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现代电力
华北电力大学
现代电力

华北电力大学

宋永华

双月刊

1007-2322

xddl@vip.163.com

010-61772300

102206

北京德外朱辛庄华北电力大学

现代电力/Journal Modern Electric Power北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊主要报道电力系统及其相关领域科技成果，介绍国内外电力发展趋势，为国内外专家学者提供一个学术交流平台。本刊面向电力系统广大科技工作者、管理人员及有关高校师生。
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    基于变分模态分解的卷积长短时记忆网络短期电力负荷预测方法

    黄睿朱玲俐高峰王渝红...
    97-105页
    查看更多>>摘要：电力负荷序列易受多重外部因素影响而呈现复杂性,不利于精准预测.为此,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的卷积神经网络和长短期记忆网络(convolutional neural network and long short-term memory network,CNN-LSTM)相结合的短期电力负荷并行预测方法.先采用VMD将负荷数据分解为规律性强的各本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)及残差;再将各分量分别输入到各自对应的CNN-LSTM混合预测网络,获得各初始预测值,并将该值与由气候、日期类型等组合得到的相关因素特征集相结合,进一步得出修正预测值;最终,叠加各分量修正预测值即得到完整预测结果.在实际负荷数据上做验证分析,结果表明,考虑相关外部因素特征集后日负荷预测平均相对误差均值可降低 2.18%.与几种常规负荷预测方法进行效果对比,验证了该方法的有效性和可行性.

    短期负荷预测变分模态分解卷积神经网络长短期记忆网络相关因素特征集

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    基于集群辨识和卷积神经网络-双向长短期记忆-时序模式注意力机制的区域级短期负荷预测

    陈晓梅肖徐东
    106-115页
    查看更多>>摘要：为了解决区域级短期电力负荷预测时输入特征过多和负荷时序性较强的问题,提出一种基于集群辨识和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)-双向长短 期 记 忆 网 络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)-时序模式注意力机制(temporal pattern attention,TPA)的预测方法.首先,将用电模式和天气作为影响因素,基于二阶聚类算法对区域内的负荷节点进行集群辨识,再从每个集群中挑选代表特征作为深度学习模型的输入,这样既能减少输入特征维度,降低计算复杂度,又能综合考虑预测区域的整体特征,提升预测精度.然后,针对区域电力负荷时序性的特点,用CNN-BiLSTM-TPA模型完成训练和预测,该模型能提取输入数据的双向信息生成隐状态矩阵,并对隐状态矩阵的重要特征加权,从多时间步上捕获双向时序信息用于预测.最后,在美国加利福尼亚州实例上分析验证了所提方法的有效性.

    短期电力负荷预测双向长短期记忆网络时序模式注意力机制集群辨识卷积神经网络

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    蓄热式电采暖参与消纳受阻风光的源荷协调滚动调度

    李伟周云海宋德璟石亮波...
    116-123页
    查看更多>>摘要：蓄热式电采暖负荷具有时移性和连续可调性,可作为需求侧资源解决乡村地区新能源消纳困难与清洁供暖问题.当前实施的峰谷分时电价,不能根据源荷变化有效引导电采暖运行以消纳受阻风光.因此提出采用场景法描述风光荷的不确定性,根据源荷峰谷时段变化确定分时电价.并且考虑电采暖响应分时电价时出现用电同时率高问题,引入需求价格弹性系数,建立以蓄热式电采暖运行成本和系统负荷峰谷差期望最小的日前日内源荷协调优化模型,滚动调整每时段各灵活资源出力.最后,通过仿真验证模型的有效性.

    蓄热式电采暖受阻风光消纳分时电价需求价格弹性源荷优化

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    考虑储能运营模式的时序生产模拟及新能源消纳评估

    杨萌施凯杰李虎军杨钦臣...
    124-133页
    查看更多>>摘要：随着电力系统中新能源渗透率的不断提升和储能在电力系统中的逐步商业化应用,储能的发展成为建设以新能源为主体的新型电力系统的关键.但是,储能还面临着利用效率低、经济效益不佳等问题.针对上述问题,首先建立储能在多运营模式下的协同运行策略,分析储能在多运营模式下的经济效益.其次,考虑储能协同运行策略对时序生产模拟模型的修正,建立考虑储能运营模式多样化的新能源消纳能力评估模型.然后,采用IEEE 30节点标准算例分析和挖掘了储能在优先考虑自身利益最大化的情况下对新能源消纳的促进作用,验证了所提考虑储能运营模式的新能源消纳能力评估方法的有效性.最后,对储能的不同容量/功率配置方案进行敏感性分析,构建了兼顾储能经济性指标与新能源消纳指标的配置方案.算例分析结果表明,储能协同运行策略不仅能显著增加储能装置运营收益,还能有效提高新能源消纳能力.

    多运营模式协同运行储能运营效益新能源消纳时序生产模拟

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    基于层次分析法AHP和TOPSIS的储能参与新能源一次调频选型方案

    赵松张谦霍红岩党少佳...
    134-143页
    查看更多>>摘要：储能选型是储能参与新能源一次调频规划和设计的关键内容,涉及到安全性、一次调频适应性、经济性和环保性等多方面指标,是一个复杂的多目标决策问题.提出基于层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和逼近理想解排序方法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)相结合的储能参与新能源一次调频选型方案.分析各个指标特征,构建两层决策体系.根据专家打分和实际应用需求,采用AHP法得到各个决策指标的权重,进一步采用TOPSIS法根据各指标的权重和相关参数对储能进行选型.最后,选取压缩空气、飞轮储能、磷酸铁锂电池和超级电容器等 12种储能类型为案例进行分析,结果表明,磷酸铁锂电池在参与新能源一次调频应用场景中占有优势.该选型方案可以为储能参与新能源一次调频规划和设计提供一定的理论支撑.

    储能选型新能源一次调频层次分析法TOPSIS法

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    基于模糊层次分析法-熵权法-逼近理想解排序法的虚拟电厂综合贡献度评估方法

    曾晔加鹤萍杨菁王伟...
    144-151页
    查看更多>>摘要：为科学全面评估虚拟电厂内部资源的贡献度,深度挖掘虚拟电厂内部资源潜力,激发虚拟电厂内部聚合资源,积极提升安全、可靠和经济性,助力源、网、荷、储一体化的发展,首先,充分考虑虚拟电厂内部资源在电网安全运行、电力电量平衡以及新能源消纳等方面的贡献,建立虚拟电厂内部资源"安全-可靠-经济"的综合贡献度指标评估体系;其次,构建基于模糊层次分析法-熵权法-逼近理想解排序法的虚拟电厂综合贡献度评估方法,分析虚拟电厂内部分布式能源资源贡献度最优选择策略,并将该方案进行灵敏度检验;最后,通过算例分析不同类型的分布式能源资源对虚拟电厂的综合贡献度及其灵敏度,确定虚拟电厂内部资源最优选择策略,为虚拟电厂内部资源配置提出参考性建议.

    虚拟电厂分布式能源资源综合贡献度TOPSIS法

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    考虑碳交易下虚拟电厂参与现货市场竞价和调度策略

    王千淳杜欣慧赵薇张静姝...
    152-160页
    查看更多>>摘要：以虚拟电厂参与电力现货市场竞争的博弈过程为研究对象,求解以虚拟电厂总收益最大为目标的虚拟电厂参与现货市场的最优购、售电策略;并在日前市场成交电量的基础上,设计以偏差考核成本最小为目标的虚拟电厂参加实时市场的优化调度策略.最后通过算例验证了售电公司采用虚拟电厂聚合方式能够通过对分布式能源调度控制来增加在购售电决策时的灵活性,从而提高自身运营收益,为售电公司组合资源提供了技术支撑.

    虚拟电厂现货市场购售电策略博弈模型

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    考虑可聚合资源的虚拟电厂低碳联合交易优化策略研究

    张文煜徐晓川沈宇王宣元...
    161-172页
    查看更多>>摘要：为了提高能源利用效率,促进可再生能源的开发利用,考虑虚拟电厂可聚合资源规模,进行虚拟电厂低碳交易优化策略研究.首先,一方面,考虑源侧技术开发量与经济开发量分析源侧可聚合资源的上限值;另一方面,考虑荷侧可调节能力分析荷侧可聚合资源的上限值.然后,设计低碳虚拟电厂运行交易框架,分别对虚拟电厂中各单元建模.其次,基于碳交易机制,构建虚拟电厂参与电能量市场、碳交易市场与调峰辅助服务市场的低碳联合交易优化策略.最后,以某一地区为例进行算例分析,验证了模型的有效性.

    可聚合资源虚拟电厂低碳交易优化

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    改进的二极管整流器在海上风电送出系统中的应用

    平明丽刘欣和朱龙臻牛翀...
    173-181页
    查看更多>>摘要：降低海上风电送出系统成本是促进海上风电资源开发的关键.基于二极管整流送出的技术路线具有良好的经济性,但存在风电场无法黑启动以及系统无法为风电场提供并网交流电压的问题.为了探索基于上述技术路线的更多可行性方法,提出改进的二极管送出系统技术方案,在配置辅助交流线路的基础上,通过在海上端加装无功补偿器或陆上端的柔直逆变器直接参与系统协调配合,可实现风电场的黑启动和稳态功率流向控制.对所提技术方案进行理论分析、系统方案设计和控制策略设计,并在PSCAD/EMTDC仿真环境下搭建海上风电送出系统模型,仿真结果验证了所提2种方案能够满足海上风电的可靠送出.

    海上风电二极管整流器辅助交流线路无功补偿器功率控制

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    逆变器的电容老化故障诊断方法研究

    赵智强帕孜来·马合木提李高原
    182-190页
    查看更多>>摘要：针对逆变器电容老化故障的特征不明显、提取困难,且存在多分类、细分类问题,提出一种自适应白噪声完整集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与小波包能量熵(wavelet packet energy entropy,WPEE)结合的特征提取策略,并利用改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)参数,完成故障诊断.首先,利用CEEMDAN处理相电压信号,获得模态分量(intrinsic mode function,IMF),根据相关系数、方差贡献率共同筛选IMF,将含噪的IMF去噪并重构,与不含噪的IMF构成纯净IMF组,然后利用小波包分析并对其分解获取故障特征明显的WPEE;其次,通过Iterative混沌映射与随机游走策略改进的SSA对LSSVM进行参数寻优,建立诊断模型;最后,以Z源逆变器为例进行验证.结果表明:所提方法能快速有效地提取电容老化故障特征,且诊断方法更快、故障识别率更高.

    逆变器电容老化自适应白噪声完整集合经验模态分解改进麻雀搜索算法最小二乘支持向量机故障诊断

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