计及风险规避的电力零售商平衡市场交易模型

由于新能源出力以及终端负荷需求的不确定性,电力零售商在日前市场的竞标电量与实时市场的购买电量之间存在不平衡而产生惩罚成本风险。引入用户侧可控负荷作为平衡资源参与市场交易,提出了一种风险规避程度指标,以此来度量交易前后电量偏差程度,以信息熵度量残差序列离散程度计算风险规避程度指标。以电力零售商运行收益、用户需求响应满意度以及风险规避程度最大为目标建立多目标风险规避模型,采用自适应权重粒子群算法进行模型求解。通过算例表明,所提出的模型从电网-电力零售商-用户多个角度去考虑电力零售商参与平衡市场交易策略,能够有效提高电力零售商的运行效益以及用户满意度,同时可以提高电力市场管理的可靠性与安全性。     

计及光热发电特性的光-风-火虚拟电厂双阶段优化调度

风电机组出力的间歇性和波动性导致风-火虚拟电厂的实际出力偏离其日前申报值。考虑到配置储热装置的光热电站出力可控的特点,将其聚合到风-火虚拟电厂中一同参与申报出力,建立计及光热发电特性的光-风-火虚拟电厂双阶段优化调度模型。以日前调度结果作为虚拟电厂申报出力,在实时调度中参与辅助平衡市场,通过改变光热电站的储热量来修正其输出功率,并采用收缩空间的和声搜索算法求解模型。仿真结果表明,光-风-火虚拟电厂可协调各单元出力,能够有效降低申报偏差,从而获得更高的运行收益,光热电站配置更大的储热容量,能够增强其调节能力,虚拟电厂可获得更高的经济效益。     

解僵成熟对羊肉品质的影响

为探究解僵成熟对羊肉品质的影响,该文对贮藏1 d和5 d的小尾寒羊和湖羊的pH值、色差、保水性、质构、剪切力、氨基酸等指标进行测定,探讨解僵成熟后羊肉的食用价值。结果表明,羊肉在解僵期间pH值一直处于鲜肉标准,解僵成熟后红度值（a*值）增加;滴水损失率随贮藏时间的延长而增加,但半膜肌部位保水性更好;羊肉的硬度、黏附性显著增加（P<0.05）,弹性和剪切力显著下降（P<0.05）,且嫩度变化受部位影响较大;总游离氨基酸含量显著下降（P<0.05）。羊肉经贮藏5 d解僵成熟后,颜色更为鲜亮,嫩度得到明显提高,该时的羊肉更适合烹饪加工,但氨基酸含量降低较多,营养价值有所流失。     

纳米纤维素稳定Pickering乳液及其在食品中应用研究进展

纳米纤维素具备来源广泛、可再生降解和稳定性强等优点,其制备的乳液具有低毒、乳液稳定性高、乳化剂用量少、对环境友好和根据自身的理化性质赋予乳液独特的性质等优点,更多的研究者开始以纳米纤维素为原料来制备Pickering乳液。该文论述Pickering乳液的稳定机理及影响其稳定性的部分因素,并综述近些年来科研人员对纳米纤维素制备Pickering乳液的相关研究,最后对关于纳米纤维素稳定Pickering乳液的应用进行总结,为纳米纤维素制备Pickering乳液及其应用研究提供参考依据。     

参与气电市场的虚拟电厂内部优化随机模型

虚拟电厂总体降低了不确定因素的影响,但若不考虑其内部的随机性,则会使虚拟电厂在参与电力、天然气市场过程中,因其调度方案的保守性,难以获得最高的经济效益。为了充分挖掘虚拟电厂的经济效益,提出了一种气电市场下计及电价和风光不确定性的电-热-气虚拟电厂随机优化调度模型。模型目标函数为虚拟电厂总效益,即售电售热售气收益与电转气成本、碳捕集成本、碳排放权成本和燃料成本之差。引入超分位数方法将含多随机变量的虚拟电厂总效益最优模型转化为其超分位数随机优化模型,为了便于计算进而处理为其离散化计算模型,并利用空间粒子群算法进行求解。算例分析表明：虚拟电厂通过优化售电和售气方案来获得最优效益,在参与气电市场过程中考虑多种随机变量,使得虚拟电厂规避风险后有更多的机会获得更高的经济效益。     

源-荷协整关系与电价时间序列协整模型

针对电源出力曲线与需求侧负荷曲线因功率实时平衡而完全一致的特点,证明二者存在数学意义上的协整关系。在新能源高渗透率系统的源-网-荷-储协调运行中,将源网、荷储功率曲线分别合计为源、荷曲线,提出源-网-荷-储协调调度的源-荷协整关系和理论依据。为了实现协整并消纳新能源,提出源-荷与电价时间序列协整的经济技术模型,该模型以常规机组出力波动率最小为目标,以不平衡电价为约束。算例结果表明:源-荷曲线时间序列与电价之间协整后得到的常规机组出力波动率较小,因此变量之间的协整关系可以充分发挥终端用户的资源配置潜力,激励需求侧资源负荷曲线的变化,最大化地消纳新能源。     

参与气电市场的虚拟电厂内部优化随机模型

虚拟电厂总体降低了不确定因素的影响,但若不考虑其内部的随机性,则会使虚拟电厂在参与电力、天然气市场过程中,因其调度方案的保守性,难以获得最高的经济效益。为了充分挖掘虚拟电厂的经济效益,提出了一种气电市场下计及电价和风光不确定性的电-热-气虚拟电厂随机优化调度模型。模型目标函数为虚拟电厂总效益,即售电售热售气收益与电转气成本、碳捕集成本、碳排放权成本和燃料成本之差。引入超分位数方法将含多随机变量的虚拟电厂总效益最优模型转化为其超分位数随机优化模型,为了便于计算进而处理为其离散化计算模型,并利用空间粒子群算法进行求解。算例分析表明：虚拟电厂通过优化售电和售气方案来获得最优效益,在参与气电市场过程中考虑多种随机变量,使得虚拟电厂规避风险后有更多的机会获得更高的经济效益。