基于云平台的多电网调峰调度自动控制系统设计

传统电网控制系统存在调度运行模式稳定性较差、调峰控制数据循环时间过长等弊端。为解决上述问题，设计基于云平台的新型多电网调峰调度自动控制系统。在云平台控制框架结构中，协调多电网自动调度模块、调峰执行单元间的平衡关系，完成新型系统的硬件运行环境搭建。在此基础上，通过组态端结构分解的方式，完善PLC调峰指令的存在形式，并根据多电网控制指令的流通周期，完善数据的循环运行流程，完成系统的软件运行环境搭建，实现基于云平台多电网调峰调度自动控制系统的顺利运行。模拟对比实验结果显示，与传统电网控制系统相比，应用新型系统后，调度运行模式稳定性差、调峰控制数据循环时间长的现象得到明显缓解。     

含电动汽车的智能配电网优化调度研究综述

常规的经济调度已不能满足可再生新能源和电动汽车随机接入所带来的挑战。为了解决接入配电网电动汽车数量逐渐增多和分布式电源并网问题。本文对含电动汽车的智能配电网优化调度进行了详细的分析。首先简要分析了电动汽车接入对电网造成的影响。其次本文从电动汽车接入电网的类型、电动汽车参与优化调度的目标、优化调度模型以及优化调度建模方法四个研究方面详细分析了电动汽车与智能配电网协调优化调度。从优化调度的结果分析可知,把电动汽车考虑进智能配电网的优化调度中能够有效的降低配电网的运行成本,使得车主的充电费用减少,并且提高了分布式电源的利用率。然后对大数据技术在智能配电网优化中的应用进行了简要的介绍。最后对电动汽车与智能配电网协调优化调度提出了展望。     

弱中心化的区块链技术在能源互联网交易体系中的应用分析

本文结合区块链技术,提出弱中心化的能量交易系统的框架,探索在电源、电网、负荷之间的能量与信息复杂交互的情况下未来能源互联网中的能源交易系统。分析了与电源和电网进行良性有效互动时,对于能源互联网的各种智慧能源方案。深刻剖析了区块链的技术原理和能源互联网运行特性,总结出能源互联网与区块链技术耦合需求,结合区块链具有可信计量、广泛交易、智能合约控制、分布决策以及广域融合的特性,阐释了区块链与能源互联网特征的一致性,以及技术耦合特性,明确区块链技术在能源互联网中的定位,结合能源互联网中能源交易的去中心化的特征,构建了弱中心化的区块链能源网交易体系。最后,分析总结了区块链技术框架下能源互联网交易体系待解决的关键技术。     

智能配电网技术方案的应用设计

分析了能量流、信息流及业务流在传统配电网、数字配电网及智能配电网中的不同特征,提出了智能配电网的技术方案,给出了完善电网基础设施(即能量传输系统-配电网网架)、通信传输系统平台以及相关的智能配电终端的设计方法;构建了智能配电网调度系统、配电自动化系统、用电管理系统及其构成的调配一体化系统、配用一体化系统、调配用一体化系统的基本功能、基础应用和高级应用架构,并对各个环节的关键技术组成进行了探讨。     

云计算在智能电网调度中的应用

为解决传统电力系统中集中式计算平台海量数据流的存储和分析功能不足的问题,针对云计算在智能电网调度技术中的应用进行了研究。首先,对云计算技术在IT行业的发展进行阐述,对云计算的关键技术从虚拟化与快速部署技术、大规模分布式存储技术、资源调度技术、大规模多租户技术、海量数据处理技术以及大规模信息通信技术等方面出发进行介绍。其次,借鉴IT行业云计算技术,设计了基于云计算的智能电网计算平台以及基于云计算的智能电网互动式节能优化调度架构,以期推动云计算在电力系统中的发展,解决智能电网互动式节能优化调度算法方面的问题。     

考虑广义需求侧资源的深度置信网络短期负荷预测方法

随着智能电网信息化水平的不断提高以及可控负荷、分布式电源和储能等广义需求侧资源的大量接入,将产生海量负荷数据集并改变负荷特性.为了提高负荷预测精度,提出了一种考虑广义需求侧资源的深度置信网络(DBN)负荷预测方法.首先,借助负荷聚合商确定了广义需求侧资源参与电力市场的机制,构建了基于合同的广义需求侧资源调度模型,并利用该模型求解广义需求侧资源参与电力市场的最优调度计划.其次,引入DBN结构,并将广义需求侧资源的最优调度计划作为其输入量,建立了短期负荷预测模型.最后,以实际数据进行仿真测试,结果表明,本文所提方法具有更高的预测精度.     

Residential Energy Scheduling for Variable Weather Solar Energy Based on Adaptive Dynamic Programming

The residential energy scheduling of solar energy is an important research area of smart grid. On the demand side, factors such as household loads, storage batteries, the outside public utility grid and renewable energy resources, are combined together as a nonlinear, time-varying, indefinite and complex system, which is difficult to manage or optimize. Many nations have already applied the residential real-time pricing to balance the burden on their grid. In order to enhance electricity efficiency of the residential micro grid, this paper presents an action dependent heuristic dynamic programming (ADHDP) method to solve the residential energy scheduling problem. The highlights of this paper are listed below. First, the weather-type classification is adopted to establish three types of programming models based on the features of the solar energy. In addition, the priorities of different energy resources are set to reduce the loss of electrical energy transmissions. Second, three ADHDP-based neural networks, which can update themselves during applications, are designed to manage the flows of electricity. Third, simulation results show that the proposed scheduling method has effectively reduced the total electricity cost and improved load balancing process. The comparison with the particle swarm optimization algorithm further proves that the present method has a promising effect on energy management to save cost.      

遗传算法的阶梯电价用电需求管理方案

用电需求管理是智能电网中的重要部分,能让消费者根据自己的用电量做出合适的决策,帮助供电者减少峰值负载,让负载的时空分布更为均衡,从而增加智能电网的可持续性,并减少运营成本和碳排放量。一种基于负载转移技术的用电需求管理方案可以满足对大量、多种设备的调节需求。用电需求管理的解决方案使用改进的遗传算法,并引入了一个新的算子,模拟测试的结果显示通过改进的算法获得的方案节省了可观的成本,并且在使用阶梯式电价的情况下,减少了智能电网的峰值负载。     

基于双区块链的用电数据收集方案设计

智能电网基于生产计划调度的需要，会对用户实时用电信息进行采集，而细粒度的数据采集会带来用户的隐私暴露问题。针对这一问题，结合区块链技术提出了一个使用双区块链的用电信息存储链（Electricity Consumption Information Storage Blockchain，ECISB）方案，在该方案中无需可信中心，其中一条链用于存储多用户的实时多维聚合用电数据，另一条链用于存储单用户的计费周期内用电量。双链设计既保证了智能电网实时用电数据采集的需要，又解决了传统方案中无法计量单用户用电量的问题。     

一种基于遗传算法的智能电网调度方法

随着智慧电网的发展,调度控制系统中的数据规模和种类呈指数型上升并且处理复杂度较高。为了更好地进行电力调度,给予电力系统相应的决策支持和更好地为客户服务,满足用户在不同时段的电力需求,本文基于遗传算法提出一种多种类型可控电器的G-DSM算法,将负荷调度问题定义为成本最小化问题,并用遗传算法求解;结合从用户侧获取的电力大数据对用户的电力需求进行规划,降低了用户的花销以及峰值电力负荷,从而避免电力资源的浪费,提高了电网的工作效率。实验结果表明,该算法具有较好的可行性,并在实际操作中易于实现。     

面向高比例新能源电网的重大耗能企业需求响应调度

随着国家“双碳”重大战略的提出,高比例新能源并网将成为我国电力能源转型的重要态势.针对火电机组、配电网和需求侧关联的系列运行约束制约了电网对高比例新能源的有效消纳这一问题,本文提出重大耗能企业这一主要电力负荷参与网需求响应(Demand response, DR)的研究思路,通过重大耗能企业与电网协调调度促进新能源消纳,并获得经济补偿以减少运行成本.研究首先基于混合需求侧响应机制,提出以重大耗能企业、新能源、火电机组为核心的协调调度方法,并根据新能源预测值-预测误差的信息依存顺序提出了两步调度策略.在此基础上,进行生产过程行为建模以实现重大耗能企业需求侧响应决策描述,并建立高比例新能源并网的重大耗能企业需求响应与电网协调调度优化模型.最后,基于烟台电网实际系统进行算例分析,验证了重大耗能企业通过需求响应参与电网协调调度以及两步调度策略的有效性.     

Power flow Petri Net modelling for building integrated multi-source power system with smart grid interaction

This paper presents an energy management modelling of a multi-source power system composed of photovoltaic (PV) array, storage and power grid connection, and taking into account messages from smart grid. The designed system can supply a tertiary building at the same time as PV may produce energy. The control strategy aims to manage the power flow through the load with respect to its power demand and public grid constraints. The proposed energy management modelling is based on interpreted Petri Nets formalism. The system is tested using a simulation Stateflow model and responds within certain limits. The results show that this approach is valid and can be a solution for the future smart grid communication between buildings and public grid and may contribute to a better balance between production and consumption and future energy management.     

基于区块链的虚拟电厂模型研究

新能源技术和互联网技术推动了电力系统由智能电网向能源互联网进化,未来能源互联网将以分布式能源作为主要的一次能源。虚拟电厂技术能够聚合分布式能源并建立虚拟电力资源交易,逐步成为分布式能源高渗透情况下的核心并网技术。针对以实时电价为驱动的未来能源互联网,结合区块链这一安全、透明、去中心化的分布式计算范式,建立基于区块链的虚拟电厂模型,通过区块链的激励机制将虚拟电厂协调控制手段和分布式能源独立并网行为有机联动,从而实现高效的分布式调度计算。仿真实验表明,所提模型满足能源互联网中分布式能源高渗透率、高自由度、高交易频率、高响应速度的并网需求。     

基于人工智能的电网调度操作智能防误系统建设及实践

本文将人工智能算法引入电网调度业务,结合调度规程和指令规范,通过语音识别平台实时转化调度电话为文本信息,对于识别的文字通过语义理解、深度学习提取关键词,识别和探测业务场景。利用提取的关键信息在电网操作平台基于电网实时状态校核、调度业务场景规则进行校核和防误。通过语音平台对于不规范和不正确的调度指令进行告警和提示。通过运行操作历史大数据不断学习发现规律,建立完善的调度业务知识图谱,不断提高语音识别的准确率和场景探测的准确度,进而实现调度电话业务24小时安监的功能。本系统实现了操作全过程状态、潮流等全链条智能防误管控,可解决电话下令时由于监护不到位、下令不规范、调度指令理解错误等情况发生时,调度误下令、误操作问题。     

基于许可区块链的托管数据中心的紧急需求响应

托管数据中心因其转移电力负载灵活的特点,可以在智能电网的紧急需求响应（emergency demand response,EDR）中发挥积极作用,在EDR时,托管数据中心需要与租户之间协同才能更好地满足智能电网下达的节能目标。传统的托管数据中心EDR系统缺乏可信的第三方,存在响应过程不透明、响应结果易被窜改的风险,且一旦系统出现故障将对整个EDR产生不利影响。基于许可区块链去中心化、成员身份可识别、分布式存储和多方共识的特点,提出了EDR系统架构PBDR（permission-ed blockchain based EDR）,使用共识机制保证响应过程的透明;利用链式存储保证响应结果的不可窜改;通过智能合约技术解决托管运营商和租户之间没有可信第三方的问题。使用Hyperledger Fabric对PBDR进行模拟实现,结果显示系统的平均延迟和TPS可以满足托管数据中心对EDR的需求,系统可以保证响应过程的透明和响应结果的不可窜改。     

基于随机模型预测控制的含大规模风电接入的电力系统优化调度

风电是重要的清洁可再生能源,将其引入智能电网中对节能减排有着重要的意义.为降低大规模风电不确定性给电网调度带来的影响,提出一种基于随机模型预测控制的风电与传统机组协调调度方法.考虑了部分传统机组需要人工调度而无法频繁、连续操作的情况,并引入可调负荷以增加系统可调度能力.构建基于混合整数二次规划(MIQP)的风电调度目标函数,以及包括机组最大可调节次数、最小运行/停机时间、可调度负荷总能量需求一致性、风电切负荷比例等约束.提出两阶段场景缩减方法以实现典型场景的快速筛选.通过与传统开环调度方法的性能对比表明所提出方法的可行性与有效性,并在此基础上进一步分析机组启停次数和可调度负荷对系统运行的影响.     

电力调度大数据应用平台系统技术研究

为解决智能电网的发展中电网运行和设备检测或监测数据、电力企业管理数据、电力企业营销等数据海量的增加带来的不同业务系统之间分散地开发、运行和管理,系统数据存储结构独立,带来数据多源、格式不一致,数据准确性、实时性不强,数据质量不高,缺乏统一的数据规范等问题,本文利用Hadoop的分布式文件系统HDFS和并行处理框架MapReduce的工作原理,搭建电网调度大数据应用平台系统,解决了不同业务系统之间的数据不能及时共享、访问、管理与分析挖掘等问题。采用数据清洗数据,解决数据质量不高的问题。搭建电网调度大数据应用平台系统,既能实现跨专业、跨部门的多维度关联分析,又能满足海量的智能电网数据存储和数据处理需求,并具有强大的伸缩性,可扩展为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。     

35kV变电站无人值守自动化系统设计与实现

35kV变电站是整个县级电网中的重要节点,它们承担着县级电网中电能输送、监测、控制等任务。但是其布局较为分散,调度管理中的实时性较差,加上管理人员不足,严重影响了智能电网的发展。基于无人值守35kV变电站,设计了县级电网变电站无人值守自动化系统,重点介绍了后台系统和遥视系统的设计。该系统的投运,较好地克服了传统”四遥”系统中存在的问题。     

区块链背景下虚拟电厂分布式调度策略研究

完全分散型虚拟电厂没有中心化机构,支持分布式能源的自由接入,是未来虚拟电厂的主流模式之一。基于分散型虚拟电厂与区块链在去中心化、点对点交互和分散协同等方面的一致性,提出利用区块链共识机制实现虚拟电厂分布式调度,结合等耗量微增率准则,将微增量特征作为一致性变量,实现虚拟电厂的最优经济调度。虚拟电厂中每个分布式能源作为区块链的一个节点,拥有全网关键数据的完整备份,当负荷发生变化后,利用PBFT共识算法,每个节点独立计算各个机组的新功率,并将新功率数据上链存储,同时保持微增量特征全局一致性,实现负荷在机组间的合理分配。通过仿真实验验证了算法的有效性,利用区块链实现分布式调度,为分散型虚拟电厂运行模式提供了一种可行的参考方案。     

农业信息网格数据传输资源调度方法

针对农业信息网格环境中系统负载不均衡和数据传输服务性能不高的问题,结合经典的Globus平台GridFTP传输技术和P2P技术,提出了一种P2SP(pcer to sever&peer,用户对服务器和用户)模式的农业信息网格资源调度方法.该方法既保证了系统的负载均衡性,又提高了数据传输的性能和质量,实验证明该方法是一种可行的信息网格资源调度方法.