留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

当期目录

2023年 第40卷  第1期

新能源电力系统
离网型光伏制氢项目经济性分析及压力测试
许传博, 张文座, 李忻颖, 吕晓燕
2023, 40(1): 1-7. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0218
摘要:
为解决可再生能源制氢项目缺少综合性评价指标、缺少对成本的精准计算等问题,首先对离网型光伏制氢项目成本进行了系统分析,讨论了规模效应、技术进步率对离网型光伏制氢项目成本的影响,分析了总成本构成明细,然后对发电设备购入费、电解效率、技术进步率3个因素进行压力测试。分析结果表明:在2020年发电厂规模100 MW情况下,平准化单位制氢成本(levelized cost of hydrogen, LCOH)为44.96元/kg,其中成本占比最高的是发电厂固定成本,达到30.39%。压力测试结果表明:技术进步率对LCOH的影响最为显著,在基准情景下,假设发电厂技术进步率取10%、电解厂取20%时,LCOH在2050年可降至5.76元/kg,低于煤气化制氢的9.5元/kg,证明离网型光伏制氢项目具有竞争力。
计及灵活性供需的多场景分布式电源双层规划
郭然龙, 邢海军, 谢宝江, 秦建, 罗扬帆, 娄伟明, 程浩忠
2023, 40(1): 8-17. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0231
摘要:
高渗透率可再生能源并网对电力系统提出了更高的灵活性要求;在可再生能源系统规划阶段计及多种灵活性资源协同优化可有效提升系统灵活性,为此,基于灵活性调节能力分析,提出计及灵活性的配电网分布式电源双层规划模型,将经济目标和灵活性目标作为优化目标,构建了多场景协调优化规划模型;考虑到风光场景集过大所带来求解效率较低的问题,在仿射传播(affinity propagation,AP)聚类算法的基础上提出一种基于AP-Kmedoids的双层场景缩减技术,并对缩减后的场景进行校验。最后通过算例采用整数自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization,APSO)-混沌粒子群算法(chaos particle swarm optimization,CPSO)混合求解策略对双层规划模型进行仿真,结果验证了所提规划方法在提升经济性和灵活调节能力方面的有效性。
高比例风电接入下次同步振荡监测系统次同步相量监测装置多阶段优化配置方法
易善军, 项颂, 苏鹏, 王杨, 宋子宏
2023, 40(1): 18-26. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0239
摘要:
随着风电等新能源大规模接入,未来次同步振荡问题将更为突出,亟需建立新型次同步振荡监测系统。中国学者已针对次同步振荡监测装置——次同步相量监测装置(subsynchronous phasor measurement unit, SPMU)开展了相关研究。在此基础上,如何经济高效地制定SPMU配置方案成为了构建次同步振荡监测系统的首要问题。基于风电机组频率耦合阻抗模型提出计及评价指标之间重要程度差异、振荡工况发生概率的监测关键度评价体系;考虑到SPMU实际安装配置中常存在多阶段安装的情况,建立计及节点监测关键度的SPMU多阶段优化配置模型;最后利用整数线性规划求解多阶段优化配置方案。采用美国得克萨斯州ERCOT系统、改进的New England 39节点系统,验证了所提指标及算法的准确性和经济性。
基于改进固有时间尺度分解算法的实时次同步振荡监测方法
周波, 石鹏, 魏巍, 陈刚, 肖先勇, 杨汉芦
2023, 40(1): 27-34. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0304
摘要:
为解决大规模风力发电并网系统中频繁发生次同步振荡的问题,需要快速准确地识别和检测次同步振荡的方法。次同步振荡发生时具有时变性和不确定性等特征,这给振荡的实时监测带来了挑战,针对该问题,首先提出了基于引入代数估计法改进的固有时间尺度分解算法(intrinsic time-scale decomposition,ITD)的解决方案。该方法不需要任何先验信息,且其性能不受振荡频率构成的影响。其次,利用合成信号、电磁暂态仿真和振荡实测数据进行了综合对比研究,结果表明该方法在信号检查的动态性能和参数估计精度等方面都取得了良好的效果。最后,通过硬件在环测试,验证了该方法的可行性。
基于主成分分析和谱聚类的短期风功率预测
梅睿, 吕志勇, 顾文, 杨宏宇, 肖鹏
2023, 40(1): 35-41. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0269
摘要:
风电场的大规模建设使得风电渗透率大大提高,为保证系统的安全稳定运行及风电消纳,需要对风电功率进行预测。为解决传统预测方法中数据维度过高的问题,提出一种基于主成分分析和谱聚类进行数据降维的预测方法。首先,基于主成分分析提取风电场各机组功率序列的主成分,实现对功率样本信息和预测对象的降维;其次,考虑风速波动特性和各机组的空间分布特征,对风速信息进行谱聚类,以实现样本数据的进一步降维;然后,基于风功率主成分信息与风速聚类结果,建立基于Elman神经网络的风电功率主成分预测模型,并通过逆变换最终得到风电场各机组功率的预测结果。利用江苏南通某海上风电场实际数据验证该方法,结果表明,预测结果的均方根误差明显降低,所提方法可以提高风电功率预测精度。
电力市场
市场环境下抽水蓄能电站的价格市场衔接机制设计与效益评估
柳洋, 何永秀, 李谟兴, 张岩
2023, 40(1): 42-49. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0237
摘要:
基于我国抽水蓄能电站存在投资成本回收压力大、社会投资意愿不强、与市场发展不够衔接等生存发展问题,设计抽水蓄能电站两部制电价市场衔接机制,并建立市场化模式下抽水蓄能全寿命周期效益评估模型,对抽水蓄能参与市场的利润空间进行测算。通过对容量电价与容量电费进行电站全寿命周期仿真,发现核定容量电价有下降的趋势并趋于平稳,容量电费呈“U”型变动趋势。研究结果表明设计的两部制电价市场衔接机制可以使抽水蓄能电站在电力市场中获得合理收益,阶梯式逐步降低核定容量电价覆盖电站容量的比重,帮助抽水蓄能电站较平稳地转换到独立市场主体的身份。
一种改进Transformer的电力负荷预测方法
黄飞虎, 赵红磊, 弋沛玉, 李沛东, 彭舰
2023, 40(1): 50-58. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0209
摘要:
负荷预测是电网系统中很多应用的关键部分,具有重要作用。然而,由于电网负荷的非线性、时变性和不确定性,使得准确预测负荷具有一定的挑战。充分挖掘负荷序列的潜在特征是提升预测准确率的关键。文中认为在特征提取时应该充分利用负荷序列的位置信息、趋势性、周期性和时间信息,同时还应构建更深层次的神经网络框架进行特征挖掘。因此,提出了基于特征嵌入和Transformer框架的负荷预测模型。该模型由特征嵌入层、Transformer层和预测层组成。在特征嵌入层,模型首先对历史负荷的位置信息、趋势性、周期性和时间信息进行特征嵌入,然后再与天气信息进行融合,得到特征向量。Transformer层则接受历史序列的特征向量并挖掘序列的非线性时序依赖关系。预测层通过全连接网络实现负荷预测。从实验结果来看,文中模型的预测性能优于对比模型,体现了该模型的可行性和有效性。
面向电力用户的数据服务机制及效益测算模型
杨晓曦, 杜欣慧
2023, 40(1): 59-66. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0274
摘要:
随着电力市场化改革逐步推进,市场成员面临的交易风险日益增高,数据服务作为提供战略信息的重要手段,对降低风险、引导市场健康发展意义深远。因此,提出一种立足于售电公司,面向电力用户的数据服务架构体系,并在价值分析的基础上建立数据服务效益测算模型,以模型中效益指标最大化为目标函数,采用混合天牛须搜索的改进非支配排序遗传算法进行用电优化模拟,并将最优解带入效益测算模型进行分析;在MATLAB平台对客户用电权交易进行双向拍卖模拟,将交易后售电公司的收益情况与未交易时售电公司全权调配后的收益情况进行对比,最终得出最佳数据服务经营策略。该研究可为售电公司开展数据服务提供可行性参考。
基于状态频率记忆网络的家庭短期电力负荷预测
卜祥国, 赖波, 周后盘
2023, 40(1): 67-72. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0228
摘要:
家庭的短期电力负荷预测在智能电网中发挥着越来越重要的作用,为了进一步提高预测的精度,提出了一种基于状态频率记忆网络的家庭短期电力负荷预测模型。首先采用K均值聚类方法,将具有相同用电模式的家庭归为一类;随后采用小波降噪技术对负荷数据进行降噪处理;最后构建状态频率记忆网络模型进行批量的家庭负荷预测。该模型通过引入离散傅里叶变换将记忆状态分解为多个频率分量,并通过这些频率成分的组合来预测未来的用电量。使用均方误差、均方根误差和平均绝对误差来评估模型,与该领域上性能表现最好的长短期记忆模型相比较,文中的模型在未来一天的负荷预测中,3类误差分别降低了21.6%、11.4%、15.4%,充分验证了模型的有效性。
能源互联网
不确定裕度分段量化和弃风弃光分段惩罚的孤岛型微电网经济调度算法
杨亦玘, 郑鹏远, 毛冉, 秦海杰, 王雅琳
2023, 40(1): 73-81. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0238
摘要:
针对孤岛微电网在运行过程中受新能源出力及负荷功率不确定性的影响,提出基于不确定裕度分段量化和弃风弃光分段惩罚的孤岛型微电网经济调度算法。日前计划阶段,利用基于不确定裕度分段量化的不确定集,并采用列约束生成算法,将原问题分为主问题和子问题进行交互迭代求解,得到在“最恶劣场景”下的最优经济调度方案。日内调度阶段,保持日前计划得到的储能系统出力,对传统能源出力、需求响应负荷、新能源弃风弃光量进行调整优化。最终,通过算例仿真验证了该算法在不同的场景下的经济性和鲁棒性。
负荷网络系统下基于状态空间协同的异质热控负荷集群管控
武昕, 尤兰
2023, 40(1): 82-91. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0202
摘要:
为了最大化调动同一区域变电站下有效电气连接的负荷资源,提出了考虑异质热控负荷集群联合控制的负荷网络系统架构。以相同电气连接的端侧负荷构成网络系统的物理感知层;受区域分散性和参数异质性限制,实际发生有效功率转移的负荷资源有限,引入边缘数据中心,解析异质热控负荷物理设备层级的共性,虚拟聚合同一区域变电站下物理分散的负荷,建立多负荷状态空间协同的联合控制模型;云端电网数据中心综合考量热控负荷可调节容量和工作状态,经过两次分配确定最佳任务参与组和每组任务量;以同质聚合组作为基本控制单元,开发边缘侧面向异质负荷集群的协同管控模型,发布统一控制指令,协调端侧负荷参与能源服务。最后以算例验证所提系统和异质热控负荷联合控制模型的有效性。
储能
基于电池特性的风电场综合储能优化配置
韩晨阳, 张鹏, 徐金华
2023, 40(1): 92-99. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0230
摘要:
为应对高风电渗透率,对其所在区域的电网稳定性提出了更高要求。储能作为应对高风电渗透率的关键因素,其配置与系统最终稳定性密切相关。为解决单纯依靠增加单一储能配置来提升电网稳定性将会造成投资成本高等问题,兼顾储能的可靠性与经济性,基于不同类型电池特性提出了一套储能配置方案:将锂电池功率调节性强与液流电池容量储存度大的优势相结合,依据通过实际需求所设立的技术指标,结合储能平均使用成本最小化的目标函数,利用免疫算法进行求解,得到所提储能功率与容量的综合配置方案。最后利用山东某风场数据进行实例分析,评估所提方案下的储能配置对于风场出力的改善情况,验证此方案的经济性与可靠性。
电力装备制造技术
一种基于模块化多电平换流器的多端高压直流输电系统协调控制方法
赵莹萍, 潘欢
2023, 40(1): 100-107. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0241
摘要:
针对基于模块化多电平换流器的多端高压直流输电系统(modular multilevel converter based multi-terminal DC,MMC-MTDC)中,交流区域的负荷波动导致该区域功率短暂不平衡,造成区域内电网频率波动的问题,首先提出一种基于虚拟同步发电机(virtual synchronous generator, VSG)的换流器控制方法。其次,针对在应用VSG策略调频过程中会改变换流站的输出功率,打破直流侧的功率平衡,而导致直流电压偏差过大,当存在线路阻抗时影响尤为明显的问题,将VSG控制与改进下垂控制相结合,形成MMC-MTDC系统多站综合协调控制策略。该控制方法不仅可以为交流区域提供频率支持,还能优化直流母线上不平衡功率的分配,提高系统直流电压的稳定性。最后,基于Matlab/Simulink构建5端MMC-MTDC系统进行仿真,仿真结果验证了所提控制策略的有效性。
智能电网
基于数字孪生的变电站逻辑模型移交深化应用
陈晨, 宋晓帆, 董平先, 白萍萍, 李奇
2023, 40(1): 108-116. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0234
摘要:
为提升电网智能化、数字化水平,针对变电站逻辑模型的建模、移交及展示3个方面提出一套完整的变电站数字化移交应用研究方案。首先研究了变电站逻辑模型建模总构架、数据库文件建模格式和数字化信息交互的方案,通过将逻辑模型中的抽象概念与实体概念相结合,设计出合理的数据结构,实现逻辑模型的全数字化表达;其次对移交格式、导入导出接口进行了详细的阐述,开发了数字化全景逻辑模型信息展示平台,将数字化逻辑模型信息与三维模型相关联,并用于展示变电站相关数字化信息。所提数字化设计的逻辑模型移交研究是对变电站纯物理模型移交的一个补充,为数字化电网发展提供基础。
智能电网下计及用户侧效益最优的负荷调控方法
王顺江, 任守东, 于博, 鲁浦锟, 李赫, 李志伟
2023, 40(1): 117-124. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0227
摘要:
智能电网中,为调控电网峰谷期间的用电量,提高负荷用户效益,提出了一种基于博弈论的负荷调控方法。以用户侧与电网侧为博弈主体分别构建负荷模型、负荷效益模型及电网侧效益模型。设计了基于博弈机制的电价调控策略,通过多轮动态调整博弈双方的收益,协调用户侧与电网侧之间的不平衡关系。在负荷与电价的双重约束下,通过CPLEX求解器计算负荷用户收益结果与电网负荷调控结果。算例表明,相同数据条件下,与改进粒子群算法相比,所提调控方法的负荷侧支出减少了0.95%,网侧支出减少了6.14%。验证了该方法可在有效调控电网峰谷期间负荷的同时,保证用户侧效益最优。
一种基于特征映射与深度学习的虚假数据注入检测方法
胡聪, 洪德华, 张翠翠, 王海鑫, 薛晓茹, 李云路
2023, 40(1): 125-132. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0255
摘要:
智能电网逐步发展为大型电力信息物理系统,信息与物理系统的交互降低了其抵御虚假数据攻击(false data injection attacks, FDIA)的能力。针对这一问题,研究并提出了一种基于多层递阶融合模糊特征映射方法(multi-layer hierarchical fusion fuzzy feature mapping, MLHFFFM)与条件深度信念网络(deep belief network, DBN)相结合的智能电网虚假数据注入检测方法。首先,对FDIA原理进行分析,基于MLHFFFM结合主成分分析法对智能电网负荷数据进行聚类,选取日负荷与预测日类似的近似日;然后,提出利用条件深度信念神经网络对近似日智能电网负荷进行分析,通过选取不同参数对日负荷特征进行动态捕捉从而检测FDIA;最后,结合某省实际负荷以IEEE33节点系统为例进行分析。案例分析结果表明,所提模型相比于其他模型,在不同攻击强度下准确率均保持在95%以上,错报率在5%以下,能够有效检测出虚假数据的注入。
基于改进图卷积网络的配电网状态估计方法
王春义, 卢志鹏, 杨扬, 赵韧, 刘钊, 葛小宁
2023, 40(1): 133-142. doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0254
摘要:
采用小样本量测信息进行配电网实时状态估计,对提高配电网可靠性,保证其稳定运行具有重要作用。为了在配电网量测信息不足条件下进行高精度状态估计,提出了一种基于改进的图卷积网络(graph convolutional network,GCN)的物理–数据融合配电网状态估计新方法。该方法首先利用少量相量量测单元将配电网进行切割分区,然后根据分区后的最大直径确定卷积网络所需要的卷积模块数量,其次修改了传统GCN中的邻接矩阵表示方法,从而实现利用卷积网络将配电网分区子系统中的状态变量均由量测量表示。通过IEEE33节点典型算例,验证了所提方法有效性。同时,通过与传统的高斯–牛顿优化算法和传统深度学习网络对比测试,结果表明,所提方法不仅能够将计算复杂度转移到离线阶段,而且能够不依赖于高冗余度的伪量测,具有较高的估计精度与计算速度。