提升分布式电源接纳能力的配电网三相鲁棒动态重构

不可控分布式电源(UDG)给主动配电网带来了显著的功率波动和不确定性。为消纳更多的UDG,主动配电网的拓扑结构应随系统的运行工况动态灵活配置。此外,由于配电系统的负荷通常是三相不平衡的,实际应用中也需要计及网络三相不平衡的重构模型。对此,基于自适应二阶段鲁棒优化方法,提出了一种三相不平衡配电网的动态重构方法。其中,第一阶段为在考虑的整个重构超前时段内优化网络的拓扑,以减少日常的开关费用并保持网络的辐射状结构。第二阶段为基于给定的网络拓扑和UDG出力不确定集合,通过执行三相动态最优潮流来最小化系统最坏情况下的运行成本。所提二阶段鲁棒动态重构模型可采用列与约束生成算法进行求解,并且线性三相潮流模型的采用,使主问题与子问题均可建模为混合整数线性规划问题。通过对修改的IEEE 34节点及IEEE 123节点系统的测试计算,验证了所提方法的有效性。     

新能源功率预测特性分析及精度提升措施

为了实现“碳达峰,碳中和”的战略目标,大力发展新能源成为构建新一代低碳化、清洁化电力系统的趋势。目前,在新型电力系统的全面建设中,新能源的功率预测误差分析与预测精度提升至关重要。以我国南方数省2021年新能源日前功率预测及实际运行数据为例,系统性梳理分析了新能源功率预测特性并提出了相应的预测误差应对思路。首先,对现有预测技术以及国内外预测技术应用现状进行了总结;然后,梳理了现行新能源功率预测误差的共性特性;最后,提出了新能源功率预测误差应对思路,包括新能源功率预测指标体系构建、组合算法研究思路、新能源功率预测价值生态培育探索等。     

基于相空间重构和BiLSTM的风电功率短期预测

针对复杂多因素(气象信息、时间序列的混沌特性等)影响风电功率的短期预测，及风电时间序列的长期依赖问题，提出基于相空间重构和双向长短期记忆(bidirectional long short-term memories, BiLSTM)神经网络的风电功率短期预测方法。以全球能源预测竞赛的数据集为背景，基于嵌入定理从风电功率序列中重构出相空间，以展示其内在的混沌特性，其中相空间重构的参数依据C-C法确定；对选取的气象预测数据(未来风速、风向)进行归一化处理，并组合重构后的风电功率数据作为BiLSTM的输入量，重构前的功率数据作为输出量，训练预测模型。在全球能源预测竞赛2012提供的wf1数据集上进行日前预测实验，测试集前30 d的平均均方根误差为0.119 4,测试集107 d的平均均方根误差为0.140 9,相较于ANN、BiLSTM、RF和KNN,相空间重构-BiLSTM (Re-BiLSTM)的预测准确度和精度更高，验证了所提出的短期风电功率预测模型的有效性、适用性和泛化性。     

大庆油田原油稳定系统优化

针对大庆油田已建原油稳定系统建设现状和技术特点,通过现场实际跟踪,取样分析和工艺过程模拟等技术手段,提出了无论是以减少原油蒸发损耗为目的,还是以提取乙烯原料为目的的原油稳定装置,均应采用正压闪蒸稳定工艺。该工艺每套装置与负压闪蒸工艺相比可减少一次性投资约800万元,与不完全加热蒸馏工艺相比每年可减少运行费用约170万元。     

考虑分级电压控制作用的静态电压稳定裕度计算

提出了一种分级电压控制条件下静态电压稳定裕度的计算模型,所计算出的稳定裕度代表一次三次电压控制周期内系统由初始点到达临界点所能增加的最大负荷。该模型通过引入先导节点电压和区域无功水平的相关等式约束来反映分级电压控制作用,并引入互补约束来处理由发电机无功出力达到极限所引起的发电机节点与先导节点的节点类型转换问题。对该模型运用预测校正原对偶内点法求解,分别计算了IEEE 39节点系统在三种负荷增长模式下实施分级电压控制前后的稳定裕度,并分析了实施分级电压控制的一种特定情况下临界点时系统各先导节点的状况,计算分     

面向新能源功率多时空尺度精确预测的机制创新与平台建设探索

构建以“新能源”为主体的新型电力系统迫切需要从全网统筹的角度对新能源功率进行更加精确化的预测和预测结果实用化的应用,以此提高大电网接纳高比例新能源能力、改善电力系统运行安全性与经济性。立足以调度实际需求为导向,以解决问题成效为衡量标准,以“开放、高效、实用”的理念、机制革新实现科技创新,提出一种调度机构视角下新能源多时空尺度精确预测的机制创新探索及创新平台的实施方案。从顶层设计、机制创新思考及创新平台的架构和主要功能等多方面展开探讨,力求依托技术、管理双创新,探索调度机构实施新能源功率预测水平提升的新路径。     

基于自适应神经网络的风光互补电站出力预测研究

为提升风光互补电站出力预测准确度,研究了风光互补电站的出力预测方法。分析了风光互补电站机组出力情况,建立了广义回归神经网络模型和径向基神经网络模型用于训练历史数据。提出改进动态组群合作优化求解算法,利用该算法对风光互补电站出力进行预测,并利用仿真分析论证了提出模型的有效性,说明提出的方法能够有效降低预测误差,改善预测精度。     

一种基于数据挖掘的模糊建模方法

为提高非线性系统模糊建模的速度和精确度,提出一种快速有效的基于数据挖掘的非线性系统模糊建模方法.该方法先采用改进的减法聚类结合模糊C-均值聚类进行结构辨识,在解决初始化问题的同时减少计算量,进而提高建模速度;然后利用带动态遗忘因子的递推最小二乘法进行后件参数辨识,减小动态误差,提高建模精度.将提出的方法应用于Box-J...     

基于参数自适应旋转门和Bump事件筛选的风电爬坡事件识别

风电爬坡事件的准确识别对于维护电网安全稳定运行具有重大意义。为提升风电爬坡事件检测的准确度,提出一种基于参数自适应旋转门和bump事件筛选的风电爬坡事件识别方法。首先对原始功率数据进行滤波处理,去除不合理数据并减弱噪声影响;然后使用参数自适应选择的旋转门算法,在保留功率波动趋势的同时完成数据压缩;随后设定趋势划分规则并对压缩后数据进行bump事件筛选,建立具有上、下爬坡趋势的数据集;最后根据现有多种定义对风电爬坡事件进行识别。算例结果表明,相较原始旋转门算法,所提方法能够识别到更多爬坡事件的发生,检测率的提升幅度基于定义条件1—3分别为23.28%～53.56%、13.70%～41.51%和12.49%～41.52%。     

年费用比较法在油田集气系统规化方案优化中的应用

在典型的油气分输工艺中,油田气的输送形式分为自压与增压两种。采用哪种形式主要取决于管输的安全性、可靠性、经济性以及采油井口的允许回压等因素。增压与自压方式哪一种更为经济,不但要对比系统的一次性投资,还要看在使用期限内累投入费用的多少,以作为判断系统方案的优劣依据。在现行的价格体制下,新规划产油区块应优选自压集气方式;对已经采用增压集气的地方,结合压缩机大修、更换或管线输送能力过剩的情况,经过改造费用与年运行费用的对比后,可以考虑换成自压输送。