基于无监督极限学习机的用电负荷模式提取

能源互联网的建设及发展使得用能端数据不断积累,充分利用用电信息,挖掘典型的用电负荷模式,是协调规划能源互联网并为其用户提供个性化服务的基础。用电负荷模式的提取通常以对负荷曲线进行聚类分析为基础,作为聚类算法输入的负荷曲线特征对聚类效果影响较大,高维输入容易使传统聚类算法表现不佳,对负荷曲线特征进行优化选取成为了一个重要问题。提出一种基于降维的负荷曲线聚类方法,首先用无监督极限学习机对原始负荷序列数据集进行低维嵌入,然后采用k-means算法对提取的低维特征进行聚类。给出了采用无监督极限学习机结合k-means方法进行负荷模式提取的具体流程。通过算例对比了传统k-means、其它降维算法加k-means与所提方法,实验结果证明所提方法聚类效果更好且效率较高,区分出的负荷曲线类别更能反映实际规律,得到的不同典型负荷曲线之间差异性更大。基于无监督极限学习机的聚类方法因其有效性可应用到用电负荷模式提取过程中。     

凝聚层次聚类算法在电厂设备故障预测上的研究

针对电厂设备产生的数据浪费问题,并为保证电网的健康运行,提出了利用设备的时间序列数据并运用凝聚层次聚类算法对电厂设备故障进行预测的方法。首先提出了预测方法的框架,后运用凝聚层次聚类算法对时间序列数据聚类,然后采用多项式拟合方法进行了Matlab曲线拟合仿真,根据动态时间弯曲方法度量运行曲线和拟合曲线的相似性,最后通过相似性和预设的阈值判定设备运行状态。结果表明该方法能充分利用时间序列数据,有效地进行复杂电力设备故障预测,有利于及时调度和处理有关事故或缺陷,提高企业经济效益和管理水平。     

基于灰靶理论和谱聚类的虚拟电厂多形态柔性资源聚合模型

柔性资源通常聚合为虚拟电厂的形式参与电网调度。如何根据各类资源的特性,选择其最佳调度方案,改善电网调度运行稳定性是亟须解决的问题。首先考虑新能源发电、分布式储能、柔性负荷的响应特性,从响应时间、响应容量及日负荷波动率3方面分别建立各柔性资源通用的调频性能指标和调峰性能指标;其次,结合灰靶理论、客观赋权法和谱聚类法,将虚拟电厂内的柔性资源分成调频资源和调峰资源;最后,分别搭建调频型虚拟电厂聚合模型和调峰型虚拟电厂聚合模型并研究其聚合后的响应特性。算例仿真证明：聚合后虚拟电厂的响应时间与日负荷波动率均有所降低。调峰场景下优先利用调峰型虚拟电厂。当调峰型虚拟电厂不满足调峰需求时,调频虚拟电厂也参与调峰,以提高不同场景下的利用效率。     

电采暖聚合型虚拟电厂调峰经济优化调度方法

为发挥电采暖负荷灵活可调控性能,将电采暖负荷聚合成虚拟电厂,提出电采暖聚合型虚拟电厂调峰经济优化调度方法,为电采暖主动参与电网调峰提供解决方案。首先,分析建立电采暖聚合型虚拟电厂互动机制与管理架构;然后,建立考虑用能差异化需求的电采暖负荷需求响应模型;以虚拟电厂期望经济效益最大为目标,建立虚拟电厂经济优化调度模型。算例结果表明,所提方法可根据不同用户差异化需求经济合理地实现电采暖负荷主动参与电网运行调控,为规模化电采暖负荷参与电网调峰提供参考。     

基于k-means聚类算法的分布式能源系统典型日冷热负荷选取

典型日负荷曲线对负荷调度计划以及运行控制有着重要意义,针对常用的传统典型日负荷曲线选取方法未考虑环境因素的问题,提出了一种新的选取典型日冷热负荷曲线法。该方法基于k-means聚类方法及平均值法选取典型日冷热负荷,在聚类时将温度参数作为聚类中的影响因子参与聚类过程,采用平均值法对每类负荷提取平均负荷作为该类的负荷曲线,并计算各类负荷曲线与其平均负荷曲线的皮尔森相关系数,根据皮尔森相关系数的性质剔除相关系数在[–0.2,0.2]的负荷样本,之后将剩余数据再次进行k-means聚类,直到皮尔森相关系数的值不落在该区间。基于上海市某片区能源站的负荷数据进行验证,结果表明本文方法能够准确获得典型日冷热负荷曲线,该方法可行且有效。     

电力现货市场环境下虚拟电厂的优化调控策略

分布式能源因其容量小、地理位置分散的特点，无法独立接入电网，虚拟电厂作为独立调控主体能够聚合各类分布式能源参与电力市场交易。电力现货市场环境下，虚拟电厂的调控策略对其参与多品种交易的收益影响较大。为此，提出一种电力现货市场环境下虚拟电厂参与多品种交易的优化调控策略。首先说明虚拟电厂参与多品种交易的调控流程；然后利用场景规划法和条件风险价值处理风电机组、负荷、电价和调频信号不确定性造成的影响；在此基础上，进一步地提出电力现货市场环境下虚拟电厂参与多品种交易的优化调控模型，利用分支定界算法求解模型得到最优调控策略；最后进行算例仿真。结果表明，所提的虚拟电厂优化调控策略不仅提高自身的经济效益，促进新能源的消纳，还减小系统削峰填谷压力，有利于系统安全稳定运行。     

基于聚类融合技术的电力用户负荷模式提取方法

针对电力大数据背景下智能电力用户负荷模式提取的可靠性不高且传统单一聚类算法聚类结果不稳定的问题,提出一种基于主成分分析与聚类融合相结合的电力用户负荷模式提取方法。首先,对负荷数据进行预处理,通过主成分分析法减少特征间分类信息冗余实现高维特征的降维。然后,用四种聚类方法分别对降维后的数据集进行聚类分析,得到具有差异性的聚类成员。最后,利用共识矩阵对所得聚类成员进行聚类融合,得到优于单一聚类算法的最终聚类结果。通过电网实际用电数据验证了所提负荷模式提取方法能够提高聚类准确率并降低计算复杂性,并用有效性指标Silhouette对最终聚类结果进行评价。     

基于主从博弈的含电动汽车虚拟电厂协调调度

电动汽车作为配电网中最为重要的主动负荷,其充电优化管理成为目前售电侧开放下的重点研究领域之一。而虚拟电厂作为电网分布式能源管理的重要解决方案,其传统定义侧重于在发电侧聚合小容量分布式能源以提高可再生能源在电网中的消纳程度。结合售电侧开放下的电力市场改革需求,文中提出以虚拟电厂作为售电实体参与电动汽车充电管理的协调调度优化模型。在能量市场交易模型中,虚拟电厂作为分布式能源与电动汽车的聚合代理商参与电力市场电能申报与交易;在主从博弈模型中,虚拟电厂通过主从博弈制定合理的售电价格引导电动汽车的有序充电入网,并通过协调调度集中整合优化分布式能源。算例分析表明,通过虚拟电厂的集中优化管理可以有效实现分布式能源与电动汽车的能源互补并提升整体运行经济性。     

基于均衡理论的虚拟电厂市场参与模式及方法

随着化石能源的枯竭与其对环境的污染，分布式发电这种经济、环保、灵活的新型发电方式逐渐得到广泛的应用。但分布式电源大量并入电网将带来电能质量问题，影响电网安全稳定运行。虚拟电厂的出现有效解决了这些问题，它通过对分布式电源进行协调优化，减小了分布式电源并网对电网产生的冲击，提高了电网运行稳定性。然而目前虚拟电厂与主网之间的协调研究仍有待深入，因此提出了虚拟电厂与主网之间交互迭代的市场均衡方法，对虚拟电厂的出力与主网的电价迭代求解从而实现收敛。首先，对虚拟电厂的定义与内部主体进行分析，进而将虚拟电厂与主网之间的协调优化表述为两个层次之间的市场均衡问题，提出虚拟电厂与主网交互的双层模型，分别构建以自身成本最小化为目标，计及分布式能源运行约束与电网安全约束的虚拟电厂与主网数学模型，并采用迭代算法对模型进行求解。算例分析表明提出的市场均衡方法在考虑虚拟电厂对主网影响的同时能够有效降低虚拟电厂与主网协调的复杂程度，同时减小运行总成本，提升经济效益。     

计及可再生能源可靠性的虚拟电厂动态聚合方法

虚拟电厂静态聚合在追求收益最大化的同时,往往忽视了虚拟电厂在动态聚合时需考虑的重要因素,即可再生能源发电的可靠性,这会导致电网对其调度的积极性不高,弃风弃光现象严重。针对以上问题,提出一种考虑可再生能源可靠性的虚拟电厂动态聚合方法。在可再生能源出力模型的基础上,利用元件的停运概率对出力模型进行修正;利用置信容量将不同机组进行同质化处理,建立考虑置信容量的虚拟电厂可靠性评估模型;以可靠性指标为目标函数,构建虚拟电厂动态聚合模型,使电网对其下达更多的发电计划,并采用改进无网格光线寻优算法对其进行求解。最后,以新疆某地区负荷数据为例,通过仿真验证了所提方法的可行性、高效性与稳定性,从而为虚拟电厂最优化运行提供更为准确的决策支撑。     

考虑用户舒适度的虚拟电厂热电联合调度模型

热电联产（combined heat and power，CHP）机组“以热定电”的运行模式极大制约了系统调峰能力，导致弃风限电形势严峻，突破CHP机组热电间刚性耦合关系成为促进风电消纳的关键。基于此，采用虚拟电厂模式聚合CHP机组等分布式能源作为整体参与电网运行，充分考虑用户舒适度，将固定负荷曲线转换为需求区间，使热、电负荷在时间轴上具备柔性可调能力，在满足用户舒适度的同时灵活调整CHP机组出力，有效缓解弃风现象。此外，采用多场景法处理风电出力不确定性，以虚拟电厂自身收益最大化为目标构建热电协调调度随机规划模型，实现热、电系统的协调优化运行。最后，通过算例验证所构建模型的有效性和合理性，结果表明：考虑用户舒适度能够有效促进风电消纳，提升虚拟电厂经济效益。     

计及可调资源动态特性的虚拟电厂多级优化配置

对虚拟电厂(VPP)中各类资源进行优化配置是其参与电网优化调度的重要前提。针对不同特性资源动态聚合与量化评估的难点,文中提出了"灵活性可调资源-聚合调节特性-优化目标建模"的VPP多级优化配置体系。首先,在灵活性可调资源层面建立了不同分布式电源、可控负荷以及储能的可调灵活性与随机性模型。其次,在聚合调节特性层面,一方面对各类资源灵活性整合得到VPP对外可调灵活性,另一方面对各类资源灵活调节的概率密度函数通过卷积运算求得VPP的随机性模型。接着,在优化目标建模中基于投资组合理论建立包含VPP建设和运维成本、参与电能市场和辅助服务市场获利在内的净现值模型,在静态优化配置基础上,分析关键要素的动态效应。以中国某地区实际电网为例,验证了所提方法的正确性和有效性。     

虚拟电厂聚合电动汽车参与碳市场的优化调度策略

虚拟电厂(virtual power plant,VPP)作为电网分布式能源管理的重要解决方案,参与碳交易能够充分发挥其环境效益并提升VPP整体收益。结合电动汽车参与核证减排市场的需求,文中提出VPP聚合电动汽车参与碳市场的协调调度优化策略。首先,设计VPP代理电动汽车参与核证减排市场的方案和流程,并通过收取服务费的方式提升VPP收益;然后,分析VPP不同聚合资源的碳排放特性,并采用场景生成法评估新能源出力的波动性;最后,以VPP收益最大为目标,设计VPP参与碳市场的优化模型,同时电动汽车作为可控负荷和储能装置,进一步增加了VPP运行稳定性。算例分析表明,通过VPP对包括电动汽车在内的多类资源进行聚合并参与碳市场交易,不仅可以激励VPP减少传统火电机组的发电量,降低VPP运行时产生的碳排放,还可以利用电动汽车提升VPP运行稳定性,增加VPP收益及社会效益。     

含不确定源荷虚拟电厂参与需求响应优化控制方法

在新能源和电力负荷快速发展的背景下,传统的优化调度渐渐满足不了负荷调度的需求.基于市场环境下的虚拟电厂运营架构,本文分析了储能、可平移和可削减负荷、可控电源及电动汽车等典型可控单元的约束模型,提出了一种考虑源荷不确定的虚拟电厂参与电网需求响应优化控制方法.该方法以虚拟电厂内平抑波动和供需平衡为约束,对虚拟电厂内"全资源...     

虚拟电厂分布式资源的聚合响应能力评估方法

虚拟电厂(VPP)将配电网中各类分散的资源聚合为一个整体,可以提升聚合资源的全局响应能力,同时也可以作为一个整体参与电力市场交易,提高资源的可调度性和运行经济性。目前针对VPP聚合后整体响应能力的评估并不全面,且缺少对指标权重的分析,因此文中建立响应能力评价模型,提出包括响应时间、持续时间等在内的更全面的评价指标。然后提出VPP整体响应能力评估方法,将分布式资源独立响应能力作为约束,优化求解响应能力的多维量化指标,得到聚合资源的整体响应能力,同时考虑聚合响应能力的不稳定性,求取指标权重并对响应能力进行评分。最后通过算例得出VPP在24 h内的响应能力曲线及评分,通过分析验证了文中方法的有效性。文中方法计算得到的整体响应能力信息可上报作为电网调控的依据,而且求得的响应能力评分可直观地评价聚合响应能力,有助于对VPP响应能力的分析与控制。     

Optimization strategy for aggregating electric vehicles through VPP to participate in the carbon market北大核心

Virtual power plant (VPP) is an important solution for distributed energy management of power grid. VPP's participation in carbon emission trading can give full play to its environmental benefits and improve the overall income of VPP. Based on the demand for electric vehicles to participate in the certification and emission reduction market, a coordinated scheduling optimization strategy for aggregating electric vehicles through VPP to participate in the carbon market is proposed. Firstly.design a scheme for VPP to represent electric vehicles in the certification and emission reduction market, and increase VPP revenue by charging service fees. Then, analyze the carbon emission characteristics of different aggregated resources in VPP and evaluate the volatility of new energy output by scenario generation method. Finally. with the goal of maximizing VPP revenue.design an optimization model for VPP participation in the carbon market. The aggregation of electric vehicles as controllable loads and energy storage devices can increase the stability of VPP operation. Example analysis shows that aggregating multiple types of resources including electric vehicles through VPP and participating in carbon market can not only incentivize VPP to reduce the power generation of traditional thermal power units and reduce carbon emissions generated during VPP operation, but also improve the stability of VPP operation.increase VPP revenue and social benefits through the use of electric vehicles. © 2023, Editorial Department of Electric Power Engineering Technology. All rights reserved.     

含源-荷-储的虚拟电厂经济性优化运行研究

虚拟电厂(VPP)作为一种新兴的能源聚合形式,可以降低风电、光伏等新能源入网时输出功率不确定性对电网安全的影响,提高供电可靠性,是未来新能源并网发展的方向.为提高VPP的调度灵活性,降低发电成本,使VPP获得更好的效益,在以往研究的基础上考虑负荷对VPP的影响,构建了考虑源-荷-储联合运行的VPP经济性优化调度模型,为...     

虚拟电厂的灵活性辅助服务投标策略研究

虚拟电厂(VPP)作为灵活性辅助服务商,有助于缓解可再生能源的不确定性给电网带来的影响.由于VPP在灵活性辅助投标过程中,其内部风电预测出力和实际出力具有偏差性.因此,为了降低VPP参与灵活性投标出力受到偏差惩罚和投标风险,采用鲁棒优化法处理风电出力的不确定性.将不确定风电出力限制在一个确定区间内,通过调节鲁棒系数得出...     

公共楼宇可调负荷资源调控技术研究综述

公共楼宇的大量负荷属于需求侧可调负荷资源,且参与电网互动时的精细化调控潜力尚未得到充分挖掘。文中对公共楼宇的负荷进行分类,对公共楼宇典型可调负荷资源的用能行为特征、用能模型、调控模型与调控策略的关键技术及其研究现状进行归纳总结,给出了公共楼宇可调负荷资源用能行为特征的分析框架与特征指标体系。考虑到公共楼宇可调负荷资源是参与区域综合能源服务(Integrated Energy Services, IES)与虚拟电厂(Virtual Power Plants, VPP)的重要组成部分,因此对多能异构的负荷资源协调管控技术开展了深入研究并进行综述。文中的研究工作将为公共楼宇可调负荷资源参与需求侧响应(Demand Response, DR)与电网互动奠定良好的理论基础,为相关研究提供一些有价值的参考。