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2023年第3期精彩导读

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聚焦

1

西南跨流域水风光协同开发研究

刘泽洪,周原冰,李隽,倪煜,孟婧,燕志宇   

(全球能源互联网发展合作组织)

【摘要】随着风、光新能源装机占比逐渐提高,电力系统灵活性需求不断增加,对水电发挥灵活调节能力提出了更高要求,仅在电站或流域层面开展水风光协同开发难以充分发挥水电灵活性价值,无法满足系统调节需求。因此,需要从系统层面出发,开展跨流域水风光协同开发研究,通过扩大水风光互补范围,最大程度发挥水电调节能力作用。通过构建跨流域水风光协同规划模型,量化分析西南地区八大流域干流水电可支撑新能源开发消纳的潜力。结果表明,与流域级水风光协同开发相比,西南地区跨流域水风光协同开发可大幅提升新能源装机规模及消纳电量,且在支撑西南地区本地新能源开发的基础上,具备支撑西北地区新能源开发、实现灵活调节资源跨区共享的潜力。

 

关键词:多能互补;水风光协同规划;水电灵活性;跨流域

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基于人工智能技术的新型电力系统优化运行与控制”专题

2

特约主编寄语

基于人工智能技术的新型电力系统优化运行与控制

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构建新型电力系统,是实现“碳达峰、碳中和”目标的关键举措。但是随着可再生能源发电占比不断提升和新兴负荷大量接入,电力系统呈现出惯量降低、源荷失配、峰谷差增大等问题,电网的安全稳定运行面临严峻挑战。人工智能技术近年来蓬勃发展,具备强大的感知推理能力、智能决策能力以及海量数据分析能力,有助于新型电力系统实现精准建模、高效分析及智能控制,是电力系统向数字化、网络化和智能化发展的关键支撑技术。如何通过新一代人工智能及信息通信技术为新型电力系统的感知调控提供决策支持,实现电力系统各要素之间的协同控制和优化配置,值得广泛关注与深入研究。《全球能源互联网》编辑部密切关注最新研究进展,邀请我们担任特约主编,共同策划本专题,与读者共同探讨人工智能技术在新型电力系统运行控制领域的理论研究与工程应用最新进展。

本专题受到了广大专家学者的广泛关注,经过严格的同行评审,从30余篇来稿中遴选出8篇论文,主要聚焦两方面。微电网优化运行与控制方面,中国电力科学研究院周翔等对深度强化学习原理、深度强化学习在单个微网以及微网群优化运行中的应用进行了综述与分析,对应用中所面临的算法可解释性、奖励函数设置、用户隐私性等方面问题与挑战进行了展望。武汉大学杨军等将PID与深度确定性策略梯度(DDPG)算法进行互补并生成可进化PID控制器,相较传统PID控制器能够实现自适应权重参数的调整,从而解决电动汽车与随机扰动给微电网带来的强非线性影响。兰州理工大学吴丽珍等提出一种基于差分进化-径向基神经网络(DE-RBF)混合优化算法的自适应下垂控制策略,获得下垂控制参数并进行优化校正,能够提高多逆变器并联微电网系统下垂控制的动态响应速度与系统稳定性。郑州大学冯志远等采用数字孪生技术建立配电网数字镜像模型,通过人工神经网络对数字镜像模型的历史数据进行学习训练,实现电压暂降源的准确定位,可大幅提高复杂配电网系统中电压暂降定位的工作效率。国网河北电力公司经济技术研究院杨书强等提出了一种将负荷数据图像化,并应用长短期记忆(LSTM)人工神经网络进行短期电力负荷预测的方法,借助LSTM方法在图像分析和处理上的优势,提高了短期负荷预测的精度。新型电力系统5G通信技术创新与应用方面,华北电力大学朱校汲等提出了一种基于软件定义网络(SDN)的5G电力通信网业务编排自主决策方法,在信息不确定的情况下实现接入网信道选择与核心网路由选择的联合优化,从而最小化电力通信终端数据包传输总时延,有效提高了电力业务的传输质量。国网能源研究院王成洁等针对电力杆塔和5G基站,构建了基于站距和站高的规模化匹配方法,以及考虑技术、政策和商业约束等情景的匹配度测算方法,通过实证分析,表明二者具有较大的共享潜力和良好的合作空间,有助于提高资源利用效率、降低企业成本。国网河北省检修公司马助兴等提出了一种面向新型变电站智能巡检的5G大规模天线远近场融合定位算法,提高了变电站内巡检定位精度和稳定性。

感谢各位作者对本专题的大力支持,感谢各位专家提出的细致专业的评审意见,以及《全球能源互联网》编辑部为专题顺利出版作出的努力,希望本专题能为广大专家学者提供借鉴与启发,共同推动人工智能技术在新型电力系统中的应用深入发展。

特约主编介绍

王继业

国网数字科技控股有限公司董事长、党委书记,教授级高级工程师,博士生导师。兼任中国人工智能学会智慧能源专委会主任,中国通信学会能源互联网专委会主任,中电联电能替代分会会长,中国人工智能产业联盟副理事长,IEEE PES电力系统通信与网络安全技术委员会(中国)主席。长期从事能源互联网、能源电力数字化、电力信息通信等领域的科研与产业实践。近年来,主持国家重点研发计划项目,承担国家级科技项目及工程示范等科研攻关项目8项,获科技进步奖项多项,发表论文60余篇,制定国行团标11项。

赵俊华

博士,香港中文大学(深圳)理工学院副教授,深圳高等金融研究院能源市场与能源金融实验室主任,深圳人工智能与机器人研究院研究员。长期从事智能电网、电力市场、低碳转型、机器学习与人工智能等方面的研究工作。获得广东省电力科技杰出贡献奖、浙江省自然科学二等奖、澳大利亚达沃斯论坛青年科学家奖。出版英文著作2部,在国内外知名学术期刊上发表论文200余篇,被引12000余次,H-index为55。

3

基于深度强化学习的微网优化运行综述

周翔1*,王继业2,陈盛1,王新迎1

(1.中国电力科学研究院有限公司,北京市 海淀区 100192;2.国网数字科技控股有限公司,北京市 西城区 100053)

【摘要】微网在分布式新能源消纳、负荷优化、提高能源利用效率等方面具有重要作用。但新能源出力的间歇性、负荷侧用电行为的随机性导致微网成为一个动态的复杂系统,难以通过准确的物理模型刻画,给微网优化运行带来巨大挑战。深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)通过与环境交互试错寻找最优策略,不依赖于新能源出力和负荷的精确建模,适用于解决序贯决策问题,在求解含有大量不确定性的微网优化运行难题时具有优势。为此,从DRL原理、DRL在单个微网以及微网群优化运行中的应用进行了综述与分析,最后对应用中所面临的算法可解释性、奖励函数设置、用户隐私性等方面进行了展望。

 

关键词:微网;深度强化学习;复杂系统;优化运行

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4

基于可进化 PID 的含电动汽车孤岛微电网负荷频率控制策略

范培潇1,胡文平2,温裕鑫1,柯松1,杨军1*

(1.武汉大学电气与自动化学院,湖北省 武汉市 430072;2.国网河北省电力有限公司电力科学研究院,河北省 石家庄市 050000)

【摘要】电动汽车(electric vehicle,EV)作为具有车网互动(vehicle-to-grid,V2G)能力的移动储能组件,为微电网的频率稳定提供了更为灵活的控制方案。但是,分布式电源与电动汽车所具有的强非线性,也给微电网频率控制带来了新的挑战。为此,提出了一种基于可进化PID的含电动汽车微电网频率控制策略。首先,考虑电动汽车移动性和用户充电行为随机性,以及电动汽车充电站容量在日内的阶段性突变,建立了由电动汽车充电站、微型燃气轮机与分布式电源组成的微电网系统。其次,将PID与深度确定性策略梯度(DDPG)算法进行互补,形成可进化PID控制器,根据微电网系统实际情况完成状态空间、动作空间与奖励函数的设计,从而对PID控制器实现自适应权重参数的调整,有效解决了电动汽车与随机扰动所带来的强非线性影响。最后,仿真结果表明:与传统PID算法相比,可进化PID控制器不仅能够更有效地抑制强随机扰动所引起的频率波动,还可以更好地适用于系统参数和结构随时间发生变化的复杂工况。

关键词: 孤岛微电网;V2G;负荷频率控制;深度确定性策略梯度(DDPG);可进化PID

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5

基于DE-RBF 混合优化算法的微电网自适应下垂控制策略

吴丽珍1,2*,魏建平1,丁安邦1,陈伟1,3

(1.兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃省 兰州市 730050;2.甘肃省工业过程先进控制重点实验室(兰州理工大学),甘肃省 兰州市 730050;3.兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心,甘肃省 兰州市 730050)

【摘要】孤岛微电网因线路阻抗各异,采用传统下垂控制无法实现功率按分布式电源容量比例分配,会产生电压/频率偏差。为此,提出一种基于DE-RBF混合优化算法的自适应下垂控制策略。首先,构建下垂控制的两逆变器并联微电网系统动态模型,应用差分进化 (differential evolution,DE) 算法获得多个平衡点的优化下垂控制参数。为提高系统的动态响应速度与稳定性,通过训练径向基 (radial basis function,RBF) 神经网络,对每个平衡点参数进行校正。进而,通过增加RBF神经网络的隐含层数量,推广至多个逆变器并联微电网。以采集的有功功率和无功功率作为训练数据,输出最优下垂系数,实现微电网的自适应下垂控制。最后,搭建Matlab/Simulink仿真平台,验证了所提自适应下垂控制方法相比于传统下垂控制,系统响应速度快,功率按照分布式电源容量比例分配。

 

关键词:微电网;自适应下垂控制;差分进化算法;径向基神经网络

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6

基于数字孪生及神经网络的电压扰动定位方法

冯志远1*,李琼林2,蒋建东1,郑晨2,赵鹏祥

(1.郑州大学电气工程学院,河南省 郑州市 450001;2.国网河南省电力公司电力科学研究院,河南省 郑州市 450052)

【摘要】提出一种基于数字孪生及神经网络的电压扰动定位方法。首先根据配电网中大量的监测点信息以及网架结构参数构建配电网数字镜像模型,然后采用人工神经网络对数字镜像模型的历史数据进行学习训练,得到反映节点电压与暂降发生位置之间映射关系的神经网络模型。该模型可以根据暂降后各节点的电压数据得到反映各节点故障特征的信息,进而实现对暂降源的定位。以河南某县30节点的配电网为例,对所提方法的有效性进行验证,结果表明该方法能够实现对电压暂降源的准确定位。

 

关键词:电压暂降;数字孪生;神经网络;定位

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7

基于长短期记忆的图像化短期电力负荷预测方法

杨书强1,王涛1,檀晓林1,黄凯1,刘梅2*

(1.国网河北省电力有限公司经济技术研究院,河北省 石家庄市 050022;2.北京清软创新科技股份有限公司,北京市 昌平区 100085)

【摘要】“双碳”目标下,中国电力系统将呈现“双高”特点,供需平衡面临新的挑战,亟需更加精确的电力负荷预测方法。为此,提出了一种将负荷数据图像化,并应用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)人工神经网络进行短期电力负荷预测的方法。首先,研究图像化的负荷数据表达方法,包括时序负荷曲线转换为RGB(红绿蓝三原色)格式图片及其逆过程。其次,将图像化的时序负荷数据作为LSTM的输入进行预测。最后,将预测图片进行时序曲线转化得到最终的短期负荷预测结果。此方法在丰富了负荷数据表达方式的同时,还凸显了LSTM方法在图像分析和处理上的优势。实验结果表明,该方法在一定程度上提高了短期负荷预测的精度,满足实际工程需求。

 

关键词:短期负荷预测;时序负荷曲线;图像转化;RGB格式;长短期记忆

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8

基于软件定义网络的5G 电力通信网业务编排自主决策方法

朱校汲*,翟明岳,卢文冰

(华北电力大学,北京市 昌平区 102206)

【摘要】在电力系统和能源互联网的深度融合大背景下,电力通信网融合第五代移动通信技术(fifth generation mobile communication technology,5G)成为一种必然趋势,5G电力通信网业务编排成为支撑电力业务服务质量需求的关键手段。针对电网中现有业务编排优化存在的不足,提出了一种基于软件定义网络(software defined network,SDN)的5G电力通信网业务编排自主决策方法,利用Sarsa(state action reward state action)算法,通过不断与环境交互,在信息不确定的情况下实现接入网信道选择与核心网路由选择的联合优化,从而最小化电力通信终端数据包传输总时延,为电力业务超低时延需求提供保障。仿真结果表明,所提算法能够在传输环境突变的情况下,保持较低传输总时延,并降低波动,有效地提高了电力业务的传输质量。

 

关键词:5G电力通信网;业务编排;信道选择;路由选择;自主决策

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9

电力共享杆塔与5G 基站布点匹配模型构建及测算

王成洁1*,吴鹏1,马捷1,郑海峰1,谭清坤1,张煜1,王振坤2

(1.国网能源研究院有限公司,北京市 昌平区 102209;2.国网山东省电力公司经济技术研究院,山东省 济南市 250000)

【摘要】电力杆塔与5G站址开展共享共建,对提高资源利用效率、降低电信企业成本具有现实意义。构建电力杆塔与5G站址规划以及典型应用场景的规模化匹配方法,对于优化提升电力杆塔共享匹配度,摸底电力杆塔资源共享潜力,做好电力杆塔共享资源大范围推广后的统筹优化至关重要。针对电力杆塔和5G站址,构建了基于站距和站高的规模化匹配方法,以及考虑技术、政策和商业约束等情景的匹配度测算方法,并以福州长乐全域为例进行实证分析。结果显示,不同场景下电力杆塔和5G站址的匹配度差别较大,市人口密集区、工业园区匹配度可达50%,高铁沿线匹配度不足10%。若进一步考虑技术、政策、商业约束要素,则匹配度将进一步缩小,在四重要素叠加下,匹配度约为14%。虽然匹配程度不足,但考虑到全国电力杆塔和5G站址体量巨大,依然具备较大的共享潜力和良好的合作空间。

 

关键词:电力杆塔;5G站址;共享共建;匹配度;共享潜力

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10

面向变电站智能巡检5G 大规模 MIMO 融合定位方法

马助兴1*,张立硕1,徐红元1,郑焕坤2,赵智龙1,康哲1

(1.国网河北省电力有限公司检修分公司,河北省 石家庄市 050013;2.华北电力大学,河北省 保定市 071000)

【摘要】随着新型电力系统建设的不断推进,电力终端和采集类设备的大范围接入,对变电站的巡检工作开展产生了巨大的挑战,实施难度大、定位精度无法保障。为此,设计了一种基于5G的大规模MIMO的融合定位算法,首先,利用静止波束成形方法拟合粗定位体系结构,确定直接定位方法的搜索区域。然后,推导四阶累积量拟合近场模型,并计算与远场基站关联的自适应权值。最后,构建了一种基于远场与近场联合直接定位的位置感知模型,将直接定位方法有效应用于粗定位区域,解决了依靠传统到达角定位方式密集小区误差大的问题。仿真结果表明,在相同的实验环境下基于5G基站的远近场景大规模MIMO融合定位技术具有更高的定位精度和稳定性,能够有效保证站内巡检定位的准确性。

 

关键词: 新型电力系统;变电站;融合定位;大规模天线;5G

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能源经济

11

世界典型跨国跨区电力交易对未来澜湄区域电力交易模式的启示

蔡文畅1*,申展2,黑阳1,王珺1

(1.电力规划总院有限公司,北京市 西城区 100120;2.中国南方电网有限责任公司,广东省 广州市 510623)

【摘要】为实现区域清洁能源资源优化配置、保障电力可靠供应,澜沧江-湄公河 (澜湄)区域各国正在积极推进区域电力互联互通建设,未来区域电力交易规模也将进一步扩大。然而该区域现有的电力交易模式较为单一,无法适应未来更大规模和更加复杂的电力交易需求,因此有必要提出一套适应未来区域电力发展的新型电力交易模式。首先分析了澜湄区域跨国电力交易现状,在研判区域未来电力格局后,分析得出现有交易模式在应对未来电力贸易时所存在的问题。其次,对包括南部非洲跨国电力交易模式、欧洲多国电力市场耦合模式、美国PJM跨区电力交易模式等在内的多个世界典型跨国跨区电力交易模式的适用场景和优势进行了研究分析。在此基础上,有针对性地提出了分阶段构建澜湄区域电力交易模式的总体设想,相关研究结论为增强澜湄电力合作、促进区域经济协同发展提供了有益参考。澜沧江-湄公河 (澜湄);区域电力互联互通;跨国跨区电力交易;双边交易;集中交易

 

关键词:质子交换膜电解制氢;离子污染;电解性能;过电位;缓解策略

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清洁能源

12

离子污染对质子交换膜电解制氢的影响研究进展

郭志远1,朱玉婷1,叶青1,胡晓1,宋洁1,徐桂芝1,邓占锋1*,段方维2,刘芮彤2

(1.国网智能电网研究院有限公司(先进输电技术国家重点实验室),北京市 昌平区 102209;2.国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院,辽宁省 沈阳市 110055)

【摘要】

质子交换膜 (proton exchange membrane,PEM)电解制氢运行灵活,具有优异的可再生能源波动适应性,是极具发展前景的绿色制氢技术。然而,在实际PEM电解制氢运行过程中,可能存在离子污染,对PEM电解堆的性能以及运行寿命产生很大影响。为此,首先分析了离子污染的来源,一方面来自水中的残余金属阳离子,如Na+、Ca2+、Mg2+等,另一方面来自电解堆内部关键材料和系统水循环管路因化学或电化学腐蚀产生的痕量金属离子,如Fe3+、Cu2+、Ni2+等;然后综述了不同离子污染对电解性能的影响,包括欧姆过电位、阴极反应过电位与阳极反应过电位;最后,综述了离子污染缓解策略,即如何避免规模化电解制氢过程中杂质离子污染带来的能效和成本问题。

 

关键词:质子交换膜电解制氢;离子污染;电解性能;过电位;缓解策略

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能源系统

13

考虑梯级碳交易机制和电转气两阶段运行的综合能源系统优化

李贵君,赵兴勇*,刘昊炀,赖建中,王雨祺

(山西大学电力与建筑学院,山西省 太原市 030031)

【摘要】

为提升综合能源系统(integrated energy system,IES)的能效水平,提出了一种考虑梯级碳交易机制和电转气(power-to-gas,P2G)两阶段运行的IES调度模型。首先引入碳捕获与封存技术(carbon capture and storage,CCS),解决了P2G所需碳源和热电联产机组的碳排放问题;同时在传统P2G的基础上引入氢燃料电池,研究P2G两阶段运行的多重效益;最后,运用梯级碳交易机制限制碳排放。在此基础上,建立以碳交易成本、系统运行成本、新能源利用率相关成本最小为目标的优化调度模型,利用IPOPT商业求解器进行求解,通过与其他传统模型对比分析,表明所提模型的经济性、低碳性和风光消纳能力较高。综合能源系统;电转气两阶段运行;梯级碳交易;低碳经济

 

关键词:质子交换膜电解制氢;离子污染;电解性能;过电位;缓解策略

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编辑张鹏

审核:周舟

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