基于模型预测控制的两区域互联电网AGC系统研究

实时电价是需求侧管理策略的重要手段,是解决智能电网供需平衡的理想需求响应机制,能起到削峰填谷的作用。为此,为智能电网设计了一种分布式实时电价算法：基于改进对偶分解的近端中心算法,求解用户总效用与电能供应商成本之差最大的优化问题。在此算法中,对偶问题的拉格朗日乘子即为实时电价,通过迭代更新拉格朗日乘子,形成电能供应商的实时电价与用户的实时能耗水平之间的互动,算法最终为每个用户找到最优的能耗水平(即用户的总效用最大化),同时使得电能供应商的成本最小化。所提算法既保留了问题的可分离性,又加快了收敛速度,克服了基于对偶分解的次梯度法求解该优化问题在用户规模较大时收敛慢甚至不收敛的缺点。仿真结果充分表明了所提算法具有快速收敛的特性。     

智能电网连续型社会福利最大化实时定价方法

实时定价是智能电网需求侧管理最有效的方法之一。针对目前智能电网实时定价模型没有体现发电和用电的连续性对实时定价影响的特点,提出了将发电和用电的时间连续性融入到智能电网实时定价中,建立连续的社会福利最大化模型;将数值优化问题转变为泛函极值优化问题,推导出了实时电价与发电功率、用电功率之间的关系,并设计了对应的求解算法。最后通过将仿真实验与离散的定价模型进行比较分析,验证了所提连续定价模型的合理性与有效性。     

基于智能电网需求侧管理的多零售商实时定价策略

智能电网中需求侧管理(demand-side management,DSM)是一种改变和促进电力消费,提高电网可靠性的重要机制。实时定价是最重要的DSM策略之一。在电力市场中,电力零售商从电力供应商处采购电力然后将其出售给用户,因此对零售商来说进行有效的电力采购和价格决策至关重要。文中针对服务不同类型用户且共存于多个地区的不同电力零售商使用实时定价需求侧管理方案提出一种动态博弈决策机制,建立Stackelberg动态博弈模型分析不同电力零售商之间实时定价策略互动并得到均衡解。仿真模拟结果验证了所提出模型的有效性以及相关参数对电力采购及价格决策的影响,更好地诠释了智能电网中实时定价的动态过程。     

具有电力需求预测更新的智能电网实时定价机制

智能电网环境下,基于需求侧管理的电力需求实时预测和定价机制对于维持电力供需平衡,削峰填谷至关重要。文中引入贝叶斯信息更新方法对智能电网中用户电力需求信息进行实时预测更新,然后将售电商与用户之间的实时电价与电力需求策略互动行为生成一主多从博弈模型并进行均衡分析。通过数值仿真分析,在与无电力需求预测更新下的智能电网实时定价机制对比以后,发现所提出的具有电力需求预测更新的实时定价机制可以提高用户用电满意度和参与需求侧管理的积极性,同时也增加了售电商利润。     

智能电网下计及用户侧效益最优的负荷调控方法

智能电网中,为调控电网峰谷期间的用电量,提高负荷用户效益,提出了一种基于博弈论的负荷调控方法。以用户侧与电网侧为博弈主体分别构建负荷模型、负荷效益模型及电网侧效益模型。设计了基于博弈机制的电价调控策略,通过多轮动态调整博弈双方的收益,协调用户侧与电网侧之间的不平衡关系。在负荷与电价的双重约束下,通过CPLEX求解器计算负荷用户收益结果与电网负荷调控结果。算例表明,相同数据条件下,与改进粒子群算法相比,所提调控方法的负荷侧支出减少了0.95%,网侧支出减少了6.14%。验证了该方法可在有效调控电网峰谷期间负荷的同时,保证用户侧效益最优。     

智能电网建设对电力需求侧管理的影响

介绍智能电网对电力需求侧管理可提供的技术支持,分析电力需求侧管理的现状,结合电网与用户互动、先进的实时电价体系、全面的用电负荷监控、合理的分布式绿色电源上网等智能电网的技术特点,分析智能电网的建设将对电力需求侧管理能力提高的影响.     

分布式供电系统对电网的影响

根据分布式供电系统与现有电网的关系,介绍了分布式供电技术的概念及对安全供电的意义,分析了分布式供电系统对电网运行带来的影响,并结合国内外发展现状,提出分布式供电是未来电力工业的发展方向。     

电力需求侧管理的全球发展经验及对深圳电网的启示

电力需求侧管理可以提高终端用电效率,削峰填谷以减少或推迟新机组建设并提高用电服务的质量。研究和比较世界各国DSM的发展经验,包括技术措施、市场实施以及相关的政策机制,通过研究电力需求侧管理的全球发展经验,为深圳DSM规划的实施提供若干建议。     

分布式光伏发电在智能电网中的作用分析

介绍了分布式光伏发电的原理,分别从削峰填谷作用、对低压配电网电压降的影响、系统节点电压及线路负载率的影响三个方面探讨了在智能电网中分布式光伏发电并网的可行性。通过理论分析和算例分析,得到了以下结论：分布式光伏发电系统并入智能电网可以对系统起到削峰填谷的作用,对电网的安全运行以及能源的充分利用发挥了重要作用;对低压配电网起到了提升电压、缓减压降的效果;降低了系统重载线路的负载率,且对系统的电压稳定性不会造成威胁。     

基于鸟群算法的分时电价优化研究

分时电价是实施需求侧管理的措施之一,可引导用户的用电时段,削峰填谷,提高电能的利用率。首先,通过模糊隶属度函数对负荷曲线进行时段划分,基于消费者心理学建立用户响应模型,并以峰谷差最小为目标建立分时电价的数学模型;其次,利用测试函数对鸟群算法(BSA)进行验证;最后,利用MATLAB平台,同时用鸟群算法和遗传算法(GA)两种方法对模型求解,对比仿真结果表明本文算法和模型在分时电价定价方面的可行性和有效性。     

智能电网实时定价的自适应光学优化算法

为了解决传统优化算法在求解智能电网的实时电价模型过程中易陷入局部最优的不足,引入光学优化算法对实时电价模型进行求解。采用可变适应度的方法对光学优化算法求解模型过程中的不变适应度进行改进,提出自适应光学优化(Self-adaptive Optics Inspired Optimization, SAOIO)算法。根据迭代次数的变动,自适应地变动适应度从而提升收敛速度,提高求解精度。针对智能电网实时电价模型,对拉格朗日对偶算法和自适应光学优化算法进行同步仿真。结果表明自适应光学优化算法能够更好地寻得全局最优电价,提高结果精度,具有更好的实用性。     

基于改进自注意力机制生成对抗网络的智能电网GPS欺骗攻击防御方法

为了避免全球定位系统欺骗攻击(GSA)对相量测量装置造成的危害,提出了一种基于改进自注意力机制生成对抗网络(SAGAN)的智能电网GSA防御方法.首先,通过引入深度学习参数,构建了改进网络-物理模型,利用历史数据计算得到当前时刻的量测值.然后,在SAGAN的生成器和判别器网络中分别融入一个时间注意力模块,提出了一种用于实现网络-物理模型的改进SAGAN防御方法.通过训练改进SAGAN,得到一对判别器和生成器,利用判别器检测采集的量测值是否遭受GSA,当检测到攻击时,利用生成器生成的数据替换欺骗数据,从而实现智能电网对GSA的主动防御.最后,基于IEEE 14节点和IEEE 118节点系统进行仿真测试,结果验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于频率水印的智能电网实时数据认证方法

针对智能电网建设中通信网络数据安全问题,结合智能电网通信网络特点,提出一种将电网频率信息应用于实时交互数据认证的方法。针对电网实时频率检测网络进行频率水印建模,利用分数阶傅里叶变换在发送的数据中嵌入频率水印,根据嵌入的水印对接收的数据进行安全认证。分数阶傅里叶变换分散了嵌入信息在传统时频域的能量分布,安全性好。仿真与实验结果表明,基于分数阶傅里叶变换的频率水印嵌入算法具有较高的安全性,并对常规的噪声攻击、低通滤波攻击和下采样攻击具有抵抗能力。     

考虑公平性的智能电网实时电价收益均衡模型

传统福利最大化模型只极大化了用户效用,电力供应商收益却很低。首先,从公平性角度出发,同时考虑这两个电力系统参与主体,建立了智能电网实时电价收益均衡模型。然后,在满足约束条件的情况下,运用粒子群算法进行求解。仿真结果表明,与传统福利最大化模型相比,考虑公平性的收益均衡模型不仅平衡了二者的收益,使社会资源分配更加合理,而且同时也有效地降低了各时段的用电总负荷,验证了该模型的有效性。     

面向智能配电网的保护与控制方法

智能配电网的出现使配电网的保护和控制技术面临新的机遇和挑战,提出了基于Multi-Agent的面向智能配电网的保护和控制方法.智能配电终端和控制中心分别作为一个Agent,各Agent通过通信网络组成一个Multi-Agent系统.各Agent通过信息交互,实现智能配电网的继电保护、故障定位、故障隔离、网络重构、供电恢复以及故障诊断等功能.详细分析了其中的继电保护和故障定位算法.仿真结果表明,该方法适用于智能配电网,且具有较高的灵敏度和可靠性.     

基于多源数据及多维故障诊断空间的快速智能电网故障诊断方案

针对目前的电网故障诊断算法难以兼顾实时性和全面性,导致其无法满足调度实用化需求的问题,提出一种利用多源数据进行故障诊断的快速智能诊断方案。首先通过故障编码技术将遥信数据映射到故障诊断空间,形成故障编码集;然后针对仅用开关量数据的缺陷,提出利用广域量测系统（WAMS）中的电气量信息对故障编码进行修正和补充。接着将带标签的故障编码输入概率神经网络（PNN）进行训练,构造PNN分类模型。最后通过构造故障分析模块对保护和断路器误动、拒动情况进行分析,形成综合智能诊断模型。算例分析表明,该方法正确可行,可满足调度实用化要求。     

基于TDengine的智能电网监控系统数据存储方法研究

随着泛在电力物联网建设,智能电网监控范围和接入设备规模急剧增加,对数据存储提出了更高要求.针对智能电网设备建模需求,介绍了智能电网监控系统中运用关系数据库和TDengine时序数据序在设备建模的设计细节和实现方法,并详细描述了时序数据库接口设计的几个关键问题和实现方法,最后验证了该方法的有效性.该方法已成功应用于多个智...     

“负载-效用”两级均衡下智能电网实时电价定价策略

社会福利最大化下的实时电价定价机制未考虑电力系统各主体的利益独立性,无法实现电力系统各主体的收益效用均衡,另一方面可能造成用户负载峰谷的产生或者转移。将"负载-效用"两级均衡融入智能电网实时电价的定价优化,建立了实时电价定价策略的两级均衡模型。基于电网系统各主体的收益效用函数推导出采购电价与实时电价的定价机制,并在定价机制的基础上,设计了基于多目标遗传算法(NSGA-II)的模型求解算法。最后,数值仿真实验表明了两级均衡模型下的实时电价定价机制更能保证电网系统各参与方的收益效用均衡,也使得用户负载更加均衡。     

基于RFID技术的智能电网MIS的构建

RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无需人工干预,可工作于各种恶劣环境。RFID射频识别技术在智能电网中的应用是网络技术发展到一定程度的必然产物。该技术的应用,可以有效地提高智能电网中各项电力指标的识别和测定。在此基础之上的信息管理系统,更可以有效地对电力系统基础设施资源进行整合,进而提高电力系统通信水平,改善当前电力系统基础设施的利用率。     

一种改进的无功定价方法

推导了一种负荷对线路潮流贡献分量的新算法。在分析系统无功生产成本构成的基础上,根据边际成本理论将无功生产成本分配给电网各线路,再根据负荷对线路的无功使用份额将各线路分担的无功生产成本分配给各个负荷,从而得出了各负荷分担的无功生产成本和相应的无功价格。该方法在确定负荷对线路无功使用份额时计及了P-Q间的耦合作用,无需任何假设或近似。不仅能够确保收支平衡,而且能为用户提供有效的经济信号。仿真结果验证了该方法的合理性和有效性。