电力系统备用容量网络受限减扣算法研究*

备用的精准评估对于保障系统运行安全和指导有序用电计划制定都有着重要的意义,但广东电网网络约束较多,且断面之间常存在耦合,使得快速、准确地评估考虑网络约束的备用容量存在困难。备用容量网络约束受限减扣的计算属于生产应用问题,相关研究文献较少。通过对比现有的备用网络受限减扣工程应用方法,提出了一种基于电网实时调度运行的网络受限容量评估优化算法。     

基于长短期记忆网络和随机矩阵的输电线路故障智能识别方法

当今,可再生能源发电正以集中、分散的方式大规模的并入电网,在最大化消纳可再生能源发电政策驱动下,由可再生能源发电波动性、随机性导致的输电线路的潮流随之呈现不确定性,导致输电线路故障发生的几率增大,故障类型、特征呈现日趋多样性。对此,基于长短期记忆网络和随机矩阵提出了一种输电线路故障智能识别方法。首先,提出了随机矩阵理论的输电线路故障时刻确定方法;在此基础上,给出了大样本故障随机矩阵的学习训练形成方法;进而,基于长短期记忆网络进一步识别输电线路的故障类型;最后,以某实际输电线路为例进行验证,表明了所提方法的有效性。     

基于旋转门算法的电池储能辅助单机跟踪AGC指令控制策略

针对电池储能辅助单机跟踪AGC指令过程中机组爬坡频次高以及储能动作次数多的问题,提出基于旋转门算法的电池储能辅助单机跟踪AGC指令控制策略。首先,利用旋转门算法对AGC历史数据进行压缩,对压缩结果采用线性插值处理,进一步进行动态更新及实时修正,并结合机组爬坡特性确定机组承担的功率调节指令。然后,将储能系统动态地分为3个电池组,根据储能系统功率调节指令确定电池组动作顺序,进而设计功率分配方法实现储能系统上层功率分配,同时确定各电池组电池单元功率分配原则完成下层功率分配。最后,利用某电厂实际AGC指令对控制策略进行仿真分析,验证了所提策略的有效性。     

基于发电量-负荷平衡的风电系统可靠性预测方法研究

风能具有安全、可持续发展利用的特点,是应对化石能源枯竭以及火电、核电污染的新能源发电方式之一,但是自然风随机性较大,为风电系统安全运行和风能并网带来了挑战。可靠性预测是提高风电系统安全运行能力的有效方法,为此本文提出了一种基于风电系统风险和可靠性的预测分析方法,通过一组历史风力机发电和用电负荷数据,通过预测得到风电发电量-负荷的平衡关系;从发电量-负荷平衡的角度出发预测未来一年的负荷需求,最后通过实例进行了仿真,并将结果与风电场的实时数据进行了对比。仿真与实际数据对比的结果验证了该方法的有效性,表明本文提出的方法能够有效预测电力负荷需求,针对风电系统可靠性进行预测分析。     

考虑源荷可调节资源参与的电网风险评估指标体系及方法

针对在源荷两侧可调节资源的大规模接入后,常规的电网风险评估方法难以兼顾源网荷三侧风险评估需求的问题,构建考虑源荷可调节资源参与的电网风险评估指标体系,并探讨指标参数的量化及系统整体风险计算方法。首先,分析电网运行风险的影响因素,并结合各影响因素构建电网风险评估指标体系;其次,确定各风险指标严重程度及发生概率的量化计算表达方法;最后,设计基于改进层次分析法的系统整体风险综合计算方法,并确定对应的运行风险等级。以改进的IEEE 14节点系统及实际电网算例模型对指标体系及评估方法进行仿真分析,结果表明：所构建的风险指标体系及评估方法可同时预测源网荷的风险,具有一定的实用性和有效性;与采用层次分析法权重计算方法相比,所提评估方法获取系统风险分值平均偏差率小10倍,具有更高的准确率,且更加客观合理。     

考虑柔性负荷和阶梯型碳交易的低碳经济优化调度策略

为提高可再生能源的利用效率、促进风光消纳并且降低碳排放量,构建一种考虑柔性负荷和阶梯型碳交易的低碳经济优化调度模型。将柔性负荷纳入系统调度计划,通过调控柔性负荷弥补因风光出力不确定性造成的功率缺额,进一步促进系统风光消纳。以系统综合运行成本最小为目标函数,并引入阶梯型碳交易机制,实现系统低碳经济运行。采用Yalmip工具箱和Cplex求解器对模型进行求解,并设置3种场景对比分析所提优化调度策略的有效性。算例仿真结果表明,调度模型能够兼顾安全性、经济性和低碳性,系统弃风弃光量显著减少,负荷峰谷差明显缩小。     

基于长短期记忆网络的电网概率潮流计算及态势感知

随着可再生能源发电大量的并入电力系统各个地域,使电力系统发电的随机性、波动性日益变大,对电网潮流方向和大小都产生较大的影响。对此,提出了基于长短期记忆网络的电网概率潮流预估及态势感知。首先,基于风力发电、光伏发电、需求侧负荷、电动汽车充电、发电机组的概率模型;其次,基于NATAF方法将多种概率模型进行去相关标准正态分布变换;第三,建立了多方协调互补的成本最小的概率调度模型;第四,提出了长短期记忆网络的概率潮流求解方法;最后,以某实际电网为例,对所提算法进行验证比较,表明了所提方法的有效性。     

基于改进K-means和MADDPG算法的风储联合系统日前优化调度方法

风储联合运行可有效地应对风电出力的不确定性,提高风电竞争力,然而储能与风电联合运行的优化调度问题是一大难点.为保证储能可调控容量的基础上实现风储联合运行收益最大化,提出了基于改进K-means和多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法的风储联合系统日前优化调度方法.首先,根据储能特性和运行状态采用萤火虫优化的改进K-means聚类算法实现储能分组;然后,将风电与分组后的储能设备建模为不同的智能体,组成多智能体系统,采用MADDPG算法求解,设计了MADDPG算法的状态空间、动作空间和奖励函数;最后,对算法进行了算例仿真验证.结果表明,所提调度策略能够较好协调风电和储能运行,有效平抑了风电出力波动,与常规深度强化学习相比,提高了风储联合系统的运行收益.     

发光二极管显示屏标准化研究

随着行业规模的扩大,发光二极管的标准化和规范化需求越来越迫切。研究了国内发光二极管显示屏的标准制定和标准体系框架,分析了SJ/T 11281—2017《发光二极管(LED)显示屏测试方法》中发光二极管显示屏的机械、光学及电学性能参数和对应的测试方法,介绍了近几年测试方法相关研究进展,提出行业标准的制定和完善对于整个LED显示屏行业发展的重要意义。     

智能调度系统指标体系的电网能力态评估指标研究

基于现代电网调度的特点和需求,新一代智能调度系统需要具备更完善的数据处理能力,以协助调度人员有效地理解海量实时监测数据中反映的电网的运行状态的关键信息,进而定位电网运行故障或薄弱环节并及时做出调整。提出一种智能调度指标体系,并着重分析介绍了其中的重要模块——能力态评估指标及其功能特点。