基于虚拟电厂技术的区域负荷精准调节系统

随着电力需求的不断增长以及能源紧缺和环境污染等问题的日益严峻,电力供需不平衡及峰谷差过大为电网的运行和成本管理带来很大的负担,需求侧参与到电网运行是一种有效解决途径。应用大数据、云计算、物联网等前沿技术,基于张江科学城试点范围内分布式能源、可控负荷、储能等主体的聚合与协调优化,研究相应的市场机制;以变电站出线为基础建设分布式虚拟电厂模型体系,开展电网运行削峰填谷试点应用,体现智慧能源调度的特点,实现需求侧管理工作各个环节互联、网荷交互。     

计及分布式储能的虚拟电厂优化调度

分布式储能是虚拟电厂的优质可调节资源。为提高含分布式储能的虚拟电厂收益,构建了虚拟电厂中柴油发电机和风光可再生能源机组的模型;分别建立了并网型储能与用户侧储能两种分布式储能的运行约束条件;基于日前市场分时电价对虚拟电厂资源进行了优化调度算例分析。研究结果表明,受需量约束的限制,用户侧储能的收益能力不如并网型储能;不同需量约束将影响用户侧储能为虚拟电厂进行电价套利的能力;用户侧储能的个数越多,虚拟电厂的总收益越少。     

基于湖北省资源禀赋的分布式风光和水电协同策略

基于湖北省风、光、水等资源禀赋,文章提出了多级能源协同控制策略,针对资源现状进行了分析。基于水电资源优势建立了多能源协同优化模型,分析了火力机组、光伏、风电、水电机组成本,分别针对可再生能源的不确定性以及光伏和水电联合系统进行了建模分析。考虑了火电机组的排放成本,利用总成本和排放为目标进行优化,考虑等式约束和不等式约束。利用考虑约束条件越限的珊瑚优化算法进行模型求解。在仿真模型中说明了所提模型和方法的有效性。     

基于滚动时域优化和反馈校正的虚拟电厂实时优化调度方法

虚拟电厂（virtual power plants,VPPs）已经成为对分布式新能源进行调度控制的重要方式,而由于日前新能源预测和负荷预测的误差,经常会影响调度策略并造成VPPs次优运行。提出了一种基于反馈校正控制模型预测控制的VPP自适应预测优化调度策略,以实现不确定性条件下VPPs的最优运行。该策略包括2个部分:滚动时域优化（receding horizon optimization, RHO）和反馈校正（feedback correction, FC）。RHO采用时间序列模型与卡尔曼滤波相结合的混合预测算法对RES和负载的输出功率进行预测,并根据预测结果进行调度。FC采用基于快速滚动灰色模型的超短期误差预测,对RHO策略进行调整。FC用于最小化调整,以补偿预测误差。所提策略在某实际配电系统的VPP上实施,结果表明,其能更好地跟踪系统内实际可用资源,且供需之间的不匹配程度最小。     

虚拟电厂内部资源调度算法的对比分析及应用

分布式发电资源的广泛应用对各类分布式发电机组的协调并网运行及其与传统发电机组的联合调度提出了新的要求。结合微型热电联产机组等分布式发电机组的特性,引入通用虚拟电厂技术,分析虚拟电厂内部发电资源优化调度算法,基于传统调度方法提出三种改进的调度算法,并通过实例分析对比了三种算法的寻优结果及运行时间。结果表明,基于混合整数线性规划算法与启发式算法的启发式线性规划改进算法有利于虚拟电厂业主获得更好的经济与环保收益以及更快的运算时间。     

采用改进细菌觅食算法的虚拟电厂发电资源调度

能源与环境问题的日益严峻,对电力系统发电结构调整与电源优化调度提出了新的要求。为优化我国电源结构、提高分布式发电资源利用率,引入虚拟电厂理论及优化调度算法以整合各类分布式发电资源。结合虚拟电厂与发电资源相关理论,构建虚拟电厂中分布式发电资源调度模型,采用改进的细菌觅食算法以及遗传算法对模型进行求解。算例分析中对虚拟电厂模型的经济性与环保性进行分析,同时对比了两种算法的运算速度与运算结果。结果表明,与传统电力系统相比,虚拟电厂更具环保性与经济性;同时,改进的细菌觅食算法运算速度更快、结果更优。     

基于虚拟DPU和EIO技术的水电控制系统国产化改造应用

水电站控制系统的智能化和国产化是未来水电建设的发展趋势。EDPF-NT Plus系统通过集成化、智能化、网络化全面提升性能和扩展功能。在水电机组控制系统的国产化改造和替代方面,EDPF-NT Plus开发了基于虚拟DPU和EIO的灵活、高效的通信接口和系统集成技术,在网络通信、应用实现上充分兼容现有国外品牌的水电控制系统产品。本文介绍了面向水电国产化改造的EDPF-NT Plus关键技术和虚拟DPU与EIO技术。以国内某水电站控制系统国产化改造为例。通过在运行员站上部署虚拟DPU,再配合EIO技术来灵活、高效地实现与现有国外品牌的现场控制单元的数据通信,从而实现部分国产化系统的集成,在工程实践中得到成功应用。     

沿海电厂实现水电联产的分析研究

通过对中国沿海电厂水电联产的现状进行调研,对其技术特点进行分析,对其存在的问题、技术经济等方面进行分析总结,并对提出了建议.     

基于模型预测控制的虚拟电厂储能系统能量协同优化调控方法

随着可再生能源在传统电网中的渗透率逐渐增高,虚拟电厂的概念被提出,旨在有效整合并利用可再生能源.提出了一种基于模型预测控制的虚拟电厂储能系统能量协同优化调控方法,使用长短期记忆神经网络来获取未来一天内虚拟电厂管辖范围内的负荷、风电、光伏出力预测值.在模型预测控制的框架下,以虚拟电厂运行调度的成本最小化为目标,使用一种改...     

虚拟电厂下基于基因表达式编程的云边协同分布式异常数据检测算法

数据可靠互联对虚拟电厂中各类能源生产、传输以及调度等环节的安全稳定运行至关重要。然而人为失误、采集设备故障、网络恶意攻击等因素导致虚拟电厂各环节业务系统中异常稀疏数据频繁产生。现有基于统计学或机器学习的集中式异常数据检测方法存在依赖数据分布和先验知识、计算复杂度较高、效率低下等缺陷。为了解决上述问题,文章提出一种虚拟电厂下基于基因表达式编程的云边协同分布式异常检测算法。首先,基于云边协同机制,构建虚拟电厂云边协同分布式异常检测体系架构;其次,从算法原理、基于最小二乘的全局异常检测模型生成等方面设计基于基因表达式编程的分布式异常检测算法。基于3个真实数据集和3个开源数据集的仿真实验结果表明,与现有模型相比,提出的算法在异常数据检测的准确率、漏检率、误检率、平均耗时以及加速比方面均具有明显的优势。     

基于云服务的虚拟电厂优化调度与隐私保护

虚拟电厂通过先进的通信、计量、控制等技术聚合不同的灵活性资源,实现资源综合协调优化控制,是提高电网安全水平、降低用户用能成本、促进新能源消纳的重要措施。而基于云服务的计算框架将虚拟电厂优化调度的求解转移至云端服务器完成,在降低本地计算压力和计算资源投资成本的同时也带来了新的隐私安全问题。为了应对云计算过程中云端服务器与园区之间信息交互存在的隐私泄漏风险,文章研究并提出了面向云服务的虚拟电厂优化调度过程中基线计算环节的信息伪装机制,利用基于线性映射的信息伪装算法将原优化问题的参数及变量信息进行伪装,在有效保证云端模型求解正确性的同时,可靠地保护园区数据隐私。通过对算例优化结果以及信息伪装特性的分析验证了所提模型和方法的有效性。     

考虑风光不确定性的分布式能源集成虚拟电厂收益-风险均衡模型

文章将风电场、光伏发电、小水电站等分布式能源聚合为虚拟电厂,并考虑价格型需求响应负荷及激励型需求响应负荷,以运营收益最大化为目标,综合考虑负荷供需平衡约束、机组运行约束以及旋转备用约束等,构建虚拟电厂常规调度优化模型,利用条件风险价值法(CVaR)和鲁棒随机优化理论构造虚拟电厂风险规避优化模型。最后,以独立微电网作为实例对象,验证了模型能够在最大化经济效益的同时,最大化利用清洁能源,合理控制运营风险,实现虚拟电厂最优化运营。     

基于自适应虚拟阻抗的分布式电源并联控制策略

当传统下垂控制策略应用于低电压微电网分布式电源并联系统时,其等效输出阻抗易受线路阻抗的影响而呈阻性,致使无功功率不能完成精准分配,破坏微电网系统的稳定性。因此,分析了低电压微电网系统的等效输出阻抗,并提出将自适应虚拟阻抗添加到电压电流双闭环控制方法,结合下垂特性可实现无功和有功功率的解耦,还能对产生的环流进行有效抑制;又利用CAN通讯技术通过引入电压补偿信号在线监测无功功率分配,以提高各分布式电源无功功率的分配精准度。最后通过在仿真平台建立两台逆变器并联运行模型,验证了该方法的可行性和稳定性。     

分布式架构和消息队列技术在抄表系统的应用

伴随着抄表系统应用的不断深入和功能扩充,系统的规模和层次结构都随之变得越来越庞大和复杂。为了满足系统的稳定性和数据传输功能的要求,对抄表系统可以采用分布式系统原理进行结构设计。以新安江水电厂抄表系统改造项目为例,介绍了自动抄表系统的功能模块和业务流程,并从程序架构入手,阐述了分布式抄表系统的软件架构策略和系统设计要点。3年多的运行实践表明,自动抄表系统的功能扩充和稳定运行等问题得到有效解决,系统采用分布式架构和微软消息队列技术来实现功能模块间的数据交互,是可行的,成功的。     

运筹学在水电能源系统规划中的应用

本文应用运筹学的优化技术——线性规划、非线性规划、整数规划和动态规划,建立了五个数学模型,以解决梯级水电站水库死水位的优化选择,水电站群装机容量的优化分配等在水电能源系统规划阶段的课题。通过工程实例验算,证明这些模型是可行的,成果也是可信的。     

计及环境效益的虚拟电厂经济性优化调度

虚拟电厂（Virtual power plant, VPP）能有效减小新能源对电网的冲击,提高供电可靠性。本文在分析了VPP各分布式电源（Distributed generator, DG）发电成本的基础上,构建了计及环境效益的含风力发电、光伏发电、小水电和微型燃气轮机发电的VPP经济性优化调度模型,设计了基于小水电季节特性的VPP运行策略。以各时段内VPP实际出力跟踪计划出力、同时VPP发电成本和环境成本最小为目标,通过粒子群算法计算得到VPP各DG的出力。讨论了丰水期、平水期和枯水期VPP完成计划出力时微型燃气轮机出力系数,比较了丰水期、平水期和枯水期VPP发电成本和环境成本,并基于火力发电的环境成本计算了丰水期、平水期和枯水期VPP环境效益。实验结果验证了所建模型和运行策略的合理性,并表明VPP能有效平抑新能源出力偏差,降低DG发电总成本。