新型电力系统与综合能源 |《上海交通大学学报》2024年第9期目次

摘  要:

针对区域综合能源系统中电、气、热多种能源形式的转换严重影响系统运行的经济性,建立区域综合能源系统(RIES)能量流数学模型和优化模型,以提升系统的经济性和对可再生能源的消纳.建立系统中各类能源转换设备数学模型,确定电力、燃气、热能3种能源传输网络约束条件;以经济性运行为首要目标,兼顾低碳排放和提高可再生能源消纳率的目标函数,构建RIES多能流优化模型.在大型综合能源系统基础上,引入负荷侧需求响应,建立仿真模型.仿真结果表明,需求响应的引入提高了系统调度灵活性,减少了系统对储能设备的依赖,有效降低了用户的用能成本.

关键词: 

区域综合能源系统, 多能流, 线性化, 需求响应

原文链接：

https://xuebao.sjtu.edu.cn/article/2024/1006-2467/1006-2467-58-9-1297.shtml

摘  要:

为充分利用共享储能在提高经济性与能源利用率等方面的优势,同时在主动配电网中发挥综合能源微网多能互补与耦合的作用,提出考虑综合能源微网接入主动配电网情况下的共享储能多目标优化配置策略.首先,分析配电网的经济性、电压稳定性以及共享储能的配置容量3方面的优化目标,同时考虑主动配电网的源、网、荷侧多灵活资源的协调运行,对主动配电网与综合能源微网进行建模;再基于帕累托最优的多目标粒子群算法对模型进行求解.最后,结合IEEE33节点配电系统建立共享储能配置的优化算例,验证所提配置策略的有效性.

关键词: 

主动配电网, 储能, 综合能源微网, 多目标优化, 帕累托最优理论

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https://xuebao.sjtu.edu.cn/article/2024/1006-2467/1006-2467-58-9-1309.shtml

摘  要:

针对微能源网内源荷不确定性,提出一种考虑源荷多区间不确定集和综合需求响应的鲁棒优化调度策略.首先,引入源荷多区间不确定集描述微能源网内风、光及电、热、冷负荷的不确定性.然后,为了充分挖掘负荷侧调度潜力,建立包含可削减电负荷、可转移电负荷、柔性冷、热负荷及可替代负荷的综合需求响应模型,并在此基础上考虑了综合需求响应的不确定性.接着,以微能源网调度成本最低为目标函数,构建考虑源荷多区间不确定集和综合需求响应的微能源网两阶段鲁棒优化调度模型,并通过列和约束生成算法、强对偶理论及大M法对模型进行求解.最后,通过算例分析验证了所提模型的合理性和有效性.

关键词: 

微能源网, 两阶段鲁棒优化, 综合需求响应, 源荷多区间不确定集, 列和约束生成算法

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https://xuebao.sjtu.edu.cn/article/2024/1006-2467/1006-2467-58-9-1323.shtml

摘  要:

分布式光伏功率不确定性的量化评估对于配电网安全稳定运行具有重要意义.考虑到不同出力波动模式下功率特性差异显著,为得出适应功率波动模式的预测模型并对功率不确定性进行精细化评估,提出一种分布式光伏集群发电功率波动模式识别与超短期概率预测方法.首先,综合卫星云图和光伏功率数据,通过出力波动的特征提取构建波动模式识别模型,实现对波动规律的挖掘.在此基础上,通过分类建模考虑不同波动模式的可预测性差异及波动模式与预测误差的关联关系,使预测区间宽度能更好地适应预测误差分布特征.由此实现对不同波动模式下功率不确定性的精细化考虑,从而提高概率预测精度,为电网调度提供更多参考,削弱分布式光伏功率强波动性对电力系统的影响.

关键词: 

分布式光伏, 功率预测, 深度学习, 模式识别, 概率预测

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https://xuebao.sjtu.edu.cn/article/2024/1006-2467/1006-2467-58-9-1334.shtml

摘  要:

随着港口电气化进程逐渐加速,单一的港口供能方式正在向多种能源深度融合演变.为响应我国“碳达峰、碳中和”战略目标,进一步提升海港综合能源系统的经济与环境双重效益,提出一种考虑碳交易机制的电-热混合式储能优化配置方案.首先,建立海港综合能源系统模型,并给出计及碳交易市场的交易方案;其次,构建双层优化配置框架,上层优化配置混合式储能容量,下层引入碳交易机制,满足港口综合能源系统低碳经济运行需求;最后,结合网格自适应直接搜索法与自适应混沌粒子群算法优势,利用混合式优化算法对双层优化模型进行求解.以天津港的实际运行数据为例,验证该方法的有效性.算例结果表明,所提方法不仅可以降低系统的投入成本,还能显著减少港区碳排放,从而进一步提升港口经济和环境效益.

关键词: 

海港综合能源系统, 碳交易机制, 混合储能, 网格自适应直接搜索算法, 自适应混沌粒子群算法

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https://xuebao.sjtu.edu.cn/article/2024/1006-2467/1006-2467-58-9-1344.shtml

摘  要:

针对目前集装箱港口综合能源系统(IPES)未考虑冷藏集装箱在港口调度上时间尺度的差异性及可再生能源与负荷不确定性的影响,提出一种集装箱IPES日前-日内两阶段滚动优化调度方法.日前调度针对冷藏集装箱温升阶段,结合冷藏箱入港后的物流过程建立港口冷链能量需求模型,以运行成本最低为目标得到系统各机组的日前出力值;日内调度考虑港口岸电负荷与可再生能源的预测误差及冷、热、电响应速度不同,建立日内双层滚动优化模型,最终得到港口各能源设备的调整出力.算例结果表明,将冷藏集装箱与集装箱IPES进行协同优化调度可有效降低港口运行成本与碳排放量,日前-日内两阶段滚动优化调度模型提高了系统经济性与平稳运行的能力.

关键词: 

集装箱港口, 综合能源系统, 冷藏集装箱, 岸电负荷, 两阶段优化调度

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https://xuebao.sjtu.edu.cn/article/2024/1006-2467/1006-2467-58-9-1357.shtml

摘  要:

针对现有自动化码头自动导航集卡(AGV)充电策略未能与分布式电源出力充分协同等问题,提出一种自动化码头AGV物流调度和有序充电联合经济优化方法.首先,解析AGV物流调度和充电调度之间的协同关系,构建联合优化框架;其次,针对AGV物流调度模块,提出考虑码头内外集卡道路隔离要求的AGV行驶距离计算方法;再次,针对AGV充电模块,定义AGV充电状态的判断条件和选桩方法;进而以码头购电费用最小为目标,考虑分时电价、风光上网电价、电量平衡约束、终止时刻的剩余电量约束、决策变量的上下限约束、物流调度约束,构建物流调度和有序充电联合优化模型,提出基于改进粒子群优化算法的快速求解方法;最后,通过某码头的实际案例,验证所提方法的有效性和经济性.

关键词: 

自动导航集卡, 分布式电源, 港口物流, 有序充电, 协同调度

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https://xuebao.sjtu.edu.cn/article/2024/1006-2467/1006-2467-58-9-1370.shtml

摘  要:

配电网故障诊断是确定故障位置、提高故障处理效率和降低停电损失的重要手段.目前,在故障诊断算法设计与测试过程中较少考虑开关操作等干扰的影响,造成算法在实际应用中易误动、用户体验差.针对配电网开关分闸的暂态过程进行详细分析,结合Mayr与Helmer模型对开关投切过程建模,并在PSCAD中生成仿真波形与现场操作过程暂态波形进行对比分析.在模型精准性检验基础上,构建了包含开关操作过程的配电网典型故障算例;与现有常用模型相比,所提模型可以仿真生成贴近现场开关投切过程的扰动数据,可用于故障诊断算法的可靠性检验.最后通过结果分析,对优化故障诊断算法和测试流程提出了针对性建议.

关键词: 

配电网, 开关投切, 电弧模型, 故障诊断

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https://xuebao.sjtu.edu.cn/article/2024/1006-2467/1006-2467-58-9-1381.shtml

摘  要:

准确及时地监测低惯量新型电力系统中聚合电源汇集点对电网的惯性支撑能力,对于提升系统安全、稳定、经济化运行具有重要意义.为阐明点对网的惯性支撑能力在线监测方法的基本原理,首先对以摇摆方程为基础的电力系统等效惯性常数定义及现有在线监测方法进行回顾;然后,为弥补现有在线监测方法在准确性上的欠缺,创新性地提出基于回归法的等效惯性常数辨识方法,并与在线惯量监测方法结合,构建基于同步相量测量单元的新型电力系统点对网惯性支撑能力在线监测的系统性方法;最后,利用改进的新英格兰10机39节点系统仿真分析,论证了该惯性支撑能力在线监测方法的实时性、准确性及其对新型电力系统的适用性.

关键词: 

新型电力系统, 惯量监测, 虚拟同步电机, 等效惯性常数

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https://xuebao.sjtu.edu.cn/article/2024/1006-2467/1006-2467-58-9-1390.shtml

摘  要:

海上风电复杂多重不确定性给输电网络结构的安全性和鲁棒性带来极大挑战.为了提升电网网架对海上风电的适应能力,提出基于Vague软集的海上风电接入下输电网两阶段鲁棒扩展规划方法.首先,引入Vague软集理论,从真隶属度函数、伪隶属度函数和未知信息测度等角度将海上风电的多重综合不确定因素转化为不确定性参数集,并采用蒙特卡罗模拟进一步构建海上风电Vague场景集;然后,建立基于Vague不确定性场景集的海上风电接入下输电网两阶段鲁棒扩展规划模型,第一阶段以海陆线路建设、网损费用等投资总费用最小为目标,第二阶段以海上风电弃风与切负荷量最小为目标,并结合基于二阶锥松弛后的交流潮流约束,利用第二阶段模型返回的弃风与切负荷期望值修改第一阶段模型的运行变量,得到迭代后的输电网鲁棒规划方案;最后,调用Gurobi数学优化引擎对Garver6节点系统与IEEE 39节点系统进行算例分析,以验证所提鲁棒扩展规划方法的有效性和可行性.

关键词: 

海上风电, 鲁棒扩展规划, Vague软集, 输电网, 不确定性

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https://xuebao.sjtu.edu.cn/article/2024/1006-2467/1006-2467-58-9-1400.shtml

摘  要:

针对风储系统参与电力市场不同调用时间尺度场景的耦合问题,提出面向电力市场多时间尺度场景应用的风储系统优化调度方法,指导风储系统进行短时风功率波动平抑,并参与电能量市场及备用辅助服务市场,实现不同调用时间尺度场景间协同优化,最大化风储系统经济效益.首先,考虑不同场景盈利机制,以风储系统多场景经济收益最大为目标建立目标函数.然后,建立风储系统参与各应用场景条件约束以及多调用时间尺度耦合约束.最后,算例仿真验证了所提方法可在保证风功率波动不越限的同时,提升风储系统在日前电能量市场及备用辅助服务市场中的综合运行效益.

关键词: 

电力市场, 风储系统, 多场景应用, 多调用时间尺度协同优化

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https://xuebao.sjtu.edu.cn/article/2024/1006-2467/1006-2467-58-9-1410.shtml

摘  要:

随着多元化电力市场的建设,电价影响因素日益增加,市场环境变化也更加剧烈.为提高市场短期电价的预测精度,提出一种考虑多种电价影响因素的改进Transformer-粒子群优化(PSO)算法短期电价预测方法.首先,在考虑历史电价、负荷的基础上进一步分析电价形成的相关因素,利用自相关函数分析电价的多周期特性并在此基础上调整输入序列,克服了仅采用历史数据以及经验调整输入序列导致预测精度受限的问题.其次,结合长短期记忆(LSTM)、自注意力机制与多层注意力机制并采用多输入结构建立改进Transformer模型,进一步提升LSTM模型捕获不同时间步信息间的长短期依赖关系的能力,克服LSTM的信息利用瓶颈,适应包括历史电价及多种电价成因的复杂多序列输入.此外,还利用PSO智能算法搜索模型不同学习阶段的最佳学习率克服手动调整学习率的局限性.最后,采用PJM市场电价进行算例分析,结果表明所提短期电价预测模型能应用于电价影响因素多、变化剧烈的市场环境,并有效提升短期电价预测精度.

关键词: 

短期电价预测, 多维影响因素, 自相关分析, 改进Transformer模型, 粒子群优化

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https://xuebao.sjtu.edu.cn/article/2024/1006-2467/1006-2467-58-9-1420.shtml

摘  要:

农业微电网以低成本的方式为偏远农村地区的能源供应提供了一种有前景的解决方案.综合考虑风光抽水蓄能一体化农业微电网满足用电负荷和用水负荷需求,在可再生能源出力及用电负荷需求的不确定性条件下,提出包含抽水蓄能(PHS)电站的孤岛型农业微电网和灌溉系统相结合的鲁棒优化调度模型,利用农村地区水资源富足的特点和风光抽蓄补偿的优势,在最小化系统总成本的同时提高可再生能源的消纳.所提模型考虑分布式发电、用电负荷和用水负荷需求、涡轮流量和灌溉流量,具有多样性、多约束、非连续的特点.提出一种引力鲸鱼优化算法(GWOA)求解该模型,在某农业微电网上的仿真结果表明,GWOA可以获得比CPLEX求解器及其他新开发算法更具竞争力的解.另外,探究了降水量不确定性引起灌溉系统用水负荷需求变化对系统运行成本的影响以及使用PHS电站的必要性.

关键词: 

农业微电网, 抽水蓄能, 灌溉系统, 不确定性条件, 引力鲸鱼优化算法

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https://xuebao.sjtu.edu.cn/article/2024/1006-2467/1006-2467-58-9-1432.shtml

摘  要:

电动汽车(EV)和无人机(UAV)的迅速发展为紧急状态下的人员搜救与物资配送提供了新的技术手段.提出一种电动汽车-无人机(EV-UAV)联合救援系统.其中,无人机以电动汽车作为充电和维护基站,为待救援对象提供紧急救援服务,而电动汽车能够利用各类分布式电源获得多元化的电能补充,从而提高EV-UAV系统在紧急状态下的适应能力及续航水平.以混合整数线性规划形式建立该EV-UAV联合救援系统的协调调度模型,综合考虑电动汽车和无人机的电能消耗、电能补充、装载容量、配送路径以及配送时窗等因素.算例仿真验证了所建立模型的有效性,对比了EV-UAV型与地面车辆(GV)-UAV型联合救援系统,显示了EV-UAV联合救援系统在紧急求援中的技术特性和应用潜力.

关键词: 

电动汽车, 无人机, 分布式电源, 路径规划, 紧急救援, 混合整数线性规划

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https://xuebao.sjtu.edu.cn/article/2024/1006-2467/1006-2467-58-9-1443.shtml

摘  要:

电动汽车充电过程的安全性与动力电池组的健康状态(SOH)紧密相关,因此SOH的高性能实时估计是充电过程中安全检测的重要基础.由于动力电池组的SOH受复杂结构、电芯类型、驾驶习惯、环境温度和充电行为等因素的深度影响,现有基于单个或少量特定电池电芯实验数据的方法研究在面对整车动力电池组实时SOH估计时遭遇模型复杂、数据缺失、实时性差、精度不足等难题.针对建模困难、实时性和精度不足等问题,应用多方法集成融合思想,在电池经验退化模型上引入径向基函数(RBF)优化的宽度学习(BLS)神经网络,提出一种高性能的动力电池组SOH估计方法.首先,该方法采用经验退化模型和离线历史充电数据得到初步的SOH值;其次,应用RBF神经网络给出一种BLS系统中初始权重矩阵的确定方法,建立经验退化与径向基函数优化的宽度学习神经网络(RBF-BLS);再次,采用RBF-BLS神经网络和实时充电数据训练得到估计误差,并对经验退化模型得到的SOH进行补偿,从而得到更高精度的SOH估计值;最后,采用基于充电运营企业实际充电数据的计算机仿真实例来验证新方法的有效性和优越性.

关键词: 

充电安全, 健康状态, 经验退化模型, 宽度学习

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https://xuebao.sjtu.edu.cn/article/2024/1006-2467/1006-2467-58-9-1454.shtml

摘  要:

针对波浪能转换器(WEC)阵列发电效率提升问题,提出一种基于改进蜜獾算法的三系WEC阵列优化方法.首先,为克服原始蜜獾算法(HBA)收敛速度慢、收敛精度低等缺陷,引入佳点集初始化、混沌机制和蜜獾种群变异3种策略对原始HBA进行改进.此外,为了验证改进蜜獾算法(IHBA)的先进性和有效性,开展2个浮标、10个浮标和20个浮标3个不同规模的WEC阵列优化实验.2浮标阵列仿真结果表明,WEC阵列优化存在多组最优解,且IHBA、HBA、遗传算法和粒子群优化算法都能以不同速度找到最优解.然而,随着WEC阵列规模的增大,3种对比算法都会陷入局部最优解.相反地,IHBA依然表现出较强寻优能力并能搜寻到全局最优解.最后,IHBA所获10浮标和20浮标的阵列q因子分别高达1.059和0.968,远优于其他3种算法.

关键词: 

海洋可再生能源, 波能转换器, 阵列优化, 改进蜜獾算法

原文链接：

https://xuebao.sjtu.edu.cn/article/2024/1006-2467/1006-2467-58-9-1465.shtml