面向分布式电力交易的区块链算法应用研究综述

当下分布式电力交易呈现出中心化网络风险验证和市场竞争过小等问题。区块链技术去中心化、防篡改及分布式存储等特点与分布式电力交易中存在的问题高度契合,将区块链技术应用于分布式电力交易中受到广泛关注。文章从安全防护类算法、数据同步类算法及共识类算法3个方面梳理了区块链相关算法,将其结合分布式电力交易的部分适用场景展开分析,总结现有区块链核心算法在分布式电力交易中优缺点。最后,对区块链技术现在存在的问题及各类算法在未来分布式电力交易的适用性进行分析,通过对3类算法分析综述,从安全、共享、共识3个方面提高分布式交易的交易速率和可靠性,为未来区块链核心算法在分布式电力交易领域的应用提供研究思路。     

居民负荷特征研究及特征库的建立

居民用户用电可视化是开展节能工作的基础。在居民用户用电可视化研究中,了解居民用户侧典型家电的负荷特征和耗电特性是关键。通过分析各种类型的负荷特征,从中选取一些具有较高辨识性的特征量作为负荷特征库的主要内容。构建电力数据采集平台,采集典型的家电负荷用电数据,并根据一定的数学方法提取各负荷特征,形成负荷特征库。利用Matlab构建负荷特征库可视化界面,方便调用和分析负荷特征,为后续负荷识别奠定基础。     

欠定分离机制下基于特征滤波的居民负荷非侵入辨识算法

通过非侵入采集模式下电流信号的欠定求解实现了负荷分解,获取了各独立负荷的完整电流,在负荷分解基础上实现了状态辨识。利用居民用户的负荷操作习惯将难以求解的欠定问题优化建模,转化为一维欠定问题,将求解模型建立为单位时间间隔仅从采集信号中分离两路信号。依据电流频域信号的稀疏性通过两步迭代收缩阈值算法得到最优解,使每个投入运行的负荷均可独立分解。通过先验方式获取用电网络各负荷的特征电流形成特征滤波器组,对分解电流进行频域滤波,通过对滤波后频率分量的量化判决实现负荷辨识。利用实际采集的用电数据验证了算法的有效性,能够有效实现负荷分解,并准确判断负荷状态。     

边缘计算在电力需求响应业务中的应用展望

电力自动需求响应业务的快速发展,引入了大量的智能终端,在云端进行集中式管理对IT基础设施提出了过高的要求。提出了一种将边缘计算技术应用于自动需求响应业务的设想,并基于欧洲电信标准化协会提出的边缘计算框架,依据IEC 62939智能电网用户接口的标准划分,设计了自动需求响应边缘计算(automated demand response edge computing,ADR-EC)节点的分层架构模型。分别给出了ADR-EC节点的功能层、信息层、通信层设计方案及应用示例,最后结合自动需求响应业务的发展剖析了未来边缘计算大规模应用所面临的问题与挑战。     

智能电网需求响应通信架构综述

需求响应是智能电网中的关键技术之一。信息化、自动化和标准化程度高的需求响应通信架构是实现需求响应大规模应用的基础,也是亟须要解决的研究问题之一。首先介绍了目前国内外标准化组织在需求响应信息通信技术标准化方面的工作;其次,分别以Open ADR和SeDAX为例,深入分析了基于主/从配置与基于信息中心网络的需求响应通信架构,并提出了基于内容中心网络的需求响应系统的设计方案;再次,从通信方式、网络架构、可靠性、可扩展性、计     

边缘计算在电力供需领域的应用展望

随着电力供需领域设备的智能化,电力供需领域之间传递的信息量不断增大,导致带宽资源的浪费以及信息不能得到及时的处理。将边缘计算引入电力供需领域能很好地解决这些问题。论述了边缘计算的产生以及优势;随后分析了电力供需互动以及研究了电力供需领域对于边缘计算的需求;最后,对边缘计算在电力供需领域应用进行了展望,构建了边缘计算在电力供需领域应用的具体场景,为边缘计算在电力供需领域中的发展提供参考。     

面向电力需求响应业务的P圈保护算法

为满足电力需求响应(DR)业务对实时、可靠通道的技术需求,解决DR多播业务的通道保护问题,提出了一种面向电力DR业务的P圈保护算法。通过评估DR多播链路的重要度,采用边扩张和对偶圈合并算法对已配置的P圈进行优化,实现对DR重要链路的优先保护。仿真结果表明,所提出的算法有效减少了P圈的数量和保护失效率,提高了保护资源的复用度,能够为电力DR业务的通道级故障的快速恢复提供有力支撑。     

区块链技术在虚拟电厂交易中的应用综述

区块链技术自提出以来被应用到各行各业中,因其透明安全的交易环境以及共同维护的节点信息被人们应用到虚拟电厂(virtual power plant, VPP)中,满足VPP聚合各类分布式能源,构建以清洁低碳能源为主体的能源供应体系以及电力系统安全运行和综合防御体系。从区块链与VPP的概念出发,对共识机制、加密技术、分布式存储以及智能合约四个方面在VPP的适用性与应用场景进行了分析。最后对区块链在VPP应用中遇到的问题进行分类总结,旨在提升VPP与分布式电源交易的灵活性以及数据管理的安全性,为VPP与区块链进一步结合优化电力市场结构提供了思路。     

基于图信号处理的智能电表功率信号分解

智能电表的大规模部署,使得对电表采集的低频信号进行数据分析成为一个研究热点。以非侵入式负荷监测为背景,研究基于图信号处理(GSP)的低频功率信号分解算法。首先,将功率信号分解定义为最小化求解问题,并引入基于图转移矩阵的全局变化量作为正则项。然后,分两步对该优化问题求解:第1步最小化正则项得到满足图信号全局变化量最小的近似解;第2步以该解为基础,利用模拟退火算法对目标函数和约束条件迭代寻优。最后利用开源数据库REDD进行仿真,验证了该算法在分类准确率上的优势,且与其他算法相比对训练数据的依赖性较小。