能源互联网系统中复合储能协调优化配置方法研究

能源互联网是实现我国能源革命目标的关键,储能技术作为能源互联网发展的关键技术之一,受到广泛地关注与研究。能源互联网系统中存在多种能量资源,需要多种形式的储能技术协调配合。基于不同形式储能技术的原理及特点,对配置多种类型储能技术在能源互联网系统中需要达到的目标进行了详细分析,总结了能源互联网系统中的储能需求,明确了为能源互联网系统配置复合储能的必要性。在此基础上,提出了能源互联网系统中储能容量需求的计算方法以及多种储能协调优化配置方法,并对算例系统进行了计算和结果分析,验证了所提出方法的有效性及可行性。     

城市配电网综合评价体系

现有配电网评价体系未能涵盖高中压配电网,不适于城市配电网进行横向对比,为此提出了具有普遍适应性的城市配电网综合评价体系.首先从电网利益相关者需求出发,利用鱼骨图法分析影响配电网建设的关键要素,建立全面反映配电网建设特点的综合评价指标体系;其次,采用德尔菲法建立统一标准的指标权重;最后,通过设定指标评价判据并对指标评价判据进行曲线拟合得到指标评分函数,从而形成能够用于不同配电网横向对比且涵盖高中压配电网的城市配电网综合评价体系.算例结果验证了该评价体系能够合理反映配电网的整体发展水平,横向对比不同配电网的优劣,并能找出各个配电网的薄弱环节,为配电网的规划、建设和发展提供参考.     

风力发电机输出功率条件子集区间估计方法

根据风力发电机的风速和输出功率历史数据,对风机输出功率均值与风速的关系进行最小二乘参数辨识,以此为基础求出风机输出功率偏差与风速的关系。采用Python概率分析确定风机输出功率偏差各子集的概率分布类型,估计其特征参数,以求出其概率密度函数,进而对风机输出功率偏差进行概率置信区间预测。基于风机输出功率均值与风速的关系和风机输出功率偏差子集的置信区间估计模型,实现了根据风速预报值对风机输出功率的置信区间进行预测。用实际风机的历史纪录对所提方法进行了测试和验证。结果表明:基于风速将风机输出功率偏差划分成多个子集,可提高风机输出功率概率置信区间预测的精准度。     

新型配电网的低碳性评估与减碳措施研究

构建以新能源为主体的新型配电网是实现碳达峰、碳中和目标的关键途径。随着能源结构和系统形态的改变,配电网碳排放特性也发生显著变化,准确评估低碳性对新型配电网的规划和运行都具有重要意义。揭示了新型配电网低碳性内涵,全面总结了适用于新型配电网低碳性评估理论体系。首先,从电源侧、电网侧、负荷侧、储能侧4个方面对新型配电网的内涵进行了分析;其次,梳理了描述配电网低碳性的低碳指标体系,并对综合评估方法、碳排放分析法和仿真模拟法3种低碳性评估方法进行研究综述;最后,从源、网、荷、储4个方面归纳总结了新型配电网减碳措施的关键技术,以期为后续新型电力系统建设、运行等提供借鉴。     

考虑移动充电车路径选择和能源补给的充电服务一体化经济调度

针对移动充电服务运营中车辆路径选择和能源补给缺乏科学的调度模型和工具作为指导的问题,提出了移动充电服务两过程一体化经济调度模型与方法。分析了移动充电服务运营模式。考虑动态路网和移动充电车的可复用性,构建了以物流成本最小为目标、以时间窗等为约束的车辆路径选择模型。考虑离散化的电池组荷电状态,构建了以充电成本最小为目标、以充电机数量等为约束的电池组有序充电整数规划模型。以移动充电车作为2个过程耦合的载体,构建了移动充电服务一体化经济调度模型,并采用遗传算法嵌套lpsolve工具箱对模型进行求解。通过算例对比分析验证了所提模型和算法的可行性和有效性。     

基于特征聚类的多能源系统负荷预测方法研究

针对多能源系统中不同种类能源负荷特征提取及预测问题,提出基于特征聚类的多能源系统负荷预测方法,利用灰色关联分析系统理论对多种类能源负荷预测模型中的环境因素输入属性进行主控因素关联度分析,分别得到电、气、热、冷负荷受环境因素影响的关联度,利用卷积神经网络提取负荷数据和关联度输入数据的特征向量,利用K-means聚类算法对给定特征向量进行聚类,建立多种类能源负荷的特征聚类模型。算例结果表明,文章所提出的基于特征聚类的多能源系统负荷预测方法,能够有效提高不同种类能源负荷的预测精度。     

基于修正风速的风电并网运行弃风电量评估

弃风电量评估是风电并网安全稳定运行的基础,从风能利用系数函数出发,对测量风速进行了修正,并对某风场的弃风电量进行了评估。首先从弃风电量评估的重要性出发,阐述了弃风电量评估条件及相关标准;然后根据弃风电量评估要求对弃风电量评估进行了理论分析,得到弃风电量计算模型,该模型主要通过风能利用系数来修正风速进而计算理论与实际电量;最后通过实际风场的数据计算得到弃风电量数值,为风电并网的进一步研究提供了理论依据。     

面向能源互联网的零碳园区智能感知设备优化规划方法

面向能源互联网的零碳园区以新能源为主体,汇集了高比例风/光/生物质等可再生能源、氢发电、煤电等能源形式。然而,目前零碳园区设备数据状态感知研究较少。为合理规划零碳园区中用于数据收集与分析的智能感知设备,保证零碳园区能源系统可靠、安全、优质、低碳和经济运行,提出一种面向能源互联网的零碳园区智能感知设备优化规划方法。首先,分析零碳园区状态感知设备的要求,制定了智能感知设备优化规划的原则,考虑投资成本、维护成本、故障成本等方面,提出了零碳园区智能感知设备优化规划的数学模型;其次,为实现所制定数学模型的准确求解,提出一种灰狼-教与学混合优化(grey wolf and teaching-learning hybrid optimization,GWO-TLBO)算法;最后,以一个零碳园区的实际案例作为仿真验证,验证了文章所提出的零碳园区智能感知设备优化规划方法可显著降低生命周期成本,与现有智能算法的对比实验表明所提出的GWO-TLBO算法具有较高的求解精度。     

基于薄弱环节跟踪的城市电网目标网架方案研究

近年来,地区负荷逐年攀升,电网在为地区经济社会发展做出巨大贡献的同时,也暴露出供电能力不足、网架结构薄弱、可靠性有待提高等突出问题。对辽宁14个地市各电压等级电网存在的隐患进行全面梳理,对每项隐患提出解决措施制订措施落实计划,并提出将薄弱环节跟踪作为构建电网目标网架的约束条件,构建自律分散的薄弱环节闭环跟踪系统,远近结合构建目标网架。     

计及生产流程和电压与频率稳定性的孤立电网灾后恢复策略

用于工业园区、油气开发等的孤立电力系统广泛存在,其组网脆弱、灾后完全停产等问题严重影响了系统生产、运行效率。针对孤立电网的灾后恢复策略开展了研究。以海上油气开发为例建立了系统生产全流程模型,提出了负荷恢复度的概念并建立了产量与各类负荷关系的多元函数。针对孤立电网负荷恢复过程的电压与频率暂态稳定性进行了分析,将分析结果以构建约束条件的方式纳入优化模型。提出了用于确定负荷恢复顺序的系统灾后恢复模型并应用贪心算法进行求解。算例结果验证了所提出的模型及方法的有效性。