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考虑碳排放社会成本的最优峰谷电价研究

科技和产业 2024年第4期24卷 109-114页

作者：左剑孙傲潮铸包博杨韵段秦尉广东电网有限责任公司电力调度控制中心广州510220 中国人民大学应用经济学院北京100872

传统峰谷电价的制定关注的是电力系统的经济成本,随着国家“3060”双碳目标的提出,峰谷电价比例确定应当考虑峰谷电价政策在减排方面的重要效果,合理地设定峰谷电价不仅可以降低电网的物理成本,增加系统经济效益,还可以减少电力碳排放... 详细信息

传统峰谷电价的制定关注的是电力系统的经济成本,随着国家“3060”双碳目标的提出,峰谷电价比例确定应当考虑峰谷电价政策在减排方面的重要效果,合理地设定峰谷电价不仅可以降低电网的物理成本,增加系统经济效益,还可以减少电力碳排放。首次在峰谷电价制定过程中考虑了碳排放的社会成本,并构建了包含最优峰谷比例的社会总收益最大优化模型,根据拉格朗日乘数法确定函数极值的约束条件,得到最优峰谷电价比例与电价、碳价及边际碳排放因子之间的关系;以广东省2022年1-3月电力系统实际运行数据为例,估算了峰平谷各时段的边际碳排放因子,得到考虑碳排放社会成本的最优化峰谷电价比例为1.784∶1∶0.3。研究表明,在考虑碳社会成本后现行的电力峰谷价差需进一步增加,最优的峰时电价比例可较现有水平提高0.084,而谷时电价比例则下降0.08。

关键词：峰谷电价制定碳排放社会成本社会总收益边际碳排放因子拉格朗日乘数法

基于分层测量数据的高压变电站概率负荷预测方法

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中国电力 2023年第8期56卷 143-150页

作者：唐旭辰潮铸段秦尉苏炳洪陈卉灿广东电网有限责任公司电力调度控制中心广东广州510000

近年来,电力系统中各级量测系统的不断升级与完善使得高压变电站负荷预测精准度的进一步提高成为可能。以高压变电站以及附属的中压出线、中压配变的多级负荷数据为基础,提出一种基于中压出线与中压配电的自下而上的概率负荷预测方法,... 详细信息

近年来,电力系统中各级量测系统的不断升级与完善使得高压变电站负荷预测精准度的进一步提高成为可能。以高压变电站以及附属的中压出线、中压配变的多级负荷数据为基础,提出一种基于中压出线与中压配电的自下而上的概率负荷预测方法,分析结果的分布特性并完成负荷的累加。此外,为提高预测精度,采用概率预测方法对网损与测量误差造成的预测偏差展开修正。算例分析结果表明,所提方法的综合评价较优,不仅能得到高准确度的负荷点预测结果,还能划定更小的预测区间。

关键词：分层测量数据高压变电站自下而上概率负荷预测

基于集合经验模态分解和Q学习策略的短期负荷预测模型

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现代电力 2023年

作者：段秦尉何祥针潮铸谢祥中兰萱丽清华大学电机工程与应用电子技术系广东电网有限责任公司电力调度控制中心北京清能互联科技有限公司

短期负荷预测对电力系统的安全稳定运行有着重要意义，为此，提出一种基于集合经验模态分解和Q学习策略优化的短期负荷预测模型。首先,采用集合经验模态分解对原始负荷序列进行分解，以降低预测难度。其次,在此基础上分别采用卷积神经... 详细信息

短期负荷预测对电力系统的安全稳定运行有着重要意义，为此，提出一种基于集合经验模态分解和Q学习策略优化的短期负荷预测模型。首先,采用集合经验模态分解对原始负荷序列进行分解，以降低预测难度。其次,在此基础上分别采用卷积神经网络、残差神经网络、长短时记忆神经网络和门控循环单元网络4个深度学习模型进行预测得到4个预测结果，再对其加权组合获得最终的负荷预测值。第三,利用Q学习策略对组合权重进行优化,进而最大化组合模型的预测性能。最后，通过某地区真实采集的负荷数据进行实验，结果表明文中所提出的组合预测模型优于其他预测模型,并验证了所提模型的有效性。

关键词：短期负荷预测集合经验模态分解深度学习模型 Q学习策略

基于深度分布式强化学习的电力系统分散协调调度方法

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电子器件 2022年第4期45卷 947-953页

作者：潮铸段秦尉钱峰黄红伟薛艳军广东电网电力调度控制中心广东广州510080 北京清大科越股份有限公司北京100084

针对风、光等可再生能源发电不断并入电力系统,配电网由被动逐渐转变为主动,由此需要主电网、主动配电网和微电网统一调度的问题,基于深度分布式强化学习方法,提出了电力系统分散协调的一体化调度方法。首先,基于传统经济调度模型,提出... 详细信息

针对风、光等可再生能源发电不断并入电力系统,配电网由被动逐渐转变为主动,由此需要主电网、主动配电网和微电网统一调度的问题,基于深度分布式强化学习方法,提出了电力系统分散协调的一体化调度方法。首先,基于传统经济调度模型,提出了主电网、主动配电网和微电网分散协调的调度模型;其次,对传统强化学习方法进行改进,提出了深度分布式强化学习协调模型;第三,将分散协调的深度强化学习方法应用至经济调度中,推导得到分散协调的经济调度方法;最后,以实际电网为例进行验证,表明了所提方法的有效性。

关键词：分布式强化学习分散协调调度电力系统

现货市场下电网系统运行计划管理模式研究——以S省电力调度控制中心为例

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企业改革与管理 2022年第1期 6-8页

作者：潮铸段秦尉苏炳洪钟秋辉刘雨琪广东电网有限责任公司电力调度控制中心深圳市远界管理咨询有限公司广东广州510610

电力现货市场运行对电力调度的精确性、及时性提出了更高要求,调度机构向"计划+市场"双轨制业务模式转型势在必行。本文以S省电力调度控制中心为例,详细解读现货市场运行对其运行计划管理业务提出的挑战,并从人员配置、业务开展、系统... 详细信息

电力现货市场运行对电力调度的精确性、及时性提出了更高要求,调度机构向"计划+市场"双轨制业务模式转型势在必行。本文以S省电力调度控制中心为例,详细解读现货市场运行对其运行计划管理业务提出的挑战,并从人员配置、业务开展、系统支持和制度建设四个方面,深入分析其在现货市场下面临的问题,提出优化建议,为相关同行和机构提供参考。

关键词：电力现货市场电网运行运行计划管理模式

计及能源因素影响母线负荷预测准确率的影响因素及优化策略

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微型电脑应用 2023年第2期39卷 97-99页

作者：唐旭辰潮铸段秦尉苏炳洪于鹏广东电网公司电力调度控制中心广东广州510600

为了优化母线负荷预测结果的准确率,采用两阶段还原方法还原出母线净负荷。其根本预测思路为分解、预测、还原,但该方法对于母线负荷预测准确率的影响较大。利用神经网络方法针对母线负荷建立预测模型的,以此达到优化母线负荷预测准确... 详细信息

为了优化母线负荷预测结果的准确率,采用两阶段还原方法还原出母线净负荷。其根本预测思路为分解、预测、还原,但该方法对于母线负荷预测准确率的影响较大。利用神经网络方法针对母线负荷建立预测模型的,以此达到优化母线负荷预测准确率的目的。这种方法从整体提升母线负荷预测的准确率,结合小波分解的方法,为电网的安全性能营造良好的技术监督手段。

关键词：分布式能源母线负荷准确率影响因素

考虑电力现货市场的互联电网调度安全校核研究

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机械与电子 2022年第4期40卷 46-49,55页

作者：段秦尉潮铸唐旭辰黄红伟李展广东电网电力调度控制中心广东广州510080 北京清大科越股份有限公司北京100084

针对跨区互联电网,提出了计及现货市场出清的大电网安全校核策略;分析了跨区互联电力市场出清以及安全校核的主要流程以及出清模式;分析了安全校核与潮流断面之间的关系。提出了以新能源机组外送交易电力最大、总成本最低和外送电力成... 详细信息

针对跨区互联电网,提出了计及现货市场出清的大电网安全校核策略;分析了跨区互联电力市场出清以及安全校核的主要流程以及出清模式;分析了安全校核与潮流断面之间的关系。提出了以新能源机组外送交易电力最大、总成本最低和外送电力成本最低为目标的电力调度多目标优化模型,同时考虑安全校核约束。分析了考虑新能源的大电网多级安全校核流程,主要针对断面安全约束以及出清调度计划约束和新能源交易约束。仿真结果表明,安全校核作为电力调度和现货市场交易的约束,能够有效提升联络线功率平衡以及稳定性。

关键词：现货市场互联电网多目标调度安全校核

基于发电计划和设备检修计划的实时调度智能安全校核

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机械与电子 2022年第7期40卷 8-12页

作者：段秦尉潮铸唐旭辰黄红伟李展广东电网电力调度控制中心广东广州510080 北京清大科越股份有限公司北京100084

针对发电计划和设备检修计划对实时调度的校核影响进行了分析。对机组检修与安全约束调度的关系和步骤进行了梳理。建立了以安全调度为目标以及以竞标机组为目标的多目标检修计划优化模型,约束条件以直流潮流作为实时在线校核。利用二... 详细信息

针对发电计划和设备检修计划对实时调度的校核影响进行了分析。对机组检修与安全约束调度的关系和步骤进行了梳理。建立了以安全调度为目标以及以竞标机组为目标的多目标检修计划优化模型,约束条件以直流潮流作为实时在线校核。利用二进制遗传算法以及原始对偶内点法对模型进行联合求解。通过30节点系统进行仿真分析,说明了该模型的有效性。

关键词：发电计划设备检修计划实时调度安全校核

基于一种新型鲁棒损失的神经网络短期负荷预测方法

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电网技术 2020年第11期44卷 4132-4139页

作者：蔡秋娜潮铸苏炳洪王龙段秦尉温亚坤李冰广东电网有限责任公司电力调度控制中心广东省广州市510600 北京清能互联科技有限公司北京市海淀区100080

首先提出了一种由熵诱导出的度量(称为CIM),这种度量具有非凸性,鲁棒性,平滑性,有界性,逼近行为等。将该度量用作人工神经网络(称为ANN)的损失函数,以提高其鲁棒性,然后建立新的鲁棒人工神经网络框架(称为指数损失人工神经网络,即ELANN... 详细信息

首先提出了一种由熵诱导出的度量(称为CIM),这种度量具有非凸性,鲁棒性,平滑性,有界性,逼近行为等。将该度量用作人工神经网络(称为ANN)的损失函数,以提高其鲁棒性,然后建立新的鲁棒人工神经网络框架(称为指数损失人工神经网络,即ELANN)以减少噪声和异常值的影响。ELANN继承了ANN的优势,并提高了ANN在解决回归问题中的预测性能。利用广东电网2016—2018年的实际负荷数据进行仿真分析,结果表明该方法可以有效提高负荷预测的准确性和可靠性,为电力调度部门提供可靠的决策依据。

关键词：信息熵指数损失鲁棒性人工神经网络短期负荷预测