柔性互联配电网故障恢复的云边协同优化算法

柔性互联配电网是未来新型配电网的新发展方向,系统对故障恢复策略及其算法提出了更高的响应速度要求。为提升配电网故障恢复优化算法的响应速度,以柔性互联设备为网络边界,采用云边协同技术,在遵循云边端网络架构的约束下,将健全边缘网络的最优潮流计算前移到配电网正常运行时,采用定时或阈值触发扫描计算并拟合边缘网络最优运行指标与网间交互功率的分段线性关联函数,从而提出基于边缘网络前置预计算的柔性互联配电网故障恢复优化算法及其云边协同调控逻辑。由于各边缘网络的优化计算前置到正常时,且优化模型被限制在边缘网络内,优化模型维度被有效限制,配电网故障恢复算法的响应速度得到提高。算例分析与对比验证表明,所提方法准确且计算效率高。     

基于LSTM神经网络的电动汽车充电站需求响应特性封装及配电网优化运行

随着电动汽车的快速增长,大规模电动汽车充电具有随机性、时空耦合性的特点,对配电网运行电压造成越限风险。通过基于价格的需求响应,引导电动汽车在大时空范围有序合理地充电成为重要的技术手段。文章研究基于数据驱动的电动汽车充电站需求响应特性及其参与配电网运行优化调度问题,首先提出单体电动汽车充电模型和计及交通网络拓扑结构的电动汽车行驶特性,建立了区域电动汽车充电站负荷需求响应计算方法;在此基础上,提出了基于LSTM深度神经网络的电动汽车充电站需求响应模型封装方法,得到电动汽车充电站充电成本和充电功率响应之间的映射模型;接着,构建了考虑电动汽车充电站需求响应的区域配电网电压运行优化模型,并采用粒子群算法进行求解;最后,通过对包含3个充电站的33 节点系统的算例对比分析,验证了所述电动汽车充电站需求响应及其参与配电网优化运行方法的有效性,为数据驱动方法解决电动汽车充电和需求响应问题提供借鉴。     

基于边缘计算的主动配电网信息物理系统

主动配电网支撑着分布式能源、储能设施和主动负荷的广泛接入,实现了能量流和信息流的高度融合控制,也是信息物理高度融合的智能化基础设施。CPS是主动配电网智能化的发展方向,该文结合主动配电网源—荷互联互通、泛在感知与智能控制的需求,分析了边缘计算技术与主动配电网和CPS的相似之处和融合方式;参考PTN网络的PE-P-CE结构,提出基于边缘计算的主动配电网的PTN物理架构模型;进一步构建了基于边缘计算的分层自治协同的主动配电网CPS管控模型。围绕边缘计算的敏捷联接、业务实时性、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等的关键需求,提出了基于边缘计算CROSS指标管控模型评价体系。     

基于PAM时段划分的配电网动态重构

为保证配电网的安全稳定运行,提出一种基于PAM(Partitioning Around Medoid)时段划分的配电网动态重构方法。以配电网网络损耗、电压偏移和负荷均衡为目标函数,建立配电网动态重构模型。针对配电网动态重构过程中的时段划分问题,给出一种以相异度为分段指标的PAM时段划分方法。为提升协同粒子群算法(Cooperative particle swarm optimization,Co-pso)的寻优能力,对其速度更新公式进行修正,并引入正态分布随机调整因子对协同粒子群算法进行改进。选择IEEE33节点系统进行算例分析计算,算例结果验证了上述方法的有效性。     

中压配电网元件运行可靠性评估

配电网元件的可靠性评估是配电网可靠性评估的基础。考虑配电网元件历史运行状况并结合该元件当前的运行状态和当前的运行环境,基于双态马尔科夫模型,建立了配电网元件的综合时变故障率计算模型,提出了中压配电网元件运行可靠性评估新算法。用新算法与用传统算法对算例的评估比对表明,新算法能够反应实时运行条件的变化。     

考虑光储可持续带载能力的配电网可靠性分析

建立不同天气类型下的光伏出力时序模型,并提出光伏可信出力在线计算方法。通过定义持续带载功率裕度和持续带载能量裕度指标衡量光储系统可持续带载能力,据此提出含光储微电网的动态孤岛划分策略。考虑光伏出力和负荷需求的波动性,对基于蒙特卡罗模拟的配电网可靠性评估算法进行改进。最后对RBTS Bus6配电系统进行可靠性评估,算例结果表明考虑光储可持续带载能力的配电网动态孤岛划分策略能保证微网内重要负荷的持续稳定运行,提高配电网可靠性。     

基于广义注入电流节点模型的配电网潮流计算

通过引入广义注入电流节点模型,提出了一种改进的可兼顾分布式电源场景和弱环网场景的配电网潮流算法。首先,基于现有理论将各类分布式电源的注入功率和弱环网断点所在支路的交换功率变换为广义注入电流,从而实现将含分布式电源和弱环网的复杂配电网转换为常规的辐射状配电网;然后,分析了各类注入电流在每次迭代计算时的求解方法;进一步,设计了二维辐射状配电网模型的动态存储结构及改进的前推回代法;最后,利用VC++编程语言和MS SQL SERVER数据库研制了相应的配电网潮流计算系统并以此系统进行了算例研究。算例结果表明：相对于现有算法,所改进的配电网潮流算法在计算速度上有一定的提高, 同时也更容易实现。     

计及时空相关性的分布式风电接入配电网风险评估

随着分布式电源的大量接入,为研究分布式风电的相关性对配电网风险的影响,提出了一种计及时空相关性的分布式风电接入配电网风险评估方法。首先,考虑风电出力在不同季节的时空相关性,基于Copula函数和马尔科夫模型建立风电出力两阶段四季场景生成模型;其次,为提高风险评估的效率,基于红黑树结构建立动态故障集,通过查找、存储已抽样状态序列及其评估结果,避免同一状态反复调用程序计算潮流;最后,在IEEE 33节点配电网系统中计算配电网过电压、低电压、线路过载和失负荷运行风险指标,并基于层次分析法建立综合运行风险指标,合理全面地评估了强相关性风电接入配电网带来的风险,验证了所提模型和方法的有效性和准确性。     

计及分布式电源的配电网可靠性研究

阐述了分布式电源(DG)的几种运行方式和功率输出模型,依据孤岛划分原则建立了划分模型,结合广度和深度优先搜索法制定出计划孤岛划分策略,并采用配电网评估的最小路算法进行了DG配电网可靠性指标计算.算例仿真与分析结果表明,DG接入配电网可以在一定程度上提高电网供电的可靠性.     

基于K8s的配电边缘计算终端资源动态配置方法

随着新型电力系统发展，接入海量分布式对象的配电网在信息感知、分析、控制能力等方面都面临挑战，将成为边缘计算重要的应用场景。为了更好地满足配电网业务的实时性要求，提出了基于Kubernetes（简称K8s）的配电边缘计算终端资源动态配置方法。首先，针对配电网计算资源弹性伸缩需求，建立了基于K8s技术的配电边缘计算终端模型；然后，基于配电网业务与Pod集合间的对应关系，提出了以Pod集合为伸缩单元的资源弹性伸缩算法；最后，在MATLAB上进行建模仿真，构建业务请求种类和数量各不相同的配电网业务场景，讨论了不同弹性伸缩机制和不同弹性伸缩系数下配电网业务处理结果。仿真结果表明，以Pod集合为伸缩单元且设置合理的弹性系数能够有效降低业务时延，验证了该方法的有效性。     

基于边缘计算的配电网数字化转型关键问题分析与展望

配电网是新型电力系统建设中最为关键和最具活力的环节之一。面向日益复杂的配电网运行与控制问题,数字化转型已成为广受认可的发展思路。边缘计算为数字配电网中海量数据资源和物理资源的利用提供了有效手段,同时也将作为配电网多种业务功能在边缘侧的融合承载平台,推动配电网运行架构的发展变革。文中围绕边缘计算技术驱动下的配电网数字化转型问题,梳理了配电网边缘计算装置的关键技术需求;分析了配电网边缘计算的技术定位及由其所支撑构建的数字配电网技术架构,特别针对数字配电网运行问题,从集群化、分布式、灵活定义3个典型特征入手,围绕边缘侧集群自治、边-边协调控制、云-边协同运行等典型模式下的关键问题和技术研究方向进行了分析与探讨。     

An Optimal N-1 Secure Operation Mode for Medium-voltage Loop Distribution Networks Considering Load Supply Capability and Security Distance

With many uncertainties, such as intermittent distributed generations and time-varying loads, penetrated into distribution networks, the load supply capability operating point has not been sufficient to guide power system operation for no security margin guarantee. To address this fundamental problem, an optimal operation model for interconnected distribution networks is proposed in this paper with the consideration of both security and efficiency of systems. The uncertainty, a feeder or substation transformer N-1 contingency, is taken into account and conductor thermal constraints after feeder or transformer failure are also incorporated into the formulated multi-objective model. The nonlinear optimization model is solved by a hybrid algorithm combining normal boundary intersection and sequential quadratic programming. The optimal load distribution solution on feeders and transformers can be obtained, which provides a trade-off between two defined indices, load supply capability adequacy and variation coefficient of security distance. Compared with conventional distribution loadability, case studies carried out on a test distribution network and a real urban distribution system in China demonstrate the effectiveness of the proposed model and solving method. The N-1 security margin is verified when increasing load demand.     

面向5G边缘计算网络的联合需求响应与任务卸载策略

随着物联网通信计算需求激增,5G通信与边缘计算网络逐步成为新兴的高能耗负荷。针对5G边缘计算网络用电成本高的问题,提出了联合任务卸载与需求响应策略。所提策略基于任务卸载与基站储能单元充放电动作,在高电价时段联合优化计算、通信与储能资源分配或者牺牲部分时延性能以削减用电成本,在分时电价机制中为电网提供响应能力。针对优化目标为混合整数非线性规划问题,进一步提出结合网络场景划分的广义benders分解算法,将问题解耦为任务卸载决策主问题与充放电以及资源分配子问题,降低问题求解复杂度。仿真结果表明：相比于仅考虑任务卸载和仅考虑通信资源调度的响应策略,所提策略降低了用电成本并避免时延性能恶化。     

面向5G边缘计算网络的联合需求响应与任务卸载策略

随着物联网通信计算需求激增,5G通信与边缘计算网络逐步成为新兴的高能耗负荷。针对5G边缘计算网络用电成本高的问题,提出了联合任务卸载与需求响应策略。所提策略基于任务卸载与基站储能单元充放电动作,在高电价时段联合优化计算、通信与储能资源分配或者牺牲部分时延性能以削减用电成本,在分时电价机制中为电网提供响应能力。针对优化目标为混合整数非线性规划问题,进一步提出结合网络场景划分的广义benders分解算法,将问题解耦为任务卸载决策主问题与充放电以及资源分配子问题,降低问题求解复杂度。仿真结果表明：相比于仅考虑任务卸载和仅考虑通信资源调度的响应策略,所提策略降低了用电成本并避免时延性能恶化。     

基于软件定义网络的电网边缘计算资源分配

针对电网节点中边缘服务器资源受限问题,提出了一种基于软件定义网络的边缘计算框架。采用深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)强化学习算法对边缘服务器中的计算、存储资源进行合理分配。首先建立应用于电网中的基于软件定义网络的边缘计算模型,得到边缘服务器计算存储资源及任务时延的约束条件,分析得到需处理的MINIP问题。使用Tensorflow搭建仿真环境并执行强化学习算法,实现电网边缘节点对边缘服务器存储计算资源的最优利用。结果表明,强化学习算法中的回复值呈上升趋势,采用DDPG进行分配的系统总延时更低。     

面向配电网故障快速处理的边缘计算单元优化配置方法

随着配电网自动化水平不断提高,感知终端数目和接入数据量激增,数据传输慢、信息漏报误报等问题严重影响了故障处理速度和准确性.边缘计算可就地高效地快速处理数据并决策.为此,提出一种面向配电网故障快速处理的边缘计算单元优化配置方法,包括体系架构、边缘生成、划分方法等内容.首先以经济性、通信实时性指标构造目标函数,可靠性及系统...     

基于算力-能量全分布式在线共享的5G网络负荷管理策略

5G与边缘计算等信息基础设施海量部署造成运营商用电成本上升,需推动边缘网络与电网的能量互动以节能降本。现有研究重点关注边缘网络参与日前经济调度,未考虑可再生能源和网络流量双重随机性造成的网络能量供需不平衡问题。针对强随机环境下的网络负荷管理问题,提出面向虚拟化边缘网络的能量实时管理策略。首先,以网络用能成本最小化为目标,构建联合网络资源管理、储能充放电与能量共享模型。其次,针对未来网络信息未知无法直接求解的问题,提出基于随机对偶次梯度法的在线管理策略。然后,针对资源共享涉及运营商隐私问题,提出全分布式的计算资源与能量协同共享算法。最后,仿真验证表明,所提在线算法在无需先验知识的前提下有效减少了5G边缘网络的用能成本。     

面向新型电力系统的最小服务延迟的负载分配算法研究

边缘计算依托其在网络边缘的技术和部署优势,能够实时采集终端设备的运行情况,并按需完成数据云台的上传,有效缓解了云端处理器的工作压力,降低数据实时回传的延时。然而,资源有限的单一边缘节点的固有特性可能依然无法满足大规模接入的新型电力业务的延迟要求。对此文中研究了满足较低服务延迟的工作负载分配策略。考虑到网络时延和计算时延,构建了一种基于多个边缘计算节点的工作负载分配模型,以最小化新型电力系统场景下的服务时延。此外,为进一步降低多种新型电力业务终端的服务时延,制定了一种工作负载分配机制。在初始化阶段,通过任务平衡算法来改善边缘节点间的工作负载平衡。为了有效保证资源分配的合理性,提出了一种改进的粒子群优化算法,实现边缘节点的CPU资源的合理分配。基于半定规划算法,将网络资源做到更有效地分配。最终通过仿真实验,表明了所提的分配策略更加有效。     

考虑需求侧电价的配电网储能设备运行策略与容量的协调优化

光伏、储能和需求侧响应的协调运行可有效平抑负荷波动并提升配电网运行的经济性。为实现通过主动运行提升配电网资产利用率的目标,本文首先改进了主动配电网的运行策略,在电网正常状态下,考虑了用户舒适度以及用电经济性的双重需求,建立了基于启发式滑动数据窗滚动技术的价格型空调快速响应模型;在电网故障状态下,提出了考虑用户赔偿的激励型空调负荷响应模型,以及故障状态下存在互联的馈线组内广义需求侧资源协调调度的共享策略,以减少线路的冗余备用。其次,建立了基于以上运行策略的配电网主动运行收益模型,以及以配电网效益最大为目标的配电网需求侧电价、储能运行策略和容量配置的协同优化模型。最后,以改进的IEEE-33节点配电系统为算例进行了仿真。仿真结果验证了所提模型的有效性,并探讨了用户负荷需求侧资源参与程度对储能配置的影响以及共享机制对提升配电线路利用率的贡献,为主动配电网广义需求侧资源优化配置提供了参考。     

基于电气关联强度的虚拟微电网划分方法

随着智能电网与能源互联网研究的兴起,分布式可再生能源和储能设备的不断接入,配电网的智能化发展已成为一种必然趋势。而大量现存的传统配电网如何适应自由、对等、灵活的目标,成为迫切需要解决的问题。文中提出基于电网的电气关联强度将传统配电网划分成若干具有强内部聚合特性的虚拟微电网,并提出了基于扩展信息、物理、社会经济(CPS)的虚拟微电网实施框架,以及边界划分、资源优化部署、协同能量管理的三阶段研究问题。针对第一个研究问题,通过定义电气关联强度,对复杂网络中经典的Newman快速分区算法进行改造,实现对虚拟微电网边界的自动优化。通过仿真算例验证了该方法的合理性和效率。