面向电力需求响应业务的P圈保护算法

为满足电力需求响应(DR)业务对实时、可靠通道的技术需求,解决DR多播业务的通道保护问题,提出了一种面向电力DR业务的P圈保护算法。通过评估DR多播链路的重要度,采用边扩张和对偶圈合并算法对已配置的P圈进行优化,实现对DR重要链路的优先保护。仿真结果表明,所提出的算法有效减少了P圈的数量和保护失效率,提高了保护资源的复用度,能够为电力DR业务的通道级故障的快速恢复提供有力支撑。     

考虑链路失效概率的电力业务保护策略EI北大核心CSCD

电力业务因其行业特殊性,承载其传输的电力通信网的生存性逐步被重视。该文为了提高电力通信网络的可靠性研究了P圈(preconfigured cycle,P-cycle)在电力通信网中的应用,提出了一种考虑链路风险的保护策略(riskconsidered link protection strategy,RCLPS)。首先对链路失效风险进行建模,随后针对P圈的物理结构限制及链路风险对电力业务进行负载均衡(load balance,LB),将网络中的业务向风险较低的链路上进行疏导,并且使网络中的业务分布更加有利于使用P圈进行保护,从而提高保护效率和网络资源利用率。仿真结果表明,RCLPS算法可以有效降低保护冗余度,并可以实现对网络中资源的高效利用。     

典型高耗能工业用户发用电经济优化建模及调节潜力研究

高能耗企业具有丰富的可调节资源,研究典型工业用户在分时电价下的发用电行为,可为价格型需求响应策略的制定起引导作用.首先,研究不同发电设备的生产约束,并且重点分析不同负荷之间的生产关系、时序关系与调节特性等问题,建立工业用户的发电成本、负荷转移成本与净电费成本模型,并形成典型工业用户发用电经济优化模型.其次,结合3类典型工业用户的生产特性,分别建立满足其特定约束条件下的发用电经济优化模型.最后,通过算例证明方法的有效性,并研究价格变化时不同工业用户的发用电调节策略,对比分析其调节潜力.     

计及滚动评价的居民群需求响应策略

开展需求响应能够有效地平抑负荷波动、降低负荷用电峰谷差,但用户响应的不确定性,极大地阻碍了需求响应业务的开展。为此,策略依托以聚合商为中心的需求响应架构,以基线负荷功率推演为支撑,考虑用户实时状态、满意度和自动需求响应的实施特性,建立响应评估模型,采用滚动评价的方式,以评价结果为导向降序选择可预期性强的用户参与业务,尽可能降低居民用户群参与下的自动需求响应的不确定性。仿真结果表明,策略可以在节约需求侧资源的同时降低用户群响应误差比例。     

边缘计算在电力供需领域的应用展望

随着电力供需领域设备的智能化,电力供需领域之间传递的信息量不断增大,导致带宽资源的浪费以及信息不能得到及时的处理。将边缘计算引入电力供需领域能很好地解决这些问题。论述了边缘计算的产生以及优势;随后分析了电力供需互动以及研究了电力供需领域对于边缘计算的需求;最后,对边缘计算在电力供需领域应用进行了展望,构建了边缘计算在电力供需领域应用的具体场景,为边缘计算在电力供需领域中的发展提供参考。     

基于高斯核函数改进的电力用户用电数据离群点检测方法

针对智能配用电大数据背景下用电数据离群点检测方法的适用性以及实际数据集中异常用电样本获取成本较高的问题,提出一种基于高斯核函数改进的电力用户用电数据离群点检测方法。首先通过模糊聚类的方法将用户分类;然后提取每一类用户的用电行为特征量,采用主成分分析法对特征集进行降维;最后利用高斯核函数改进局部离群因子算法,提出高斯核密度局部离群因子(Gaussian kernel densitybased local outlier factor,GKLOF)算法,通过理论推导与仿真实验相结合的方式分析了GKLOF算法的特性。选取了5000个用户真实的用电数据进行实验分析,实验结果表明,该方法具有较高的检测准确率以及较为稳定的判定阈值,并且受局部数据分布的影响较小,更加适用于用户用电行为复杂多样以及实际数据集中所有用户用电行为类型信息未知情况下的离群点检测。     

基于业务优先级和SRLG的电力需求响应业务调度优化算法

为降低电力通信网多优先级业务传输的失效概率,提高系统可靠性,提出一种基于业务优先级和共享风险链路组(shared risk link groups,SRLG)的电力需求响应调度优化算法。根据电力通信网业务的分类,将需求响应业务进行业务优先级的分区定位,提出电力需求响应业务传输的信用值整形机制(credit-basedshaper,CBS),对不同优先级业务的传输调度机制进行描述。考虑电力通信网的共享风险链路组,对不同优先级业务调度路径的选择进行优化,实现所选路径的高可靠性。仿真结果表明,所提算法可以有效降低需求响应业务调度路径的SRLG综合失效概率和风险,平均节点处理时延较小,很好地保证了需求响应业务传输的可靠性和安全性。     

支撑虚拟电厂互动的信息通信关键技术研究展望

包括分布式电源在内的需求侧资源(demandside resource,DSR)逐渐成为电力系统中不可或缺的重要组成部分,虚拟电厂(virtualpowerplant,VPP)可以有效整合各类DSRs,并充分发挥其在电力辅助服务中的巨大潜力。VPP的高效可靠运行和内部各主体间的灵活互动依赖于先进的信息通信基础设施,该文从VPP的基本概念、特性和国内外实践案例出发,对VPP基本通信架构和通信性能需求进行了分析,最后重点对支撑VPP灵活互动的几种信息通信关键技术进行探讨,并针对其在未来VPP中的应用思路和理念做出了思考,旨在为提升VPP灵活互动水平以最大限度发挥DSR资源的优势提供解决方案。     

基于纵向修正ARIMA的负荷聚合商潜力计算及调峰策略

针对负荷聚合商组织需求侧资源参与调峰市场和电能量市场时,存在的负荷预测准确度不够导致合同购电量误差大、市场界限较为模糊导致考核结算重复等问题,提出了基于纵向修正差分自回归滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average model, ARIMA)预测的负荷聚合商潜力计算和调峰策略。首先利用纵向修正ARIMA预测算法预测基线负荷,构建负荷聚合商的调峰潜力测算模型,挖掘需求侧资源的可调节能力为电力市场交易提供数据基础;其次,制定电能量市场与调峰市场的负荷偏差考核方式,在此基础上,以月度滚动时域综合结算收益最大为目标,构建考虑偏差考核的负荷聚合商调峰模型;最后,基于某典型地区负荷聚合商月度历史负荷数据,对所提方法进行算例分析,结果表明所提考虑负荷偏差考核的负荷聚合商调峰策略可以提升聚合商的调峰收益约23.7%,降低负荷聚合商峰谷差约10%,验证了方法的合理性和有效性。 关键词：可调潜力;纵向修正;ARIMA算法;滚动优化;调峰策略;偏差考核 中图分类号：：TM71 文献标志码： A