【摘 要】
:
在可再生能源电力消纳保障机制的政策背景下,作为电力系统运行的主要参与者之一,省级电力交易中心需要积极承担可再生能源电力消纳责任,通过编制合理、有效的月度电能交易计划,促进可再生能源电力的消纳和政策的落实。文中提出了一种考虑可再生能源电力消纳责任权重的年度合同电量月度滚动分解方法。该方法基于优化和决策理论,通过对影响可再生能源电力消纳的因素的分析,建立了考虑可再生能源电力消纳责任权重指标完成难度和空气污染指数的双目标优化模型。除此之外,模型通过对剩余月份合同电量的整体优化,保证了电量执行的可行性和分配的公平
【机 构】
:
国家电网公司华中分部,华中科技大学管理学院
【基金项目】
:
国家自然科学基金资助项目(71871101),国家电网公司华中分部科技项目(HZ190424-15)资助。
论文部分内容阅读
在可再生能源电力消纳保障机制的政策背景下,作为电力系统运行的主要参与者之一,省级电力交易中心需要积极承担可再生能源电力消纳责任,通过编制合理、有效的月度电能交易计划,促进可再生能源电力的消纳和政策的落实。文中提出了一种考虑可再生能源电力消纳责任权重的年度合同电量月度滚动分解方法。该方法基于优化和决策理论,通过对影响可再生能源电力消纳的因素的分析,建立了考虑可再生能源电力消纳责任权重指标完成难度和空气污染指数的双目标优化模型。除此之外,模型通过对剩余月份合同电量的整体优化,保证了电量执行的可行性和分配的公平
其他文献
碳中和下,风光将发展成为中国电网的主导电源。由于风光资源和负荷的逆向分布,跨区域集中消纳将是其重要发展途径,需要巨大的灵活性资源平衡其间歇性和波动性影响。如何解决这一巨大灵活性需求,是中国未来实现碳中和的关键问题之一。储能技术被视为解决新能源灵活性的重要手段,但无论是居支配地位的抽水蓄能还是被寄予厚望的电化学储能,或受限于地理位置或受限于规模性、经济性、安全性,在新的技术或者手段没有突破前,未来很长一段时间内都难以满足中国现在和未来新能源跨区域大规模集中消纳的需要。只有规模庞大、技术成熟的水电(包括抽水蓄
目前求解综合能源市场多参与主体竞价博弈问题普遍采用数学推导法与启发式算法,但两类方法均须以完全信息环境为前提假设,同时前者忽略市场参与者非凸非线性属性,后者易陷入
交流电力弹簧(ACES)可有效抑制由高渗透率可再生能源发电引起的交流微电网有功功率波动,但ACES是典型的强耦合、非线性对象,而依赖于模型局部线性化的传统矢量控制难以实现存在不确性扰动情形下的宽范围功率精确控制。为此,文中提出一种基于鲁棒扰动观测器的ACES反馈线性化解耦控制方法。针对ACES的强耦合特性,构建了ACES两输入/两输出李导数仿射模型,设计了解耦矩阵,解耦矩阵与ACES耦合模型联合观测,可等效为全解耦的dq两相电流积分器,简化控制器设计。针对ACES的非线性特性,采用精确反馈线性化控制方法,
利用光伏逆变器进行配电网无功/电压控制(VVC)可以降低系统网损,提高系统运行安全性。随着配电网规模与运行工况的日益庞大与复杂,传统的集中式VVC与分散式VVC在响应灵活性与决策最优性方面的不足愈加凸显。鉴于此,提出了分布式混合时间尺度VVC(DHT-VVC)策略,其通过分布式优化框架对光伏逆变器的“分钟级”调度与“实时”控制2个环节进行同步协调优化,给出全局趋优性控制决策。分析这2个环节在配电网实际运行中的相互影响,将光伏逆变器本地“实时”下垂控制参数转化为“分钟级”调度中的决策变量,构
机器学习技术是助力能源转型、促进清洁能源消纳的重要工具。近年来,机器学习技术在电力系统中的应用已得到广泛关注。由于机器学习技术的“黑箱”特征,使其在可解释性、鲁棒性等方面仍有待提升,与电力系统高可靠性的运行要求存在一定矛盾,导致其实际工程应用滞后于理论研究。对于机器学习技术的实际应用情况,文中聚焦于北美地区配用电领域,从源、网、荷3个角度梳理了机器学习技术的典型工程实践项目,概述了每个项目的方法、效果以及从中得到的启示。进一步地,将以上项目归纳为态势感知、决策支持2个类别共计5个应用场景,并从工程实践
不断提高风电爬坡事件特征量的预测精度对电力系统安全稳定运行意义重大.因此,提出一种爬坡事件特征量与数值天气预报(NWP)气象数据相结合的风电爬坡滚动修正模型.首先,基于P
随着风电渗透率的提高,电力系统将面临惯量支撑和频率响应能力不足的问题。风电机组通过虚拟惯量控制及超速减载控制可具有调频能力。文中在传统机组组合模型的基础上加入计及风电机组调频的频率动态约束。首先,推导风电机组不同减载量下的虚拟惯性时间常数大小。然后,对计及风电机组调频的多机系统建模,并推导扰动后频率最低值的表达式。接着,构建考虑动态频率约束的机组组合优化模型,并采用多元分段线性化技术解决频率约束高度非线性特征的问题。最后,以含风电并网的10机系统为例进行计算分析,结果验证了风电机组参与调频在机组组合决策中
引言rn机器学习(ML)作为人工智能的一个子类,在各个领域(包括大气科学和计算机视觉)都得到了广泛的应用.正如哈佛大学博士 Matthew Stewart所说,tinyML是一个新兴的发展学科,
混合式配电变压器能够有效抑制电网谐波和稳定负载侧电压,在配电网末端具有重要意义。针对负载变化、电网电压波动或三相不平衡等情况下,混合式配电变压器直流母线电压不稳定导致的谐波补偿、维持负载电压稳定功能出现的问题,提出一种基于非线性扩张状态观测器的直流母线电压控制策略,将观测出的总扰动通过前馈的方式进行补偿,以提高直流母线电压的稳定性。同时,通过频域分析了所设计扩张状态观测器和电压控制器的稳定性。最后,在MATLAB/Simulink仿真与实验中,与比例-积分控制进行对比,证明了所设计控制器的响应速度更快,稳
中国电网特性复杂、运行约束多,随着电力现货市场的建设,对安全校核计算的精确性提出了更高的要求。文中分析了安全校核的内容以及影响其精确性的因素,提出了针对电力市场运营的省级电网精细化安全校核方案,包括以下3个方面:在电网模型方面,提出了低电压等级电厂并网和联络线等值计算方法,分析并设计了停运设备复役操作和设备的未来态工况计算;在算法流程方面,梳理了现货市场优化出清和安全校核的关系,提出了市场出清、断面限额计算与安全校核混合迭代计算流程;在辅助信息方面,针对区域输电断面,基于设备与断面、断面与断面之间的关系提