新型电力系统下抽水蓄能电站容量效益分析

抽水蓄能电站的投资建设将为新型电力系统安全可靠运行带来多种效益，容量效益是维持电力供需平衡的基础保障。然而，现阶段抽水蓄能电站的容量效益未被充分认知和补偿，导致电站盈利不理想，投资建设积极性差。基于生产运行模拟理念，提出了一种抽水蓄能电站的容量效益评估方法；建立了抽水蓄能电站与风、光、水、火等多类型电源的联合优化运行模型；基于某省电力系统运行数据，分析了抽水蓄能电站在减少火电机组装机容量和减少新能源弃电方面所体现的容量效益，为厘清抽水蓄能电站在能源电力转型过程中的作用提供了理论依据。     

基于小波模糊熵GG聚类的同调机群识别

针对同调机群识别面临的特征提取片面及计算过程复杂相互制约的问题,提出一种基于小波模糊熵-GG(Gath-Geva)聚类的同调机组识别新方法。根据广域测量系统获取的故障后系统机组功角信息,利用多尺度小波分解将功角摇摆曲线分解为整体趋势和细节信息,计算各个尺度小波系数的模糊熵,并作为发电机的特征向量,再通过GG模糊聚类算法对其进行同调聚类。对IEEE 39节点系统和某实际电网进行仿真,算例分析结果表明所提方法能够根据故障后系统机组功角信息的变化更新功角数据库,实现快速准确的同调机群识别。     

基于多精英协同进化单亲遗传算法的光伏电站功率汇集系统多目标分层优化

针对大型光伏电站功率汇集外送拓扑设计问题,提出一种基于多精英协同进化单亲遗传算法(MCPGA)的多目标分层优化设计方法。首先深入阐述大型光伏电站功率汇集系统的构成,建立详细的数学优化模型。其次采用所提出的多精英协同进化单亲遗传算法进行拓扑结构优化设计,运用蒙特卡罗法进行可靠性分析。将经济性和可靠性指标作为汇集系统拓扑结构优化设计的评定指标。最后通过一算例仿真验证,所提方法是有效和实用的,算法收敛速度较快,从而为大型光伏电站汇集拓扑规划提供了有效的优化设计方法。     

储能参与新能源消纳的优化控制策略

在中国提升新能源消纳能力、助力碳达峰碳中和目标实现的背景下,提出了一种基于解耦的储能参与新能源消纳的优化控制方法。针对储能系统优化控制非线性模型求解难题,提出了基于解耦的线性简化方法,利用枚举优化和迭代潮流计算结合方法,建立了满足提升新能源消纳目标和电网安全运行约束的储能运行紧致约束条件。算例测试显示,基于解耦的线性简化模型与原有非线性模型保持一致,降低了高阶优化控制模型的求解难度,保障了储能提升新能源消纳的快速可靠决策,提升了新能源和储能综合运行效益。     

基于电网消纳能力的新能源发展策略研究

随着新能源大规模开发,新能源消纳问题逐渐突出。在保证太阳能及风电可靠并网发电、电网能够维持安全稳定运行的前提下,不同的网架强弱程度、不同的电源构成以及不同的负荷水平,电网消纳新能源发电的能力也将有所不同。为了综合协调电网电源资源,合理安排新能源的发展规模和建设时序,保障新能源发电的科学发展和有效利用,本文基于电网光伏风电消纳能力,并根据风电发电特性、光伏发电特性及风光互补特性,提出一种探索电网新能源消纳能力最大的方法,为后续新能源并网提出指导性意见,避免大量的弃风弃光现象发生。     

清洁能源示范省建设背景下青海能源需求预测及清洁化发展对策

2018年青海省获批建设国家清洁能源示范省并于同年提出《青海省建设国家清洁能源示范省工作方案（2018—2020年）》,以绿色、高效和安全为总目标,推进能源生产和消费革命,为中国能源清洁转型与现代能源体系建设贡献力量。在清洁能源示范省建设背景下,开展青海能源需求预测及清洁化发展对策研究。首先,分析青海省清洁能源发展现状以及面临的挑战;然后,通过双变异差分进化算法优化BP神经网络预测模型,建立DMDE-BPNN混合预测模型;分析青海省典型水平年能源需求预测结果,探讨青海省能源清洁化发展对策。     

新能源发电系统参与频率和电压响应的模型预测控制策略

随着风电和光伏的快速发展,大规模新能源接入可危及电网的安全稳定运行,新能源发电应参与调频、调压,且提供足够的备用容量.为此,基于模型预测控制方法,本文提出新能源发电系统参与调频和调压的控制策略.该策略分为两层,在考虑风电场、光伏电站和电池储能系统各自的约束条件的前提下:上层控制器通过求解约束优化问题,计算各新能源发电系统的最优功率输出指令,满足最优的调频、调压效果;下层控制器负责执行,对上层功率指令进行跟踪输出.最后对提出的策略进行仿真分析,结果表明该策略能提高电网的调频和调压性能.