基于碳卫星与电力排放数据的碳计量

目前,基于温室气体卫星遥感探测技术的碳感知正逐步成为新一代碳计量方法的重要组成部分。然而,从碳卫星数据中准确提取由人类活动产生的碳排放数据是一项至关重要且极具挑战性的任务。文中结合碳卫星与电力排放数据,提出一种新的人工智能算法,以实现准确的碳排放计量。首先,介绍了所使用的包括碳卫星和电力数据在内的多模态数据源,并设计了相应的数据筛选方法。然后,提出了考虑此多模态数据特性的深度学习方法,构建反映碳卫星数据、发电量数据与碳源碳排放量之间函数关系的数据驱动模型。最后,基于美国OCO-2碳卫星的碳浓度遥感数据及美国1 304家火力发电厂的连续烟气监测系统数据验证了所提方法在发电厂碳排放量计量问题上的有效性。     

基于自编码网络和经济增长数据的工业负荷预测模型

考虑到产业发展与用电量之间的显著相关性,采用自动编码器网络这一深度学习方法来研究电力消费与经济发展之间的关系。研究了如何根据经济增长数据预测工业用电量。算例试验研究结果表明:自动编码器网络算法在大多数情况下比一般的线性ARMA方法具有更高的精度;统计上,第二产业几乎所有行业都高度依赖电力消费,其电力消费与其增长率呈非线性正相关。     

电动汽车大型充换电站通信网络性能评估

电动汽车充换电站的自动化程度与其通信网络的性能密切相关,良好的网络性能是数据得以及时传输从而保障实现自动控制和管理功能的前提。因此大型充换电站通信网络中数据传输的特性以及网络性能值得深入研究。首先,对充换电站通信网络中的各类数据进行了详细的分析和建模;然后,针对网络中数据是否设置优先级的情况,利用OPNET软件进行了仿真并得出了一系列结论。计算结果表明,对各类数据设置不同的优先级有助于重要数据局的及时传输;传输较高码率视频数据的场合对网络带宽的要求更高,有可能需要另建通信网络来专门传输视频数据。     

计及碳交易机制的电力系统随机优化调度

为应对全球变暖,提高电网运行的经济与环境效益,引入碳交易机制,以系统发电能源消耗成本与碳交易成本之和作为目标函数,建立了碳交易机制下含多种分布式能源的电力系统优化调度模型。针对分布式能源接入和负荷波动给系统带来的相关性与随机性,采用基于Nataf变换的多点估计法将不确定模型转化为确定性模型求解。对IEEE57节点电力系统的仿真分析和对蒙特卡洛法的对比分析验证了所提模型及方法的有效性。最后,在此基础上分析了估计点个数对算法的影响以及碳交易价格对系统运行的影响。     

考虑物理-信息虚拟连接的电力信息物理融合系统的脆弱性评估

不断发展的自动化与信息技术的广泛应用明显提高了现代电力系统的运行水平,电力信息系统与电力物理系统的融合也逐步广泛和深入,从而进化为电力信息物理融合系统(CPPS)。在CPPS中,信息设备的故障会影响物理系统的安全可靠运行,而外部对物理与信息元件的攻击则可能导致停电事故。在此背景下,为了分析物理元件与信息元件的交互影响,将CPPS抽象模拟为物理节点、物理-物理连接、信息节点、信息-信息连接与信息-物理连接5类元素,并在此基础上评估信息系统受损对物理系统运行的影响。在博弈论的框架下构建了双层数学规划模型分别对物理与信息环节进行了防御资源分配,用于量化存在假想攻击下系统中各环节的重要程度。以修改的IEEE 14节点系统为例进行了仿真计算,结果验证了所提方法的可行性与有效性。     

面向配用电侧负荷数据的深度端到端超分辨率感知方法

在智能电网中,精准的数据采集是整个系统安全与经济运行的基础。随着信息与物理系统融合的不断加深,各类大数据应用与实时控制等任务对采集高频数据的要求不断提高。然而,提高数据采样频率必然给系统造成更高的数据通信与存储负担。文中提出了一种基于深度学习的超分辨率感知技术,用于从低频采样的传感器数据中恢复精确的高频数据。具体地,提出了一种基于门控循环单元网络的深度端到端超分辨率感知方法,包括特征提取、关系推断、信息重建3个部分。特征提取部分采用一维卷积网络对低频数据进行特征提取;在关系推断部分应用门控循环单元网络对获得的特征进行学习,推断低频数据同高频数据间内在关系;在信息重建部分则使用全连接层对推断信息进行重建,获得对应的高频数据。采用所提方法对居民用户和工业用户功率数据及输电线电压数据进行超分辨率感知,同时使用恢复的高频数据进行负荷状态识别。算例结果表明所提方法能够精准有效地恢复低频数据的丢失信息并提升负荷识别等实际应用的准确性。     

风电功率预测误差的风险评估

归纳对风电功率预测误差的评估指标要求,以及常用评估指标的缺陷。在区分风电功率预测正误差及负误差对电力可靠性不同影响的基础上,提出基于风险的评估指标及计算方法。针对由预测误差而定义的功率扰动事件,取该事件的概率及其一旦发生后的损失的积分值为指标。该指标具有货币的量纲,可以作为误差的风险成本而与其他成本直接累计。从而消除了面对小概率大误差算例,在"不必考虑小概率事件"与"必须重视高损失事件"之间权衡的困惑。结合宁夏某风电场的实际算例验证了其可行性与有效性。     

配电系统与电动汽车充电网络的协调规划

电动汽车的普及进程与充电服务的便利程度密切相关,而充电基础设施的建设又必须考虑与配电系统扩展规划的协调。在此背景下,首先提出了基于节点充电需求的分散式充电桩的规划策略,之后构建了以投资成本和系统网损之和最小、快速充电站截获的交通流量最大为目标的配电系统与电动汽车充电网络协调规划的多目标优化模型。在所发展的模型中,引入了基于用户平衡的交通配流模型对快速充电站截获的交通流量进行分析,并运用排队论的相关理论以交通高峰时段车主的平均充电等待时间不超过一定阈值为原则配置各快速充电站的设备数量。最后,采用修改过交叉和变异算子的快速非支配排序遗传算法-Ⅱ对54节点配电系统和25节点交通网络的耦合系统进行测试分析,算例结果说明了所提出的模型与求解方法的基本特征。     

电力信息物理融合系统的建模分析与控制研究框架

传统的电力系统研究与信息系统研究在理论和方法上基本都是割裂的,故在现有的理论和方法框架下难以系统而深入地分析信息系统对电力系统分析与控制的影响。实现智能电网的关键之一就在于怎样将前沿的计算、通信、传感技术与电力系统紧密而有机地结合起来,而信息物理融合系统（CPS）的目标正是将物理系统和信息系统融合为新型工业系统。在此背...     

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随着我国电力体制市场化改革的深入,市场化的运营为电力市场参与者带来了风险。而在碳达峰、碳中和战略背景下,电力市场参与者在面对传统风险外,还需要面对低碳政策与碳市场带来的碳风险。作为重要的风险管理工具,电力期货在各大成熟的电力市场中有着广泛的应用,同时也引起了我国电力市场参与者的广泛关注。为定量研究引入电力期货对现货市场带来的可能影响,文章提出了一个双层电力市场仿真模型。该模型第一层对电力期货的市场交易行为进行了建模,第二层对电力期货背景下的发电企业最优报价策略进行了建模。基于所提模型,文章在一个六机组的电力市场环境下,针对两种合约签订方法进行了数值仿真实验。仿真结果显示,在两种合约签订方法下,电力期货的引入都有助于现货市场平衡每年高峰用电月份过高的现货电价与每年低峰用电月份过低的现货电价,从而帮助电力市场参与者进行风险管控。