基于源网荷互动的分布式能源消纳方法

分布式能源发电的不确定性给电网公司消纳新能源带来了极大的挑战,电力物联网全域感知技术为分布式能源消纳提供了有效的数据支撑,故提出了一种基于源网荷互动的分布式能源消纳方法,构建了分布式能源总功率预测方法,采用自回归移动平均算法对新能源发电功率进行预测,并建立分布式能源发电波动影响因子,分析新能源发电波动对电网带来的影响。根据源网荷的互动情况,采用离群点自趋优算法,实现新能源机组有功功率精准控制,有效推动分布式能源的消纳。仿真验证表明:采用离群点自趋优的新能源机组控制算法能根据电网运行情况,自动调控分布式能源、电网资源,实现分布式能源最大化消纳,有效提高了园区分布式能源的经济运行水平。     

考虑源荷互动的综合能源社区分布式优化

随着能源市场的改革,社区综合能源系统各主体的分布式自治特征愈发明显,对传统集中式模式的计算和通信能力提出了挑战.考虑柔性负荷通过智能楼宇接入综合能源社区,形成分布式源荷互动模式,提出了基于目标级联分析理论的分布式优化调度模型.首先,将综合能源服务商和智能楼宇作为不同利益主体,以运行成本最低为目标,建立各自的优化自治模型.其次,引入目标级联分析方法,通过将购电功率等效为虚拟发电机与虚拟负荷实现不同主体间运行的解耦.最后,通过算例验证了所提方法的有效性,为综合能源社区运行提供了更为经济的运行方案.     

基于能源路由器的源网荷储优化管理

为了满足未来电网对电能控制的复杂性和多样性要求,在局部消纳的基础上,以微网、智能小区为自治单元,形成自下而上的能量单元的互联。提出一种源网荷储优化管理的能源路由器拓扑与控制,通过对各个端口的能量管理,实现源网荷储能量的优化管理。     

考虑清洁能源消纳的源网荷储互动交易实践

江苏电力交易中心有限公司从省情、网情、市场生态出发,积极研究、拓展清洁能源消纳的源网荷储互动交易。一方面针对源网荷互动的未来电网发展趋势,分析了市场主体交易需求,提出了源-网-荷-储电力市场交易平台架构,阐述了功能模块部署;另一方面根据互联网汇集大范围、点状分散的清洁能源、储能设施及需求侧资源的互动特性和参加交易的实际需求,在传统主板电力市场基础上,提出满足激励相容原理,促进区域市场交易主体主动深度互动的双层市场结构及其下沉式子市场,提出3个源-网-荷-储互动交易品种,提出计及预测不确定性的时间分段连续航空机票超售出清算法。在江苏淮安（金湖）、苏州地区开展实践,组织正式交易和结算,验证了两层市场结构的可行性和经济性。     

综合能源系统源网荷储动态建模技术进展

综合能源系统（IES）为多种能源的高效协同和互补利用提供了重要平台。源网荷储动态建模技术是IES实现动态多时间尺度仿真和优化计算的重要因素,也是确保IES安全和稳定运行的必要前提。在介绍IES中源网荷储侧主要的动态模型及源荷不确定性模型的基础上,分析了源网荷储动态建模技术在统一建模研究及框架中的运用现状,展望了动态建模的发展方向。源网荷储各类动态模型需要进一步平衡精度和时间复杂度,并引入统一动态建模框架中,最终构建统一仿真平台和数字孪生系统。     

源网荷互动运行仿真平台的设计与研制

针对源网荷互动的未来电网发展趋势,分析了其运行仿真技术的需求,提出了仿真平台架构,阐述了功能模块部署及数据流程。进而,对互动运行仿真技术进行了详细阐述,提出了基于层次数据库的互动资源建模方法,建立了与调控系统的数据通信系统,阐述了平台实时仿真机制,并对动态潮流的频率计算模块进行了改进。同时,对参与精准切负荷和频率响应的大用户及温控负荷的仿真方法进行了阐述。搭建了一套源网荷互动运行仿真系统,并对其仿真效果进行了分析。     

基于源网荷互动模式的智能配电网调度业务优化

随着分布式电源/多样性负荷的大量接入,配电网结构和运行特性的变化对其调度与控制提出了新要求,配电网运行效率的优化提高成为智能配电网建设的重要目标和迫切需要解决的问题。对配电网调度业务、优化目标以及源网荷互动展开研究,提出了基于调度业务优化的源网荷协调互动流程,探索基于多时间尺度多目标的递进式调度业务优化思路,并提出了优化过程中的动态多时段划分方法。     

新型配电系统分布式源网荷储资源广域电压自趋优管控方法

不同于单纯电能分配的传统配电网,新型配电系统逐步展现出源-网-荷-储等众多资源的强耦合强关联复杂大系统形态,其各类资源呈现出“点多、面广、量少”的广域分布特征。挖掘可再生能源发电、分布式储能及柔性负荷等分布式资源的广域电压调控潜力对构建源网荷储高度融合的新型配电系统具有重要意义。文中提出了一种基于数据驱动的新型配电系统分布式源网荷储资源广域电压自趋优管控方法,通过可再生能源发电、储能及柔性负荷等分布式资源的综合协同控制,在保证储能后备容量和降低网损的同时能够提高配电网广域电压质量。最后,以某城市配电网为例验证了所提方法的有效性和先进性,比传统调压方法更加契合新型配电系统的电压调控需求。     

基于价值最优的区域能源管控中心价值模型研究

针对区域能源互联中分布式发电方、电网运维方、用能负荷方以及区域能源管控中心的行政主管部门之间的利益协调现状,深入剖析了区域能源管控中心中源、网、荷的内涵及互动耦合关系,提出区域能源管控中心的三层价值驱动体系,并分层构建其价值模型。同时,在保障电力系统物理网架结构安全稳定运行的基础上,兼顾参与区域能源管控中心建设及运营各方的利益关系,引入特殊的价值因子,建立区域能源管控中心立体价值模型,来综合兼顾各方的价值利益。最后通过案例分析,进一步阐述了所提出的价值模型驱动的能源管控中心三层立体体系的合理性与可行性。     

基于能源互联网的智能配电网精益化管理体系研究

社会发展对电力可靠性的需求日渐增加,过去济南地区配电网停电多、供电质量有待完善,客户满意度有待提升。通过分析原有配电网管理模式弊端,从配电网规划、设计、建设、运行管理、主动抢修等各个流程采取措施,实现了配网全过程动态管控,变"被动配网"为"主动配网",减少故障处理时间,降低电量损失,提升客户满意度,全面提升济南地区配电网安全稳定运行水平和供电企业品牌社会影响力。     

基于智能负荷控制的分布式能源系统调控策略研究

为提高分布式能源系统（DES）经济性及运行效率,提出基于智能负荷控制的DES调控策略。首先,基于智能电表的测量数据,采用监督学习技术训练神经网络,构建智能负荷神经网络模型计算住宅可控有功功率;其次,考虑智能负荷与DES之间的互动关系,结合DES各设备运行及互补特性,构建智能分布式能源管理系统模型,分析其可控负荷的调度策略,并给出求解流程,利用IEEE-6节点系统进行算例分析。结果表明,DES总运行成本将随着需求响应控制的加强而降低,考虑智能负荷参与能源系统互动,可有效改善系统负荷曲线,减少切负荷现象,促进风电、光伏清洁能源的消纳。     

基于全过程管理理念的配网管理综合评价体系

为加强配网的生产和运行全过程监督,提高配网管理的整体效率,并进一步提升供电可靠性,建立一套基于全过程管理理念的配网管理综合评价体系.首先,利用鱼骨图分析法确定影响供电可靠性的关键因素,并据此形成三级指标体系;其次,采用多项式函数拟合专家评分法得到的分数,形成各指标的评分判据函数;最后,根据不同指标的特点,分别采用历史数据统计、灵敏度计算及Delphi法确定各级指标权重.配网管理综合评价体系设置合理,可对配网4个管理模块进行综合评价,对配网的运行与生产具有指导意义.     

基于全价值链智慧成本"驾驶舱"管控体系的研究

随着信息时代自动化水平不断提高,电力体制改革、国企改革纵深推进,成本管理成为衡量电力企业经营管理的重要指标、关键环节,如何利用财务数据驱动管理变革,构建基于量化管理的精益成本管理体系,成为财务信息化深入推进的关键问题.在已有研究基础上,针对成本管理转型,提出构建基于量化管理的精益成本管理体系,从业务前端有效融合预算、费用及流量等数据流程,搭建业财联动平台,促进价值管理与业务管理的有效融合.     

电能计量质量管理的全过程控制

介绍了电能计量质量管理的技术要求和工作方式,阐述了电能计量装置的全生命周期每个环节的关键质量点,制定了有针对性的质量控制措施。     

基于北斗技术的分布式新能源智能调控

随着社会经济的发展,传统化石能源消费模式已渐现弊端,太阳能、风能等可再生能源的开发和利用无疑是社会经济可持续发展的必由之路.目前电网对可再生能源的接入主要采用分布式发电技术,但分布式发电具有分散、随机变动等特点,大量的分布式电源的接入给电网的安全稳定运行带来极大影响.如何采集这些分布式电源的运行信息,实现对分布式电源的智能调度管理是迫切需要解决的问题.提出了基于北斗技术的分布式电源信息采集方案,实现对分布式新能源的实时信息采集和智能调度控制,解决其对电网安全的影响,保障新能源的安全接入和高效利用.     

基于RFID的特高压变电站主设备智慧管控平台应用研究

在特高压变电站的建设过程中,缺少一个从计划、生产、运输、安装、运维等全过程的主设备管理平台,无法对主设备各个阶段进行有效管理。构建了一种特高压变电站主设备全过程智慧管控平台,介绍了该平台的系统目标,给出了系统架构及技术框架,对无线射频技术、二维码扫描技术等关键技术进行了阐述,经工程应用表明,该平台实现了主设备及关键组成部分的生产制造、运输、现场安装、试验调试全过程质量环节管控,满足质量控制要点、全过程追溯要求。     

MPC-Based Distributed Control for Intelligent Energy Management of AC Microgrids

Abstract

Power scheduling of distributed storage devices and renewable energy resources in microgrids is crucial for their reliable and optimal operation. Conventionally, the power scheduling problem is solved with a centralized energy management control, which has access to all the information from the overall system. This type of control has limitations related to computational burden, communication latencies, and missing information. Therefore, the primary objective of this paper is to propose a distributed energy management strategy, to reduce the operational cost of microgrids, and to enhance the computation time. The strategy is formulated based on the model predictive control method since it allows the control action in the current time-step to be optimized while taking into account the future time-steps. Outputs of the energy management system are the optimal power references generated for all energy resources based on the system’s demand, constraints, and objective functions. To illustrate the effectiveness of the distributed model predictive control, the proposed algorithm is validated through simulation, on a microgrid candidate via MATLAB/Simulink, and controller hardware-in-the-loop experiment on a LabVIEW platform using National Instruments control devices (myRIO). The results will show the computation time in the distributed IEM method is improved compared to centralized IEM. Additionally, the results will show the robustness of the distributed IEM in the plug and play scenario.     

基于神经网络的智能控制系统

介绍了神经网络的基本概念 ,分析了几种基于神经网络的控制系统的特点及其适用场合 ,展望了基于神经网络控制的发展方向。     

含新能源接入的配电网中分布式储能系统控制策略

高比例间歇性新能源的接入,给配电网稳定带来了极大的影响,文章提出一种基于双层控制提高配电网电压稳定性的控制策略.双层控制分上下层执行,上层稳定电压,确定各节点电压满足安全运行条件和电压偏差最小时储能电站群总有功/无功功率;下层优化分配上层运行结果,考虑电网运行经济性及新能源利用率,对各储能电站进行功率分配.控制过程分时...