计及电动汽车时空可调度特性的配电系统可靠性评估

随着物联网技术与新一代移动通信技术的快速发展,电动汽车与配电系统间的交互由单一时间维度扩展为时间-空间多维度协同,显著影响新型配电系统的供电可靠性。基于这一背景,分析了大规模电动汽车集群化管理策略,揭示了配电系统中电动汽车时空可调度特性的数学表征方法,提出了计及电动汽车时空可调度特性的配电系统可靠性评估方法。为验证所提出方法的有效性,基于改进后的IEEE-RBTS BUS6的主馈线F4系统,对计及时空可调度特性电动汽车接入前、接入后及电动汽车不同放电能力下的配电系统可靠性进行了相应的计算分析,揭示了新形势下电动汽车接入对配电网供电可靠性的影响规律,可为电动汽车接入下配电系统的可靠性提升提供有效的理论支撑。     

陆地及海洋油气田钻井投资指数预测方法研究

钻井投资是油气田开发中的一项重要投资,是石油企业经济效益的重要指标,对钻井投资成本进行准确预测,有利于企业管理者和投资者进行科学的决策与评估.基于中国石油某公司提供的投资指数,建立了海洋钻井投资指数、陆地钻井投资指数随油价、全球钢材、物料价格的数学预测模型.其中基于灰色模型和线性回归法建立了单因素预测模型;基于蒙特卡洛...     

一种新的促进厂网规划协调的整体框架与模型

通过分析厂网分开后电力行业出现的新情况和电力市场改革的发展趋势,提出了新时期的电力规划新模式,引入协调因子来促进厂网规划的协调及共同承担规划风险。以计及可靠性的缺电成本和考虑经济性的输电利用成本作为规划协调变量,以全社会效益最大为目标,使用蒙特卡罗模拟法进行风险分析,结合投资(规划)决策者对效益、风险的理性认识,建立了电力市场环境下促进厂网规划协调的实用而新颖的数学模型。最后提出了采用厂网协调发展系数对电力规划进行评估,从而影响下一阶段的电力规划。后续文章将给出模型的算法和算例分析。     

综合考虑电动汽车充电与储能及可中断负荷调度的配电网两阶段灵活性提升优化方法

分布式电源出力的强波动性及电动汽车(EV)的无序充电使配电网的灵活性不足问题日益凸显,因此非常有必要通过灵活性资源的有效调度提高配电网灵活适应性。在充分分析配电网灵活性提升措施的基础上,提出了能够表征配电网灵活性的净负荷峰值裕度、净负荷谷值裕度、净负荷允许波动裕度3个灵活性评价指标;建立了综合考虑EV充电与储能及可中断负荷调度的配电网两阶段灵活性提升优化模型,阶段1构建了基于蒙特卡洛树搜索的EV有序充电策略,合理引导EV负荷在谷时段进行充电;阶段2在阶段1的基础上,建立了计及储能及可中断负荷的优化调度模型,并采用粒子群优化算法进行优化求解。IEEE 33节点系统算例验证了所提灵活性指标及EV有序充电模型的有效性,结果表明配电网两阶段灵活性提升优化方法能有效提升配电网的灵活性且整体经济性最优。     

基于改进重要抽样法的输电系统可靠性评估

在蒙特卡洛法的基础上,将重要抽样法和截断抽样法相结合,提出了一种应用于输电系统可靠性评估的改进重要抽样法.通过重要抽样法改变现有样本空间的概率分布,运用截断抽样法对系统抽样并进行可靠性评估.应用本文提出的方法对OEEE-RBTS测试系统的输电部分进行了可靠性评估,并与采用常规抽样法和常规重要抽样法的评估结果作了比较.评估结果表明,本文提出的方法在保证可靠性指标基本不变的前提下加快了收敛速度,提高了计算效率,从而证明了该方法的有效性和合理性.     

中国“十三五”新能源并网消纳形势、对策研究及多情景运行模拟分析

近年来,随着新能源快速发展,中国局部地区消纳形势严峻,在深入分析中国新能源并网消纳现况及存在主要问题基础上,从电源侧、电网侧、负荷侧以及市场机制设计等4个方面,研究提出“十三五”促进中国新能源大规模开发和消纳的关键举措。通过时序生产模拟方法,对2020年新能源消纳能力进行多情景分析,研究各项措施对提高新能源消纳能力的贡献程度,分析实现新能源消纳目标存在的不确定性,提出通过推动相关各方共同努力促进新能源消纳的重点措施,力争到2020年将弃风弃光率控制在5%以内的合理范围。     

间歇式新能源消纳评估常用方法分析

随着我国能源需求和环保意识的提升,以风电、光伏等间歇式新能源为代表的绿色能源装机容量持续上升。大规模间歇式新能源消纳受电源、网架及负荷等多方面因素影响,为提升新能源的开发利用率,须采用合适的消纳评估方法对消纳情况进行分析。解析法反映了间歇式新能源消纳问题的本质,文中首先阐述解析法的数学模型,并结合解析法的运用对该方法进行评价。然后,梳理时序生产模拟法及随机生产模拟法的原理及运用情况,这2种方法是以解析法原理为基础,分别针对建模时对间歇式新能源消纳的时序特性、随机特性考虑不足而提出的改进方法,虽然这2种方法的运用仍存在各自的局限性,但相较于解析法,两者的求解精度均有了较大提升。最后,结合现有技术对未来间歇式新能源消纳评估方法研究进行展望,为评估方法建模、运用及改进等提供参考。     

优选状态数的MCMC算法在风电功率序列生成中的应用

传统马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)法的状态数选择常依赖于人工经验,应用于风电功率序列建模时难以较好地同时模拟原始风电功率序列的概率分布特性和自相关特性。针对该问题,提出一种优选状态数的MCMC(OSN-MC)算法。首先给出MCMC方法状态数的选取范围,其次在该范围内以生成序列与原始序列的自相关函数的误差平方和最小为原则确定优选状态数,然后利用各状态对应功率范围内的累积分布函数抽样生成随机风电功率,提高优选状态数下生成风电功率序列对于原始序列分布特性的模拟精度。应用OSN-MC法和MCMC法对中国、美国和欧洲的12个风电场生成风电功率序列,并与原始实测序列进行特性比较,结果表明:OSN-MC法生成的风电功率序列对原始序列的分布特性和自相关特性的模拟效果均优于MCMC法所生成的风电功率序列。     

智能电网环境下空调系统多目标优化控制算法

提出了一种居民用户空调系统运行控制算法。该算法根据室外温度的预测值和电力公司发布的电价信号对空调系统的运行进行控制。为此,在用电费用指标的基础上,引入了定量反映用户舒适度的指标,建立了同时优化用电费用指标和用户舒适度指标的多目标优化模型。建模过程中采用蒙特卡洛仿真法和情景消减技术来处理室外温度预测误差带来的不确定性。采用改进的粒子群算法对模型进行求解。对提出的算法进行了仿真实验,并与传统的恒温控制模式和以最小化用电费用为目的的单目标优化控制算法进行了对比。实验结果表明,多目标优化算法能更好地兼顾用户的经济需求和舒适度需求,从而验证了该算法的有效性。     

基于时序和随机风速模型的含风电场发电系统充裕性评估

建立基于蒙特卡洛模拟(MCS)的含风电场发电系统可靠性评估模型,包含时序和随机风速模型的建立及序贯和非序贯蒙特卡洛模型的建立,并把该模型应用到RBTS测试系统中。由不同风速模型和不同MCS方法构成4种组合可靠性评估模型,本文分析4种组合模型的系统缺电概率LOLP、缺供电时间期望LOLE、期望缺供电量EENS、可靠性指标,并确定时序和随机风速模型及序贯和非序贯MCS方法对系统充裕性的影响,同时分析了风电场装机容量、系统峰值负荷等因素对系统充裕性指标的影响。