分布式能源具有清洁、低碳、高效等优点,是以新能源为主体的新型电力系统的重要组成部分,是实现 能源体系“碳达峰、碳中和”的有效方式。为加快构建新型电力系统、尽早实现“碳达峰、碳中和”,有必要研 究和了解现阶段分布式能源发展情况。通过分析当前我国能源结构和清洁能源发展形势,以及分布式光伏、天 然气分布式和分散式风电三大典型分布式能源的发展现状,归纳了分布式能源发展五方面问题:发展有待协同、 成本有待降低、消纳有待提升、技术有待创新、政策有待完善。在此基础上结合国家相关政策提出加大支持力 度、做好科学论证、加强技术创新、推动市场交易和鼓励电网参与五方面建议,指出多能互补系统将是分布式 能源高效利用的发展方向。
经济一体化背景下,研究国内外碳交易市场风险溢出效应,对投资决策、风险管理以及碳市场健康发展 均具有重要意义。结合时变Copula函数和广义自回归条件异方差类(generalized auto-regressive conditional heteroscedasticity, GARCH)模型研究欧盟和国内碳交易市场的动态相依结构,在此基础上运用Copula-CoVaR 模型研究欧盟碳市场对国内碳市场的风险溢出效应。结果表明:(1)刻画欧盟碳配额期货市场和我国北京、上 海、湖北以及深圳碳市场动态相依结构的最优时变Copula函数各不相同,反映了我国区域碳市场的异质性特 征。(2)进一步基于Copula-CoVaR模型得到欧盟和国内碳市场的风险溢出效应,发现欧盟碳配额期货市场与北 京、上海及湖北碳市场都存在风险溢出效应,而深圳碳市场却不存在风险溢出。最后,基于上述结论提出了防 范碳市场风险的相关政策建议。
为了解决电动汽车(electric vehicle,EV)大规模接入微电网后,由于无序充电而导致的日负荷波动增大 以及运行成本增高的问题,提出了一种考虑用户满意度的微电网双层多目标优化调度方案。方案将微电网日前 优化调度过程分为配网层和负荷层,配网层以最小化日负荷方差和最低的系统运行成本为目标,制定了电动汽 车聚合商(electric vehicle aggregator, EVA)调度策略。负荷层制定每辆电动汽车的充电策略,在EVA的调度 计划下,按照配电网系统层的要求,最大限度地提高用户的综合满意度。通过多场景对比分析,结果表明所提 出的优化模型在减少日负荷方差、提高系统经济性的同时,提升了用户综合满意度,增大了用户参与调度的积 极性。
针对非侵入式负荷辨识终端对特征相似电器、小样本数据辨识困难等问题,提出一种利用改进的Faster R-卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)对小样本负荷数据进行高精度辨识的方法。在传统的 Faster R-CNN目标检测算法的基础上,增大了模型输入图像尺寸,保留更多负荷图像曲线的细节,提高了对小 目标图像细节的识别效果;替换模型特征提取网络VGG16为Inception V2网络,拓宽了网络宽度,减小了差异 较大的图像曲线变化尺寸对模型识别造成的干扰,以满足对不同尺度的负荷特征图像曲线的特征提取。在数据 集上测试Faster R-CNN对非入侵式负荷设备识别的可行性与准确性,结果表明该方法显著减小了数据处理与识 别网络的计算量,使识别的准确率与召回率均有了较大提升。
在建筑节能的趋势下,多热源联合的集中供热系统以其能源节约性、供热可靠性、系统灵活性等优势受 到了行业的普遍关注。但由于热源数量的增加,集中供热系统的管网复杂度显著增加。对于大多数多热源集中 供热系统,通常难以获得最佳水力工况以达到理想的供热效果。为此,提出了一种优化调节策略,其基本思想 为:用图论的方法建立多热源集中供热系统的数学模型,结合协同论的思想,以系统总泵功最小为优化目标, 以质量平衡、能量平衡、系统供需平衡为限制条件,并引入热源偏好性因子,建立协同优化方程,求解满足系 统水力工况需求、热力工况需求、热源调度需求的最优调节方法。将该策略应用于某多热源集中供热系统,结 果表明,优化调节策略可以将各换热站的供需匹配度保证在预期的范围内,同时,相较于压差控制策略,可以 降低21%的系统总泵功。
为了合理配置并网型微电网中储能系统容量,提高微电网经济性及其对大电网的削峰填谷能力,提出了 一种考虑分时电价的储能容量优化方法。以微电网系统建设成本及运行成本最小化为优化目标,建立了容量优 化模型,根据对某地历史源荷数据和配电网分时电价的分析,制定了经济调度策略,通过粒子群优化算法计算 得到系统经济性最优的容量配置。在Matlab中建立了仿真模型,分别基于考虑分时电价前后的容量配置进行7 日仿真,通过对比2次仿真结果验证了优化方法的有效性。对比结果表明,在容量优化配置中考虑分时电价影 响可以有效降低系统运行成本,提高削峰填谷能力。
为提高叶根弯矩的测量精度,提出了一种风力发电机组叶片叶根应力自动化标定的流程和算法。在小风 时,控制风力发电机组不并网空转,同时固定叶片在不同桨距角,利用叶片重力在叶根坐标系下产生不同弯矩, 从而获得标定输入。基于线性测量假设,采用线性回归的方法,得出标定系数和中心波长。以某国产7MW大 型海上风力发电机组为例,通过仿真验证了所选标定工况的误差满足设计要求,同时将该方法应用于现场测试 数据,并利用测试数据进行精度验证,测试结果证明了标定流程和算法的有效性。
针对参与需求响应的空调系统负荷预测方法存在预测精度低、预测时间长等问题,提出一种基于主成分 分析(principal component analysis, PCA)与海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA)优化极限学 习机(extreme learning machine, ELM)空调负荷预测模型。通过PCA提取影响空调系统负荷数据的主要特征, 建立空调系统ELM负荷预测模型,并采用SOA对模型参数进行迭代寻优。为了验证算法的有效性,以某办公 建筑的空调负荷数据为例进行实例分析,实验结果表明:经PCA特征提取后得到包含98.00%原信息的6项主成 分,SOA-ELM模型的预测结果与实际值基本吻合,其均方根误差为0.0137,平均绝对百分比误差为0.8392%, 决定系数高达0.9910,训练时长为3.482s,相较于其他3种对比模型性能更优。证明了所建模型泛化性能强、 预测精度高,能够有效预测空调系统需求响应时段负荷的变化情况。
为充分利用电动汽车充电桩资源,提升充电桩的使用效率,以及确保整个充电交易过程的安全性和快速 性,将区块链技术应用到电动汽车共享充电交易模式中,借助其分布式存储技术、共识机制、智能合约机制、 椭圆曲线加密等核心技术,构建高度可信、公正透明的共享充电交易系统,同时采用雷电网络链下扩容方法, 提高区块链的交易处理能力。对共享充电系统方案和交易流程进行了设计与分析,可以看出与传统充电交易模 式相比,基于区块链的共享充电交易模式,能为电动汽车用户提供更加智能、安全、高效的充电服务,满足车 主日常充电需求,对电动汽车产业发展和人们绿色出行具有积极的意义。
为解决多端直流输电系统(multi-terminal direct current, MTDC)存在能量冲击,影响系统的正常启动的 问题,提出一种智能协调启动控制策略。变电站采用模块化多电平换流器(modular multilevel converter, MMC),在MMC的预充电的过程中存在预充电“先发优势”的问题,为此搭建了五端MMC-MTDC系统的预 充电与协调启动模型,针对几种典型的MMC-MTDC系统故障进行分析,提出智能故障恢复快速启动控制策略, 仿真验证结果表明:所提出的控制策略能够有效降低启动时的暂态能量冲击,现场测试结果与预期结果一致。
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