柔性负荷参与新型电力系统的优化调度对于提高新能源的消纳能力具有显著作用,但目前柔性负荷潜力尚未充分挖掘。针对这一问题,提出一种基于源荷预测的日前-日内优化调度方法。首先,采用麻雀搜索算法优化卷积长短时记忆神经网络(sparrow ...柔性负荷参与新型电力系统的优化调度对于提高新能源的消纳能力具有显著作用,但目前柔性负荷潜力尚未充分挖掘。针对这一问题,提出一种基于源荷预测的日前-日内优化调度方法。首先,采用麻雀搜索算法优化卷积长短时记忆神经网络(sparrow search algorithm is used to optimize the convolutional long-term and short-term memory neural network,SSA-CNN-LSTM)对新能源和负荷进行日前和日内功率预测;其次,根据柔性负荷的特性和需求响应灵活性,将负荷分为可平移、可转移和可削减负荷等不同类型,以考虑阶梯式碳交易成本的系统运行成本和污染气体排放最优为目标构建源荷互动的日前-日内两阶段低碳环境经济调度模型;最后,利用改进多目标灰狼算法(multi-objective grey wolf algorithm,MOGWO)对模型进行求解。算例分析表明,通过对柔性负荷分类参与调度较传统方式总成本降低8.6%、污染物排放减少4.1%、新能源消纳能力提高4.2%,在多时间尺度内显著降低新能源和负荷响应的不确定性并提高新型电力系统的低碳环境经济综合效益。展开更多
针对电力机车牵引变流器中故障率最高的单相脉宽调制(pulse width modulation,PWM)整流器,提出一种流形学习算法融合多域特征的故障诊断方法。根据整流器在不同工作状态下的时域、频域和时频域特征构建多域特征向量;采用Hessian局部线...针对电力机车牵引变流器中故障率最高的单相脉宽调制(pulse width modulation,PWM)整流器,提出一种流形学习算法融合多域特征的故障诊断方法。根据整流器在不同工作状态下的时域、频域和时频域特征构建多域特征向量;采用Hessian局部线性嵌入(Hessian local linear embedding,HLLE)算法融合多域特征,根据故障样本数和聚类结果,解决高维数据中固有维数和最近邻数选取困难的问题,得到用于描述故障特征的最优低维特征向量,减少特征之间的冲突和冗余;采用支持向量机进行模式识别,实现对整流器的故障诊断。结果表明:对不同的输出电压,不同的训练和测试比,15种故障模式均具有较高的诊断率。与其他方法相比,本文方法具有较好的融合效果和较强的鲁棒性。展开更多
随着高速铁路的快速发展,其节能减碳问题倍受关注。将绿色电能用于牵引供电是有效的节能降耗手段,若将高速铁路的大量再生制动能量合理利用,由废电转为绿电,亦可推进牵引供电用能的清洁能源化。针对光伏接入牵引供电系统条件下高速铁路...随着高速铁路的快速发展,其节能减碳问题倍受关注。将绿色电能用于牵引供电是有效的节能降耗手段,若将高速铁路的大量再生制动能量合理利用,由废电转为绿电,亦可推进牵引供电用能的清洁能源化。针对光伏接入牵引供电系统条件下高速铁路长大坡道地面式再生制动能量混合储能系统容量优化配置问题,在分析高速铁路长大坡道绿电资源获取方式、光伏出力和制动能量特性的基础上,考虑绿电牵引场景下长大坡道混合储能系统不同时间维度下功率特性及各运行工况能量特性,给出基于储能需求密度的混合储能系统再生制动与光伏闲时能量并行回收的分段配置方案;针对不同储能介质的特性分别建立优化模型,利用基于Levy飞行的改进模拟退火算法(simulated annealing algorithm based on Levy flight,LESA)进行优化求解;最后,选取西成高铁某牵引变电所实测数据进行算例分析。结果表明,所提优化配置策略能够在同时考虑光伏出力与再生制动能量线内外绿电的情况下,实现对高铁长大坡道混合储能系统容量的优化配置,有效提高牵引供电系统绿电占比,缩短储能系统成本回收年限,可为高速铁路储能系统工程化应用提供参考,促进轨道交通牵引用能绿色低碳化发展。展开更多
为解决低碳背景下负荷需求多元化及能量转换问题,引入光热电站(concentrating solar power plant,CSP plant)充当热电联产机组,并结合电转气(powertogas,P2G)装置、电加热器(electricheater,EH)、燃气机组等能量转换设备组成综合能源系...为解决低碳背景下负荷需求多元化及能量转换问题,引入光热电站(concentrating solar power plant,CSP plant)充当热电联产机组,并结合电转气(powertogas,P2G)装置、电加热器(electricheater,EH)、燃气机组等能量转换设备组成综合能源系统(integrated energy system,IES),提出了一种综合能源系统低碳优化运行方法。首先构建IES架构,并建立了P2G装置碳排放成本模型。然后,以系统运行成本最小为目标,建立了IES低碳经济优化模型。在此基础上,考虑了系统的多重不确定性,建立IES模糊机会约束规划模型。最后,以9节点测试系统为例验证该方案的可行性与有效性,并探讨CSP电站发电规模及多重不确定性对系统运行成本的影响。结果表明:该方案可以满足系统的多种负荷需求,具有良好的经济性,但其对外部市场依赖性较高;光热电站在合理增大发电规模后可有效降低系统运行成本;不确定性上升会增加系统对外部市场的依赖。展开更多
文摘柔性负荷参与新型电力系统的优化调度对于提高新能源的消纳能力具有显著作用,但目前柔性负荷潜力尚未充分挖掘。针对这一问题,提出一种基于源荷预测的日前-日内优化调度方法。首先,采用麻雀搜索算法优化卷积长短时记忆神经网络(sparrow search algorithm is used to optimize the convolutional long-term and short-term memory neural network,SSA-CNN-LSTM)对新能源和负荷进行日前和日内功率预测;其次,根据柔性负荷的特性和需求响应灵活性,将负荷分为可平移、可转移和可削减负荷等不同类型,以考虑阶梯式碳交易成本的系统运行成本和污染气体排放最优为目标构建源荷互动的日前-日内两阶段低碳环境经济调度模型;最后,利用改进多目标灰狼算法(multi-objective grey wolf algorithm,MOGWO)对模型进行求解。算例分析表明,通过对柔性负荷分类参与调度较传统方式总成本降低8.6%、污染物排放减少4.1%、新能源消纳能力提高4.2%,在多时间尺度内显著降低新能源和负荷响应的不确定性并提高新型电力系统的低碳环境经济综合效益。
文摘针对电力机车牵引变流器中故障率最高的单相脉宽调制(pulse width modulation,PWM)整流器,提出一种流形学习算法融合多域特征的故障诊断方法。根据整流器在不同工作状态下的时域、频域和时频域特征构建多域特征向量;采用Hessian局部线性嵌入(Hessian local linear embedding,HLLE)算法融合多域特征,根据故障样本数和聚类结果,解决高维数据中固有维数和最近邻数选取困难的问题,得到用于描述故障特征的最优低维特征向量,减少特征之间的冲突和冗余;采用支持向量机进行模式识别,实现对整流器的故障诊断。结果表明:对不同的输出电压,不同的训练和测试比,15种故障模式均具有较高的诊断率。与其他方法相比,本文方法具有较好的融合效果和较强的鲁棒性。
文摘随着高速铁路的快速发展,其节能减碳问题倍受关注。将绿色电能用于牵引供电是有效的节能降耗手段,若将高速铁路的大量再生制动能量合理利用,由废电转为绿电,亦可推进牵引供电用能的清洁能源化。针对光伏接入牵引供电系统条件下高速铁路长大坡道地面式再生制动能量混合储能系统容量优化配置问题,在分析高速铁路长大坡道绿电资源获取方式、光伏出力和制动能量特性的基础上,考虑绿电牵引场景下长大坡道混合储能系统不同时间维度下功率特性及各运行工况能量特性,给出基于储能需求密度的混合储能系统再生制动与光伏闲时能量并行回收的分段配置方案;针对不同储能介质的特性分别建立优化模型,利用基于Levy飞行的改进模拟退火算法(simulated annealing algorithm based on Levy flight,LESA)进行优化求解;最后,选取西成高铁某牵引变电所实测数据进行算例分析。结果表明,所提优化配置策略能够在同时考虑光伏出力与再生制动能量线内外绿电的情况下,实现对高铁长大坡道混合储能系统容量的优化配置,有效提高牵引供电系统绿电占比,缩短储能系统成本回收年限,可为高速铁路储能系统工程化应用提供参考,促进轨道交通牵引用能绿色低碳化发展。
文摘为解决低碳背景下负荷需求多元化及能量转换问题,引入光热电站(concentrating solar power plant,CSP plant)充当热电联产机组,并结合电转气(powertogas,P2G)装置、电加热器(electricheater,EH)、燃气机组等能量转换设备组成综合能源系统(integrated energy system,IES),提出了一种综合能源系统低碳优化运行方法。首先构建IES架构,并建立了P2G装置碳排放成本模型。然后,以系统运行成本最小为目标,建立了IES低碳经济优化模型。在此基础上,考虑了系统的多重不确定性,建立IES模糊机会约束规划模型。最后,以9节点测试系统为例验证该方案的可行性与有效性,并探讨CSP电站发电规模及多重不确定性对系统运行成本的影响。结果表明:该方案可以满足系统的多种负荷需求,具有良好的经济性,但其对外部市场依赖性较高;光热电站在合理增大发电规模后可有效降低系统运行成本;不确定性上升会增加系统对外部市场的依赖。
