电力系统可靠性评估述评

介绍了复杂电力系统可靠性评估的目的与意义,阐述了国内外电力系统可靠性评估的发展历程,即确定性评估、概率性评估和可靠性评估.进而从发、输、配电系统等角度分别综述了国内外电力系统可靠性评估的研究现状和主要评估方法,最后展望了电力系统可靠性评估的发展方向和值得进一步研究的问题.     

植物源昆虫拒食剂及其在IPM中的应用

植食性昆虫与植物之间经过长期协调进化，它们之间形成关系的多样性是无从说清的，因为每一种昆虫对它的寄主植物都表现出一系列的适应性；而植物为了抵御外来危害，其自身早些时候已产生的被植物化学家称为植物次生化合物的有毒物质，形成了一道“自卫”关卡。早在19世纪就有人指出：     

国外经验对中国电力系统应急减灾机制的启示

总结了国外电力系统在应急处置方面的经验,包括应对因稳定破坏导致的电力系统大面积停电事故的经验和应对不可抗外力导致的电网支解情况的处置经验;提出了在中国电力系统建立和完善各种灾变情况下的安全预警与应急减灾机制的思路和建议。     

区域电动汽车协调优化的充放电策略

电动汽车是一种移动负荷,其充放电行为会对电网产生巨大影响。为减小这种影响,研究了区域电动汽车协调优化的充放电策略。在1个包含居民区和工商业区的区域中,首先研究了电网侧在最优功率负荷波动和经济费用下的充放电需求,然后研究了用户侧充放电总功率与电价的关系,最后研究了中间商侧通过返利来引导用户进行协调充放电。研究结果表明：通过多目标的遗传算法进行充放电优化后,电网侧功率负荷方差有很大的优化,中间商侧得到的充放电总费用增大;中间商侧将节约的费用补贴给用户,通过0-1规划优化后,减少了电池损坏,节约了用户费用,减少了等待时长,为用户带来便利,同时中间商侧因减少的补贴费用而获利。通过3者的协调配合,实现了电网侧、中间商侧和用户侧的协调优化,该策略将1个复杂的优化过程分解成不同模块来实现,既满足了各层面的要求又使该方法更具可操作性,最后用1个算例验证了该策略的有效性。     

分时电价下价格理性用户最优充电策略

电动汽车作为一种移动负荷,其充放电行为将对电网产生巨大的影响。在尖峰、峰、平、谷、尖谷5段分时充电电价与传统峰、平、谷3段分时放电电价下,建立了4类电动汽车充放电响应模型与价格理性用户最优充电策略,并计算出用户所需要的充电费用、电网的负荷量与网络损耗率。仿真结果表明：该模型求得的最优充电策略,不仅可以使用户费用降低,还可以大大降低电网的网络损耗率。     

基于空间多源异构数据的台风下输电杆塔风险评估

台风灾害下电力系统的风险评估及可视化对电力系统防灾减灾具有重要的科学意义和工程应用价值。为了预测高风险区域,优化抢修资源配置和潮流风险调度,文中分数据层、知识提取层和可视化处理层构建了台风灾害下输电杆塔风险评估体系。首先,基于设备运行信息、气象信息以及地理信息等构建空间多源异构信息数据库。再基于参数优化,应用6种机器学习算法建立了杆塔损毁风险预测智能模型,通过指标对比选择相对最优模型,同时,在此基础上提出基于不等权拟合优度法的组合模型。以1 km×1 km的尺度对台风"彩虹"下某中国沿海城市的杆塔损毁风险进行了评估及可视化,将相对最优模型与组合模型进行了详细的对比,测试结果显示:相对最优模型及组合模型均能够识别损毁最严重的区域,但相同风险阈值下组合模型的预测效果更好,验证了所提方法的可行性与合理性。最后,分析了模型通用性和样本数量级对预测效果的影响。     

住宅小区环境设计评价初探

在住宅小区环境设计日益受到重视并迅速发展的今天，住宅小区环境设计评价的研究却刚刚起步，尤其缺少具体的评价指标。在构建住宅小区环境设计评价指标体系的基础上用层次分析法确定各指标权重，并用模糊综合评价法对方案进行评价。比较各方案的评价结果即可看出每个方案的优劣并确定最优方案，从而为住宅小区环境设计方案的招标工作提供依据。     

非预测机制下计及碳交易的家庭能量低碳优化实时管理

传统家庭能量管理系统模型多基于预测或场景生成，并通过优化算法进行日前离线优化，但难以解决光伏、负荷等不确定性等问题。基于此，提出了一种非预测机制下计及碳交易的家庭能量低碳优化实时管理模型。首先，利用深度Q网络算法对不同类型负荷的动作状态空间进行定义，通过建立智能体避免使用历史数据及概率分布模型等预测机制。其次，在考虑系统碳排放等基础上，以用户电费–碳交易成本及满意度惩罚为目标，构建能量管理模型，并利用智能体与实时环境进行交互，在不确定性环境中进行实时求解。最后，在算例分析中通过与传统粒子群优化算法对比及不同模型参数分析，证明了所提模型具有较好的实时优化性能及鲁棒性。     

运行与规划协同的电热氢联供系统最优容量配置研究

在“双碳”目标下，以氢能等零碳能源为主体的综合能源系统高速发展，发挥其运行策略与容量配置的协同优化有利于保障能源供应、提高规划经济性。在此背景下，提出一种运行与规划协同的电热氢联供系统(electricity heat hydrogen cogeneration system, EHH-CS)最优容量配置方法。首先，在构建EHH-CS模型的基础上，通过拉丁超立方抽样与改进K-均值聚类结合的方法，建立不确定性变量的典型场景，实现可再生能源及负荷不确定性的合理刻画。其次，建立EHH-CS容量配置双层联合迭代模型。上层为优化配置层，以日投资净收益最大为目标进行优化配置，下层为优化运行层，以日运行收益最大为目标进行优化运行。并通过粒子群算法进行循环迭代求解，以获得协同最优的运行策略及容量配置方案。最后，以某EHH-CS为例进行仿真验证。结果证明，所提方法促进了可再生能源的就地消纳，有效地均衡了系统的规划成本及运行费用。     

一种Stacking集成结构的台风灾害下停电空间预测方法

为提高电网公司防灾减灾能力,考虑电网、气象、地理等因素,从统计学习的角度提出一种台风灾害下停电空间预测方法。首先,以1 km×1 km网格为单位收集数据,并进行标准化、分类变量独热编码处理与筛选、构造特征等处理后作为模型输入数据。其次,选取随机森林、梯度提升决策树、自适应提升、K最近邻、支持向量机、极限树、决策树以及XGBoost等算法,利用Stacking集成技术构造停电空间预测模型。最后,以广东省某县为研究对象,对模型的停电空间预测性能进行验证。在台风“彩虹”下的预测准确率为0.7776,召回率为0.9140。结果验证了在台风灾害下该模型对停电空间预测的可行性与有效性。