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A Scenario-classification Hybrid-based Banding Method for Power Transfer limits of Critical Inter-corridors

Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 2024年第2期12卷 547-560页

作者： lidong Yi Maosheng Ding Jili Wang Gao Qiu Fei Xue Ji'ang liu Yuxiong Huang gengfeng li Junyong liu State Grid Ningxia Electric Power Co. Ltd.YinchuanChinaand M.Ding is also with State Grid Ningxia Electric Power Research InstituteYinchuanChina Northwest Branch State Grid Corporation of ChinaXi’anChina School of Electrical Engineering Sichuan UniversityChengduChina State Grid Ningxia Electric Power Research Institute Yinchuan YinchuanChina School of Electrical Engineering Xi’an Jiaotong UniversityXi’anChina IEEE

To secure power system operations,practical dispatches in industries place a steady power transfer limit on critical inter-corridors,rather than high-dimensional and strong nonlinear stability constraints.However,computational complexities lead to over-conservative pre-settings of transfer limit,which further induce undesirable and non-technical congestion of power transfer.To conquer this barrier,a scenario-classification hybrid-based banding method is proposed.A cluster technique is adopted to separate similarities from historical and generated operating condition dataset.With a practical rule,transfer limits are approximated for each operating cluster.Then,toward an interpretable online transfer limit decision,costsensitive learning is applied to identify cluster affiliation to assign a transfer limit for a given operation.In this stage,critical variables that affect the transfer limit are also picked out via mean impact value.This enables us to construct low-complexity and dispatcher-friendly rules for fast determination of transfer limit.The numerical case studies on the IEEE 39-bus system and a real-world regional power system in China illustrate the effectiveness and conservativeness of the proposed method.

关键词： Transfer limit transfer capability power transfer inter-corridor cluster cost-sensitive learning banding power system operation

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Catastrophe Risk Management for Electric Power Distribution Systems:An Insurance Approach

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CSEE Journal of Power and Energy Systems 2023年第1期9卷 393-410页

作者： Siyuan Sun gengfeng li Yiheng Bian Zhaohong Bie Qianwen Hu State Key Laboratory of Electrical Insulation and Power Equipment Smart Grid Key Laboratory of Shaanxi ProvinceDepartment of Electrical EngineeringXi’an Jiaotong UniversityXi’an 710049China

High-impact,low-probability catastrophes may cause equipment damage,customer outages and serious economic losses to an aging power distribution infrastructure with low redundancy and automation.To cope with catastrophe risks faced by distribution systems(DSs),insurance is proposed as a supplement to existing resilience enhancement measures,which can provide financial aid in recovery after disasters,as well as incentives to make DSs more resilient to potential hazards.This calls for a quantitative assessment for insurance pricing that can not only predict potential losses caused by future catastrophes but also evaluate the effect of risk management measures.In this paper,a four-module actuarial framework,including hazard,vulnerability,resilience,and insurance modules,is developed to assess the catastrophe risks of DSs.Based on Monte Carlo simulation(MCS)and mixed integer linear programming(MILP),the dynamic characteristics of disasters,random failures of equipment,control measures including fault isolation,load transfer,line patrolling,manual switching,and fault repair,are comprehensively incorporated in the premium determination of catastrophe insurance.Numerical simulations are performed on the modified IEEE 33-bus test systems to illustrate the validity of the proposed catastrophe insurance schemes.

关键词： Actuarial framework catastrophe insurance distribution system risk assessment

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Trading Model Combining Electricity, Heating,and Cooling Under Multi-energy Demand Response

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Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 2020年第1期8卷 133-141页

作者： Fangdi Zeng Zhaohong Bie Shiyu liu Chao Yan gengfeng li State Key Laboratory of Electrical Insulation and Power Equipment Xi’an JiaotongUniversityXi’anChina

The emerging multi-energy system has brought new challenges and opportunities to energy business worldwide.To address the issues in multi-energy trading,this paper proposes an electricity,heating,and cooling trading model for the interaction between the multi-energy service provider(MESP)and multi-energy consumer(MEC)by using bi-level programming.In the upper level,the model instructs the MESP to make decisions on the optimal energy purchasing scheme and energy economic dispatch.In the lower level,optimal consuming patterns of different energies with the given retail prices are modeled for the MEC.Specifically,a novel multi-energy demand response(DR)program that employs energy conversion devices is proposed.Numerical results show that MEC can reduce its consumption cost via the multi-energy DR.Meanwhile,MESP benefits greatly from the flexibilities of energy conversion.This research can provide theoretical support for the future development of multi-energy trading.

关键词： Demand response(DR) multi-energy consumer(MEC) multi-energy service provider(MESP) trading model

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Optimal scheduling of power systems considering demand response

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Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 2016年第2期4卷 180-187页

作者： Zhaohong BIE Haipeng XIE Guowei HU gengfeng li State Key Laboratory of Electrical Insulation and Power Equipment Department of Electrical EngineeringXi’an Jiaotong UniversityXi’an 710049China State Grid Jiangsu Economic Research Institute Nanjing 210000China

A novel optimal scheduling method considering demand response is proposed for power systems incorporating with large scale wind power.The proposed method can jointly dispatch the energy resources and demand side resources to mitigate the fluctuation of load and wind power output.It is noticed in practical operation that,without customer’s satisfaction being considered,customers might reject the too frequent or violent demand response all together.In this case,two indices that measure the customer satisfaction are then introduced as constraints to reduce the impact to end-users and avoid extreme demand adjustment.To make the model solvable,a proximate decoupling technique is used to dispose the concave constraint introduced by the customer satisfaction constraints.Results from the case studies show that the proposed model can significantly reduce the operation cost of power system while the demand response meets customer satisfaction.Especially,the total start-up costs of conventional thermal units decreases dramatically due to less startup times.Moreover,compared to the consumption way satisfaction constraint,the payment satisfaction constraint has a heavier influence on the cost.

关键词： Optimal scheduling Wind power Real-time pricing Customer satisfaction

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Component importance assessment of power systems for improving resilience under wind storms

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Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 2019年第4期7卷 676-687页

作者： gengfeng li Gechao HUANG Zhaohong BIE Yanling liN Yuxiong HUANG State Key Laboratory of Electrical Insulation and Power Equipment Shaanxi Key Laboratory of Smart GridXi’an Jiaotong UniversityXi’an 710049China

Increasingly natural disasters and man-made malicious attacks threaten the power systems.Improving the resilience has become an inevitable requirement for the development of power systems.The importance assessment of components is of significance for resilience improvement,since it plays a crucial role in strengthening grid structure,designing restoration strategy,and improving resource allocation efficiency for disaster prevention and mitigation.This paper proposes a component importance assessment approach of power systems for improving resilience under wind storms.Firstly,the component failure rate model under wind storms is established.According to the model,system states under wind storms can be sampled by the non-sequential Monte Carlo simulation method.For each system state,an optimal restoration model is then figured out by solving a component repair sequence optimization model considering crew dispatching.The distribution functions of component repair moment can be obtained after a sufficient system state sampling.And Copeland ranking method is adopted to rank the component importance.Finally,the feasibility of the proposed approach is validated by extensive case studies.

关键词： Component importance Resilience Copeland score Non-sequential Monte Carlo simulation

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台风场景下基于多种分布式资源协同的弹性配电网两阶段供电恢复策略

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高电压技术 2024年第1期50卷 93-104页

作者：李明昊杨祺铭李更丰刘达夫季陈林别朝红西安交通大学电工材料电气绝缘全国重点实验室国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司

近年来频发的自然灾害极大威胁配电网安全运行，统筹考虑不同分布式资源特点，发挥分布式资源互补互济优势，有助于解决灾后配电网部分线路损坏、电力供应不足问题，实现电网灾后快速恢复。在电网中分布式资源种类不断丰富的背景下，本... 详细信息

近年来频发的自然灾害极大威胁配电网安全运行，统筹考虑不同分布式资源特点，发挥分布式资源互补互济优势，有助于解决灾后配电网部分线路损坏、电力供应不足问题，实现电网灾后快速恢复。在电网中分布式资源种类不断丰富的背景下，本文提出一种台风场景下基于多种分布式资源协同的弹性配电网灾前及灾后两阶段供电恢复策略。首先，考虑配电网和交通网耦合的影响，灾前阶段在考虑电动汽车调度的同时，以加权失电量期望最小为目标建立移动储能和抢修队应急仓库选址模型；其次，根据以上3种分布式资源以及柔性负荷的灾后响应特征，将灾后阶段分为紧急功率支撑和负荷快速恢复两个过程，搭建了配电网灾后多时段恢复优化模型；然后，通过深入研究多种分布式资源的优缺点，设计了配电网两阶段供电恢复框架；最后，设计了多组算例，验证了所提方法的有效性和可行性。

关键词：极端灾害线路抢修移动储能电动汽车V2G 灾前预部署电力系统弹性多源协同

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基于内嵌物理知识卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估

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电力系统自动化 2024年第9期48卷 107-119页

作者：陆旭张理寅李更丰别朝红段超西安交通大学电气工程学院陕西省西安市710049

针对现有数据驱动的电力系统暂态评估方法依赖大规模数据集且可解释性不足的问题,文中将物理知识嵌入传统数据驱动方法,提出一种基于内嵌物理知识卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估方法。该方法考虑大规模风电并网的电力系统,将电力... 详细信息

针对现有数据驱动的电力系统暂态评估方法依赖大规模数据集且可解释性不足的问题,文中将物理知识嵌入传统数据驱动方法,提出一种基于内嵌物理知识卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估方法。该方法考虑大规模风电并网的电力系统,将电力系统暂态稳定物理方程内嵌至神经网络损失函数,通过神经网络直接逼近物理过程,使输出结果满足物理规律,提高暂态稳定评估的可靠性与可解释性。通过数据与知识双驱动,所提方法不依赖大规模训练数据集,依然具有较好的鲁棒性与泛化能力。此外,所提方法通过卷积神经网络进行特征提取与降维,解决拓扑数据无法直接作为神经网络输入的难题。在含风机的IEEE 9节点和IEEE 39节点测试系统上的实验结果表明,所提方法在准确率、计算效率、泛化能力等方面相较现有方法有显著提升。

关键词：内嵌物理知识卷积神经网络知识-数据混合驱动功角暂态稳定性机器学习可解释性

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基于V2G与应急通信的配电网信息物理协同快速恢复方法

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电力系统自动化 2024年第7期48卷 147-158页

作者：刘达夫钟剑杨祺铭陈晨李更丰别朝红电工材料电气绝缘全国重点实验室(西安交通大学) 陕西省西安市710049

随着新型配电系统的快速发展,配电网与通信网络的相互依赖程度逐渐加深。在极端灾害发生后,一方面,配电网失电后的恢复控制需要依靠通信网络的有效支撑,灾后使用电动汽车与电网互动(V2G)恢复负荷电力供应的过程,同样离不开通信网络的引... 详细信息

随着新型配电系统的快速发展,配电网与通信网络的相互依赖程度逐渐加深。在极端灾害发生后,一方面,配电网失电后的恢复控制需要依靠通信网络的有效支撑,灾后使用电动汽车与电网互动(V2G)恢复负荷电力供应的过程,同样离不开通信网络的引导作用;另一方面,通信网络的正常运行依靠配电网的电力供应。因此,为解决配电网灾害后电力网络与通信网络交互影响下的负荷恢复问题,提出了一种基于V2G和应急通信的配电网信息物理协同快速恢复方法:在灾害发生后,通过调配搭载无线通信基站的无人机前往通信故障区域构建应急通信网络,从而迅速恢复对区域线路开关的控制能力与对电动汽车的引导能力,进而引导电动汽车前往车辆并网站形成分布式电源并控制配电网拓扑重构,以恢复负荷的电力供应。该方法基于灾后无人机与电动汽车的调度约束以及配电网的运行约束,建立了配电网信息物理协同恢复模型,并通过配电网和交通网耦合算例验证了所提方法的有效性。

关键词：信息物理系统应急通信弹性配电网电动汽车配电网恢复微电网重构灵活资源调配无人机

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考虑氢混燃机动态混氢特性的电-气互联系统优化调度

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电网技术 2024年第5期48卷 1896-1906,I0023,I0024,I0025页

作者：王世豪吕家君李更丰熊飞申鸿帅冯怡王亚培西安工程大学电子信息学院陕西省西安市710048 西安交通大学电气工程学院陕西省西安市710049 国网西安供电公司陕西省西安市710032 西安市电气设备互联感知与智能诊断重点实验室陕西省西安市710048

电–气互联系统是综合能源系统的重要组成部分,燃气机组是其中关键的能源耦合元件,而随着能源系统低碳化转型,燃气机组掺氢燃烧发电的技术应运而生。传统氢混燃机相关研究大多只考虑固定掺氢比运行的情况,并未考虑机组动态调整掺氢比运... 详细信息

电–气互联系统是综合能源系统的重要组成部分,燃气机组是其中关键的能源耦合元件,而随着能源系统低碳化转型,燃气机组掺氢燃烧发电的技术应运而生。传统氢混燃机相关研究大多只考虑固定掺氢比运行的情况,并未考虑机组动态调整掺氢比运行的影响。传统电–气互联系统优化调度相关研究主要面向运行经济性,而对计及氢混燃机的能量与备用统一出清鲜有研究。为此,该文提出了一种考虑氢混燃机动态混氢比的电–气互联系统优化调度方法,基于动态混氢特性建立氢混燃机精细化模型,并通过电解水制氢技术为氢混燃机提供氢气来源,配置储氢罐和储气罐作为联合体为系统提供备用;采用二项式松弛方法对氢混燃机耗气流量方程进行线性转化,将原有非凸非线性模型转化为混合整数线性规划模型求解;最后通过仿真验证所提方法的有效性,分析不同场景下系统运行状态,实现了“风电–电解水制氢–氢混燃机”模式下风电消纳潜力的深度挖掘。

关键词：优化调度电–气互联系统氢混燃机动态混氢特性风电消纳

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考虑热储灵活配置与热网水力热力特性的电热综合能源系统优化规划

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电力自动化设备 2024年第7期44卷 214-222,254页

作者：申鸿帅吕家君李更丰熊飞王世豪王亚培冯怡西安工程大学电子信息学院陕西西安710048 西安市电气设备互联感知与智能诊断重点实验室陕西西安710048 西安交通大学电气工程学院陕西西安710049 国网西安供电公司陕西西安710032

电热综合能源系统优化规划可以定量决策电热耦合系统转型,在规划层面充分开发风电消纳路径。为此,提出一种考虑热储灵活配置与热网水力热力特性的电热综合能源系统优化规划方法。基于变流量-变温度策略构建热网模型,建立电力系统与灵活... 详细信息

电热综合能源系统优化规划可以定量决策电热耦合系统转型,在规划层面充分开发风电消纳路径。为此,提出一种考虑热储灵活配置与热网水力热力特性的电热综合能源系统优化规划方法。基于变流量-变温度策略构建热网模型,建立电力系统与灵活热源-热网-热储协同规划模型。提出预定参数型、功率平衡下最优投资型、变流量温度下最优投资型、时间系数离散型4种热储建模方法,实现热储灵活配置,采用二项式凸松弛和大M法将非线性规划模型转化为混合整数二阶锥规划模型求解。通过算例分析验证了所提方法可以有效提升规划方案的经济性,保证系统运行可行性,实现风电高比例消纳。

关键词：电热综合能源系统优化规划储热罐变流量-变温度策略二项式凸松弛

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