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当期目录

    2022年 第9期    刊出日期:2022-09-30
    综述
    综合能源系统混合能流分析方法综述
    彭石, 王承民
    2022(9):  1-7.  doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2022.09.001
    摘要 ( 314 )   HTML ( 13)   PDF (1124KB) ( 309 )  
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    气、电、热系统的差异性及其繁杂的耦合方式,给综合能源系统混合能流分析带来了严峻的挑战。结合各系统能流的分析机理,描述综合能源系统混合能流计算模型及其耦合方法。从静态分析和优化计算两个方面,对综合能源系统混合能流分析方法进行归纳、总结,并评价各类算法的计算特点及优势。最后,针对现有分析方法的不足,对未来综合能源系统混合能流分析的重点进行展望,为综合能源系统的理论研究和实际应用提供思路。

    系统研究与分析
    基于源荷协同调峰的区域综合能源系统优化调度
    姜涛, 周慧娟, 周炜然, 许真, 张劲松
    2022(9):  8-17.  doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2022.09.002
    摘要 ( 250 )   HTML ( 5)   PDF (2568KB) ( 251 )  
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    为充分挖掘多能互补能源系统“源-荷”协同调峰潜力,提出需求响应与热泵联合调峰的区域综合能源系统经济调度方法。源侧引入天然气热泵,通过多能互补进行供能替代以充分发挥电-气能源互补特性,削减电力高峰空调设备运行负荷;荷侧考虑电价需求响应,将用户用电满意度融入需求响应模型中,计及用户用电体验对电力需求进行优化,以实现电力负荷“削峰填谷”。以最小化系统运行成本为目标,综合考虑能量平衡、需求响应约束等,在优化软件CPLEX中进行求解。算例研究表明,源荷协同调峰能够有效降低用电高峰系统电力需求,提高系统运行经济性。

    区域综合能源仿真分析系统的开发与研制
    孙浩, 陈永华, 吴维宁, 邢作霞
    2022(9):  18-26.  doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2022.09.003
    摘要 ( 232 )   HTML ( 4)   PDF (2204KB) ( 174 )  
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    针对区域综合能源仿真系统技术研究的现状,研发区域综合能源仿真分析系统。以能量梯级利用为基础理论,建立综合能源系统的能量流交互机制;基于FMI信息交互技术,建立综合能源系统的信息流交互机制;在统一的平台架构下实现区域多能流的建模、仿真、分析。研制的区域综合能源仿真系统,实现了区域综合能源系统中能量流与信息流之间的交互,实现了电-冷-热-气系统的联合仿真。在统一的建模界面为用户提供了友好的操作界面,开放的架构体系兼容第三方软件,可以为现实中的工程问题提供理论仿真分析的工具。

    基于GSNSC的风电系统故障穿越能力研究
    陈烁, 唐彬伟, 郭江涛, 黄丽玲
    2022(9):  26-31.  doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2022.09.004
    摘要 ( 186 )   HTML ( 3)   PDF (2010KB) ( 157 )  
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    为改善风电系统故障穿越能力,采用一种九开关变换器代替传统网侧变换器的解决方案。在对网侧九开关变换器(GSNSC)的数学模型、控制策略及零序分量注入的正弦脉宽调制策略理论分析的基础上,建立系统仿真模型。模拟多种并网点电压故障工况,对GSNSC运行特性进行深入分析。GSNSC可在电网电压故障工况下,灵活向电网注入补偿电压,维持风电系统输出电压稳定,并向电网快速注入无功电流,实现风电系统柔性故障穿越。仿真结果验证了GSNSC改善风电系统故障穿越能力的有效性。

    基于数据中心的燃气分布式能源集成与优化分析
    张钟平, 周宇昊, 赵大周, 王明晓, 林达
    2022(9):  32-37.  doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2022.09.005
    摘要 ( 185 )   HTML ( 4)   PDF (2825KB) ( 162 )  
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    燃气分布式能源是降低数据中心能耗的重要方式之一。阐述了燃气分布式能源的多种集成方式,并对典型数据中心提出进行分布式能源配置方案,对经济性管理、可靠性管理和系统切换进行分析,并提出了数据中心分布式能源优化策略,为数据中心建设燃气分布式能源提供参考。

    策略研究与分析
    考虑疲劳分布的风电场超速减载控制策略研究
    刘颖明, 薛帆, 王晓东, 李丹, 李洋
    2022(9):  38-44.  doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2022.09.006
    摘要 ( 209 )   HTML ( 2)   PDF (1739KB) ( 276 )  
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    为减少大规模风电并网给电力系统频率稳定性带来的影响,风电场应适当留取一定的有功备用,提出了一种考虑疲劳分布的风电场超速减载控制策略。调整不同机组的减载系数,使风电场整体保留一定备用容量,同时改善机组疲劳增长分布。结合机组超速控制运行状态,对风电机组疲劳系数加以改进,以风电场改进疲劳系数标准差最小化为目标,以跟踪有功参考值及机组出力限制为约束,采用粒子群算法计算分配机组功率参考值及减载系数。通过比较不同策略下机组的疲劳系数分布、部件的累计雨流循环及损伤等效载荷,验证了所提方法的有效性。

    考虑不确定因素的虚拟电厂竞价优化策略
    夏耀杰
    2022(9):  45-50.  doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2022.09.007
    摘要 ( 211 )   HTML ( 3)   PDF (1139KB) ( 275 )  
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    对于含有风光发电的虚拟电厂,在参与电力市场竞价时必须考虑出力的不确定因素。在多代理的框架下,搭建了虚拟电厂竞价模型,考虑风光发电的不确定性,确定虚拟电厂内部备用容量需求,在满足虚拟电厂内部负荷以及备用容量需求的基础上,以整体利润最大化建立目标函数确定各分布式电源的出力计划和电价,从而确定虚拟电厂整体的出力计划及报价函数。最后,通过算例对所构建的模型及采用的方法进行验证,结果表明了所建立模型的合理性及求解方法的有效性。

    计及天气因素影响的V2G有序充放电控制策略研究
    牛高远, 孟凡提, 陈天锦, 刘苗苗, 边慧萍, 贾甜
    2022(9):  51-57.  doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2022.09.008
    摘要 ( 196 )   HTML ( 3)   PDF (1611KB) ( 146 )  
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    为了解决V2G充放电系统参与电网互动,但缺乏有序管理的问题,提出一种计及天气因素影响的有序充放电控制策略。所提策略以天气数据的欧式距离为依据,改进了BP神经网络的训练样本选择方法,训练后的网络模型,能可靠预测充放电机的有功或无功功率调节值。MATLAB的仿真结果表明,控制策略在充电或放电模式下,都能及时进行有功或无功支撑。最后,基于该控制策略的60 kW充放电机,在虚拟电厂中的示范应用数据证明,充放电机能够结合当前电网状态,达到功率调度的预期目标,可有效避免电动汽车充放电能量的无序流动,增强电网应对指标异常的能力。

    分时电价背景下光伏出力园区电动汽车的有序充电策略
    黄柏强, 陈建基, 李盛佳, 李长昕
    2022(9):  58-65.  doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2022.09.009
    摘要 ( 356 )   HTML ( 7)   PDF (1596KB) ( 199 )  
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    以配电网负荷方差和用户充电费用最小为目标函数,提出一种分时电价背景下光伏出力园区电动汽车的有序充电策略。以多目标优化遗传算法对某一特定园区内电动汽车充电行为进行仿真分析,验证了所提策略在满足用户充电需求的条件下,能够合理规划峰谷充电时段以节约充电成本、降低峰谷差率以及负荷波动,有利于配电网的稳定经济运行。

    预测技术
    基于二次混合模态分解和LSTM-MFO算法的短期负荷预测
    黄晨宏, 李昆鹏, 郑真, 马小丽, 颜华敏, 田书欣
    2022(9):  66-73.  doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2022.09.010
    摘要 ( 219 )   HTML ( 12)   PDF (2030KB) ( 153 )  
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    高精度短期负荷预测是配电网运行态势感知的基础。为了充分挖掘电力负荷中的复杂不确定信息,提出了一种融合二次混合模态分解和基于飞蛾扑火优化(MFO)算法的长短时记忆神经网络(LSTM)的短期负荷预测方法。首先,将集成经验模态分解(EEMD)和变分模态分解(VMD)相结合,提取负荷中相对稳定的子序列及趋势序列,以降低高频序列中无序不确定性对预测精度的影响;然后,引入基于MFO参数寻优的LSTM预测模型,进而利用LSTM-MFO算法实现对含各子序列短期负荷变化趋势的精确预测。最后,采用某实际配电网节点负荷序列,验证了所提方法的泛化能力和预测精度。

    基于LSTM和PSO联合优化的微电网短期负荷预测方法
    许建, 王家华, 陈玉峰
    2022(9):  74-79.  doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2022.09.011
    摘要 ( 271 )   HTML ( 9)   PDF (2291KB) ( 165 )  
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    针对园区级微电网负荷规模较小,波动性和不可预测性较强,受天气、体感参数等可测量和预知的因素较小,而受到随机启动负荷的影响较大,传统电力系统负荷预测误差较大,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)日间预测和粒子群算法(PSO)日内修正的负荷预测方法。通过利用LSTM学习模型的特征提取能力和时序相关性学习能力得到日间预测负荷曲线,为了进一步提升预测精确度,采用PSO在待预测日当日对负荷曲线进行二次修正。算例表明,所提策略具有较高的预测精度准确率,可以应用于微电网短期负荷预测实践。

    基于灰色新陈代谢和神经网络的中期风力发电容量预测
    钟宏宇
    2022(9):  80-84.  doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2022.09.012
    摘要 ( 188 )   HTML ( 6)   PDF (1344KB) ( 109 )  
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    提出了一种基于灰色理论和神经网络的中期风力发电容量预测方法,目的是利用灰色理论模型的指数增长规律和混沌神经网络模型的非线性学习能力实现风力发电容量的中期预测,为电网调度提供发电依据。首先,设计了灰色新陈代谢预测模型,仿真了灰色新陈代谢模型预测的月发电量,并与实际发电量曲线对比;其次,采用线性加权法对灰色新陈代谢模型、混沌神经网络模型得到的预测结果进行优化组合,仿真了组合模型,并与实际值的曲线对比;最后,得到组合模型预测值的预测误差最小的结论,有效提高了风电场发电容量中期预测的精度。

    应用
    分布式电源数据采集典型方法
    牛小俊, 刘渝波
    2022(9):  85-88.  doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2022.09.013
    摘要 ( 230 )   HTML ( 6)   PDF (1485KB) ( 144 )  
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    近年来国家大力提倡碳达峰、碳中和,国家电网有限公司以及各省公司都分别提出了关于构建以新能源为主体的新型电力系统行动方案。要建设好新型电力系统,必须解决分布式电源数据采集问题,需要更多经济、灵活的技术手段实现分布式电源的可观可测。调度数据网采集、无线专网采集、数据共享等方式成为解决分布式发电数据采集的典型方法。