考虑电化学模型的配电网侧光储系统分布式优化调度

配电网侧广泛接入的光储系统具备成为电网调度中灵活性资源的潜力。为了提高光储系统调控的精细程度,分析建模了光储系统运行的动态特性,构建了考虑电化学模型的光储调度模型。针对保护节点用户隐私和调用分布式计算资源的需求,根据该光储调度模型给出了适用于计算的矩阵化形式,并构建了各节点处含光储系统的配电网调度优化的分布式子问题,实现了该调度优化问题的分布式求解。基于IEEE 33节点系统算例验证了所提方法的有效性。结果表明,该方法给出的调度方案在可行性、储能运行高效性和老化衰退抑制能力等方面具有优势。     

异常用电的检测方法：评述与展望

用电侧的非技术性损失(NTL)主要由用户异常用电行为造成,一直是各国电网企业期望解决的重要问题。随着智能电表在电网中的普及,利用配电网、用户侧的量测数据实现对于NTL的高效、精准检测,受到了学术界和业界的广泛关注。首先介绍用户异常用电行为的基本模型、方法与评价指标。随后,从基于系统状态、基于数据驱动和基于博弈论三个角度对现有的异常用电行为检测方法进行系统性的梳理、分析与比较,以总结出其对于后续研究工作开展的借鉴意义。最后,对异常用电行为检测领域的关键技术进行了提炼,并对异常用电行为检测领域未来的研究工作进行了展望。     

基于主从博弈的共享储能定价策略及园区用户日前优化决策

针对目前用户自主投建储能成本过高和资源利用率不足的问题,可在园区引入共享储能,助力降低园区用户用电成本,并促进分布式可再生能源消纳。为实现共享储能服务商和园区用户的双赢,建立了共享储能服务商主导、园区用户跟随的主从博弈模型。共享储能服务商制定容量价格和功率价格,并利用条件风险价值（conditional value-at-risk,CVaR）评估光伏出力不确定性带来的收益风险;园区用户根据共享储能的价格及自身负荷和光伏出力预测,决策购买的储能容量和充放电功率策略。然后通解。最后,基于多用户多场景的算例,分析储能价格对博弈结果的影响,并对比购买共享储能与配置固定储能、不配置储能的经济性,论证了所提共享储能机制和优化决策模型的有效性。     

数据驱动的电力市场研究:挑战与展望

传统意义上的电力市场研究多建立在经典、简化的经济学模型之上,采用理性人假设与理想化的博弈模型,其结果常与实际市场状态产生较大偏差。近年来,电力市场数据逐渐开放,数据驱动研究方法快速发展,数据驱动的电力市场研究逐步成为研究热点,取得了一系列的理论成果及实际应用。为此,文中尝试对数据驱动的电力市场研究进行梳理。首先,总结了传统电力市场研究的发展现状,分析其局限性;其次,介绍并比较了目前全球不同电力市场实际的信息发布与数据开放政策;进一步,对采用数据驱动技术路线开展电力市场研究的现状进行综述;最后,归纳数据驱动的电力市场研究的关键挑战,并对未来的研究方向与应用前景进行了展望。