电力系统聚合理论概念及研究框架

针对分布式发电、大规模可再生能源及电动汽车等新型主动体入网引起电网运行的安全、稳定及经济性问题,将电力系统与生态学、社会学结合,提出电力系统聚合理论的分析方法.重点研究聚合体的特性建模、聚合过程与评价体系、聚合体间的管理框架及相互关系,进而构建主动体聚合化的资源系统、安全防卫系统、再建系统和智能控制系统等四大系统,实现电力系统的聚合化.进一步对基础聚合单元微电网和高级聚合单元多微电网、虚拟电厂（VPP）、超级电网等各种聚合体的结构、物理及社会特性进行研究,探讨聚合体运行过程中的演变规律和互动方式等动态特性.电力系统聚合理论是一崭新的智能电网基础理论,适应大量智能化、多元化、分布式主动体接入智能电网的发展需求.     

含微电网的电力系统状态估计研究

分布式电源的接入不仅改变了电网的潮流分布和拓扑结构,而且使微电网系统的状态估计面临新的挑战。基于有限的实时量测和包含分布式电源节点的伪量测提出微电网状态估计量（MGSE）,并分别采用改进的传统加权最小二乘法（WLS）和粒子群智能算法（PSO）对微电网进行求解。利用Matlab对一典型欧洲低压微电网系统的状态估计进行仿真,验证了该估计量能准确地描述系统的状态,并比较了两种算法的优劣,为含微电网的电力系统预测控制和性能优化提供了基础。     

考虑DG接入的先进城市中压配电网接线模式比较及建议

以香港中电、新加坡和深圳已有模式为代表的先进城市中压配电网络为研究对象,从理论可靠性表现、投资需求、设备运行维护、与上级电网配合等方面进行了计算比较,分析了各种接线模式的优缺点。结合配电网中分布式电源(DG)接入需求的现状,从技术经济平衡角度,提出了一般城区、已有核心城区和新开发核心城区的中压配电网络接线发展建议,以满足不断增长的供电可靠性要求。     

计及新能源及负荷不确定性的多能微网系统两阶段随机规划方法

以电-热-气多能微网系统为研究对象,针对新能源与负荷的不确定性,提出基于分位数梯度提升决策树（quantile gradient boosting regression tree,QGBRT）的分位点-置信区间预测方法,并结合机会约束规划处理不确定性,在此基础上建立了基于能源集线器的日前两阶段随机规划调度优化模型,以置信区间形式,从统计层面反映机组可调控裕度,为日内和实时调度提供可信度参考。其中,QGBRT分位点-置信区间预测方法采用描述不确定性量的Pinball函数为损失函数,预测结果作为机会约束规划的约束信息输入。同时为了充分利用日前不断更新的信息,以及缓和日内调度计划制定的压力,日前第一阶段根据已发布信息,确定微网各设备的启停状态与交易能量状态量,日前第二阶段利用更新的信息,在第一阶段的基础上调整优化设备出力,实现日前的精准优化调度,以适用于实际调度。最后以一个典型的含多能微网系统的居民区为例,验证了所提考虑不确定性的两阶段随机规划方法的有效性与经济性。     

多域分布式数据库的电能质量扰动事件记录关联规则挖掘

随着电能质量监测装置的广泛分布,将有大量电力扰动数据汇集至分布式数据库。为高效地处理电力扰动数据并全面深入挖掘扰动事件和扰动过程的内在联系,提出基于分布式数据库的关联规则挖掘方法。首先采用移动时间窗技术实现扰动数据预处理;然后在考虑数据库更新的情况下,提出一种分布式协同算法,该算法通过交换各数据库间的局部频繁项目集,实现扰动数据关联模式分布式挖掘。最后,利用实际电能质量监测数据,验证了文中     

考虑精细模型的电-气综合能源系统优化运行方法

随着电力系统与天然气系统耦合程度的不断加深,电-气综合能源系统的优化运行成为当下研究热点。然而,电力与天然气系统的非凸非线性为模型的优化求解带来了巨大挑战,诸多研究工作对模型做了简化处理可能导致调度策略不可行。为此,文中构建了电-气综合能源系统优化模型,采用较为精细的电网交流潮流模型和气网稳态模型构成电-气综合能源系统模型,并采用粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法进行求解。为考虑复杂的耦合系统约束,文中将基于分别循环迭代的电-气综合能源系统能量流计算方法嵌入粒子群算法中,根据粒子位置得到非平衡机组出力、非平衡气井产气量,通过能量流计算得到系统的运行状态,进而将上下限约束作为罚项添加到粒子的评价函数中,并赋以较高的权重。在仿真验证中,文中将13节点电力网络与7节点天然气网络耦合作为测试系统,验证了优化方法的有效性。     

基于用户出行需求的电动汽车充电站规划

结合出行链的概念,对电动汽车(EV)一周的出行活动及充电过程进行动态仿真。在此基础上,提出一种基于用户出行需求的EV充电站优化规划模型。该模型考虑充电站布局对EV充电需求空间分布的影响,以EV群体空驶成本最小化为目标进行充电站选址,以充电站的周最大充电负荷确定建设容量,并选取建设成本最小和充电桩利用率最大的规划方案,兼顾运营商和EV用户的利益。以一个典型的城区为例,验证了该规划模型的可行性和有效性。     

基于集群响应的规模化电动汽车充电优化调度

大规模电动汽车(EV)的充电需求和充电负荷分布将呈现出规律性,从群体的角度对EV进行优化调度,可以降低问题的维度,提高优化计算的效率。基于区域EV的集群响应特性,建立了以负荷峰谷差最小化为目标的EV群体充电概率分布模型。在此基础上,根据EV群体对充电电价的灵敏度,建立EV集群响应的实时电价模型,通过电价对EV的充电行为进行有序引导,从而实现电网的"移峰填谷"策略。以典型的区域配电网负荷数据为例,验证了文中EV充电优化调度方法的有效性。最后,对EV群体响应实时电价的灵敏度,以及不同灵敏度下EV群体和代理商的节省成本进行讨论。     

分布式电源的优化配置

分布式电源（DG）的优化配置对充分发挥其优点,减少对电网的影响至关重要.介绍了3种典型的DG优化配置模型,对解决优化配置模型的数值优化算法及启发式优化算法进行了综述,概述了DG多目标优化模型的处理方法.针对DG配置的现状,提出今后计及可靠性、不确定性等因素的DG配置的发展方向.     

分布式发电系统中改善电能质量的方法

在多个分布式发电装置与电网并网运行的条件下,提出了基于级联H桥型五电平变流器的分布式发电并网方式,并设计了功率电流双环控制方法的有功、无功独立调节控制系统。最后利用PSCAD／EMTDC仿真软件对其进行了仿真分析,结果表明该系统功率控制灵活,电流波形极好。