基于用户特征聚类的综合能源套餐推荐方法

针对庞大的综合能源用户群体在购买能源服务套餐时难以选择的问题,提出一种基于用户特征聚类的综合能源套餐推荐方法,以提高用户粘性。首先,将收集的综合能源用户信息进行知识图谱构建,对缺失的用户信息进行补充完善,同时分析用户之间的关系。然后,采用谱聚类的方法对构建好的用户知识图谱进行图谱分割聚类,进行用户之间的相似度计算,提取代表综合能源用户用能行为多样性的兴趣特征。最后,通过随机森林模型计算综合能源用户对各能源服务套餐的预测评分,将预测评分进行排序后,取评分最高的部分套餐通过线上平台为用户呈现套餐服务内容,实现对用户的精准推荐。将所提套餐推荐模型与传统推荐模型进行比较分析,结果表明基于用户特征聚类的综合能源套餐推荐方法能够为综合能源服务公司实现有效的用户精准化能源服务推荐,有利于提升能源服务公司的市场竞争力,同时为电力企业向综合能源服务提供商转型提供技术支撑。     

风-铝联合系统协同频率控制策略研究

对于含有大规模新能源接入的联网型高耗能工业电网,新能源功率波动势必造成联络线功率波动以及额外备用容量费用,不利于工业电网经济运行。为深入挖掘源荷两侧调频资源,基于IEEE标准两区域模型,提出一种考虑风 铝联合的源荷协同频率控制策略。首先,基于自饱和电抗器建立电解铝负荷有功功率消耗与直流电压的耦合关系模型。其次,基于电解铝负荷特性提出一种电解铝参与的电网辅助调频策略。同时考虑风机惯性控制的快速频率响应能力,将电解铝负荷与风电机组调频手段结合,联合参与系统频率调节。最后,仿真验证了所提控制策略能有效抑制孤立电网的频率波动,使电力系统具有更强的抗干扰性和更快的动态响应。     

知识图谱在输变电设备运维中的应用

对输变电设备海量数据进行有效利用和管理是新型电力系统信息化发展的重要方向,挖掘电网输变电设备运维数据,并感知其运行态势,可保障输变电设备安全稳定的运行。该文将知识图谱引入输变电设备运维领域,分析输变电设备运维的数据情况和现存问题;介绍输变电设备数据融合聚类技术和运维知识图谱的构建技术;结合输变电设备运维特性,总结知识图谱在输变电设备运维中的典型应用场景;分析当前研究热点,探讨知识图谱在输变电设备运维领域的关键问题,并展望该领域的发展前景。运用知识图谱,在提高企业维修效率的同时,还能降低人力成本。     

需求响应下基于自抗扰的抽水蓄能与电化学储能联合参与电网负荷调频研究

为应对大规模可再生能源接入电网带来的随机性和波动性挑战,确保可再生能源利用的灵活性,在实际电网运行中加入合理的储能设备成为目前研究的热点。针对电化学储能参与含抽水蓄能电站的互联电网调频问题,提出一种基于线性自抗扰技术的抽/储联合负荷频率控制(LFC)策略。在建立了考虑调速器死区和发电速度限制等非线性条件的抽/储联合LFC模型的基础上比较不同控制器性能,采用所设计的二阶线性自抗扰控制器(LADRC),凭借其优良控制性能并引入需求响应(DR)参与调频。仿真验证在抽水蓄能中加入电化学储能后系统具有更强的抗干扰性,对平抑电网频率波动具有良好的动态响应。     

考虑热惯性的热电联产系统两阶段优化调度方法

热电联产(CHP)系统具有环保、经济、运行方式灵活的突出优势,有较好的发展前景。文中基于电、热在传输和存储方式上的不同特性,提出一种考虑热惯性的CHP系统两阶段优化调度方法。第一阶段考虑供热网络结构和运行特性,建立基于模型预测控制(MPC)的CHP系统优化调度模型,优化日内可控设备出力及电网交互功率策略;第二阶段以CHP系统内各单元出力调整量最小为目标,综合考虑可再生能源及负荷的实时预测误差,动态调整第一阶段日内调度策略。算例表明,该两阶段优化调度模型可提高系统运行的经济性,弥补供需不平衡;结合系统热惯性,建筑物根据负荷需求和分时电价进行蓄热或放热可降低可再生能源及负荷不确定性对调度的影响,平抑功率波动,促进热电互补。     

考虑碳-绿证交易机制的虚拟电厂分布鲁棒优化调度

虚拟电厂对推进“双碳”战略及能源优化配置具有重要意义，如何在应对源荷不确定性因素影响的同时，实现虚拟电厂低碳经济运行，是虚拟电厂调度过程中面临的重要挑战。鉴于此，提出一种考虑碳-绿证交易机制的虚拟电厂分布鲁棒低碳经济调度策略；首先，基于阶梯式碳交易机制和配额制下绿证交易机制，并利用条件风险价值(condition value at risk, CVaR)评估系统运行所面临的风险，构建考虑绿证-碳交易机制的区域虚拟电厂优化模型；其次，综合考虑1-范数和∞-范数构造概率分布模糊集，以调度系统可用的历史数据为基础，构建考虑风光不确定性的虚拟电厂两阶段分布鲁棒优化调度模型，并采用列约束生成算法求解模型；最后，算例仿真验证了所提策略的有效性和鲁棒性。     

基于PKI/PMI的AAAA服务器在电力系统信息安全中的应用研究

为了简化电力系统信息网络应用中的访问控制和权限管理系统的维护,提高电力信息网安全,文章以PKI体系为基础,借助于PMI技术,将用户身份认证和授权管理集成,同时辅以日志审计和用户管理功能,构建一个集成的AAAA服务器,并介绍了各个功能模块的组成部分.该服务器实现了对用户身份认证和访问的权限的集中管理和控制,在电力二次系统信息管理中有较广阔前景.     

结合车主期望的充换电站辅助调频策略

随着可再生能源的高渗透与新型电力系统构架的不断完善,电动汽车既可作为可控负荷,也可作为分布式电源,具有优良的调频特性。为此,提出了一种结合车主期望的充换电站辅助调频策略。首先,基于入/离网时间、入网/期望荷电状态量、电动汽车充放电限制等车主期望建立电动汽车充/放电能力评估模型。其次,结合电动汽车充/放电能力与有功-频率特性曲线建立电动汽车双层控制的调频模型。最后,考虑电网侧和车主侧的需求,提出充换电站参与电网调频策略。仿真结果表明,所提控制策略在满足车主期望及电动汽车自身限制的情况下可有效调节电网频率、提高电网安全稳定运行水平及灵活性。     

综合能源系统优化运行技术研究综述

综合能源系统(integrated energy system,IES)是未来能源消费方式的重要发展方向,对提升能源的综合用能能效和可再生能源的消纳将发挥越来越重要的作用。然而,由于IES中能源系统的高度耦合以及源-网-荷-储各个环节存在的不确定性,使得IES的动态过程极其复杂,给IES的优化运行带来巨大挑战。针对IES的优化运行问题,首先简要介绍了IES的概念,分析了其主要特点;其次总结和概括了IES运行基础信息感知、混合时间尺度动态协调优化调度体系及其求解算法三个方面的国内外研究现状,并指出了现有研究的不足之处;最后展望了IES优化运行未来的研究方向,为该方向的后续研究提供参考。     

基于改进粒子群优化XGBoost的变压器故障诊断方法

变压器作为电网传输和变换电能的主要设备,对DGA数据进行异常分析,可为变压器故障诊断提供理论依据。鉴于此,文中提出了基于DGA和IPSO-XGBoost的变压器故障诊断方法。首先,将特征气体划分为无编码比值作为特征参量输入极端梯度提升（XGBoost）模型,提出了基于XGBoost的变压器故障诊断模型;其次,通过动态调整惯性权重和加速因子对粒子群算法（PSO）进行改进,并利用改进的粒子群算法（IPSO）对XGBoost的关键参数进行迭代优化;最后,随机抽取1 614例故障类型已知的DGA数据进行算例分析。结果表明：相比于其它传统机器学习分类模型,XGBoost的变压器故障诊断正确率更高,且与传统PSO算法相比,所提方法可以更好克服粒子群寻优速度慢和易陷入局部最优等问题,可为变压器安全稳定运行提供有力保障。