基于子空间动态系数回归的系统谐波阻抗估计方法

系统谐波阻抗的准确估计是实现谐波责任定量划分的关键。新能源并网场景下用户侧谐波阻抗并非远大于系统侧谐波阻抗,现有估计方法精度降低甚至失效。文中提出一种基于子空间分解和动态系数回归的系统谐波阻抗估计方法。通过小波包分解将公共连接点(PCC)处谐波电压与电流的观测信号分解成多个子空间,并根据互信息值筛选出解释变量相关度最弱的子空间,以降低解释变量间相关性对回归分析的影响;考虑到网侧谐波波动会干扰PCC处谐波电压与电流间的相关性,将网侧谐波电压视作动态系数,并通过动态系数回归法求解系统谐波阻抗,以降低网侧谐波电压波动对估计结果的影响。仿真分析的结果表明,相比现有方法,所提方法拥有更好的估计精度与鲁棒性。     

基于决策实验室算法-对抗解释结构模型的电动汽车多场景需求响应策略分析

随着可再生能源渗透率的持续提升，电网波动性与随机性日益增加，需求侧可调资源将愈发重要。电动汽车(electric vehicle, EV)在需求侧资源中占比较大，但现有研究较少考虑电动汽车参与需求响应过程中个人与社会因素的多因素交互影响。因此，文章提出了一种基于决策实验室算法-对抗解释结构模型(decision-making trial and evaluation laboratory-adversarial interpretive structure modeling, DEMATEL-AISM)算法的EV多场景需求响应充电调度策略。首先，通过数据挖掘法分析多场景下充电站运行特性与电动汽车充能特性，构建电动汽车充电负荷特性模型；其次，使用DEMATEL-AISM算法对多场景下影响电动汽车充能行为的多因素耦合关系进行分析，挖掘主导因素；最后，基于多场景主导因素分析，制定多因素影响下的用户调控策略。通过仿真分析，验证了所提方法能有效平抑负荷峰谷水平，降低节点电压波动，提高电力系统需求侧的稳定性与经济性。     

考虑源荷碳责任分摊的新型电力系统多级灵活性资源规划

为满足新型电力系统的灵活性需求与低碳化目标,提出一种计及源荷双侧碳排放责任的多级灵活性资源规划方法。上层模型投资决策风电、光伏、灵活性资源的配置容量和煤电超低排放改造比例;下层优化运行模型基于典型日灵活性需求多级分解结果,调用资源灵活性供给能力,实现系统多级灵活性供需平衡,并基于碳排放流理论提出源荷碳责任因子,将碳排放责任分摊至包含新能源在内的源荷双侧。最后,对改进的IEEE RTS-24节点系统进行算例分析,结果表明所提规划模型可以引导传统燃煤型电网主动向新能源主导型电网转变,并实现系统多级灵活性供需平衡与源荷双侧碳责任的合理分摊。     

基于GA-GNNM的极地光伏发电功率预测方法

为了更加准确有效地对极地光伏发电功率做出预测,提出一种基于GA-GNNM的极地光伏发电功率预测方法。首先对采集到的气候因素数据以及光伏发电数据中缺失、异常部分进行清洗归一化处理;通过最大相关最小冗余算法（MRMR）选择最佳的气候特征组合,构建多维气候特征数据集;并将其输入到K均值聚类算法中完成不同季节天气类型聚类划分,然后引入相对距离量化寒暖季不同天气类型下与预测日相似度高的发电功率;构建灰色神经融合模型（GNNM）,将灰色模型（GM）的微分方程映射入神经网络模型,并采用遗传优化算法（GA）对模型参数进行优化以避免局部最优,提高极地光伏预测算法的精度。最后,以南极恩克斯堡岛气候及光伏发电数据为例进行验证,算例分析的结果为极地第5个新站的建立奠定理论基础。     

计及经济性和可靠性因素的区域综合能源系统双层协同优化配置

现有的区域综合能源系统优化配置方法在可靠性约束条件下求得经济性最优,容易产生过度投资或可靠性不足等问题,限制了配置方案的可选择性和实用性.为了解决上述问题,该文基于区域综合能源系统状态转移时序性模型,以经济性和可靠性作为优化目标,建立了区域综合能源系统规划与运行相结合的双层多目标优化配置模型.上层规划模型以系统年净成本和综合缺能率最小为目标,采用NSGA-II算法求取配置方案的Pareto最优解集;下层优化运行模型将上层模型确定的配置方案转换为线性约束条件,以系统切负荷量最低和运行经济性最优为目标实现系统的优化运行,采用序贯蒙特卡洛法对运行可靠性进行量化,并将运行成本和可靠性量化值反馈至上层模型.通过某区域综合能源微网系统进行算例验证,分析了不同配置方案经济性和可靠性之间的关系,并通过给出最优解集的方式实现了多目标优化方案的可选择性.     

基于云理论的居民负荷集体谐波概率分布

电力电子型居民负荷和新能源装置在配电网中应用越来越广泛,其产生的集体谐波非常可观,对电力系统的影响与危害已不可忽视。文中提出一种基于云理论的居民负荷集体谐波评估方法,介绍了云模型和云变换的基本理论,阐述了基于云理论的居民负荷集体谐波评估流程。通过实际案例证明,采用云变换方法可精确拟合谐波电流概率分布曲线,能较好地呈现居民负荷谐波电流幅值分布曲线的多峰性,其95%概率最大值估计精度显著优于正态分布法。研究结果对分析居民谐波来源、确定谐波治理措施和监管政策具有重要意义。     

基于0-1二次规划的非干预式负荷识别算法研究

居民用电信息细化对于规划居民电器使用和降低电能消耗具有重要的意义。在分析居民负荷特性的基础上,创新性地提出一种基于0-1二次规划的居民负荷识别算法,并通过改造为连续化0-1二次规划以解决离散0-1二次规划求解过程中约束条件不易处理的缺陷。基于所提出的负荷识别算法,可将单个居民家庭用电数据细分至负荷级别。测试结果表明选取合适的负荷识别指标,可以获取较高的识别精度,该算法可以应用于居民家庭中的非干预式负荷监测系统。     

基于分布式分支界限算法的产消者联盟电能交易策略

随着分布式能源在配电网中的高比例渗透,产消者作为新型主体参与市场竞争日益受到关注。基于合作博弈的产消者联盟电能交易可增加产消者的整体收益,产消者采用动态联盟结构可提升对环境变化的适应协调能力。为此,提出基于多代理系统（MAS）的产消者联盟运行框架,以及在此框架下产消者联盟电能交易的双层优化模型。上层模型使用分布式分支界限算法求解最优联盟结构下的产消者电能交易策略;下层模型根据更新的交易电价调整产消者购售电计划。最后通过仿真算例验证了所提方法的合理性、有效性及模型的可扩展性。     

考虑不确定性的风-光-储合作联盟参与含需求响应的主辅联合市场的竞价交易模型

清洁能源逐渐成为电力市场的竞争主体,考虑风光出力不确定性和探究高效的市场运行机制成为电力现货市场建设进程中的关键问题。采用非参数核密度估计法和多元Gaussian-Copula函数生成典型出力场景来描述风光出力的不确定性和时空相关性。上层模型基于纳什谈判理论最大化风-光-储合作联盟收益,采用麻雀搜索算法优化风光发电商的报价策略。下层模型以购电总成本最小为目标,设计了多主体参与含价格型需求响应的主辅联合市场的出清机制。最后分析了风光出力的典型场景和市场出清结果的合理性。通过算例验证了该优化模型能够提升合作个体的收益,降低了购电总成本和负荷的峰谷差。     

两级式三相光伏并网系统的MPPT控制策略

基于Matlab／Simulink仿真建立了两级式三相光伏并网系统,以研究最大功率点跟踪（MPPT）控制策略．前级DC／DC变换器采用扰动观察法实现MPPT,后级逆变电路采取电压外环、电流内环的双闭环PI控制,以稳定直流母线电压,实现网侧电流的跟踪控制．仿真结果表明,采用的MPPT控制策略具有良好的动态响应性能,且能较好地稳定直流母线电压．