基于配额制的自备电厂参与新能源消纳日前交易模式

国内风电和光伏等新能源发电迅速发展,而部分地区本地消纳和电网外送能力均有限,当地自备电厂未充分发挥调峰作用,出现日趋严重的弃风弃光现象,因此难以完成配额制目标。为利用市场手段充分调动当地自备电厂参与新能源消纳,促进新能源配额制目标的完成,同时避免因强行完成指标导致的社会整体消纳成本升高的问题,提出了一种基于竞价摘牌的新能源日前交易模式。通过具有引导效应的市场化手段,调动具备自备电厂用户的主动消纳意愿,进而提升配额制目标完成度,并降低整体消纳成本。最后,以新疆地区算例为例,分析验证了所提交易模式在提升配额制目标完成度及在尽量降低社会整体消纳成本方面的价值,为新疆等类似地区电力市场建设提供了一种新的思路。     

某超高层建筑转换层施工技术

<正>一、工程概况某超高层建筑工程占地面积10268m2,建筑面积约15万m2,由裙楼和A、B两座塔楼组成。裙楼地下5层、地上6层,建筑面积8万m2。A塔楼44层,高238m,建筑面积4万m2;B塔楼34层,高187m,建筑面积3万m2;属超高层建筑,框架、剪力墙筒体结构。该工程B塔转换层建筑面积2700m2,梁板钢筋近500t,混凝土约3000m3。B塔转换层相对标高35.7m,层高10.7m,其间梁断面高超过2m的大梁共有32根,     

基于两阶段鲁棒博弈的交直流混合配电网调峰运行管控

由于交直流混合配电网具有灵活性和可控性的特点,得到广泛的应用,同时电动汽车和空调的规模化接入使得配电网尖峰负荷持续增大。基于此,提出基于两阶段鲁棒博弈的交直流混合配电网调峰运行管控模型。首先,考虑电网公司与电动汽车代理商、储能运营商之间的主从博弈,构建运营收益最大和峰谷差最小的电网公司(领导者)多目标两阶段鲁棒优化模型,以及储能运营商和电动汽车代理商(跟随者)收益优化模型,并证明该主从博弈均衡的存在性与唯一性;其次,将跟随者模型采用KKT条件等效为领导者模型中均衡约束,双层主从博弈模型等效为单层两阶段鲁棒优化模型,并采用CCG算法求解;最后,通过仿真计算,结果表明所提的调峰管控策略可以实现交直流配电网的削峰填谷和多主体间的利益均衡。     

基于CS-PSO算法的电池储能系统多目标优化运行策略

为了充分发挥储能系统在智能配电网中的积极调节作用,提出了一种统一为成本量纲的电池储能系统多目标优化运行模型。该模型以一个完整调度周期的配电网购电成本、网络损耗费用及电压调节费用均最小为目标函数,以电池储能系统的充/放电功率为控制变量,并确保储能系统在整个调度周期的能量守恒及容量约束。再应用层次分析法计算各子目标权重,化多目标函数为单一综合目标函数。针对所提出的电池储能系统优化运行模型,提出一种改进的混合粒子群优化算法—纵横交叉粒子群优化(CS-PSO)算法。将纵横交叉算子引入粒子群算法,并采用交叉搜索的方法以维护种群多样性,再以电池荷电状态为粒子位置矢量元素,实现完整调度周期内储能系统优化运行策略的求解。最后,对含高渗透率分布式发电单元和电池储能的IEEE34节点算例进行仿真,对比分析了3个单一单目标与本文多目标的优化结果以及3种智能优化算法的计算性能,还分析了储能系统优化运行对系统电压质量的影响。仿真分析结果表明:多目标优化能够充分利用储能系统为配电网提供多种服务,使配电网获得最大综合效益;CS-PSO算法在求解非线性规划问题时具有很好的收敛特性及较高的计算效率,从而验证了所提模型及算法的有效性。     

基于网络重构与SNOP协调控制的交直流混合高压配电网阻塞管控模型

传统交流系统的负荷转供依赖倒闸重构操作,机械过程响应速度慢、操作流程复杂,已经无法有效地缓解结构复杂、负荷快速大幅波动的城市高压配网中的局部运行阻塞,交直流混合配电网具有拓扑灵活、潮流可控的优势,可以利用电力电子换流设备加入可控直流环节提升线路的传输能力,实现负载均衡和连续快速转供,提出将城市配网中的部分交流联络开关改造为背靠背电压源型换流器(VSC)控制的智能软开关(SNOP),这种交直流组网方式在融入可控直流环节的同时最大限度的保留了原有交流配电系统的存量资产,在此基础上建立SNOP端口功率控制与高压配电网供电路径转换的联合运行优化模型,算例验证数据表明此方案充分利用了SNOP对线路潮流的灵活控制,根据负荷变化动态建立传输路径,有效缓解了局部运行阻塞,同时控制成本更低,还能减少备供线路的投资。     

含深度学习代理模型的有源配电网电压无功控制进化算法

分布式可再生能源的大规模接入,加剧了有源配电网(Active Distribution Network, ADN)的三相不平衡,容易导致系统电压越限与线损增加。然而,由于当前配电网量测设备安装不全,部分节点负荷数据难以准确获取,因此传统基于全局观测的ADN电压控制方法难以满足实际控制需求。为解决上述问题,提出一种含深度学习代理模型的电压无功控制(Volt/Varcontrol,VVC)进化算法。设计以高速公路神经网络为代理模型,精确拟合局部量测负荷信息、调压控制策略与系统性能指标之间的映射关系。将训练后的代理模型嵌入非支配排序遗传算法的迭代寻优过程中,对电压偏移率、三相不平衡度及线路损耗指标进行直接计算,实现数据驱动的配电网VVC策略快速求取。在改进的IEEE 123节点三相配电网算例上进行测试,验证了所提算法的性能优势及求解效率。     

源荷联动调峰辅助服务市场两阶段模型

新能源大规模并网给电力系统调峰带来巨大挑战,在电源侧深调空间逐步用尽的背景下,亟需高效的市场化机制引导用户侧可控负荷主动参与新能源辅助消纳.文中提出一种负荷聚合商参与的源荷联动调峰辅助服务市场框架,通过构建两阶段决策模型以实现考虑源侧深度调峰的用户侧调峰资源的市场化供给.其中,负荷聚合商测算其签约用户的需求侧响应容量及成本,基于边际效用进行竞价投标;火电机组测算其机组深度可调节能力,基于边际成本进行竞价投标,系统运营商建立采用随机机会约束规划方法的出清模型,实现源荷联动调峰市场出清.此外,进一步对市场的交易流程、出清规则及调控手段等关键问题进行了分析及探讨,算例结果验证了所提市场框架的有效性.     

基于稀疏表示的配电网故障区段定位研究

提出一种基于稀疏表示的故障定位算法,仅需要少量的故障前后的电压幅值信息,通过故障节点电压方程,重构故障电流向量,根据该向量非零元素的位置来确定网络中发生故障的具体位置。提出了一种重构稀疏向量的求解算法,在定位算法中施加了两类约束条件,缩小了求解空间,为避免约束条件中出现的非线性约束条件造成的求解困难,将原问题分解成多个子问题,达到求解目的。IEEE33节点配电系中仿真验证表明:本方法仅需要6个测点便可有效定位故障,并且此方法基本不受故障类型、过渡电阻的影响,还具有强抗噪性。     

清洁能源发展场景下电动汽车入网对区域碳排放的系统动力学建模与分析

在"碳达峰、碳中和"发展背景下,电动汽车的推广为实现双碳目标提供有力的支撑.为研究电动汽车对碳排放的影响,首先分析电动汽车规模、区域能源构成及车网互动技术与碳排放之间的耦合关系;然后根据清洁能源发展规律构建区域清洁能源发展路径;最后基于系统动力学原理建立考虑清洁化能源变化下,电动汽车入网对区域碳排放演化的动力学反馈模型.最后,以中国西南某城市的数据为例进行动力学演化仿真,其中以电动汽车的发展规模及清洁能源的发展路径为主要变量,分析多种场景下电动汽车入网对区域碳排放的影响.此外,还通过灵敏度试验验证电动汽车入网具有一定的碳减排效益.上述仿真结果表明,清洁能源的发展对碳减排的影响最显著,且电动汽车车网互动技术具有巨大的碳减排潜力.     

基于灵敏度特征决策的GRNN短路容量智能辨识

针对当前局部地区短路容量水平已接近现有设备额定值的情况,提出一种短路容量智能辨识方法。利用基于潮流的短路计算法计算系统各母线的最大短路容量,通过对典型潮流下灵敏度的计算,选择对短路容量贡献程度较大的发电机、负荷的有功出力作为输入特征向量,建立训练样本,对广义回归神经网络（GRNN）进行训练,构成该电网结构下的短路容量辨识的人工神经网络。应用该模型对运行中电网的母线短路容量水平进行快速扫描,为智能电网与智能调度中的故障识别快速仿真建模（FSM）提供了一种新思路。通过IEEE 30节点系统验证了该方法的可行性与有效性。