计及碳中和效益及清洁能源消纳的虚拟电厂双层协同优化调度

为实现碳达峰,提高电网对高渗透率清洁能源的调控能力,亟需对焦低碳视角的调峰调频资源。虚拟电厂可以有效地控制其内部分布式能源且兼容性强,可作为低碳型调峰调频资源,建立高效的分布式能源体系并促进清洁能源的配置与消纳。虚拟电厂双层协同优化调度模型,首先考虑分布式主体运行时的碳中和成本,建立以经济性和碳中和效益为目标函数、以各种负荷供需平衡和耦合设备运行限制为约束的多时间尺度优化模型;然后依据搭建的系统模型进行计算分析。分析结果表明,引入储能设备可以降低综合能源系统的运行成本,提高能源的利用率,平抑清洁能源和负荷的随机性和波动性,为面向高渗透率和碳排放约束的虚拟电厂系统优化运行提供支撑。     

基于无监督学习的园区碳排放数据监测方法

在“双碳”战略目标提出的背景下,提高控制二次清洁能源的能力,是实现碳达峰目标的重要途径。文章提出了基于无监督学习的低碳型综合园区碳监测方法。采用低碳综合园区双层协同优化结构,利用多时间尺度综合优化调整各发电机组输出,制定了基于第二天价格走势的需求响应策略,首先收集园区低碳运行相应主体的用电数据,采用电–碳转换模型计算园区各主体的碳排放数据,然后依托无监督学习算法下的特征分量分解对大量的碳排放数据进行异常点监测,最后进行仿真分析。通过实验结果可以看出,文章所提方法具有精度高、适用性强等特点,很好地弥补了碳排放数据监测方面的技术空白,增强了园区能源综合调度模型在“双碳”背景下的适用性。     

基于电力大数据模糊评价的综合能源项目挖掘优选策略

随着电力体制改革和能源互联网产业发展,开展综合能源服务将是电网企业转型的重要方向.聚焦供电公司掌握客户用电负荷、电量、缴费等大数据的挖掘应用,从客户信用、客户价值、客户风险3个维度,构建了包含月均预存比例、月均欠费次数、月均停电次数等9项具体指标的综合能源项目挖掘培育评价指标体系,提出了基于电力大数据模糊评价的综合能源...