基于节点碳势的配电网分布式资源低碳调度策略

双碳目标的提出加快了新型电力系统建设进程,随着大规模的可再生能源和分布式资源接入电力系统,如何有效利用这些多元化资源的灵活性来配合电力系统调度降低系统运行的总碳排放量成为亟须解决的关键技术难题。因此,研究了基于节点碳势的配电网分布式资源低碳调度策略,该方法能够兼顾电网运行的经济性和低碳性优化系统调度策略,从而降低系统总碳排放量。首先基于碳排放流理论对配电网进行碳势分析,然后以系统碳势为依据调整系统的购电及发电计划,并引导分布式资源优化调整自身用能方案。为保障配电网的安全稳定运行,所研究方法将电网安全运行约束考虑在内,通过仿真算例的对比分析说明了所提出策略可以提升可再生能源消纳率、降低配电网网线路损耗、减少配电网总碳排放量以及总运行成本。     

电力系统灵活调节服务与市场机制研究综述

随着可再生能源在电力系统中的渗透率不断提高,电力系统灵活运行面临新的挑战,必须充分挖掘电力系统的灵活调节潜力,以进一步促进新能源的消纳.为此,美国在电力市场中引入了灵活调节服务(flexible ramping product,FRP)这一新型辅助服务品种,以期在短期内解决市场缺少灵活调节资源的问题.目前,我国正处于电...     

新型电力系统下虚拟同步机的定位和应用前景展望

随着“碳达峰·碳中和”目标的提出,未来电网日益凸显的“高比例可再生能源、高比例电力电子设备”问题显著影响系统安全稳定运行。虚拟同步机(VSG)技术可以使以电力电子逆变器为接口的新能源设备具备类似同步机的电网支撑能力,因而得到广泛关注。文中首先梳理了构网型电源和跟网型电源,并介绍了VSG原理、作用和国内外应用情况。其次,梳理VSG对电力系统稳定性的影响以及限流对系统运行的影响。最后,从辅助服务角度对VSG在新型电力系统下的定位进行分析,在大电网、配电网、微电网层面对VSG的应用提出构想,并对VSG发展和后续研究提出相应建议。     

基于改进残差网络的两阶段电力系统频率安全多级预警

随着“双碳”目标的提出,可再生能源集群大规模并网,导致电力系统频率安全问题再次凸显。因此,借鉴深度学习方法,提出一种基于改进残差网络的两阶段电力系统频率安全多级预警模型。首先,对电力系统的频率安全进行多级精细划分,提出并构建频率安全多级预警模型。该模型在第1阶段利用基于改进残差网络的分类评估器对受扰后的频率是否会超出安全预警值进行评估,并给出预警等级;在第2阶段利用回归预测器进一步给出预警样本的危险程度。最后,以改进IEEE 10机39节点系统和美国伊利诺伊州200节点系统为算例对该模型进行测试,结果表明该模型具有较高的安全预警准确率,不但优于其他浅层学习方法和深度学习模型,而且可以精确地预测频率危险程度,并具有良好的鲁棒性和抗噪能力。     

配电系统优化问题建模中的潮流模型选择方法

配电系统优化问题建模常用直流潮流模型简化,但在何种情况下可以简化一直缺乏量化依据。因此,基于安全边界理论提出了配电系统优化问题建模的潮流模型选择方法。首先,建立了配电系统的容量边界和电压边界模型,利用二者位置关系反映容量约束和电压约束强弱。其次,提出了负荷馈线临界长度和分布式电源馈线临界长度的定义和计算方法。再次,形成潮流模型选择判据,并通过观测不同线路长度场景下的安全边界构成验证判据。最后,以无功优化问题建模为例,根据判据选择直流潮流模型,IEEE 33节点系统扩展算例和实际配电系统算例的结果表明,在保证精度的前提下,其求解时间明显减少。所提方法适用于有源和无源配电网含潮流模型的优化问题建模。     

含高比例可再生能源的电力系统运行可靠性解析评估方法综述

随着“双碳”目标的推进,高比例可再生能源广泛接入,电力系统呈现出不确定性因素多、源荷变化快、多重随机性强等特点,给电网的安全稳定运行带来了新的挑战。解析法是最常用的运行可靠性评估方法之一,具有数学模型清晰、计算效率稳定、枚举状态关系明确等优势,有助于保障电力能源的安全可靠供应。从电力系统运行可靠性的概念和评估流程出发,归纳亟待解决的问题。在此基础上,从可靠性评估效率提升、考虑极端灾害的不确定性建模和序贯解析评估3个方面归纳了现有研究成果及其存在的不足。最后,展望了含高比例可再生能源的电力系统运行可靠性解析评估方法的未来研究方向。     

支撑中国能源安全的电氢耦合系统形态与关键技术

氢能作为新兴的零碳二次能源,对于推动中国能源体系转型、支撑中国能源安全具有重要意义。为进一步推动氢能与电力系统的深度融合,支撑中国高比例新能源发展,对电氢耦合系统形态与关键技术展开研究。首先,构建了电氢耦合系统的技术框架。然后,从氢能供应链的制-储-输-用4个方面评述相关技术发展趋势,进而从发电侧、电网侧和消费侧3个角度出发论述氢能对电力系统典型场景的关键支撑技术,分析支撑中国能源安全的电氢耦合系统形态。最后,针对当前电氢耦合系统发展中的问题进行阐述并给出相关政策建议。     

复合储能参与电能量及辅助服务市场的运行策略

在新能源占比快速扩大及电力市场化的双重背景下,充分挖掘功率型电储能与能量型氢储能的互补特点,并使其协同参与电能量市场及辅助服务市场,不仅可以使复合储能的收益最大化,也可对电力系统的安全运行提供有效支撑。首先,在分析电能量市场、旋转备用市场与基于调频表现的调频辅助服务市场运行规则的基础上,结合电储能及氢储能的运行特点提出了聚合分布式电储能与氢储能的复合储能多市场运行策略。然后,基于聚合运行时各分布式储能的贡献度,利用Shapley值法进行收益分配。最后,通过算例仿真验证了所建模型的有效性。结果表明,与分布式电储能与氢储能独立运行相比,合作运营可带来更大收益,同时通过联合参与辅助服务市场获得的收益显著高于仅参与电能量市场。     

谐波电流注入式微电网主动保护方法

微电网内逆变型分布式电源（IIDG）渗透率不断提高,导致微电网故障特征不明显、功率流向复杂,保护整定困难,传统保护方案需要借助高速通信系统分析不同节点电气量提取故障信息。文中提出了一种谐波电流注入式的微电网主动保护方案,在故障时利用IIDG主动注入谐波,实现了无通信条件下的故障检测信息的传递,解决了双向潮流、过渡电阻、运行方式变化带来的保护整定困难问题。通过电流内环谐波叠加控制实现IIDG向微电网主动注入谐波电流,基于IIDG端口等效阻抗变化计算结果调制注入谐波幅值,通过调整谐波幅值和频率实现不同节点故障信息传递。基于区域内、外不同频率谐波分量差异明显的特征,构建了基于IIDG的谐波电流量比值的保护判据,根据谐波潮流方向提出开闭锁逻辑。在PSCAD/EMTDC中建立了实际工程微电网模型,仿真验证了该方案在不同故障情况下的有效性、选择性与速动性。     

考虑通信故障的配电网失联分布式电源群优化控制策略

高比例新能源并网使得配电网对通信系统的依赖性不断提高。为降低通信设备故障对分布式控制系统运行的影响,提出一种考虑多重通信故障的配电网失联分布式电源（DG）群优化控制方法。首先,建立了分布式通信网络的通信链路矩阵,并基于通信链路搜索得到了典型的故障场景。然后,考虑通信故障场景及源荷的不确定性,以综合风险最小为目标,建立了失联DG群双层优化模型,模型外层优化失联DG多场景控制策略,模型内层优化未失联DG控制策略。最后,采用改进粒子群优化算法求取失联DG群控制节点的最优控制策略。以IEEE 33节点算例系统为例,验证了该控制方法的有效性。结果表明所提方法能够有效降低系统运行风险,提高供电可靠性。     

面向双碳目标的电力系统规划方案量化归因分析方法

面向双碳目标的电力系统规划需要在众多新安全挑战与低碳技术耦合的背景下进行系统发展的决策分析。各项低碳技术在电力系统低碳转型方案中起到的作用尚不明确且无法量化。在此背景下,相比于仅求得最优的规划方案,进一步理解规划模型给出规划方案的原因并且明确其带来的效益对规划者十分重要。文中针对电力系统规划问题引入了量化归因的概念,并提出了基于路径积分的规划方案量化归因方法 ,用以对各项设备带来的潜在效益进行分析。应用该方法对Garver-6节点测试系统和中国西北电力系统的“碳中和”规划结果进行了量化归因分析,结果验证了所提方法的可行性与有效性。     

基于零序电压正反馈控制的多分布式电源孤岛检测方法

为了解决因稀释效应导致多分布式电源(distributed generation,DG)孤岛检测失败的问题,提出了一种基于零序电压正反馈控制的多DG孤岛检测新方法。该方法根据DG并网点三相电压和零序电压的相位关系,利用正弦脉宽调制技术控制逆变器输出侧电压的相位,使其对DG并网点零序电压的幅值进行正反馈扰动;利用各DG并网点零序电压与相电压相位关系的一致性,控制其向并网点注入扰动方向一致的扰动量,从而消除因各DG扰动方向相反产生的稀释效应。MATLAB/Simulink建模仿真和RTBOX物理实验结果表明：该方法能够消除稀释效应,实现多DG孤岛检测。所提方法能够降低DG引起“反送电”现象发生的概率,保障检修人员的人身安全。     

计及灵活性供需的多场景分布式电源双层规划

高渗透率可再生能源并网对电力系统提出了更高的灵活性要求;在可再生能源系统规划阶段计及多种灵活性资源协同优化可有效提升系统灵活性,为此,基于灵活性调节能力分析,提出计及灵活性的配电网分布式电源双层规划模型,将经济目标和灵活性目标作为优化目标,构建了多场景协调优化规划模型;考虑到风光场景集过大所带来求解效率较低的问题,在仿射传播(affinity propagation,AP)聚类算法的基础上提出一种基于AP-Kmedoids的双层场景缩减技术,并对缩减后的场景进行校验。最后通过算例采用整数自适应粒子群算法(adaptiveparticleswarm optimization,APSO)-混沌粒子群算法(chaos particle swarm optimization,CPSO)混合求解策略对双层规划模型进行仿真,结果验证了所提规划方法在提升经济性和灵活调节能力方面的有效性。     

考虑分布式电源集群无功调节能力的配电网无功优化

近年来,光伏、风电等分布式电源大规模集群并网,增加了无功优化的难度。而现有研究并未考虑分布式电源集群(distributed generation cluster,DGC)并网后出现较大无功缺额时的电压越限问题。因此,研究了DGC容量特性曲线,当系统出现无功不足时,通过减载集群有功出力,提高集群无功出力范围,以满足系统无功需求。建立了含DGC的配电网无功优化模型,从配电网安全运行方面考虑,将电压偏差、网络损耗以及购电费用作为优化目标,通过ε约束法刻画多目标问题,并调用算法包进行求解。最后在IEEE33节点算例上验证了模型的有效性。     

面向隐私保护基于联邦强化学习的分布式电源协同优化策略

针对分布式电源优化调度面临的隐私保护和实时决策问题,提出了基于联邦强化学习的多智能体分布式协同优化策略。首先,构建了基于联邦强化学习的配电网分布式协同优化框架,利用联邦学习避免在多智能体深度强化学习过程中泄露隐私数据。在此框架下,提出了多智能体约束策略优化方法,利用离线训练缩短在线决策时间,支持智能体实时分布式决策。同时,该方法为智能体构建了考虑潮流方程等约束条件的可行域,允许智能体在训练过程中自由探索,提高了收敛速度,并确保实时调度策略满足电力系统安全运行约束。最后,通过算例进行仿真验证,结果表明离线训练时各智能体仅利用局部信息即可实现全局优化,并保证了实时决策和调度策略的安全性。     

考虑多维时域特征的行业中长期负荷预测方法

中长期负荷预测是电力系统规划与设计的重要依据,准确的行业中长期负荷预测能为电网布局规划、检修计划制定等提供决策支撑。在此背景下,针对行业中长期负荷隐含的多维时域特征,提出一种基于分解和预测思想的行业中长期负荷预测方法。首先,构建了基于周期趋势分解算法的行业中长期负荷特征分解模型,以得到分别表征行业负荷变化趋势性、周期性以及随机性特征的趋势分量、周期分量及残差分量;接着,针对分解得到的各维度分量,分别构建了基于门控循环单元的行业负荷全局趋势特征提取与预测模型、基于卷积神经网络的负荷周期局部特征提取模型,以及基于改进自适应高斯核密度估计的负荷残差概率密度预测模型,由此形成考虑多维时域特征的行业中长期负荷预测方法。最后,以中国某市化工行业负荷数据为例,验证了所提预测方法的有效性。     

考虑负荷特性的综合能源系统网格划分方法研究

针对目前综合能源系统网格划分方法体系尚不成熟,且尚未考虑负荷特性互补的问题,提出一种考虑负荷特性的综合能源系统网格划分方法。首先,采用改进k-means聚类算法对能源网格进行初始划分,即在传统k-means聚类算法的基础上确定网格数量划分范围和初始聚类中心点位置;其次,提出考虑负荷特性的能源网格修正方法,在能源网格初始划分完成后利用负荷特性对网格进行修正,减少每个能源网格内部的负荷峰谷差率与整体网格的负荷峰值;最后,通过模糊理想决策方法选取最优能源网格划分数量,并将该最优网格划分数量进行横向对比。结果表明,相比于不考虑负荷特性的网格划分方法,所提方法能够降低网格7.1%、0.5%、4.5%的电、热、冷负荷峰谷差率和7.9%、11.5%、3.9%的电、热、冷整体负荷峰值。     

风电企业与蓄热电采暖联合参与调频市场的运营模式

在电力辅助服务市场背景下,源荷两侧合作与利益博弈共存,现有研究缺乏风电与蓄热电采暖用户联合运营的可行性与经济性评价研究。在分析蓄热电采暖用户参与调频辅助市场的运行成本变化的基础上,建立了风电与蓄热电采暖用户联合运营参与调频市场的优化决策模型。该模型以风电企业利润最大化与蓄热电采暖用户成本减少量最大化为目标,并计及了蓄热电采暖与储能联合参与调频辅助服务和储能寿命损耗的影响。通过分析该多目标优化模型的帕累托解,论证了风电与蓄热电采暖用户联合运营的可行性。以实际风电场运行数据为例,验证了风电与蓄热电采暖用户联合运营的可行性。算例分析结果表明,相较于独立运营,联合运营模式下的风电企业利润和蓄热电采暖用户运营成本减少量均有所增加。     

基于深度强化学习的新型电力系统调度优化方法综述

随着新能源并网规模不断扩大,能源形式更加灵活多变,电力系统调度运行面临新的挑战。随着系统复杂度和不确定性增加,传统基于物理模型的优化方法难以建立精确的模型进行实时快速求解,而深度强化学习（DRL）可以从历史经验中自适应地学习调度策略并实时决策,避免了复杂的建模过程,以数据驱动的方式应对更高的不确定性和复杂度。文中首先介绍了新型电力系统调度运行问题;然后,介绍了DRL原理及其分类算法;接着,分析了各类DRL算法在求解新型电力系统调度决策问题时的优势与劣势;最后,对需进一步研究的方向进行了展望。