对角块加边模型的并行潮流计算

电力系统网络具有很强的稀疏性，基于分割理论而形成的对角块加边网络模型(bordered block diagonal form-BBDF）在电力系统并行计算中应用广泛。本文研究了BBDF的各种并行潮流算法，提出了一种异步并行算法--异步块牛顿迭代法，并在PC机上以多线程模拟，收敛性比较满意。     

基于对角加边模型和最优乘子法的冷热电联供园区微网能量流计算EI北大核心CSCD

由于冷热电联供(combined cooling heating and power,CCHP)园区微网中各个能源网间存在复杂的耦合关系,大大增加了微网能量流计算问题的规模和复杂度。提出了基于对角加边模型(blockbordered-diagonalform,BBDF)和最优乘子法的CCHP园区微网能量流算法。首先对CCHP园区微网进行了详细建模,并针对能源站的不同运行模式建立了相应的输出功率模型,在此基础上建立了计及多种能源网交替耦合的能量流计算模型。通过对统一迭代法的修正方程组进行优化改进,提出了基于BBDF的CCHP园区微网能量流解耦计算方法。在每次迭代中,求出耦合变量的修正量后,再独立求出供冷/热/电网相关变量的修正量。并且应用最优乘子法计算每次迭代的最优修正步长,以减少计算迭代次数,提高收敛性。算例计算结果表明,所提出的算法可明显提高运算效率,改善收敛性,相较于传统的统一迭代算法能减少约60%的计算耗时。     

基于对角加边模型的多区域无功优化分解算法

基于对角加边矩阵结构,提出了一种新的多区域电力系统离散无功优化分解算法.该方法先将电力系统按照一定的规则进行分区,通过引入虚拟节点构成各区域之间的边界网络,并采用内嵌离散惩罚的非线性原对偶内点法求解.最终所形成的线性修正方程组的系数矩阵具有对角加边结构.由此提出2种分解方法实现各区域修正方程的独立求解,寻找全系统及其各区域的近最优离散解.以IEEE 118节点试验系统和2个实际系统(538节点和1133节点系统)作为算例,通过对集中优化方法和2种分解方法进行比较分析验证了所提出方法的有效性.     

新能源发电企业大数据中心提高数据采集质量的方法及其有效性分析

在“双碳”目标引领下,新能源发电企业发展迅速。部分区域正在形成以光伏电站、风力发电场为主体的新型电力系统。随着新能源发电机组容量的不断增加,将逐步驱动着电力生产运营过程朝着“源网”一体化管控模式发展。要实现一体化管控的前提是需要将数以万计的风力发电机组和数十万计的光伏阵列整合到一体化系统进行控制。各大发电集团都在探索建立“集控中心”生产管控模式,积极推进“大数据中心”运营考核管理机制。但要真正发挥“大数据中心”的数据价值挖掘作用,首先就要求发电企业要将生产过程中的数据进行信息化、数字化、集中化处理。并保证电力生产数据在生成、采集、预处理、通信、转发、存储、统计、分析的每一个环节都真实、准确、有效,其次才能在海量的电力生产数据上做文章,挖掘数据中的价值。本文结合发电企业在建设集团级新能源大数据中心过程中发现的数据质量问题展开论述,对数据应用过程中就如何提高数据有效性进行了分析,并给出力相应方案。     

基于复杂网络理论的电力通信网加边保护策略

基于复杂网络理论,对华中电力通信网进行了网络建模和拓扑统计特性分析,得出华中电力通信网是一个典型的无标度网络的结论。其结构特点造成华中电力通信网对随机攻击具有较强的鲁棒性,而在蓄意攻击尤其是高介数节点攻击下十分脆弱。针对华中电力通信网的结构特点,从连通脆弱性和网络效率2个角度,对比了随机加边策略、低度数节点加边策略、低介数节点加边策略和代数连通性加边策略对华中电力通信网鲁棒性的影响,研究表明:上述加边策略可以有效地提高华中电力通信网的鲁棒性,低度数节点加边策略在保护效果及计算效率上明显优于其他3种策略。     

基于信息模型及其性质扩展的电网数据中心管控研究

电网运行数据中心建设和维护需要协同处理数据描述一致性、标识唯一性管理、存储管理、数据安全访问控制等数据管控方面的问题。分析了与数据中心数据内容匹配的信息模型描述形式,研究了信息模型性质扩展方法,给出了基于信息模型及其性质扩展实现数据建模、对象标识管理、数据存储及数据访问权限控制的处理过程。相应技术已应用于南方电网一体化运行数据中心建设项目中。     

基于CIM模型拆分/合并的整定计算数据中心研究

介绍了电网模型拆分合并技术,提出了利用公共信息模型（CIM模型）的拆分合并搭建整定计算的数据中心,并对数据中心的系统边界、建设方式以及未来发展等做了简单介绍。     

多区域互联系统几种无功优化分解协调算法的比较

以708和538节点系统为算例,对以非线性原对偶内点法为基础,基于近似牛顿方向和对角加边模型的5种无功优化分解协调算法的计算效益和收敛性进行了比较分析。并进一步分析了影响分解协调算法计算效益和收敛性的因素。定性分析了固定系统总规模、扩大子区域数目和固定子区域数目、扩大最大子区域的规模2种方式对计算速度的影响。     

基于Beowulf集群的大规模电力系统牛顿法潮流求解的并行GMRES方法

大规模电力系统牛顿法潮流计算中,修正方程组的系数矩阵具有高维、稀疏、非对称的特点,结合该特点,提出基于预条件GMRES的并行牛顿法潮流计算方法.其中,对块Jacobi预条件子矩阵而言,根据处理器数确定其分块数,依此设计出高效的准对角并行预条件子矩阵;通过对Jacobi矩阵更新过程的矢量化处理,结合并行稀疏矩阵向量运算技...     

基于随机模型预测控制的数据中心微电网能量优化调度研究

针对数据中心负荷的随机性和可再生能源出力的不确定性,为保证数据中心在实际运行中的稳定性和经济性,提出了一种基于随机模型预测控制的数据中心微电网能量优化调度方法。引入场景分析法描述不确定因素,以数据中心运行成本最低为目标建立优化模型,通过模型预测控制的滚动优化和反馈校正,协调系统内各设备的出力情况,减小数据中心的运行成本,并降低不确定因素对其运行产生的不良影响。以某个典型数据中心微电网系统为例进行仿真分析,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

PMU在多区域互联系统状态估计中的应用

利用PMU和SCADA (数据采集与监控系统)组成混合量测,提出一种基于PMU量测多区域互联系统状态估计方法.从通过对角块加边模型(BBDF)的方法对大规模系统进行分区出发,在各区域内部单独进行状态估计的基础上,推导通过区域间数据交换得到修正的各区域外网戴维南等值,进而利用边界条件构造基于边界节点状态量的状态迭代模型,并通过不断修正各子系统相应的外界节点状态得到整个系统状态估计结果,通过6机25节点系统的仿真结果,验证了算法的有效性及优越性.     

基于节点迁移的电力系统并行计算优化分割策略

利用基于拉普拉斯谱划分的递归二分法将电力网络进行支路切割,然后将支路切割转换为节点撕裂。在转换过程中使用了一种优化的支路排序策略,以减小边界块,从而减小协调计算时间,提高并行效率。通过计算迁移节点目标函数,减小了分割的不平衡度。在IEEE标准网络上,用并行潮流算法对分割的网络进行测试计算。结果表明,该优化策略有效减小了边界块,适合电力系统并行计算。     

发电集团数据中心云计算应用研究

发电集团的云数据中心将计算、存储及网络资源松耦合。虚拟化各种IT资源,并实现动态部署及共享。是一种在提高资源可调度性、可管理性、可伸缩性及可靠性,降低成本的同时具备绿色节能的新型数据中心。文章阐述了发电集团云计算数据中心的架构、需要解决的关键技术及安全问题。     

一种电力云数据中心的任务调度策略

随着智能变电站一体化监控平台及通信信息平台的建设与发展,电力数据呈现爆炸式的增长,而现有电力数据中心在处理海量数据时效率不高,无法满足电力用户多服务质量(QoS)需求。通过对电力云数据中心设计方案的分析,研究了云数据中心的任务调度策略。结合电力数据中心自身的特点,定义了一种电力用户多QoS评价模型,给出一种基于负载均衡的贪心算法,并以QoS总体效应值为目标进行任务调度。最后,以变电设备状态评估实验中心为例,对其故障诊断、状态评估、检修维护等任务进行模拟调度,并使用CloudSim平台进行仿真测试。结果表明,该算法能最大限度地满足电力用户多QoS需求,有效提高电力数据中心运行的效率,达到更加优越的负载均衡效果。     

云计算在电力用户用电信息采集系统中的应用研究*

随着国家电网公司确立的电力用户用电信息采集系统"全覆盖、全采集、全费控"目标的逐步实现,电力系统中运行的采集终端数量大幅激增,从而使采集的电力系统数据信息量呈几何级数增长。面对海量的用电数据,当前用电信息采集系统在多个方面出现瓶颈。文中通过分析当前作为解决大数据存储、分析、计算、管理有效手段的云计算技术,结合当前用电信息采集系统所遇问题,研究了云计算在电力用户用电信息采集系统中的应用前景及面对的挑战,对未来电力用户用电信息采集系统的建设和发展有指导意义。     

基于云计算的电力数据中心基础架构及其关键技术

为了适应新一代数据中心的发展趋势,并满足智能电网的需要,提出了基于云计算的新一代电力数据中心的基础架构。分析了现有电力数据中心的逻辑结构与功能,采用虚拟化技术对电力数据中心的服务器进行虚拟化,提高资源利用率,保障电力数据中心的高可用性和可伸缩性。设计了基于Hadoop的电力数据中心云计算平台,为智能电网的各个业务系统、数据挖掘与辅助决策支持等应用提供海量数据的存储、管理与计算环境。提出现有电力数据中心向云计算的分阶段迁移策略,以保障平稳过渡。     

能源互联网对电力需求侧管理变革的影响

国家工业和信息化部发布《工业领域电力需求侧管理专项行动计划(2016-2020年)》,以促进工业企业科学、安全、节约、智能用电,实现以较低电力消费增长创造更多工业增加值产出。该文旨在研究能源互联网的发展对电力需求侧管理(power demand side management,DSM)的变革影响。首先分析了电力需求侧管理的基本架构,然后介绍了能源互联网的物理层、数据层、应用层3个层次的重要特征,并进一步详细分析了以上3个层次对电力需求侧管理的影响。最后,给出了一种符合能源互联网理念的工业园区电力需求侧管理技术体系。     

数据中心综合能源系统优化运行研究综述

作为数字基础设施的重要载体,数据中心的数量和规模不断增长,导致系统能源消耗与日俱增,运行成本成倍上升。而综合能源系统(integrated energy system, IES)是以电力系统为核心,涵盖供电/气/冷/热等能源产供销一体化的复杂系统,其优化运行可实现对多种能源的综合管理和经济调度,采用IES替代数据中心的供能系统将是降低数据中心运行成本的有效方案。目前对IES的典型架构尚未明确定义,对基于数据中心的IES优化运行问题鲜有研究。首先介绍了IES以及基于数据中心的IES典型物理框架;其次分析了系统中耦合型运行设备的物理模型和能源集线器(energy hub, EH)及其扩展模型在系统中的应用;在此基础上,总结和梳理了国内外IES及基于数据中心的IES的优化运行现状,并提出了基于数据中心的多能源输入-多能源耦合-多能源输出的运行方式;最后,对基于数据中心的IES中能源不确定性及负荷预测、能源动态建模、优化调度策略及效益评价等重点发展方向和潜在的可研究内容进行了展望,以期为未来相关的项目落地、仿真研发等提供参考和借鉴。     

数据中心综合能源系统优化运行研究综述

作为数字基础设施的重要载体,数据中心的数量和规模不断增长,导致系统能源消耗与日俱增,运行成本成倍上升。而综合能源系统(integrated energy system, IES)是以电力系统为核心,涵盖供电/气/冷/热等能源产供销一体化的复杂系统,其优化运行可实现对多种能源的综合管理和经济调度,采用IES替代数据中心的供能系统将是降低数据中心运行成本的有效方案。目前对IES的典型架构尚未明确定义,对基于数据中心的IES优化运行问题鲜有研究。首先介绍了IES以及基于数据中心的IES典型物理框架;其次分析了系统中耦合型运行设备的物理模型和能源集线器(energy hub, EH)及其扩展模型在系统中的应用;在此基础上,总结和梳理了国内外IES及基于数据中心的IES的优化运行现状,并提出了基于数据中心的多能源输入-多能源耦合-多能源输出的运行方式;最后,对基于数据中心的IES中能源不确定性及负荷预测、能源动态建模、优化调度策略及效益评价等重点发展方向和潜在的可研究内容进行了展望,以期为未来相关的项目落地、仿真研发等提供参考和借鉴。