2022年 第39卷 第3期
2022, 39(3): 253-261.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0097
摘要:
目前，风电出力预测面临跨环境、跨传感器设备的多任务挑战，往往需要对不同的预测目标各自独立地展开针对性训练。鉴于此，首先提出了一种基于模型无关元学习策略 (model-agnostic meta-learning, MAML)的短期预测方法，并基于该方法能够实现对新任务样本快速适应的能力设计了新型回归训练框架。然后结合卷积神经网络–长短期记忆网络、有注意力机制的Seq2Seq、有自注意力机制的Transformer、Synthesizer等时序深度网络模型，将该框架应用于风力发电预测场景。实验结果表明相比常规的预训练–微调的深度网络训练方法，所提出的方法在GEFCom2012数据集上对各算例实现了均方根误差和均方误差等指标的提高，同时各模型在短时风电出力为案例的预测任务上的泛化性能获得了一定提升。该训练框架可便捷地将主流深度学习模型和数据集转换为适应MAML策略的匹配模式。
目前，风电出力预测面临跨环境、跨传感器设备的多任务挑战，往往需要对不同的预测目标各自独立地展开针对性训练。鉴于此，首先提出了一种基于模型无关元学习策略 (model-agnostic meta-learning, MAML)的短期预测方法，并基于该方法能够实现对新任务样本快速适应的能力设计了新型回归训练框架。然后结合卷积神经网络–长短期记忆网络、有注意力机制的Seq2Seq、有自注意力机制的Transformer、Synthesizer等时序深度网络模型，将该框架应用于风力发电预测场景。实验结果表明相比常规的预训练–微调的深度网络训练方法，所提出的方法在GEFCom2012数据集上对各算例实现了均方根误差和均方误差等指标的提高，同时各模型在短时风电出力为案例的预测任务上的泛化性能获得了一定提升。该训练框架可便捷地将主流深度学习模型和数据集转换为适应MAML策略的匹配模式。
2022, 39(3): 262-269.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0116
摘要:
对含电网换相换流器的高压直流输电（line commutated converter high voltage direct current，LCC-HVDC）系统进行小信号稳定性分析时，存在小信号模型精度低、分析结果无法为系统稳定运行提供参考的问题。因此，提出一种计及电压动态过程的小信号建模方法。对LCC-HVDC状态空间模型进行改进，修正了逆变侧换流站内部的角度关系与换相角表达式，在模型中引入考虑电压动态过程的状态方程，并基于此模型计算系统运行的控制参数稳定域。通过PSCAD电磁暂态仿真软件对模型进行验证，并与传统小信号模型作对比，结果表明建立的考虑电压动态过程的小信号模型精度高，小信号稳定性分析结果更准确。
对含电网换相换流器的高压直流输电（line commutated converter high voltage direct current，LCC-HVDC）系统进行小信号稳定性分析时，存在小信号模型精度低、分析结果无法为系统稳定运行提供参考的问题。因此，提出一种计及电压动态过程的小信号建模方法。对LCC-HVDC状态空间模型进行改进，修正了逆变侧换流站内部的角度关系与换相角表达式，在模型中引入考虑电压动态过程的状态方程，并基于此模型计算系统运行的控制参数稳定域。通过PSCAD电磁暂态仿真软件对模型进行验证，并与传统小信号模型作对比，结果表明建立的考虑电压动态过程的小信号模型精度高，小信号稳定性分析结果更准确。
2022, 39(3): 270-277.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0143
摘要:
随着“十四五”新能源布局向中东部倾斜，中东部的新能源发展速度高于西部、北部地区，对受端电网新能源承载能力的研究变得越来越迫切。文中针对华东受端电网，提出了一种评估新能源承载规模上限的方法。该方法依托中国电科院研发的生产模拟软件，统筹直流规模、弃电率、交流断面限制、储能应用等因素，在满足电力电量平衡、调峰平衡等约束前提，优化求解各类电源开发规模，求得受调峰约束的新能源发展上限；依托综合仿真试验研究系统(Power system department-bonneville power administration, PSD-BPA），兼顾直流规模、直流功率敏感性，在满足单一直流功率缺额不触发低频减载、第一级安全稳定标准等约束条件，利用时序仿真法求得受频率稳定、电压稳定约束的新能源发展上限；通过比较论证，提出制约华东电网新能源规划发展的主要影响因素、承载规模和应对措施。
随着“十四五”新能源布局向中东部倾斜，中东部的新能源发展速度高于西部、北部地区，对受端电网新能源承载能力的研究变得越来越迫切。文中针对华东受端电网，提出了一种评估新能源承载规模上限的方法。该方法依托中国电科院研发的生产模拟软件，统筹直流规模、弃电率、交流断面限制、储能应用等因素，在满足电力电量平衡、调峰平衡等约束前提，优化求解各类电源开发规模，求得受调峰约束的新能源发展上限；依托综合仿真试验研究系统(Power system department-bonneville power administration, PSD-BPA），兼顾直流规模、直流功率敏感性，在满足单一直流功率缺额不触发低频减载、第一级安全稳定标准等约束条件，利用时序仿真法求得受频率稳定、电压稳定约束的新能源发展上限；通过比较论证，提出制约华东电网新能源规划发展的主要影响因素、承载规模和应对措施。
2022, 39(3): 278-286.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0104
摘要:
重要输电通道风险评估和预测对状态检修和线路运维工作具有指导性意义，而采用传统长短时记忆（long and short-term memory，LSTM）网络对线路风险进行预测时，人为调参困难、预测精度较低，因此，提出了一种基于水波优化-因子分析-长短时记忆（water wave optimization - factor analysis - long and short-term memory，WWO-FA-LSTM）的重要输电通道风险准确评估与快速预测方法。首先，引入Levy分布、高斯–柯西变异算子和线性递减波高对WWO进行改进；其次，获取评估区多维致灾因子，并进行FA降维后作为网络输入，考虑孕灾环境敏感性和承灾体易损性计算出风险指数Rc作为网络输出；通过改进的WWO对LSTM进行不断优化，得到最优化LSTM模型；最后，采用最优化LSTM模型对重要输电通道进行风险预测。结果表明，该模型风险评估准确，模型预测较传统方法降低了误差，适用于输电通道风险评估与预测。
重要输电通道风险评估和预测对状态检修和线路运维工作具有指导性意义，而采用传统长短时记忆（long and short-term memory，LSTM）网络对线路风险进行预测时，人为调参困难、预测精度较低，因此，提出了一种基于水波优化-因子分析-长短时记忆（water wave optimization - factor analysis - long and short-term memory，WWO-FA-LSTM）的重要输电通道风险准确评估与快速预测方法。首先，引入Levy分布、高斯–柯西变异算子和线性递减波高对WWO进行改进；其次，获取评估区多维致灾因子，并进行FA降维后作为网络输入，考虑孕灾环境敏感性和承灾体易损性计算出风险指数Rc作为网络输出；通过改进的WWO对LSTM进行不断优化，得到最优化LSTM模型；最后，采用最优化LSTM模型对重要输电通道进行风险预测。结果表明，该模型风险评估准确，模型预测较传统方法降低了误差，适用于输电通道风险评估与预测。
2022, 39(3): 287-294.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0113
摘要:
精准地预测短期光伏发电功率，是提高光伏电站运行效率、保障光伏并网后安全稳定运行的关键。因此，提出了一种基于精英反向学习策略并结合Metropolis准则的混合麻雀搜索算法(hybrid sparrow search algorithm, HSSA)改进反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)的预测模型。首先采用皮尔逊相关系数公式选择与光伏输出相关性最好的气象特征集作为模型的输入，避免冗余的气象因子影响光伏输出。再利用欧式距离公式计算时序相似度来选取训练集，以提高训练集的可靠性。最后，使用HSSA-BPNN的权阈值建立预测模型，并利用新疆某光伏电站的实际数据进行实验分析。分析结果表明，与BPNN、粒子群算法(particle swarm algorithm, PSA)-BPNN、麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)-BPNN相比，混合麻雀搜索算法(hybrid sparrow search algorithm, HSSA)-BPNN模型具有良好的适应性、较好的预测性能。
精准地预测短期光伏发电功率，是提高光伏电站运行效率、保障光伏并网后安全稳定运行的关键。因此，提出了一种基于精英反向学习策略并结合Metropolis准则的混合麻雀搜索算法(hybrid sparrow search algorithm, HSSA)改进反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)的预测模型。首先采用皮尔逊相关系数公式选择与光伏输出相关性最好的气象特征集作为模型的输入，避免冗余的气象因子影响光伏输出。再利用欧式距离公式计算时序相似度来选取训练集，以提高训练集的可靠性。最后，使用HSSA-BPNN的权阈值建立预测模型，并利用新疆某光伏电站的实际数据进行实验分析。分析结果表明，与BPNN、粒子群算法(particle swarm algorithm, PSA)-BPNN、麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)-BPNN相比，混合麻雀搜索算法(hybrid sparrow search algorithm, HSSA)-BPNN模型具有良好的适应性、较好的预测性能。
2022, 39(3): 295-301.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0045
摘要:
“双碳”目标下构建以新能源为主体的新型电力系统，电网安全运行将面临巨大挑战，抽水蓄能电站在保障电网安全稳定运行等方面能够发挥关键作用。因此如何对抽水蓄能电站进行效能评价并促进其持续提升的研究，具有重要的理论和现实意义。利用变分自编码器智能算法对抽水蓄能电站效能评价指标赋权，通过物元分析法构建抽水蓄能电站效能评价模型，并运用该模型对我国42家不同区域的抽水蓄能电站进行效能综合评价分析，得到效能综合评价结果。组织管理能力、技术融合能力和社会影响力是关键的影响因素，为抽水蓄能电站实现效能稳步提升，提供了科学合理的综合评价方法。
“双碳”目标下构建以新能源为主体的新型电力系统，电网安全运行将面临巨大挑战，抽水蓄能电站在保障电网安全稳定运行等方面能够发挥关键作用。因此如何对抽水蓄能电站进行效能评价并促进其持续提升的研究，具有重要的理论和现实意义。利用变分自编码器智能算法对抽水蓄能电站效能评价指标赋权，通过物元分析法构建抽水蓄能电站效能评价模型，并运用该模型对我国42家不同区域的抽水蓄能电站进行效能综合评价分析，得到效能综合评价结果。组织管理能力、技术融合能力和社会影响力是关键的影响因素，为抽水蓄能电站实现效能稳步提升，提供了科学合理的综合评价方法。
2022, 39(3): 302-309.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0095
摘要:
由于可再生能源发电具有的不确定性与波动性，弃风弃光现象居高不下。可再生能源消纳责任权重制（renewable energy portfolio standard，RPS）试图通过规定供用电主体的消纳责任，保障可再生能源发电主体的经济运行。因此，分析RPS下电力市场中源荷储运行策略以及市场均衡状态变得尤为重要。基于电力现货市场与RPS规则，提出了用于分析RPS下电力市场中源荷储交互均衡的2阶段模型：下层模型考虑了可再生能源发电不确定性的日前现货市场出清模型和超额消纳量交易模型；上层模型中微电网基于下层模型的分时节点电价和超额消纳量交易价格，优化投资、交易、运行策略。文章使用对角化算法迭代求解上述双层均衡问题，并以IEEE 14节点为例验证模型和算法的可行性。结果表明微电网投资、运行和交易策略在RPS下发生显著改变，系统可再生能源消纳量显著提升。
由于可再生能源发电具有的不确定性与波动性，弃风弃光现象居高不下。可再生能源消纳责任权重制（renewable energy portfolio standard，RPS）试图通过规定供用电主体的消纳责任，保障可再生能源发电主体的经济运行。因此，分析RPS下电力市场中源荷储运行策略以及市场均衡状态变得尤为重要。基于电力现货市场与RPS规则，提出了用于分析RPS下电力市场中源荷储交互均衡的2阶段模型：下层模型考虑了可再生能源发电不确定性的日前现货市场出清模型和超额消纳量交易模型；上层模型中微电网基于下层模型的分时节点电价和超额消纳量交易价格，优化投资、交易、运行策略。文章使用对角化算法迭代求解上述双层均衡问题，并以IEEE 14节点为例验证模型和算法的可行性。结果表明微电网投资、运行和交易策略在RPS下发生显著改变，系统可再生能源消纳量显著提升。
2022, 39(3): 310-316.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0275
摘要:
我国电价交叉补贴的存在使得工业部门用电成本较高，不利于工业企业的发展和行业资源的优化配置。基于此，运用价差法和对数平均迪氏指数分解法（logarithmic mean divisia index, LMDI）对我国工业部门电价交叉补贴的规模及其影响因素进行了研究。实证测算结果表明：我国工业部门电价交叉补贴规模呈现波动上升的发展态势，从2008年的190.54亿元上升到2018年的910.42亿元；不同时期我国工业部门电价交叉补贴规模影响因素存在较大差异，2008—2014年期间价格机制是影响我国工业部门电价交叉补贴规模变动的最大因素，2015—2018年工业部门电力消费量成为最大影响因素。所提方法可为电力市场化改革背景下我国电价交叉补贴的解决路径和政策制定提供一定的参考。
我国电价交叉补贴的存在使得工业部门用电成本较高，不利于工业企业的发展和行业资源的优化配置。基于此，运用价差法和对数平均迪氏指数分解法（logarithmic mean divisia index, LMDI）对我国工业部门电价交叉补贴的规模及其影响因素进行了研究。实证测算结果表明：我国工业部门电价交叉补贴规模呈现波动上升的发展态势，从2008年的190.54亿元上升到2018年的910.42亿元；不同时期我国工业部门电价交叉补贴规模影响因素存在较大差异，2008—2014年期间价格机制是影响我国工业部门电价交叉补贴规模变动的最大因素，2015—2018年工业部门电力消费量成为最大影响因素。所提方法可为电力市场化改革背景下我国电价交叉补贴的解决路径和政策制定提供一定的参考。
2022, 39(3): 317-326.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0109
摘要:
随着我国能源市场的逐步开放，综合能源服务得到广泛关注，而园区多能供给服务是其重要的发展趋势之一。在此背景下，以多能供给服务商管理园区综合能源系统为应用场景、服务商和用户为博弈参与者、服务商净收益和用户综合效用为目标函数, 建立考虑用户效用评价的服务商能量管理及定价策略的主从博弈模型。通过组合赋权法得到用户综合效用函数，构建含电、热、冷、气4类负荷的用户模型，并结合服务商收益优化模型，提出服务商和用户主从博弈定价机制，通过双方的互动博弈, 动态改变双方策略，得到博弈均衡结果。最后通过算例分析证明了所提能量管理及定价策略具有合理性和有效性。
随着我国能源市场的逐步开放，综合能源服务得到广泛关注，而园区多能供给服务是其重要的发展趋势之一。在此背景下，以多能供给服务商管理园区综合能源系统为应用场景、服务商和用户为博弈参与者、服务商净收益和用户综合效用为目标函数, 建立考虑用户效用评价的服务商能量管理及定价策略的主从博弈模型。通过组合赋权法得到用户综合效用函数，构建含电、热、冷、气4类负荷的用户模型，并结合服务商收益优化模型，提出服务商和用户主从博弈定价机制，通过双方的互动博弈, 动态改变双方策略，得到博弈均衡结果。最后通过算例分析证明了所提能量管理及定价策略具有合理性和有效性。
2022, 39(3): 327-337.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0278
摘要:
为对能源互联网商业模式适用性进行科学评估，给能源互联网企业管理提供决策依据，首先界定了能源互联网商业模式的概念和要素，并从经济效益水平、能源服务质量、可持续经营能力、节能减排效果和社会发展带动能力5个维度建立了能源互联网商业模式适用性的评价指标体系。在此基础上，构建了基于决策试验与评估实验室−网络分析法 (decision making trial and evaluation laboratory-analytic network process，DEMATEL-ANP）及Vague集的模糊综合评价模型。最后，选取某能源互联网企业为例进行了算例分析，验证了此评价模型具有良好的适用性。
为对能源互联网商业模式适用性进行科学评估，给能源互联网企业管理提供决策依据，首先界定了能源互联网商业模式的概念和要素，并从经济效益水平、能源服务质量、可持续经营能力、节能减排效果和社会发展带动能力5个维度建立了能源互联网商业模式适用性的评价指标体系。在此基础上，构建了基于决策试验与评估实验室−网络分析法 (decision making trial and evaluation laboratory-analytic network process，DEMATEL-ANP）及Vague集的模糊综合评价模型。最后，选取某能源互联网企业为例进行了算例分析，验证了此评价模型具有良好的适用性。
2022, 39(3): 338-346.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0107
摘要:
准确预测电动汽车充电负荷是供电规划优化设计的基础，提出一种基于聚类分析的电动汽车充电负荷预测方法。将牵制一致性控制引入充电负荷数据聚类分析中，提出基于一致性理论的k均值聚类方法，利用当前时段与相邻时段充电负荷数据的不相似性度量，迭代更新聚类状态，准确计算聚类中心，完成电动汽车充电概率与充电起始时间概率分布函数的快速求取；根据识别出的电动汽车充电行为特性参数，通过求解非线性规划函数，准确预测充电高峰时期聚集负荷模型。结合典型场景下杭州电动汽车充电实际案例，验证了所提方法具有计算简单、聚类快速、建模准确的特点。
准确预测电动汽车充电负荷是供电规划优化设计的基础，提出一种基于聚类分析的电动汽车充电负荷预测方法。将牵制一致性控制引入充电负荷数据聚类分析中，提出基于一致性理论的k均值聚类方法，利用当前时段与相邻时段充电负荷数据的不相似性度量，迭代更新聚类状态，准确计算聚类中心，完成电动汽车充电概率与充电起始时间概率分布函数的快速求取；根据识别出的电动汽车充电行为特性参数，通过求解非线性规划函数，准确预测充电高峰时期聚集负荷模型。结合典型场景下杭州电动汽车充电实际案例，验证了所提方法具有计算简单、聚类快速、建模准确的特点。
2022, 39(3): 347-355.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0087
摘要:
针对照明系统能效优化问题，提出了一种将储能装置与灯具相结合的全分布式储能照明系统，并对其进行优化调度研究。建立了全分布式储能照明系统的能量模型，重点研究了基于迭代的线损计算模型。在分时电价政策下，以储能装置充放电功率为控制量，分别建立了以最低成本、最低线损、最低综合指数为目标的照明系统最优调度方法。以某市政服务大厅照明系统为算例进行仿真，获得了3种优化调度策略的结果。与常规照明系统相比，通过对分布式储能照明系统进行优化调度最多可节省28.41%的购电成本，并可降低21.42%的线损。
针对照明系统能效优化问题，提出了一种将储能装置与灯具相结合的全分布式储能照明系统，并对其进行优化调度研究。建立了全分布式储能照明系统的能量模型，重点研究了基于迭代的线损计算模型。在分时电价政策下，以储能装置充放电功率为控制量，分别建立了以最低成本、最低线损、最低综合指数为目标的照明系统最优调度方法。以某市政服务大厅照明系统为算例进行仿真，获得了3种优化调度策略的结果。与常规照明系统相比，通过对分布式储能照明系统进行优化调度最多可节省28.41%的购电成本，并可降低21.42%的线损。
2022, 39(3): 356-362.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0129
摘要:
随着 “双碳”目标的推进，数据中心新能源微电网不断发展，为减少数据中心综合运行成本与碳排放，提出了一种考虑风光储互补与工作负载分配的数据中心多目标优化调度模式。利用风光储互补在一定程度上解决新能源出力的间歇性；利用负载分配策略，使数据中心的用能需求尽可能与新能源出力曲线相匹配，提高新能源的利用率，减少碳排放。最后通过算例分析该模式下的优化调度结果，并比较不同运行模式下，数据中心的综合运行成本、碳排放量和新能源利用率。结果表明，该模式可明显降低运行成本与碳排放并提高新能源利用率。
随着 “双碳”目标的推进，数据中心新能源微电网不断发展，为减少数据中心综合运行成本与碳排放，提出了一种考虑风光储互补与工作负载分配的数据中心多目标优化调度模式。利用风光储互补在一定程度上解决新能源出力的间歇性；利用负载分配策略，使数据中心的用能需求尽可能与新能源出力曲线相匹配，提高新能源的利用率，减少碳排放。最后通过算例分析该模式下的优化调度结果，并比较不同运行模式下，数据中心的综合运行成本、碳排放量和新能源利用率。结果表明，该模式可明显降低运行成本与碳排放并提高新能源利用率。
2022, 39(3): 363-370.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0125
摘要:
传统的虚拟同步机控制策略在独立微网运行情况下系统出现大容量负载投切时，系统频率和电压会偏离额定值，严重时将会发生频率和电压越限，影响系统的安全运行。为解决这个问题，首先基于虚拟同步机控制策略提出一种在独立微网下频率和电压二次自恢复调节控制方法，实现变流器的频率和电压自治恢复调节。其次，针对变流器线路阻抗参数不一致，导致变流器输出有功功率和无功功率分配不均的问题，分析产生此现象的原因，提出功率均分控制策略，实现功率的分配控制。最后，采用单母线和网状2种结构对提出的控制算法进行验证。算例结果证明该控制策略的有效性和通用性。
传统的虚拟同步机控制策略在独立微网运行情况下系统出现大容量负载投切时，系统频率和电压会偏离额定值，严重时将会发生频率和电压越限，影响系统的安全运行。为解决这个问题，首先基于虚拟同步机控制策略提出一种在独立微网下频率和电压二次自恢复调节控制方法，实现变流器的频率和电压自治恢复调节。其次，针对变流器线路阻抗参数不一致，导致变流器输出有功功率和无功功率分配不均的问题，分析产生此现象的原因，提出功率均分控制策略，实现功率的分配控制。最后，采用单母线和网状2种结构对提出的控制算法进行验证。算例结果证明该控制策略的有效性和通用性。
2022, 39(3): 371-378.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0128
摘要:
针对无线通信的能量效率和需求响应误差成本严重影响系统的运行成本，提出一种基于超密集组网结构的无线通信网络，在提升智能电网需求响应管理效率的同时，减少系统的运行成本。首先采用大规模天线的中心基站，保证智能电网需求响应的通信稳定性，然后通过低精度模数转换/数模转换(analog to digital conversions/digital to analog conversions, ADCs/DACs)提高通信系统的能量效率，同时中心基站采用全双工工作模式，进一步降低通信时延。仿真结果表明，在保障需求响应误差成本的前提下，低精度ADCs/DACs可以有效地提升通信网络的能量效率，以降低通信网络的运行成本。
针对无线通信的能量效率和需求响应误差成本严重影响系统的运行成本，提出一种基于超密集组网结构的无线通信网络，在提升智能电网需求响应管理效率的同时，减少系统的运行成本。首先采用大规模天线的中心基站，保证智能电网需求响应的通信稳定性，然后通过低精度模数转换/数模转换(analog to digital conversions/digital to analog conversions, ADCs/DACs)提高通信系统的能量效率，同时中心基站采用全双工工作模式，进一步降低通信时延。仿真结果表明，在保障需求响应误差成本的前提下，低精度ADCs/DACs可以有效地提升通信网络的能量效率，以降低通信网络的运行成本。
