基于云计算的电力调度信息化研究

提出将云计算技术引入电力系统,利用系统内部广域网建立电力系统“私有云”,整合电力系统现有的计算能力和存储资源,利用开源云计算平台Hadoop和海量数据管理系统HBase开发调度中心信息平台,实现调度中心对海量数据的可靠存储和快速计算分析.     

边缘计算在电厂自动发电控制考核中的应用

在能源互联网时代,电网调度中心对电厂自动发电控制的考核面临着海量分布式数据接入和计算需求.为减轻考核过程中调度中心的计算和数据存储压力,文中研究了边缘计算在电厂自动发电控制考核中的应用方法.首先,根据边缘计算与自动发电控制考核的融合模式分析,构建了基于边缘计算的电厂自动发电控制考核系统框架模型.然后,在此基础上,融合计算、存储、网络资源,对调度中心云端、电厂边缘、机组边缘和终端设备4部分进行层次化部署,进而探讨了考核中数据管理和异常数据检测的关键技术.最后,通过实际电厂自动发电控制考核算例,验证了应用边缘计算在减小数据处理量和数据存储空间方面的优越性.     

基于云计算的智能电网信息平台

坚强智能电网是未来电网的发展趋势,而信息平台是支撑坚强智能电网建设的重要基础.为了充分利用计算资源,满足智能电网对全部信息的可靠存储和高效管理的需要,提出基于云计算的智能电网信息平台,给出了该平台的体系结构,并详细分析了新方法的可行性、优势及需要解决的问题.针对智能电网状态监测的特点,结合Hadoop云计算技术,提出智能电网状态监测云计算平台的解决方案.研究云计算中的虚拟化、分布式存储与并行编程模型等问题,实现智能电网海量信息的可靠存储与快速并行处理.     

考虑多重因素的空调负荷聚合响应潜力评估及控制策略研究

空调负荷已成为电力系统重要的需求响应资源,但由于其类型差异性、接入分散性,造成调度中心难以直接获取其聚合功率并开展调度控制,限制了响应潜力发挥。对此,提出考虑空调负荷聚合响应潜力多类型资源协同调度与精准控制相结合的双层调控框架。在日前调度层,基于近似聚合模型获取空调负荷聚合功率,考虑用户热舒适度、意愿度及可控度等多重因素,建立空调负荷聚合响应潜力评估模型,获取其聚合响应潜力,并结合基础柔性负荷响应特性建立联合调度模型,充分挖掘负荷侧多类型资源参与系统调节的潜力;在日内控制层,针对执行降负荷调温控制策略中空调群组功率跌落现象,为引导其有序参与电网需求响应,建立变状态数的状态队列模型,并引入准备时间对参数异质空调集群进行分组控制,使空调负荷跟随调度计划,提升控制精度,缓解功率跌落对系统运行产生的影响。最后,通过某简化配网系统进行仿真分析,结果表明:所提双层调控框架在调度层可深度挖掘并引导利用空调负荷响应潜力,在控制层实现精准控制并削弱功率跌落负面影响,工程应用价值显著。     

基于多样性保持的空调负荷群调度控制策略

具有能量存储特性的负荷主动参与功率平衡控制,将对系统运行带来积极影响。以空调负荷为例,设计一种负荷调度控制构架,提出基于多样性保持的负荷群调度控制策略。首先,分析负荷控制造成负荷群多样性破坏的机理,提出保持多样性的控制策略,考虑通信延迟对控制效果的影响,根据随机抽样理论设计负荷群跟踪有功控制指令的算法。为避免负荷恢复时出现"二次峰荷",提出分时段负荷恢复策略。之后,在卡尔曼滤波估计负荷群运行状态的基础上,建立负荷群的优化调度模型,采用混合整数规划法进行求解。最后,通过算例仿真验证了所提空调负荷群调度控制策略的有效性。     

云计算平台技术及其在电网调度中的应用

计算平台技术是对海量数据进行高效可靠的存储、访问以及分析处理的核心技术。详细分析了传统计算平台技术,包括并行计算技术、分布式计算技术、网格计算技术。在此基础上引入了云计算平台的概念。从定义介绍、网络拓扑、软硬件架构等方面对云计算平台进行了详细论述,并比较了云计算同网格计算的不同之处。最后,提出了基于云计算平台的新一代电网调度控制系统的原型概念设计,并从系统整体架构、基础云平台核心技术和业务应用模块3个方面对该系统进行了阐述。该系统充分发挥了云计算的技术优势,将全局性集中式分析业务与区域性分布式实时业务有机整合,实现了电网调度的集约化管理。     

计及频率变化的异步迭代分布式动态潮流

为便于分布式调度员培训仿真系统（DTS）中分布式潮流算法的应用,提出了一种计及频率变化的基于异步迭代的分布式动态潮流算法。该算法将互联系统采用协调层一子系统、发电机单元一网络单元2个不同层次的模型来表示。在上级调度中心建立协调层,由发电机单元实现频率变化时电网不平衡功率在各子系统发电机节点和负荷节点之间的分配,并进行频率仿真;在网络单元采用基于异步迭代模式的分布式算法进行全网的分布式潮流计算,通过网络单元与发电机单元之间的交替求解,求得全网频率变化仿真与潮流分布。以IEEE118节点扩展系统为例,对所提出算法进行验证,结果表明该算法能够准确地仿真分布式系统的频率变化并求解全网潮流分布。     

基于云计算平台实现电网短期负荷预测算法的研究

短期电网负荷预测在任何电力系统的运行决策中都起着重要作用。由于负荷短期预测的实时性要求与在大型数据集上执行复杂的计算过程所需的高计算能力相冲突,提出了基于支持向量回归的短期电网负荷预测算法,并基于云计算平台实现了该算法。将所提预测算法分别在云计算平台和单机计算平台上进行对比实验,结果表明基于云计算平台的实现有效提高了算法执行效率。     

面向用户侧源储资源优化调度的能源区块链平台设计

用户侧分布式源储资源单体容量小、分布零散,归属主体多样,难以被现有电网调度系统直接调控.为能够在聚合层有效利用用户侧泛在资源,文中设计并实现了一种能源互联网区块链(ENBC)平台,将分布式发电资源和负荷侧资源进行聚合及协同优化调控.并进一步研究了基于物联网和ENBC平台的分布式虚拟电厂内部能量优化调度方法,从参与主体、数据结构、优化调度、安全校核、价值结算等方面进行了框架设计,进而提出了面向可信交易的用户侧泛在资源调控实现方法.最后,以实际算例对系统的可用性进行了验证.     

基于智能边缘计算的分布式紧急频率调节控制方法

海量分布式微小负荷参与电力系统频率调节可以增加调频容量和提升电网安全,但传统的集中控制法需要大量昂贵的高速通信信道,分布控制法又难以保证全局控制精度.针对上述海量分布式微小负荷的聚合和控制问题,提出了一种名为"电网脉"的基于物联网技术的分布式负荷调控系统,研发了一种基于智能边缘计算的电网功率缺额的本地估计方法.利用该方...     

基于柔性负荷可控裕度的多时间尺度调峰优化

如何引导海量分散分布的负荷侧资源参与电网调控运行成为电力系统面临的新挑战,然而目前对于海量异构负荷的协同控制方法尚缺少深入研究.文章提出了一种基于柔性负荷可控裕度的异构负荷集群控制方法.首先,对空调负荷、电动汽车充电负荷、分布式储能建立广义储能的聚合模型.其次,在聚合商-负荷设备层面,针对多类型负荷的异构特性,提出了一...     

分布式光伏并网下基于调温启停混合控制方式的空调负荷双层优化调度策略

为解决分布式光伏剩余功率注入配电网导致的电压抬升和线路过载问题,利用配电网中空调负荷良好的热储能特性,提出了一种基于调温启停混合控制方式的空调负荷双层优化调度策略,建立了包含电力公司、负荷聚合商（load aggregators,LA）和用户的双层优化调度架构。首先电力公司以网损损失成本和需求响应成本之和最小为目标向负荷聚合商下达调度指令,其次,负荷聚合商以利润最大为目标,选择不同用户的控制方式。相比于传统控制方法,此调度策略改善了聚合空调功率在响应跃迁处的响应效果,更快地达到了调度指令的要求,同时聚合功率保持稳定,促进了分布式光伏的消纳,使节点电压和线路传输功率保持在安全运行范围内。最后,采用基于改进的IEEE33节点进行分析,仿真结果验证了所提调度策略的可行性和有效性。     

考虑多负荷聚集商参与的系统日前-日内分层优化调度策略

需求响应（demand response,DR）技术是系统削峰填谷,提高运行经济性和风电消纳的重要手段。针对风电和需求侧资源的时间特性,考虑到电网调度层和负荷聚集商（load aggregator,LA)之间主从博弈的关系,建立了多负荷聚集商参与的日前-日内分层优化调度模型。针对日前风电和价格型需求响应(price-based demand response, PDR)资源的不确定性,采用基于场景和模糊机会约束相结合的方法建立日前调度模型;针对日内多聚集商参与系统运行,采用目标级联分析(analytical target cascading,ATC)法对日内模型解耦,实现了各部分的并行求解。文章算例中通过对PDR和负荷聚集商的调度分别使系统综合运行成本降低了4.5%和6%,且各负荷聚集商收益均高于最低收益率8%,说明所提出的分层优化调度策略能在减小系统综合经济成本的同时保证各负荷聚集商的收益,且在一定程度上增强了系统的调峰能力。     

基于非合作博弈的居民负荷分层调度模型

为促进居民用户柔性负荷资源有效参与需求响应,可以利用负荷聚合商来聚合用户负荷资源参与电网调度。通过将居民用户的柔性负荷进行分类,建立电网公司、负荷聚合商和居民用户的分层调度模型。在日前投标环节,构建了以聚合商利润最大化为目标的日前投标博弈模型,利用非合作博弈思想对聚合商在日前投标市场进行分析,并给出了博弈纳什均衡解的存在性证明;在实时调度环节,聚合商以分类柔性负荷各自用电物理特性作为约束条件,以实时调度和日前投标量之间的偏差最小作为目标函数对用户分类柔性负荷进行实时调度,使得在不影响用户舒适度情况下提高聚合商的利润。算例仿真分析结果表明,所建立的分层调度模型可有效实现居民负荷的需求响应,并使得电网公司、负荷聚合商和用户三方均受益。     

基于生态博弈的含云储能微电网多智能体协调优化调度

分布式储能可以缓解分布式电源大量接入微电网所带来的随机性问题,但高昂的初装成本和运维困难限制了其大规模推广应用.在微电网中引入"云储能"为用户提供高效的"虚拟分布式储能"服务,基于自然界生态系统思想,提出了含云储能微电网多智能体生态博弈协调优化调度模型.根据利益诉求关系,构建了微电网系统多智能体结构,得到微电网运营商、...     

支撑一体化大电网的调度控制系统架构及关键技术

特高压交直流电网提升了大范围资源优化配置的能力,对电网调度控制系统也提出了新的挑战。分析了电网特性变化对电网调度控制技术支撑的新需求,提出了"物理分布、逻辑统一"的调度控制系统总体架构,并从基础支撑、模型云与调控大数据、基于源—网—荷互动的调度控制、大电网一体化安全风险防控、试验验证与运维等方面,具体分析了需要重点突破的关键技术。     

基于Hadoop架构的电能质量监测云模型研究

随着智能电网建设进程的加快。电能质量监测点不断增多,系统逐步完善。各种类型的监测和计算数据量急剧增加,呈大数据趋势。对于大数据的计算处理。云计算平台具有先天性优势。文章提出并初步实现了一种基于Hadoop架构的电能质量云模型,旨在整合传统计算存储资源,解决电能质量大数据的存储和计算问题。模型采用分层结构,以电网自然分层为基础,搭建分层电能质量云计算平台。整体采用面向服务的架构,各层以Hadoop架构搭建子云,并向上层主云提供服务。基于Hadoop架构的电能质量云模型不仅可以解决电能质量监测大数据的存储和计算问题,对解决智能电网中其他信息系统的大数据问题也具有参考意义。     

面向园区的光储型微电网设计与应用

为满足园区重要负荷在配电网失电后的可靠供电以及园区并网下的经济运行需求,设计了一种集光伏发电、储能装置、负荷等可控设备于一体的园区光储型微电网。开展了系统的容量配置和控制架构设计,研发了微电网中央控制器和园区能量管理系统等关键模块。园区微电网中央控制器提供的并离网下模式切换控制方法,在配电网发生故障时可快速切换运行模式,保障了园区重要负荷的稳定供电,最大化减小了配电网故障带来的影响。园区能量管理系统提供的经济调度模型,以最小运行费用为目标,通过商业软件CPLEX求解,给出了园区各设备在多场景下的最优运行结果。设计的系统已在某产业园成功应用,通过实测数据证明了所设计系统的合理性。     

考虑可再生能源随机性和需求响应的电力系统日前经济调度

当前中国电力系统中可再生能源的占比不断提高,区别于传统能源,可再生能源需要在经济调度中考虑其出力的随机性。文中通过最小化社会成本,建立了含常规机组、可再生能源发电站并考虑负荷聚合商需求响应的电力系统日前经济调度模型。采用截断通用分布模型准确描述可再生能源随机性,并利用其闭合解析的累积分布函数提高算法求解效率。通过交替方向乘子法进行求解,在保证负荷聚合商隐私的前提下通过分布式求解得到日前经济调度结果。算例计算结果表明,所提出的日前经济调度方法能有效考虑可再生能源的出力随机性,并在鼓励可再生能源发电商在改进预测技术的同时降低社会成本;所提出的基于交替方向乘子法的求解算法具备良好的收敛性,可保证较高的求解效率。     

考虑负荷聚合商诚信度及用户满意度的日前调峰市场双层优化模型

新能源大规模并网对电力系统调峰带来较大挑战,在传统电源侧调峰空间逐步殆尽的背景下,亟需高效的市场机制引导用户侧灵活负荷主动参与调峰市场以维持电网安全稳定。结合用户实际情况,综合考虑用户满意度及负荷需求,提出了电动汽车、电采暖、储能等灵活负荷聚合参与日前调峰的市场机制,并建立了聚合商参与日前调峰市场出清及用户侧灵活负荷调度的双层优化模型。其中,上层模型考虑负荷聚合商诚信度的影响,以调度成本最低为目标进行日前市场出清;下层模型考虑用户满意度,以签订合同的形式调用用户侧灵活资源。仿真结果验证了将不同负荷聚合进行联合调度的可行性,表明所提出的策略能明显降低系统调度成本,保证市场调峰的可靠性,确保电网安全可靠运行。