系统

浓缩脱水生产过程是选矿、冶金行业中的重要生产工序,实现浓缩脱水过程智能优化控制是实现全流程优化控制的关键。研究开发了基于分步协调优化的浓缩脱水智能控制方法和系统,在保证浓缩脱水生产过程安全运行、指标满足生产要求的基础上,优化浓密机存矿量及浓密机放矿时间安排,实现浓密压滤操作的闭环,使浓密机和压滤机协调生产,提高浓密机底流浓度,降低浓缩脱水过程能耗,提升浓缩脱水过程生产效率。所述方法在国内某选厂成功应用,实现浓缩脱水过程智能优化控制,为企业降本增效,提升了经济效益和核心竞争力。     

基于数据驱动的浓密-压滤过程协调优化控制

针对某选矿厂由于浓密-压滤过程关键变量没有实现在线检测,导致该工序生产操作无序、生产指标难以达标、能耗经济指标高等问题,利用浓密-压滤过程的生产运行数据,提出一种基于数据驱动的浓密-压滤过程协调优化控制方法.首先,通过偏最小二乘(PLS)方法建立浓密-压滤过程的数据模型;然后,在阶梯电价、浓密机运行安全、生产指标的约束下,以浓密-压滤过程能耗经济指标最小为目标,建立浓密-压滤过程协调优化模型,规划放矿压滤时间序列.离线实验与现场应用表明,所建立优化模型能提高浓密-压滤过程底流浓度生产指标、降低过程能耗经济指标、减少滤布损耗、降低生产异常次数等应用效果.     

面向需求响应的高负荷能源物理设备就地自控方法

为保证电力能源的再利用与正常运转、均衡电能供需，针对电力能源的需求响应提出一种高负荷能源物理设备就地自控方法。设定需求响应目标，基于发电费用期望值的需求响应模型，架构负荷均衡与需求侧响应约束条件，构建储能设备同步旋转坐标系数学模型获取电流分量控制特征；根据电网与储能设备间交换功率、设备交流侧基波电压幅值与电压间关系，完成正弦脉宽调制与四象限功率就地自控。经对比方法使用前后的风力发电机运行情况，证明所提方法具有显著的节能效果。