计及碳流的工业企业能源系统运行策略分析

为实现对工业企业能源系统中碳流轨迹的精确追踪,并制定有效的降碳运行策略,本文采用考虑网损的极坐标下的牛顿—拉夫逊迭代法,建立潮流稳态模型,用于分析系统中各节点和支路的有功潮流状态,以及网络损耗对系统性能的影响。此外,通过回归分析法对历史能耗数据进行建模,确定了燃煤发电机组的碳排放强度向量。进一步,建立了一个系统碳流分析模型,利用碳流与系统潮流的依赖关系,分析了各支路、负荷、以及网损的碳流率,以及各个节点的碳势。为了实证所提方法的有效性,采用IEEE 14节点系统为某工业企业构建了一个5机14节点的需求响应模型。通过仿真分析,研究了企业各用能环节的碳排放强度,实现了碳流的精确追踪。最后,为了优化工业企业能源系统的运行策略,采取了安装碳捕集装置和实施就地无功补偿两种措施,并通过模拟实验验证了这些措施降低系统碳排放的有效性。     

考虑碳配额和交易的排放依赖型供应链低碳化运营决策

考虑由排放依赖型产品制造商和碳排放权供应商组成的排放依赖型供应链系统,该系统不仅受产品碳排放的限制和政府碳排放规则的管制,还要充分考虑供应商关于碳排放权价格的影响.通过建立零供两主体的Stackelberg博弈模型,得出它们互为反应函数的Nash均衡解.在此基础上,讨论并分析产品碳排放量及政府碳排放约束对最优解及最优利润的影响关系.结果表明:单位产品碳排放量和政府的碳排放限额对两主体利润的影响是呈反向关系;零供两主体在充分考虑生产单位易逝品时所产生的碳排放量与政府的碳排放管制下,仍然有可以提高自身的利润空间.排放依赖型产品制造商应该有效地治理产品的碳排放量,政府也应该合理地制定碳排放上限值,以使得零供两主体的效用增量和达到最优.最后,选取合理数据用实例仿真方法验证所给出模型和策略的有效性.     

考虑风电光伏出力不确定性的多目标最优潮流

风电和光伏等出力不确定的电源在电网的渗透率逐渐增高,给电网的潮流优化带来一定影响.为此,本文针对考虑风电光伏出力不确定性的电网多目标最优潮流进行了研究.首先分析了风机、光伏出力的不确定性,建立了相关的数学概率模型.然后建立了以电网运行成本、有功损耗、电压偏移最小为目标的多目标优化模型.针对本文模型,提出利用量子粒子群算法进行求解.最后利用IEEE30节点系统进行仿真分析,对比说明了考虑风机和光伏出力与否对最优潮流的影响.     

考虑可再生能源成本特征的智能电网优化运行研究

可再生能源(RES)发电的间歇性极易扰乱电网的运行，将可再生能源出力在智能电网运行中充分消纳，对系统运营商来说较为困难，对此，提出一种可将太阳能和风力发电站与电力系统运行有效整合的方法。该方法可用更低的成本和更高供电可靠性来提升电能供应标准。对太阳能电站和风力机组的增量成本特征进行建模，建立计及切负荷量、传输线路的功率损耗、最小母线电压值和最大线路传输功率惩罚项的目标函数，并将其应用于考虑帕累托解的最优潮流计算中。通过IEEE-30节点系统的算例仿真，验证了模型的有效性。     

计及碳捕集电厂灵活运行与需求响应的多时间尺度调度

充分挖掘电力系统潜在的灵活性资源可有效提高系统中可再生能源的消纳。碳捕集电厂可降低电力系统中碳排放的同时提供潜在的灵活调节能力。基于此，本文建立需求响应与碳捕集电厂的灵活调节模型，并引入到电力系统的调度运行，提出计及碳捕集电厂灵活运行与需求响应的多时间尺度调度方法，以最小化系统的运行总成本。日前调度阶段，采用需求响应、碳捕集电厂灵活调节来时移负荷需求，以实现系统低碳经济运行的目标；日内调度阶段，采用预测控制模型来矫正日前调度计划，以保证实时功率平衡。研究结果显示需求响应和碳捕集电厂灵活运行可提高系统的可再生能源消纳量，同时分别降低18.7%和1.4%的总成本；此外，协同碳捕集电厂、需求响应可将系统的总成本降低20.1%。数据证明需求响应、碳捕集电厂在提高电力系统可再生能源消纳量和降低总成本方面具有显著的效果。     

基于纳什均衡迁移学习的碳-能复合流自律优化

提出了一种全新的纳什均衡迁移学习算法,并应用于求解大规模电力系统分散式碳–能复合流自律优化.首次引入碳排放责任分摊机制,避免了碳排放责任的重复计算.将大规模电网分解成若干小型区域电网,每个小型区域电网被定义为一个智能体,通过纳什博弈实现分散式自律优化.智能体利用记忆矩阵对寻优知识进行存储,并通过多个个体与环境的反复交互实现记忆更新;采用状态–动作链对记忆矩阵进行降维,有效避免了"维数灾难".此外,基于相似度的迁移学习可以对历史任务知识进行高效提炼,提高了新任务寻优效率.IEEE 57和300节点系统仿真表明:所提算法非常适合求解大规模电网的碳–能复合流自律优化,在保证纳什均衡解质量的同时,明显加快寻优速度.     

考虑谐波约束的光伏发电机组功率波动控制

谐波权重对光伏发电机组功率影响很大，在对发电机组功率波动进行分析时，忽略谐波畸变率对波动控制的影响，会导致控制误差大、响应速度慢、功率波动控制效果不佳的问题，该文提出在考虑谐波约束下的光伏发电机组功率波动控制方法。通过分析光伏发电系统的内部结构，计算各部分系统在d、q轴上的动态方程，从而建立光伏发电机组系统模型。基于模型和非谐波源节点上的谐波畸变率确定谐波权重，并结合电机特性，通过比例积分控制方法实现光伏发电机组功率波动控制。对所提方法进行了功率响应实验，结果表明，所提方法对功率响应速度较快，功率波动控制效果更好，说明其能够更有效地实现光伏发电机组的功率控制与调节。     

基于时空相关性的光伏发电功率爬坡预测方法

传统的光伏发电功率预测方法爬坡预测可靠性较低,准确性不高.于是提出一种时空相关性的光伏发电功率爬坡预测方法.在典型日理想光伏发电出力归一化曲线提取基础上,采用线性插值方法生成光伏发电理想出力归一化曲线.通过蒙特卡洛法生成光伏发电随机分量,结合光伏发电与随机分量生成光伏发电序列;通过偏移爬坡率及变量状态划分方法构建信度网络节点变量和各节点变量的状态集;利用贪婪搜索算法从已有变量的状态集中获取最优信度网络结构后,进行光伏发电序列学习,完成光伏发电功率爬坡事件预测.实验结果表明,上述方法可有效完成光伏发电序列生成,并且爬坡预测可靠性较高,可实现多种气象条件下的光伏发电功率爬坡预测.     

解码转发单向多中继网络的能效与谱效权衡

为优化解码转发（DF）单向多中继网络的能量效率（EE）与频谱效率（SE）,提出一种中继选择与功率分配联合优化方法。在DF单向多中继传输网络中,选择能够使EE最大的中继节点作为最佳中继并进行最优功率分配,给出最优功率分配下EE和SE的表达式,以提高SE为目标求出最优功率分配因子,将其代入EE的计算表达式后,将节点总功率作为优化变量以实现EE最大化,在此基础上,分析中继相对位置改变时EE和SE的变化趋势。仿真结果表明,相比随机中继等功率分配以及仅最优功率分配等方法,该方法具有更高的EE和SE。     

新能源电力系统储能参数优化方法研究

新能源的稳定性相对较低,波动性相对较大,导致系统供能的可靠性较低,为此研究新能源电力系统储能参数优化方法。构建包含时序特征的新能源电力系统机组模型,以新能源发电机组的负荷供电任务为基准,以储能装置的充放电功率为变量,设置功率差为0的储能参数优化目标函数,在约束条件的限制下,计算出最优的参数设置。测试结果表明,设计参数设置结果可以提高储能机组的运行效率,确保供电系统实现高功率因素下的稳定输出。     

电网输电阻塞管理的数学模型

本文针对电网的输电阻塞问题,首先对输电阻塞问题进行了分析和假设,运用线性回归模型对数据进行了拟合,得出了各输电线路的有功潮流与各发电机组出力之间的近似关系;然后,对其进行结果检验和误差分析。最后,得出其最大相对误差为0.0247,合理的设计出了下一时段各机组出力的分配预案,并得到了最优的机组出力分配方案。     

基于JAVA技术的碳市场仿真系统

二氧化碳排放量的急剧升高引发了一系列的环境问题,碳排放权交易系统作为一种以较低成本达到碳减排目标的经济手段,对中国的减排之路具有重要意义. 本研究基于Agent建立了钢铁行业的碳排放权交易市场模型,考虑了企业真实的减排技术以及决策方式,并使用NetLogo软件对模型进行仿真. 系统的前台界面采用Java语言编写,通过与NetLogo程序的连接,实现了数据的相互传输. 在Java程序中,运用多种技术动态输出仿真结果,建立了一个多功能的碳市场仿真系统.     

混合碳政策下制造商低碳转型的技术选择策略

在碳交易和碳税并行的混合碳政策下,考虑由一个制造商和一个零售商组成的供应链系统,通过Stackelberg博弈方法构建供应链系统分散决策模型,确定制造商和零售商的最优减排与定价决策,并基于此分析制造商低碳转型过程中的技术选择策略,探讨低碳产品最优减排率与碳配额和碳税之间的关系,为政府制订政策提供理论依据.研究表明:制造商低碳转型过程中的技术选择主要取决于普通产品与低碳产品碳排放成本的差额,当差额小于阈值时,两种产品共同生产,否则普通产品将被停产;政府可以通过增加碳配额促进低碳产品最优减排率的提升;碳税对低碳产品最优减排率的影响较为复杂,当减排相对成本较低时,提高碳税可以促进低碳产品减排率的提升,而当减排相对成本较高时,碳税的提高会使减排率呈现先增加后下降的趋势.最后通过算例验证了上述结论.     

考虑区间约束的物流网络双层规划模型及算法

考虑物流网络需求的不确定性,利用区间参数度量不确定性变量与参数,建立区间需求模式下的物流网络双层规划模型,设计了一种含区间参数与变量的递阶优化遗传算法,通过定义问题求解的风险系数与最大决策偏差,给出适合物流网络结构的区间运算准则,实现模型的确定性转化。以区间松弛变量与0-1决策变量定义初始种群,通过两阶遗传操作运算,求解不同情景下双层规划目标的区间最优解与节点决策方案。算例测试表明算法求解的可操作性更强,求解结果具有区间最优解与情景决策的优越性。     

改进的电力系统预想开断事故潮流算法

在电力系统故障准确分析的研究中,为解决电力系统预想事故分析的开断潮流在线计算问题,提出了一种基于节点电压分布因子法的电网开断潮流计算算法.为提高在线计算速度,通过利用补偿法的思想对发生开断事故后的节点注入电流进行等效修正,避免传统分布因子法需要根据每次开断后电网结构,重新生成阻抗矩阵的过程;同时将研究对象从传统的功率潮流转向节点电压,以适应当今输电网络设有较大冗余这一特点,导出关于新的节点电压的分布因子表达公式.最后以节点测试系统进行仿真,与常规牛顿法开断潮流计算结果的仿真对比验证,证明其准确性.     

脊波网络的碳通量预测

碳通量（FC）作为全球二氧化碳循环与排放的重要指标,同各种生态因素有着密切的关系,因此可以通过各种生态因素预测碳通量,但迄今还缺乏有效的预测方法。研究脊波和神经网络结合的模型在碳通量预测中的应用,利用脊波处理碳通量数据的超平面奇异特性,从隐含层节点个数、误差、相关性等方面和小波网络进行了比较。实验结果表明,所采用的模型隐含层节点个数更少,拟合精度更高,预测能力更强,收敛速度更快。     

概率潮流在电力系统静态N-1校验中的应用

研究地区电网一段时间内的静态安全校验问题.针对传统潮流计算方法进行一段时间内静态安全分析时,计算量巨大且统计分析复杂的问题,将概率潮流引入静态安全分析N-1校验中,考虑发电机出力和负荷的不确定性,仅通过一次计算可得一段时间内支路潮流的概率统计特性.采用经济性和风险性的综合指标和直流潮流进行故障排序.在准确N-1校验中,采用线性化概率潮流模型,推导了支路功率期望和方差的算式,准确计算经济指标和风险指标.利用Visual Fortran编制计算程序,对8机24节点系统和某地区电网实际系统进行仿真分析,验证了改进算法的有效性和应用价值,为系统安全稳定运行提供决策参考.     

计及负荷不确定性的强化学习实时定价策略

面对当前电力系统的负荷不确定、新能源并网与双碳目标等现状,在充分考虑供需双方福利前提下,建立了智能电网背景下考虑负荷不确定与碳交易的实时定价模型,并基于强化学习能够处理变量复杂性、非凸非线性问题优点,采用强化学习中Q学习算法对模型进行迭代求解。首先,将用户与供电商实时交互过程转换为强化学习框架对应的马尔可夫决策过程;其次,通过智能体在动态环境中的反复探索表示用户与供电商的信息交互;最后,通过强化学习中的Q学习算法寻找最优值即最大社会福利值。仿真结果表明,所提实时定价策略能够有效提升社会福利,降低碳排放总量,这验证了所提模型和算法的有效性。     

考虑经济性和电压稳定性的含电子电力变压器的多目标最优潮流计算

为探究含电子电力变压器的电力系统最优潮流问题,在分析电子电力变压器简化模型、最优潮流的控制变量以及约束条件的基础上,建立了综合考虑经济因素和电压稳定性的含电子电力变压器的多目标最优潮流模型。模型中将减少发电成本和提高负荷裕度指标作为目标函数,考虑了电子电力变压器灵活的有功无功调节能力、有载调压变压器的电压调节能力、可调度负荷及可调无功电源的有功无功调节能力,提出使用基于遗传算法和内点算法的混合算法对最优潮流模型进行求解,算法的主要思想是以遗传算法为框架,对离散变量进行优化,在遗传算法的每一次迭代过程中,采用内点算法对每个体进行连续变量的优化和适应度评估。基于IEEE-14节点算例,分别进行了基于混合算法和基于内点法的最优潮流计算,计算结果验证了文章所提模型的合理性和算法的有效性。     

改进的OFDM双向中继功率分配策略

针对放大转发(AF)模式下正交频分复用(OFDM)双向中继网络如何提高系统总容量的问题,提出了一种低复杂度的以系统总速率最大化为目标的最优功率分配策略。该策略先建立用户与中继节点间的最优功率分配比例关系,将三层功率最优化问题简化为一层最优化问题,实现了将节点上的功率优化分配问题转化成一种易于处理的形式,以较小的复杂度获得了各节点上分配的功率占所在子载波对上分配的功率的比重;然后利用原对偶内点法求解各子载波间的功率分配问题;最终,求得各节点最优的功率分配。仿真实验表明,所提算法能显著提升系统总速率,且其性能随子载波数的增多而提升。