计及需求响应下典型工业负荷排放特性的环境经济调度

水泥厂等工业用户一方面具有高排放属性,另一方面也具有相当可观的需求响应潜力,可作为电力系统应对风电等新能源发电不确定性的重要手段之一。为此,在含风电电力系统环境经济调度问题中充分考虑水泥厂大气污染物和碳排放特性及其需求响应能力,实现电力系统源荷协同的绿色低碳运行。首先,分析了电源侧火电机组和负荷侧水泥厂的大气污染物排放特性,并计及大气污染物的时空分布特性和污染源附近区域的环境容量裕度,提出了火电机组及水泥厂环保成本计算模型。同时,考虑了火电机组及水泥厂的碳排放特性,并采用阶梯型碳排放成本模型计算火电机组和水泥厂的碳排放成本。在此基础之上,提出了水泥厂负荷优化模型,以阶梯型分时电价的方式调动水泥厂参与需求响应,构建了源荷协同的含风电电力系统环境经济调度模型。最后,基于改进的IEEE 39节点系统进行了算例分析。结果表明,所提模型不仅可以实现电网侧和水泥厂成本均降低的双赢局面,还能够降低电力系统源荷整体的碳排放量。     

考虑车主多模式需求响应模糊意愿的优化调度策略

现代电动汽车(electrical vehicle, EV)用户需求响应具有多样性和意愿模糊性的特点,当实施单一激励政策时,EV响应将达不到预期效果。为此,提出了考虑车主多模式需求响应及其模糊意愿的含EV微电网的主从博弈优化调度策略。微电网主体针对净负荷制定多模式动态电价激励政策,引导EV在多模式电价中做出选择,促进EV有序充放电,实现其净负荷均方差和运行成本最小。车主从体基于模糊逻辑推理意愿决策,响应多模式动态电价,极小化车主成本。采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解优化模型,获得最优多模式动态电价和EV充放电策略。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于ISSA的光储微网混合储能容量优化配置

近年来,新能源的大力发展促使分布式能源结合本地负荷的微网结构应运而生,针对光储微网混合储能容量优化配置的问题,提出一种改进的麻雀搜索算法（ISSA）对以经济性为目标建立的储能容量配置模型进行求解。首先,利用分时电价策略优化混合储能系统充放电功率,建立以储能系统年综合成本最小为目标的容量优化配置模型;其次,针对传统麻雀搜索算法求解精度低、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,采用精英反向学习初始化种群,并结合粒子群算法改进麻雀位置更新公式,同时引入莱维飞行策略扩大算法搜索范围。最后,通过算例分析验证了所提策略的合理性和有效性。     

环氧树脂/酸酐体系的固化冷却工艺研究

利用差式扫描量热法和凝胶化试验,并借助外推法确定环氧树脂/酸酐体系样品的阶梯固化工艺。采用索氏萃取器方法,研究现有固化工艺和阶梯固化工艺以及现有冷却工艺和缓慢冷却工艺对体系的固化度的影响。结果表明:该体系的反应温度范围为79℃~193℃,固化温度范围为108℃~148℃,固化的峰顶温度为132℃。由此确定的阶梯固化工艺为:0.5 h内由室温升温至(110±2)℃,保温1 h;15 min升温至(130±2)℃,保温3 h;15 min升温至(150±2)℃,保温3 h。阶梯固化工艺、缓慢冷却工艺较现有固化工艺、现有冷却工艺均能提高环氧树脂体系的固化度。以阶梯固化工艺固化、缓慢冷却工艺冷却得到的环氧树脂体系的固化度可达到98.43%。     

基于Blending集成学习模型的电力市场日前出清电价预测

精准的掌握未来电价信息对把握市场的运行状态、支撑市场参与各方进行有效决策、推动市场主体合理优化资源配置具有重要意义。因此基于Blending集成学习机制构建了一种面向于日前电价预测的综合模型。该模型充分考虑电价的高波动性特点,采用Ashin变换,减小了输入数据波动性对预测模型的影响;选取SVM、LightGBM、EWNN、SARIMAX 4种较为成熟的单一电价预测模型作为初级学习器,进而保证了基于Blending集成学习模型的预测精度。选用美国PJM电力市场实际运行数据对上述构建的电价预测模型进行验证,通过对预测结果的对比分析,表明构建的基于Blending 集成学习机制的电价综合预测模型集成了多种传统预测模型的优点,具有较好的准确性与稳定性。     

高精度光纤陀螺检测电路串扰自检测研究

光纤陀螺检测电路应用过程中,受到自检测方案的影响,导致串扰故障检测所需测试矢量较多。因此,提出高精度光纤陀螺检测电路串扰自检测研究。分析光纤陀螺数字闭环检测原理,并提取检测电路串扰特征。根据闭环电路的连续信号微分方程,计算等效模拟输入转速。结合数字阶梯波算法,设计电路串扰检测方案。再计算地球自转角速率的分量测量死区,得到电路串扰测量结果。仿真结果表明：所提出的串扰自检测方法,与嵌入式“反射器”的新型谐振陀螺仪和多导体传输线串扰不确定性问题的计算方法相比,当串扰故障覆盖率为80%,本文方法的矢量数量为46个,降低了自测试所需的成本。     

基于实时电价响应的电动出租车充电负荷优化策略

与电动私家车相比,电动出租车充电负荷高得多且难以预测。因此电动出租车不可控的充电负荷可能会给配电系统带来巨大且无法预测的峰值,并造成严重损害。为解决该问题,本文提出了一种基于实时电价响应的电动出租车充电负荷优化策略,该策略可以有效调节充电负荷用来跟踪给定的负荷曲线。策略设计包括三个步骤,首先根据应用场景,简化电动出租车最佳充电决策。然后,提出了两种充电负荷聚合模型,分别描述了充电决策和实时电价之间的关系,以及充电决策和总电量之间的关系。最后,提出了一种有效的在线估计方法来计算适当的实时电价,以使充电负荷跟踪目标负荷,作为对价格的响应。仿真结果验证了所提策略的有效性。     

计及电动汽车需求和分时电价差异的区域电网LSTM调度策略

针对电动汽车(electricvehicle,EV)和风电大规模接入电网对系统调度、运行等方面带来的挑战,该文基于长短期记忆网络(long short term memory network,LSTM),提出一种计及电动汽车需求和分时电价差异的区域电网经济调度策略。首先,根据需求差异将并网EV分为刚性EV、快充灵活EV和慢充灵活EV 3种类型,并分别建立负荷模型。其次,考虑快/慢充灵活EV响应速度和分时电价的差异,以及常规发电机组、快速响应机组的电源特性,将该策略分为日前、模型训练和日内3个阶段。在日前阶段考虑区域电网机组运行成本和电动汽车车主支付费用建立了多目标优化调度模型;模型训练阶段,通过大量数据训练LSTM网络得到日内调度模型;日内阶段,将日前调度结果和日内超短期预测数据输入到日内调度模型中,得到日内可控单元调度计划。最后,通过日后复盘验证了策略的有效性和经济性。     

风浪耦合作用下5MW阶梯立柱式海上风机动态响应研究

以NERL 5MW风力机为研究对象,基于阶梯立柱式平台建立整体漂浮式风机,综合运用FAST和AQWA软件,通过叶素动量理论和势流理论并整合有限元方法,实现风浪耦合作用下风机动态响应的求解。数值模拟结果表明：频域分析中,纵荡、垂荡和纵摇的幅值响应算子最大值对应波浪频率不超过0.2rad/s;自由衰减分析中,阶梯立柱式海上风机在三自由度上(纵荡、垂荡和纵摇)的固有频率分别为0.0419rad/s、0.2067rad/s和0.1496rad/s,很好地规避了南海典型波浪频率;时域分析中,正常工作时,阶梯立柱式海上风机较好地保持了立柱式海上风机垂荡激励小的特点,且在纵荡和纵摇上的位移也能保持在合理的范围内;系泊缆断裂后,阶梯立柱式海上风机能够实现平稳停机,表现出对南海海域中等水深环境很强的适应性。     

高比例可再生能源渗透下的电力市场价值分配机制设计

大力发展可再生能源、构建清洁高效的能源体系已成为贯彻落实能源革命的必然选择。在电力市场环境下,随着可再生能源渗透率的持续提升,传统火电份额被不断占据。由于尚未建立合理的市场机制保障火电提供容量的基本收益,火电企业缺乏为高比例可再生能源提供辅助服务的动力。市场价值分配的核心思想在于按照“谁创造的价值谁分享,谁产生的成本谁承担”来量化市场成员的贡献和价值,并分配利益。为此,提出一种高比例可再生能源渗透下的电力市场价值分配机制。基于Vickrey-Clarke-Groves(VCG)机制,定义一台火电机组的价值为该机组对其他发电资源的替代效益,精准辨识火电为可再生能源并网消纳付出的真实成本,从而激励火电机组真实报价,主动预留辅助容量,形成高比例可再生能源电力市场互利共济的格局。