考虑数据中心用能时空可调的电-气互联综合能源系统分布式光伏最大准入容量计算

在数字经济背景下,数据中心日益增长的用能规模和灵活迅速的负荷调节能力引起了广泛关注。为促进分布式清洁能源的消纳,本文提出一种考虑数据中心用能时空可调的电-气互联综合能源系统分布式光伏最大准入容量计算方法。首先,对数据中心能耗及运行特性进行建模,并分析数据中心用能时空可调特性;然后,在计及电-气能源网络安全约束的前提下,构建集成数据中心的电-气互联综合能源系统分布式光伏最大准入容量优化模型,利用凸松弛技术和增量分段线性化方法将模型转化为混合整数二阶锥模型求解。最后,在97节点电网和11节点气网算例中,验证了考虑数据中心用能时空可调特性对分布式光伏消纳的促进作用,并分析了电-气能源网络安全约束对分布式光伏最大准入容量的影响。     

计及热网蓄热特性的多区域综合能源系统多元储能规划EI北大核心CSCD

面向基于冷热电联供系统和热网构建的多区域综合能源系统(integrated energy system,IES),该文提出计及热网蓄热特性的多区域IES多元储能规划方法。首先,基于能量守恒方程推导热网蓄热模型,以量化热网的缓冲能力;在此基础上,以年综合成本最小为目标,建立计及热网蓄热特性的多区域IES多元储能规划模型;然后,针对区域互联热网管道流量变化导致模型非凸的问题,利用凸包方法将模型转凸,并设计自适应求解策略,提出凸包自适应优化算法以实现模型的有效求解。最后,天津某实际多区域IES的规划仿真和分析验证了该文所提模型和算法的有效性。     

考虑频率安全约束及风电综合惯性控制的电力系统机组组合

随着风电渗透率上升,电力系统惯性响应和一次调频能力下降,频率安全问题凸显,有必要在机组日前发电计划安排中考虑频率安全约束。依据电力系统频率安全要求,提出了考虑频率跌落最低值的频率安全约束构造方法。同时引入风电综合惯性控制使风电机组参与一次调频,在此基础上建立了考虑频率安全约束及风电综合惯性控制的机组组合模型。运用M语言动态控制多机频率响应模型进行Simulink仿真,并将其嵌入到改进粒子群优化算法中迭代求解。含风电的IEEE39节点系统算例结果表明,所提模型和方法能有效提升系统频率响应能力,保证系统安全运行。     

计及阻塞管理及剩余容量的并行粒子群电网规划

基于电力市场阻塞管理技术,采取了综合调整网络架线及发电计划和安装潮流控制设备等措施,并计及网络剩余容量经济指标,建立了新的电力网络规划模型。在分析该模型特点的基础上,提出了对变量进行分类,使用并行粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)对其进行求解的方法,该方法具有灵活性和可扩展性,适于解决多因素、多变量电网规划问题。算例表明,该模型可显著提高规划方案的经济性;并行PSO可有效地提高算法的计算速度和收敛性能。     

电网谐波及其对无功补偿的影响

介绍了谐波的危害及其抑制措施；就谐波抑制措施中交流滤波装置对电力系统无功补偿的影响，提出了设置无功功率补偿方案，同时结合实例进行了分析。     

电力系统静态最接近电压稳定极限的确定

本文提出了一种确定电力系统静态最接近电压稳定极限的方法。     

削峰填谷最优时基于DSM分时电价的确定与分析

作为用户侧电价的一种,分时电价目前在世界各国得到了广泛的应用,而且分时电价是需求侧管理DSM(Demand Side Management)的一种重要手段.分时电价可以刺激和鼓励用户主动改变消费行为和用电方式,达到削峰填谷的目的,从而提高电力系统的运行效率和稳定性.建立削峰填谷最优时基于DSM分时电价的数学模型,利用数值仿真验证了该分时电价的削峰填谷作用.     

基于计算资源效率分配的多种群中心解搜索电网规划算法

分析了现代启发式算法易陷入局部最优及计算效率不高的原因，提出了计算资源依搜索效率合理分配的全新概念。给出了多种群中心解搜索电网规划算法。该算法基于多解群按效率获得计算资源，借鉴免疫算法的记忆细胞设置，但改点记忆为面记忆，具有更高的记忆效率，能够有效地识别并记忆局部最优解，利用对解间距离的信息熵量度，抑制搜索陷入局部最优，具有优秀的局部搜索能力和全局搜索能力。算例表明该文算法的有效性。     

基于粗糙集理论和动态时序模型的日负荷曲线预测新方法

作者提出了一种短期日负荷曲线预测新方法.该方法首先采用日最小负荷对日负荷曲线进行规范化,再将日负荷曲线预测转化为对日最小负荷的预测和对日规范化负荷曲线的预测.对日最小负荷预测应用动态时序模型;对日规范负荷曲线应用专家系统进行推理预测,专家系统中的推理规则应用粗糙集理论从历史数据中获取.采用上海电网数据对该预测方法进行了测试,结果表明该方法便于对各种影响因素进行分析处理,能够更有效地利用历史数据所包含的信息.     

负荷预测的线性稀疏数AR预测模型

对时间序列线性ARIMA模型的建模和预测方法进行了总结,根据其特征提出了采用稀疏数AR模型代替ARIMA模型作为通用线性预测模型,并给出了模型搜索算法,使得时间序列线性预测模型的建模过程无需人的干预而能通过程序自动完成。