摘要:新能源政策市场化无补贴发展背景下，为保障分布式光伏资源的消纳，须探索有效的市场机制，发挥用户调动灵活性资源的主动性。端对端(Peer-to-Peer, P2P)能源交易作为本地电力消费者和生产者间直接能源交易模式，有利于局部区域功率平衡。采用连续双向拍卖市场机制，提出基于模型预测控制的P2P市场交易策略。针对储能参与后的产消者电量投标决策问题，利用模型预测控制滚动优化储能的充放电功率，指导市场主体的电量投标。在此基础上，将具有学习能力的增强零信息策略作为报价方法，实现各主体的自主决策。辽西某区域电网算例结果表明：所提方法能够有效调动市场主体的积极性，指导其投标行为，进一步增加个体收益，提高配网接纳分布式光伏的能力。

摘要:电力市场化改革的深化为电力系统规划领域引入了新的问题。为应对这一变化，提出了一种市场背景下考虑规划不确定性价值和全市场要素博弈的电力系统规划方法。首先，在分析电力市场各参与者的整体利益诉求的基础上引入特殊主体独立系统运营商(Independent System Operator, ISO)，并从市场运营角度构建输电公司规划模型。然后，在RO(Real Option)理论的基础上，以发电机组选址定容、输电线路扩容和分布式电源(Distributed Generation, DG)投运为决策变量，并同时分析各市场参与者之间的博弈交互机理，构建基于RO理论的多主体博弈规划模型。基于IEEE30系统的仿真算例验证了所提方法的有效性和正确性。

摘要:在含风电的多直流馈入受端系统中，直流系统和风电提供功率支撑可以加快负荷恢复，但不可避免的风电和负荷不确定性问题会给恢复安全带来挑战。为此，提出了一种可以充分利用现有数据降低不确定性风险的恢复决策方法。该方法首先分析直流系统的功率调控特性，建立多回直流功率调控约束模型。其次，构建基于Wasserstein距离的风电出力和负荷模糊集来描述源荷双侧的不确定性。然后，定义恢复风险指标描述不确定性导致的安全越限风险，建立两阶段分布鲁棒优化模型，最小化最恶劣概率分布下的恢复风险。最后，利用对偶理论和big-M方法，将该模型转化为混合整数线性规划问题求解。该方法可充分利用已有数据，提供鲁棒性灵活可调的最优负荷恢复方案，能够平衡恢复过程中的经济性与安全性。算例分析结果表明，所提出的方法可以有力保障各直流传输功率的协调优化和负荷的安全有序接入，消除不确定性带来的运行风险。

摘要:为了应对综合能源系统(Integrated Energy System, IES)中供能设备存在的潜在故障风险，建立了基于运行状态的设备故障概率模型以及基于负载率的设备故障严重度模型，表征设备不同运行状态与系统安全风险关联关系。在此基础上，以运行成本和风险值为优化目标，综合考虑电力、天然气和热力管网以及机组出力等多种约束，建立了IES多目标优化运行模型。运用二阶锥松弛、分段线性化和宽容分层序列法将该模型处理为混合整数二阶锥规划模型，并用宽容度表征系统对风险的接受程度。算例分析结果表明该模型求取的运行策略可以较好地兼顾系统运行安全性与经济性，验证了所提模型和方法的合理性和有效性。

摘要:暂态量保护伴随着柔直技术的发展迎来了国内外研究的热潮，当前保护动作速度的研究进展已趋近于极限。而保护识别速度的提高必然伴随着可靠性的降低，所以，如何在保证速动性要求下提高保护的可靠性是重中之重。远距离输电工程中雷击发生较为频繁，在不引起闪络的情况下，其作为一种干扰源是不容忽略的。基于此原因，利用希尔伯特黄变换设计了一种高频保护方案，同时利用雷电波波形特征提出了一种雷击干扰识别方法。之后，将雷击判据与保护判据相结合，以弥补暂态量保护的不足，提高其可靠性。最后，在PSCAD仿真平台中搭建张北四端柔直系统以及雷电流模型完成保护方法的验证。经验证，所设计保护方法可以准确识别故障极和区内外故障，且不会因雷击干扰而误动，同时保护具备较高的耐过渡电阻能力。

摘要:储能设备能够提高清洁能源利用率、减少系统运行成本，但传统储能由于价格昂贵限制了其本身的发展。为了充分发挥储能在综合能源系统中的优势，将需求响应、热惯性、电储和热储整合为广义储能(Generalized Energy Storage, GES)资源进行统一协调调度。另外，由于风电具有很强的不确定性，通过k-means方法聚类得到风电的典型出力场景。在充分考虑各种设备运行约束的基础上，采用条件风险价值(Conditional Value at Risk, CVaR)量化风电不确定性带来的收益风险，构建了计及CVaR的综合能源系统经济调度模型。最后，在Matlab环境下调用Cplex求解器验证了所提模型的有效性。

摘要:风电出力较大的不确定性会导致参与市场竞争时的投标偏差问题，多能交易市场中的多能互补有助于降低风电投标偏差。首先，提出了风电商与电转气设备、燃气机组及储气装置分别以合作联营和租用联营模式参与投标竞争的电力和天然气市场交易框架。其中，两种联营模式均可完全弥补风电商在电力市场中的投标偏差，而且电转气设备、燃气机组和储气装置除了弥补风电投标偏差，还能利用不同能源市场价格差异参与套利交易。其次，为了研究比较不同联营模式对电-气市场均衡结果的影响，分别建立不同联营模式下的电力-天然气市场多时段古诺随机均衡模型。其中利用Shapley值法对合作联营模式下的风电商、电转气设备、燃气机组及储气装置进行利润分配。最后，通过算例仿真表明，所提出的两种联营模式有助于提高风电商的市场竞争力，缓解电力和天然气市场的价格波动，促进两个市场的高效平稳运行。

摘要:强随机性和不确定性风电、光伏的接入使得电力系统运行变得更加复杂，全面高效评估含风光电力系统运行风险尤为必要。首先，针对传统蒙特卡洛方法在电力系统风险评估中计算效率较低的问题，结合全概率抽样、等分散抽样和自适应重要抽样的思想，提出一种基于改进蒙特卡洛混合抽样的风险评估方法。然后，计算系统的失负荷风险、电压越限风险、支路越限风险和稳态频率越限风险，并采用三层评估指标体系评估系统的运行风险。最后，以改进IEEE-RTS79系统和西北某省实际系统为例，验证了所提方法的有效性和准确性。并分析风光不同的接入位置、接入容量、接入比例下的系统风险情况，其结果可为电力系统运行及规划提供参考信息。

摘要:配电变压器是配电网中连接用户的重要设备，研究其负荷变化规律是十分重要的。随着物联网技术在电力系统中的推广，配电网中监测的配电变压器将越来越多，但对众多设备逐一分析建模会导致工作低效。因此，提出面向云边协同的配变负荷预测框架，并着重研究云端的集群预测模型。首先，集群预测模型对配变进行日负荷曲线聚类，提取日负荷模式，并分析各配变日负荷模式变化规律，采用聚类方法划分具有相似用电行为的配变。然后，将同类别配变负荷数据整合训练，利用STL-LSTMs-XGBoost预测模型实现配变的短期负荷集群预测。最后，通过使用某市配变的负荷数据作为算例进行分析，实验结果验证了所提方法的可行性和有效性。

摘要:双碳背景下我国正积极构建以新能源为主体的新型电力系统，大力推进电力市场化改革。大量新能源电厂无序上网将会对电力系统的安全稳定运行带来巨大压力，也不利于其作为独立主体参与市场化竞争。将“新能源+储能”电厂作为价格接受者，以“报量不报价”的形式参与电力现货交易。采用随机优化方法构建新能源出力场景、日前及实时出清电价场景，采用K-medoids方法将数量众多的场景转化为数量有限的概率化确定性场景。以日前收益最大为目标，考虑条件风险价值并计及不平衡惩罚费用，建立“新能源+储能”电厂参与日前市场的最优投标策略模型并求解。最后，以某风电厂的历史出力数据以及现货市场电价数据开展数值仿真，仿真结果验证了所建投标策略模型的有效性。

摘要:为了解决光伏单元在运行过程中因工作模式切换造成的母线电压波动问题，提出一种新型平滑切换控制策略。根据光伏电池的输出特性曲线，将输出功率对输出电流的微分作为控制变量。通过跟踪不同的dp/di指令值来实现光伏单元最大功率点跟踪模式、恒压下垂模式的控制以及两种模式间的平滑切换。在此基础上，针对多光伏变换器工作在恒压下垂控制时因线路阻抗差异造成功率分配精度较低的问题，提出一种基于二次调节的自适应下垂控制策略。此外，构建相邻光伏单元间的稀疏通信网络，并采用动态一致性算法实现相关平均信息的全局稳定收敛。仿真和实验结果表明，所提控制策略可以实现光伏单元工作模式切换过程平滑过渡和负荷功率的精确分配。

摘要:考虑电-气综合能源系统中电力系统和天然气系统的耦合运行情况，并运用储电、储气、P2G等设备，提出了两阶段的恢复策略和恢复模型。在应急恢复阶段以恢复过程中电-气综合能源系统的经济损失最小为目标，优先恢复负荷能源供应及一部分故障设备，在综合恢复阶段恢复剩余的故障设备。构建了一个考虑多种设备的两阶段故障恢复混合整数模型，并运用分段线性化的方法进行处理。得出故障恢复过程中的最优拓扑恢复序列，并给出最优恢复方案，最终使系统在恢复进程中综合经济损失最小并使恢复效率达到最大。最后通过仿真验证了所提策略的有效性。

摘要:电热联合系统中电、热负荷在峰谷分布上存在互补特性，考虑电、热负荷的互补特性实施电热联合系统优化运行可以有效增强系统调峰灵活性，缓解电热强耦合造成的弃风。为此，研究了考虑采暖建筑用户热负荷弹性与分时电价需求侧响应协同的电热联合系统优化调度问题。阐述了电、热负荷协同促进风电消纳的机理。根据电、热负荷特性分别建立采暖建筑用户热负荷弹性模型以及分时电价需求侧响应模型，并以此为基础建立电、热负荷协同响应模型。将负荷模型纳入调度模型，构建考虑负荷协同优化的电热联合系统日前调度模型。算例分析表明，采暖建筑用户热负荷弹性与分时电价需求侧响应的协同可有效提升系统运行经济性并促进系统风电消纳。

摘要:在构建以新能源为主体的新型电力系统背景下，分布式光伏将呈现极高比例并网趋势。高比例光伏出力的随机性会加剧配电网潮流的不确定变化，给配电设备带来严重的过载风险，载荷安全问题突出。基于此，提出一种基于数字孪生的含高比例光伏配电网载荷安全分析和预警方法。论述了孪生配电网过载风险安全预警的实现机理和功能方案。根据相关标准分析设备过载耐受能力，并建立不确定场景下载荷安全预警等级。基于历史运行数据建立配电网源荷随机行为的马尔科夫模型，采用吉布斯算法对该模型进行蒙特卡洛随机抽样。根据配电网当前运行状态，结合孪生配电网超实时计算能力，对配电网未来随机场景快速仿真并计算过载风险指标，评判载荷安全性。算例分析验证了所提分析方法的有效性及合理性。算例结果表明，该方法能够得出高比例光伏配电网在分析时段的载荷安全态势，为电力系统调度人员提供了一定的参考依据。

摘要:由于传统并网逆变器协调控制方法中没有检测畸变电流，导致控制过程中计算时间增加，控制效果不理想。针对这些问题，提出一种基于滑窗离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transformation, DFT)算法的并网逆变器多目标协调控制方法。利用自适应抽样算法自动调整采样时间，引入滑窗DFT思想构建有源滤波器，通过滤波器对并网逆变器中的畸变电流进行检测。对并网逆变器中功率和坐标两者之间的关系进行分析，采用比例积分(Proportional Integral, PI)并联重复的复合型控制器对输出电流进行实时跟踪控制。同时根据线性叠加原理，获取并网逆变器的等效被控对象模型，简化补偿控制器设计，最终实现并网逆变器多目标协调控制。经实验测试证明，所提方法能够将计算效率提升14.6%，控制后的波畸变率下降幅度达到15.8%，功率因数增长幅度达到14.9%。

摘要:在主动配电网条件下，馈线终端单元FTU的功能和性能都需要拓展与提升。针对以上背景，提出了一种基于一二次深度融合的多智能体FTU。这种FTU包括宽带电压传感器、宽带电流传感器、信号转换单元ADCU和主控单元MCU 4个部分。其中：ADCU承担数据采集、电能计量及分合闸控制命令转换任务；MCU配置了北斗/GPS接收机，承担PMU、故障识别与隔离以及无线通信任务；MCU与ADCU的数据交换采用高速光纤通信，通信协议可以灵活选择或自定义；MCU与ADCU之间仅工作电源有电气连接，消除了电气连接环路，有效地提高了抗干扰能力。详细设计了所提多智能体FTU的系统结构、基于文氏桥电路的宽带电压传感器和铁芯带气隙的宽带电流传感器。重点研究了多智能体的“环境”构建方法和同步协调机制、特定功能智能体的设计原则和结构。所提技术方案满足配电自动化设备集成化和智能化的设计理念，拓展了FTU的功能，提高了FTU的性能，为本领域研究者提供了一种新的思路。

摘要:智能变电站SCD文件生成复杂，同时这些过程均需人工配置，易由于人为因素引起错误。针对这些问题，提出了智能变电站二次设备即插即用文件自动配置技术。首先，对智能变电站二次设备配置文件自动生成下发的机制进行了说明，从智能变电站二次PNP对象、智能变电站PNP注册管理和智能变电站PNP对象通信接口阐述了P2P信息交互架构。设计了配置文件自动配置逻辑，并对SCD配置文件自动配置、间隔层二次设备自动配置和过程层二次设备自动配置分别进行了说明。提出了基于IEC61850的即插即用标准接口模型，并对各类接口分别进行了说明。最后，智能变电站二次设备配置文件自动配置应用证明了所设计系统的可行性。

摘要:随着智能电表及用电管理终端的广泛应用，电网台区相关监测终端每天可收集到海量线损数据，并且可对存在的异常情况进行识别。但是数据噪声对电网台区线损数据的干扰，导致识别的准确率和召回率下降。针对这些问题，提出了一种基于多维特征的电网台区线损数据异常识别方法。该方法首先将电网台区线损数据样本形成对应的二维数据，采用二维小波阈值法进行去噪。根据去噪后二维数据的位置特征以及时间数据特征，对Hasusdorff距离公式进行改进，用以计算电网台区线损数据的多维特征相似度，得到线损数据之间的相似性矩阵。最后将多维Hasusdorff距离应用到层次聚类算法中去识别电网台区线损数据中的异常。仿真实验结果表明，所提方法的准确率和召回率较高。电网台区线损数据异常识别时间较短，满足工程实际使用要求。

摘要:可视化技术是挖掘用电量数据中所蕴含丰富信息的关键技术手段，其相关研究热点集中在四个方面。用电量可视化分析形式主要有堆叠面积图等标准图表和一些自定义图表。用电量监控的可视化系统常用于建筑群和工业过程的能耗分析，其可以在用电行为纠正等方面发挥作用。用电异常的可视化包括异常计量用电数据和异常用电行为两个方面，以从源头提高计量数据质量，减少防窃电工作量。用电量数据挖掘的可视化研究集中在用电量预测中更实时的交互手段和用电用户分类中聚类分析算法的过程展现。以往各项的研究仍存在数据量较小、数据维度不高、未考虑外部因素等不足。未来应提升数据量级、扩大时空范围、融合多源数据、建立更细颗粒度用电数据模型。