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弱电网地区的骨干网架薄弱,存在外送通道不通畅、清洁能源就地消纳和稳定供电互相牵制问题.将水电作为连续调节电源,把绿氢当作长周期的能量载体,来构建秒到分钟(水电调速和储能电池)、日(日调节氢)、周到季节(季节性氢和水库)4 个层次的协同系统.使用季节-趋势分解和变分模态分解来获取源荷不平衡功率的频谱结构,并在氢储能充放电状态已知的情况下缩小混合整数规划的规模.从而建立全生命周期综合成本最小化的双层容量配置模型,在外层搜索设备规模,在内层校验全年轨迹以及连续 168 h 离网自治.在同一种水文、气象、负荷以及水风光装机序列之下,比较3 级电氢结构(水电只做电量电源)、4 级但是不进行特征提取、4 级并且预先确定氢动作 3 种方案.打开水电低频调节通道之后季节性氢储能容量从 420 MW·h 降到了280 MW·h,自平衡率达到了 0.88,相对综合成本比 3 级结构降低了 22%,相对求解时间也降低到了 0.35,168 h 极端低出力窗口内库容、荷电和两级荷氢都不越限.给出了可以验证的弱电网独立成网的理论途径和配置方法.

在世界各国能源结构转变进程加快的背景下,以风电和太阳能为代表的新能源占比逐年上升.但新能源具有间歇性和波动性等特性,对其安全稳定运行提出了新的要求.在此基础上,对新能源接入后电网的稳定运行开展了全面研究,并进行优化设计.风光水互补系统可以提高新能源的消纳能力以及并网稳定性.本文主要对系统并网稳定问题进行研究,从容量配置、系统建模、仿真分析和协调控制四个方面进行论述.在容量配置上,根据电量平衡和多目标优化的方法确定合理的配比,使得系统的出力波动降低15%以上;在建模上,建立了包含水电机组、新能源单元以及并网接口的完整的数学模型,仿真分析使用电力系统潮流与暂态稳定程序(Power System Dynamics-bonneville Power Administration,PSD-BPA)平台对系统在电压骤降、频率波动等典型扰动下故障穿越的能力进行了验证;在协调控制上,设计了分层递阶控制框架,实现了有功﹣频率、无功﹣电压的协调控制以及储能的紧急功率支撑.研究结果表明,风光水互补系统依靠合理的配置以及协调控制可以明显改善新能源并网稳定性、可靠性.

在"双碳"目标持续推进的背景下,高比例可再生能源接入带来的随机性、波动性和间歇性使电力系统供需平衡的压力显著提升,亟需能对系统供需平衡进行有效调节的各类灵活性资源.然而,以火电为主的电源侧资源在碳减排和技术发展等方面受到限制,有必要进一步挖掘需求侧资源参与电力系统灵活性调节的潜力.工业用户具有耗电量大、碳减排潜力高、可调节容量可观和自动化控制体系成熟的特点,可以通过在技术层面上改进工艺路线,在运行层面上进行生产批次调度和设备功率调整,以形成能够支撑电力系统供需平衡和低碳运行的能力,成为面向碳减排的需求侧灵活性开发的重点方向.同时,工业用户正逐步重构为兼具电源、负荷和储能等多重属性的综合主体,其参与电力系统灵活性调节不仅有助于可再生能源消纳,降低工业产品碳足迹,更是促进工业与电力系统协同低碳转型的重要手段.因此,本研究围绕工业用户生产流程重构支撑电力系统低碳转型开展综述.首先,从工业用户由消费者向产消者重构的视角出发,概括其基本内涵和主要资源分类.其次,选择钢铁、电解铝和水泥作为代表性工业场景,分析相关工业用户的工艺特征及灵活性调节机理.重点讨论了钢铁行业的高炉-转炉长流程、废钢短流程及氢基直接还原铁短流程工艺的灵活性差异,电解铝行业依托铝电解槽热惯性形成的不同层次灵活性调节能力,以及水泥行业的生产调度和功率调整.然后,面向基于工业用户生产流程重构的灵活性潜力评估,提出应从物理、经济和碳效益3个维度进行综合考虑.其中,物理维度主要关注多种物质与能量的耦合约束,经济维度主要考虑用户侧调节意愿,碳效益维度则进一步关注碳减排效益对调节边界的影响.随后,围绕基于工业用户生产流程重构的灵活性调控策略,进一步指出需要在短时、中时和长时等不同时间尺度上进行调控策略的协调匹配,并考虑电力市场与碳市场等多种市场机制联动的影响.最后,综合当前研究和产业发展方向,总结工业用户生产流程重构支撑电力系统低碳转型所面临的挑战,并展望未来.

挖掘工业负荷的调节能力,是应对新型电力系统日益突出电力电量平衡挑战的重要途径.然而,工业负荷可调能力受其内部多工序复杂耦合约束的限制,难以精准评估,且现有工业负荷调控方法求解效率有待提升.该文以螺丝生产工业负荷为例,分析其各工序调节机理,构建其生产流程模型和工序可行动作识别模型,实现调控前可调能力的独立量化,提升评估有效性;面向电量短缺场景,构建园区运营商与工业负荷主从博弈模型,基于历史响应贡献积分和可调能力评估结果分配响应任务,以主从博弈引导负荷自主参与响应,保障该场景下用户频繁参与时的公平性;进一步地,提出融合可行动作识别的近端策略优化算法(valid action recognition proximal policy optimization,VAR-PPO),训练工业负荷智能体并嵌入博弈求解,提升博弈求解效率.结果表明,螺丝生产工业负荷具备可观的调节潜力,所提方法可有效支撑短缺场景下的园区供需协调.

在包含分布式同步相量测量单元与宽频振荡监测装置的高比例新能源电力系统中,由于新能源出力的类布朗运动特性与准周期混沌涨落现象,导致新能源电力呈现超同步振荡风险,以致产生电力电量平衡问题.为协调不同调节资源的响应特性,提出一种多时间尺度下高比例新能源电力电量平衡方法.构建年度和日前的多时间尺度电力电量平衡调度模型,在不同时间维度上协调新能源电力电量整体平衡和实时功率平衡.采用群搜索优化算法求解调度模型,通过发现者、跟随者与游荡者协同搜索机制,在满足多重限制条件下快速收敛电量,降低新能源电力超同步振荡风险,实现新能源电力电量平衡.通过仿真结果可以看出,所提方法的可决系数均高于 0.8,负荷波动下发电功率与负荷需求偏差始终控制在可靠范围,调峰资源利用率始终在 70％以上,可有效提升新能源消纳水平和电力供应的可靠性.

新能源发电存在波动性,为降低其并网过程中对电网的冲击影响,本文提出了一种基于光热与风力联合发电调峰的调度模型,旨在提高可再生能源发电系统的运行效率与经济性.为实现高效调度,以风电与光热联合输出的最小化波动和火电机组的最低调峰成本作为优化目标,采用多种优化算法求解上述问题.首先,为达到风电与光热联合输出波动最小的目标,使用了模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)来优化光热发电量配置,减少风电和光热联合发电功率的波动.其次,在求解火电机组的调度问题时,采用蚁群算法与贪心算法相结合的方法,优化火电机组的启停和出力调度,确保满足负荷需求并降低启停费用和运行费用.仿真结果表明,光热储能系统能够有效平衡风电的波动,优化风光联合发电输出,降低系统对传统火电机组的依赖,提升整体系统的稳定性和经济性.

随着新能源电量占比不断增加,日内电力平衡难度增大,超短期预测误差较大仍是调度工作的核心难题之一.强化学习与随机优化混合驱动的前瞻调度通过多场景推演与时序滚动优化,有效提升了日内调度方案对于不确定场景的适应性,并已在实际省级电网上线运行.面向工程应用需求,文中首先阐述了前瞻调度的决策模式与技术挑战.然后,提出了电网海量运行场景生成与平衡态势评估、基于强化学习的多场景智能推演、计及省内调节与省间互济协同的前瞻决策3个实用化关键技术,设计了"预测—推演—决策"序贯执行的软件功能架构,形成了模型数据交互驱动的前瞻调度技术体系.最后,以甘肃电网实际运行数据进行测试验证,对前瞻调度软件的计算性能及其在"保供应、促消纳"困难场景下对电网平衡能力的提升效果进行了分析.

为了解决分布式电源的接入问题,结合接入后对配电变压器反向过载、台区用户电压偏差超过允许限值、区域内功率不平衡以及能量不平衡等问题的预测分析,将分布式电源的接入模式分为自由接入模式、自用外供模式、配套储能模式和广域消纳模式4类,指出了 4类模式的规划原则,给出了配电变压器反向过载、台区用户电压偏差超过允许限值、区域内功率不平衡以及电量不平衡等问题的解决途径.建议了一种分布式电源检测到低电压后适当等待继电保护动作后再决定是否脱网的措施,能够有效降低故障导致脱网的分布式电源数量.

构网型高压直挂储能是支撑新型电力系统稳态电量平衡和暂态主动支撑的重要装备,而实现暂态支撑需具备一定的过电流能力,现有器件容量超配方式导致系统成本增加.该文充分利用高压直挂储能系统的模块化拓扑特点和控制灵活性,提出提升过载能力的拓扑动态重构的实现方法.进一步,建立器件的电热耦合模型,提出器件结温在线估计方法,通过结温闭环控制,充分挖掘功率器件结温应力裕度,进而提出构网型装备过电流能力尽限利用和调控方法.基于上述研究,在功率器件不超配前提下,经济性地提升装备的暂态过电流水平.最后,通过电-磁-热联合仿真验证所提设计方法及控制策略的有效性,故障期间最大可输出 3.65 倍暂态电流,大幅提升构网型装备对并网点电压的支撑能力.

高速公路服务区充电站面临光伏出力随机、充电负荷波动以及服务区多目标协同困难等问题,这些问题导致充电站出现充电资源时空配置失衡、用户排队等待时间过长、新能源消纳率低等情况,为此提出高速公路服务区新能源充电站的多目标优化调度方法.构建涵盖经济性、电网友好性、用户服务最优以及新能源利用率最高的多目标函数,综合考虑交通流量、天气数据等因素,动态预测服务区充放电量需求.基于预测结果,计算充电桩功率分配及调度量.设置充放电功率上下限、动态平衡等约束条件,通过最优解的实时求解,实现充电站多目标优化调度.试验结果表明:与传统方法相比,在优化方法调度下,汽车充电负荷峰谷差为312.4 kW,平均等待时间为4.1 min,消纳率可达96.8%,弃电量仅为39.0 kW·h,优化设计方法具有更优的多目标调度效果.