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期刊信息/Journal information
分布式能源
中国大唐集团科学技术研究院有限公司；清华大学出版社有限公司
分布式能源

中国大唐集团科学技术研究院有限公司；清华大学出版社有限公司

双月刊

2096-2185

fbshny@cdt-kxjs.com

010-80732039

100040

北京市石景山区银河财智中心1号楼B座1208室

分布式能源/Journal Distributed EnergyCSTPCD
查看更多>>《分布式能源》是国家新闻出版广电总局2016年批准创立的新刊，由中国大唐集团有限公司主管，中国大唐集团科学技术研究院与清华大学出版社合办的科技期刊，刊号为CN 10-1427/TK、ISSN 2096-2185。
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    基于VMD-PE-MulitiBiLSTM的超短期风电功率预测

    陈烨烨李瑶李捍东
    1-7页
    查看更多>>摘要：为减少超短期风电功率预测的误差,提出基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)-排列熵(permutation entropy,PE)和多层双向长短时记忆(multilayer bidirectional long short-term memory,MultiBiLSTM)组合的超短期风电功率预测模型.首先,利用VMD分解算法将历史风电功率序列分解成若干个子模态分量,根据计算的PE值重构分解的子模态风电分量;然后,使用特征注意力(feature attention,FA)机制和深度残差级联网络(deep residual cascade network,DRCnet)构建MulitiBiLSTM预测模型,预测重构后的子序列;最后,重构子序列预测值,得到最终风电功率预测结果.使用贵州某风场的数据集对所提出的方法进行验证,并和其他预测模型进行对比.结果表明,使用VMD-PE-MultiBiLSTM模型能显著降低风电功率预测误差.

    风电功率超短期预测变分模态分解(VMD)排列熵(PE)多层双向长短时记忆(MultiBiLSTM)

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    不同类型新能源接入对微电网频率的影响

    李书勇蔡海青沈娜顾浩瀚...
    8-18页
    查看更多>>摘要：为建设新型能源体系与构建以新能源为主体的新型电力系统,不同类型的新能源加入到电力系统中,高比例新能源的加入对电力系统的影响日益显现.基于国家大力发展新能源的时代背景,结合广东山区具有发展小水电和风电的区位优势,运用理论、仿真等研究方法,对光伏、风电、小水电等不同种类新能源组成的多能互补微电网孤岛初期频率变化规律问题展开研究.首先,研究小水电、风电及光伏发电分别作为单独的分布式能源接进微电网孤岛运行幅频变化情况,发现只有光伏微电网具有较好的孤岛运行稳定性.接着,探讨小水电和光伏分别加入对风电微电网在孤岛初期幅频变化的影响,发现光伏对风电微电网全工况都有支撑作用,而小水电在特定工况下支撑作用较大.最后,分析风光水多能互补微电网孤岛初期幅频变化的影响,研究结果表明风光水多种新能源在一定配比下具有较好的运行稳定性.

    新能源分布式电源微电网孤岛频率

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    多类型储能参与的调峰模型及其优化调度策略

    谢代钰李宏洲陈标李培恺...
    19-29页
    查看更多>>摘要：为了实现"碳达峰"和"碳中和"战略目标,中国电网将逐步建设成为一个以新能源为主、多类型电源共存的绿色智慧电网.然而,传统常规电源有限的调峰能力难以满足未来电力系统接入高比例新能源后的调峰需求,制约了新能源的消纳能力,并降低了系统运行的安全性与经济性.因此,需要构建抽水蓄能、电化学储能、电动汽车(electric vehicle,EV)虚拟储能等多类型储能模型,并结合某省级电力系统4种典型场景和极端场景,在现有储能调峰辅助服务补偿机制基础上提出站在调度机构角度下的最优调峰效益模型.通过对某省级电网历史数据进行仿真验证,证明该模型在减少火电机组频繁启停、提升调峰经济性方面发挥着积极作用,促进未来新型电力系统的经济性和安全性运行.

    多类型储能深度调峰优化调度调峰补偿机制新能源消纳

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    基于改进LSTM算法的综合能源系统多元负荷预测

    闫照康马刚冯瑞徐健玮...
    30-38页
    查看更多>>摘要：准确预测短期多种能源负荷,是确保综合能源系统可靠、高效运行的必要前提.为此,提出了一种基于遗传粒子群混合优化(genetic algorithm particle swarm optimization,GAPSO)算法的卷积长短期记忆神经网络(convolutional neural network-long short-term memory,CNN-LSTM)综合能源系统多元负荷预测模型.首先,利用皮尔逊系数来描述各影响因素与负荷之间的相关性强弱.其次,采用GAPSO算法对长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型进行改进,然后构建卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)以提取小时级高阶特征,并通过改进后的LSTM网络模型对提取的隐含高阶特征进行分位数回归建模,构建了基于GAPSO-CNN-LSTM综合能源系统多元负荷预测模型.最后,以美国亚利桑那州立大学坦佩校区综合能源系统负荷数据为算例进行验证,结果表明:改进后的算法具有更好的收敛能力,模型具有更高的预测精度.

    长短期记忆(LSTM)卷积神经网络(CNN)遗传粒子群混合优化(GAPSO)算法综合能源系统负荷预测

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    考虑不同天气类型样本的光伏功率日内预测模型

    付雪姣吕可欣吴林林刘辉...
    39-47页
    查看更多>>摘要：太阳能具有清洁、安全、可再生的优点,光伏发电可减轻资源消耗,助力可持续发展,然而光伏功率易受天气影响,针对不同天气类型下光伏功率的预测也是一个研究难点.该研究着手于在不同天气类型下应用人工少数类过采样法(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)和机器学习进行光伏功率预测.首先,通过皮尔逊相关系数法选择出对光伏功率影响最大的气象因子;然后,根据重要程度较大的气象因子计算日照时数,通过给日照时数设定阈值进行划分,将天气分类为晴天、多云或阴天、覆雪,再通过SMOTE技术对各种天气类型下的样本进行扩充;最后,通过多种机器学习算法分别针对不同天气场景以及数据扩充前后构建光伏功率预测模型.通过案例分析可知,所提算法能对不同天气类型进行划分,并为不同天气类型下光伏功率预测存在的样本不平衡问题提供了一种解决方案,提升了不同天气场景下光伏功率的预测精度.

    光伏发电功率预测机器学习人工少数类过采样法(SMOTE)天气类型

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    结合电-热-氢储能的综合能源站多时间尺度优化运行

    杨佳奇张顺禹高飒单彬彬...
    48-62页
    查看更多>>摘要：多元储能是提高综合能源系统可再生能源消纳水平的有效途径,然而,随着耦合储能设备的增多,系统复杂程度增大,由此所带来的系统运行不稳定、能效低等问题制约着综合能源系统发展.因此,提出将储电、储热、储氢集成到综合能源系统中,并开展多时间尺度优化的研究.从构建系统模型到提出日前优化调度、日内滚动优化、实时调整多时间尺度优化方案,充分发挥多元储能优势,解决源荷不确定性对系统的影响.运行结果可见,储电共计调整12.42199MW不平衡电功率,社区可再生能源消纳水平提升0.42％,购电成本降低3.5％,碳税降低1.5％.这表明提出的多时间尺度优化运行方法,通过灵活调整各设备出力,使系统运行更加平稳,提高了系统的稳定性与可再生能源消纳水平.

    多元储能多时间尺度综合能源系统运行优化

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    考虑需求响应的光热电站热电联供型微网分层优化调度

    左超文王樊云陈洁
    63-73页
    查看更多>>摘要：针对光热电站热电联供微电网的优化调度问题,提出考虑需求响应、光热电站和电加热器相互协调配合的分层优化调度模型.在上层模型中,使用移动边界法对负荷曲线进行划分,以可再生能源与负荷之间的差异最小化为目标来求解不同时段电价;下层模型以微网调度成本最小为目标进行调度优化.考虑到仅靠风电和光伏不能满足负荷需求等情况,还需对光热电站和可控电源进行调节调度,建立一个基于混合整数线性规划的经济调度优化模型,该模型包含了光热电站、需求响应和电加热器之间的相互协调调度.通过实际案例分析,验证了所提方法的有效性和合理性.

    移动边界法分时电价优化光热电站分层优化调度

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    大型城市电网负荷激增区域的源荷平衡方法研究

    杨莉萍郑书洧席少卿赵昕辰...
    74-80页
    查看更多>>摘要：对于大型城市电网负荷激增区域的源荷平衡处理,往往采用协调调度的方式达到平衡的目的,但负荷变化的不确定性,严重影响了平衡方法的调度效果.针对这一情况,提出大型城市电网负荷激增区域的源荷平衡方法.依据负荷激增区域的负荷特性,以日前时间尺度和日内时间尺度作为分界线,搭建源荷实时调度框架,在此框架下制定源荷平衡的控制策略;并建立源荷平衡调度模型,对模型进行求解,得到的最优解即为最佳平衡方案.算例分析结果表明:提出的源荷平衡方法负荷调度效果好,能保证较高水平的能源利用率,整体适应性良好.

    大型城市电网负荷激增区域源荷平衡实时调度

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    碳流排放追踪下的电力系统源荷多时间尺度节能调度方法

    杨鹏唐人吴君
    81-88页
    查看更多>>摘要：为促进电力系统运行过程中的节能减排,提出碳流排放追踪下的电力系统源荷多时间尺度节能调度方法.分析碳流排放追踪下电力系统固定运行模式与灵活运行模式,通过灵活运行模式调节碳捕集设备的捕获水平,基于碳流排放追踪下电力系统的各运行模式,构建日前-日内-实时多时间尺度节能调度模型.该模型以电力系统成本最优为各时间尺度调度模型的目标函数,并设定约束条件;采用改进的多目标粒子群算法或标准粒子群算法,逐级求解所构建的多时间尺度调度模型,完成多时间尺度节能调度.实验结果显示,在不同运行场景下,该方法能基于电力系统源荷可调节的资源调度优势,实现电力系统节能、减碳的调度目标.

    碳流排放追踪多时间尺度节能调度日前调度实时调度

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    考虑负荷不确定性的配电网分层协调控制策略

    王伟孙夏郭俊姜伟...
    89-96页
    查看更多>>摘要：忽视配电网运行的负荷特点,会导致蓄电池状态以及功率交换情况的优化不足.为了解决配电网节点拓扑和负荷不确定性的问题,提出了一种考虑负荷不确定性的配电网分层协调控制方法.分析了包括负荷节点、变压器、断路器、隔离开关等节点在内的配电网拓扑结构,分别计算了并网模态、孤岛模态下的能量关系,建立源网荷储分层协调控制模型,并使用拉丁超立方抽样方法生成不确定性的场景,引入了惯性权重、学习因子等参数改进粒子群算法,设计多目标分层粒子群算法的调控流程,实现配电网源网荷储分层协调控制.实验结果表明:应用该方法后,蓄电池的能量状态更好,交换功率更高;分层协调控制效果较佳,并可以根据实际需求进行配电网负荷状态自适应调整.

    节点拓扑负荷不确定性配电网分层协调控制粒子群算法

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