考虑碳-绿证联合交易的跨境综合能源系统协同运行优化

针对相邻国家能源市场机制不同、多边协同调度难度大等问题,提出一种考虑碳-绿证联合交易的跨境综合能源系统协同运行优化方法。根据不同国家综合能源系统所处位置,提出考虑热网、电网损耗的跨境综合能源系统模型。在充分考虑跨境能量流动与转化的基础上,引入跨境绿证、碳交易,建立考虑碳-绿证联合交易的跨境综合能源系统协同优化模型。基于所建模型的仿真结果分析表明,在跨境综合能源系统中引入碳、绿证交易可减少不同国家的综合能源系统运行成本,同时提高能源优化配置与可再生能源消纳量。     

考虑碳捕集和电转气的综合能源系统优化调度

碳捕集、电转气等低碳技术是实现能源系统低碳经济运行的重要途径和主要抓手。鉴于此,构建了一种含碳捕集、利用与封存装置,两段式电转气设备及热电联产机组耦合的综合能源系统低碳经济调度模型。在技术层面,分别构建碳捕集、利用与封存,两段式电转气及热电联产数学模型;在市场机制层面,引入阶梯式碳交易模型约束系统碳排放。提出了以综合能源系统运行总成本最小为目标函数的优化调度策略。通过设置多个场景进行算例分析,验证了所提模型的有效性,并分析了各阶梯碳交易机制参数灵敏性对综合能源系统低碳性及经济性的影响。     

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。     

基于改进关联规则的直流换流站典型运维事件集诊断方法

随着中国特高压交直流电网的大规模运行,直流换流站一、二次设备复杂程度不断增高,使得直流系统发生状态转换或故障时,换流站顺序事件记录(SER)系统短时间产生大量SER事件,SER事件集中的特征事件丢失难以被运维人员及时察觉。针对此问题,文中提出了一种基于改进关联规则的直流换流站典型运维事件集诊断方法。首先,分析了换流站原始SER特征类型并筛选SER事件的主要特征类型,实现数据降维与换流站SER事件模型构建;然后,通过改进关联规则算法挖掘换流站相似故障与状态转换的SER强关联事件组与SER关联事件;最后,基于数据挖掘结果诊断SER事件集中是否存在特征事件缺失的情况。结合昆柳龙直流工程换流站试运行数据进行算例分析,结果表明所提方法可以从海量异构、多态SER事件集中挖掘关联规则,为辅助运维人员诊断换流站状态转换与故障发生下SER事件集的缺失情况提供参考。     

统一半解析边界处理SPH方法与不规则粒子分布

光滑粒子流体动力学(smoothed particle hydrodynamics,SPH)方法是一种拉格朗日型无网格粒子方法,其中合适的边界处理方法一直是方法取得高精度的关键。该文介绍了一种新兴的SPH边界处理方法——统一半解析壁面边界条件处理方法(unified semi-analytical wall boundary conditions,USAW),并提出了两种不规则粒子分布。USAW边界处理方法结合不规则粒子分布能更方便地求解复杂边界问题。模拟了Couette流、静水和楔形体溃坝等算例,验证了方法处理复杂边界问题的有效性。     

基于粒子群优化–长短期记忆网络模型的变压器油中溶解气体浓度预测方法EI北大核心CSCD

电力变压器作为电网中传输和变换电能的主要设备,对油中溶解气体的浓度进行有效预测,可为变压器的故障诊断及状态评估技术提供一定的理论依据。鉴于此,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)与长短期记忆网络(long-shorttermmemory,LSTM)的变压器油中溶解气体浓度预测方法。首先该模型以油中溶解的7种特征气体浓度序列作为可视输入;然后通过使用粒子群优化算法对长短期记忆网络中相关超参数进行迭代优化;最后构建PSO-LSTM组合模型对油中溶解气体的浓度进行预测。该模型克服了依据经验选取参数而导致预测精度低的问题。算例分析结果表明,相较于传统预测算法,所提方法可以更好地追踪油中溶解气体浓度的变化规律,提高了预测精度,为电力变压器安全稳定运行提供了有力保障。     

基于多方合作博弈及梯级化的电能替代效益分析EI北大核心CSCD

电能替代对提高电能在终端能源消费中的比重,推动节能减排具有重大意义。首先,针对潜在群体化用户参与电能替代项目的次序问题,提出了用户群梯级化替代机制。其次,构建了基于多方合作博弈理论的电能替代效益分析模型,并在Pareto面上进行Nash均衡分析。最后,以云南曲靖地区以电替煤烤烟项目为例,采用改进交互式NSGA-II算法得到Nash均衡解。仿真结果表明,被替代的用户群密集程度是博弈中影响各方收益的重要因素。经算例验证,所提的博弈方法可有效求解各参与者的均衡策略,同时可推动电能替代项目的开展,并为相关政策的制定提供科学依据。     

基于SM2密码体系的SD卡的电力移动终端安全接入方案

随着移动终端在智能电网中的广泛应用,如何确保移动终端更加安全地接入电力信息网亟待解决。针对现有加密SD卡的安全体系公钥算法大多采用RSA算法的现状,提出了电力移动终端采用国产SM2密码体系的SD卡安全接入方案,对SM2密码体系的SD卡、设计方案的网络和应用架构进行了详细分析。并以Android手机作为电力移动终端,对安全接入方案的代理功能和SD卡安全应用功能进行了测试分析,证明了该方案的可行性和安全性,该SD卡目前已在某省级电网试点应用,实际系统运行表明,方案有利于提高电力移动终端信息安全主动防御能力及实现电力信息安全产品国产化。     

含废旧矿井抽蓄电站的源-荷-储协同控制调频研究

针对新能源在电网中渗透率不断提高导致系统调频容量和频率响应能力不足的问题,提出一种含废旧矿井抽蓄电站的源-荷-储协同控制调频方法。首先,建立了电解铝工业负荷、废旧矿井抽蓄电站和超级电容频率响应模型。然后,基于模型预测控制理论,以系统状态量和控制量的加权函数最小为目标,设计区域信息互动的分布式模型预测控制器,并提出含废旧矿井抽蓄电站的源-荷-储协同控制调频方法。最后,将分布式模型预测控制器应用在所提源-荷-储协同控制方法中,并在改进的IEEE标准两区域LFC模型中进行仿真。结果表明所提方法可以缩短频率恢复时间,减小最大频差值,改善系统调频动态性能。     

考虑碳足迹与交易的分布式光伏发电成本分摊

随着分布式光伏发电补贴的逐渐降低以及无补贴平价上网进程的推进，分布式光伏发电项目盈利率逐渐降低，影响了发电侧投资的积极性，减缓了清洁发电和分布式能源的建设步伐。在全寿命周期下追踪分布式光伏发电项目的碳排放，将光伏发电产消者（photovoltaic power generation prosumer， PPGP）这类典型分布式光伏发电商纳入碳交易，拓展了其发电成本的分摊途径。文章构建了分布式光伏发电成本分摊博弈模型，通过 MOEA/D-DRA 算法求解各决策量的均衡解，并实现发电成本在发电侧和用户侧的最优分摊。经算例分析说明了碳交易可有效提高发电侧的收益，PPGP在对就近消纳的用户采取优惠措施时，需综合考虑碳价折扣和电价折扣对发电成本回收年限的双重影响。