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中国战略新兴产业 2024年第14期 23-26页

作者：管剑周建华上海国孚电力设计工程股份有限公司济南分公司山东创信电力科技有限公司

随着战略性新兴产业的发展，以物联网、大数据为代表的新一代信息技术，在各大行业领域得到推广和应用，为区域智能电网的建设和发展提供了良好技术条件。目前，各区域都在大力建设智能电网，但不同区域的智能电网运行水平存在差异，制... 详细信息

随着战略性新兴产业的发展，以物联网、大数据为代表的新一代信息技术，在各大行业领域得到推广和应用，为区域智能电网的建设和发展提供了良好技术条件。目前，各区域都在大力建设智能电网，但不同区域的智能电网运行水平存在差异，制约了智能电网的应用价值的实现。基于此，本文为解决区域智能电网发展不均衡的问题，提出利用物联网等新一代信息技术开发区域智能电网监控系统的观点，给出了新一代信息技术在区域智能电网中的具体应用方案，希望能为区域智能电网监控提供理论借鉴。

关键词：新一代信息技术云计算大数据区域智能电网

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区域智能电网建设项目可持续性评价模型及应用研究

区域智能电网建设项目可持续性评价模型及应用研究

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作者：赵慧华北电力大学

学位级别：硕士

随着“科学发展观”在我国企业全面践行和深入落实,以人为本、统筹兼顾、全面协调的可持续性已然成为企业“发展”的新内涵。强化管理提升,实现资源优化配置,注重资源配置效率、社会效应和环境成本,成为企业重点发展目标。电力行业作为... 详细信息

随着“科学发展观”在我国企业全面践行和深入落实,以人为本、统筹兼顾、全面协调的可持续性已然成为企业“发展”的新内涵。强化管理提升,实现资源优化配置,注重资源配置效率、社会效应和环境成本,成为企业重点发展目标。电力行业作为我国国民经济基础性支柱行业,在我国未来能源、经济战略中处于核心地位,肩负着保证经济健康平稳发展、推动经济战略转型和发展方式转变、提高资源的利用效率和环境保护水平,降低能源消耗和能源强度,实现能源结构优化调整的战略任务。国家电网公司2009年提出了“坚强智能电网”发展战略,规划分三个阶段推进“智能电网”建设。“坚强智能电网”战略整体建设投资将会超过数十万亿,将会推动我国“智能电网”相关产业的迅速崛起,还将担负起我国国民经济稳定健康的重要保障。但是,区域智能电网建设项目面临诸多挑战：部分区域电力存在供需矛盾现象;智能电网项目耗资巨大、建设周期较长、技术要求高;电网项目对于周边环境可能存在一定的影响。为此,如何科学、合理地评价区域智能电网建设项目可持续性正成为电网企业关注和研究的重点。本文的研究工作正是在此背景下展开。首先,本文分析和阐述了可持续发展理论内涵,系统研究了项目综合评价理论方法。其次,从效用价值、经济价值和社会价值三个方面选取指标,构建了区域智能电网建设项目可持续性评价指标体系。再次,通过引入综合评价理论,基于线形加权法、主成分分析法和DEA模型,设计了区域智能电网建设项目可持续性综合评价模型。最后,本文结合某区域电网企业5个智能电网建设新建项目实际数据,对区域智能电网建设项目可持续性评价进行实证研究。

关键词：区域智能电网可持续发展综合评价

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最小化区域智能电网负荷方差的双层优化充电策略模型

最小化区域智能电网负荷方差的双层优化充电策略模型

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作者：朱新宇华中师范大学

学位级别：硕士

作为一种新型的电力负载方式,电动汽车对电网的影响已经受到世界各界越来越多的关注。一种近年来受到普遍关注的想法是通过挖掘电动汽车做为移动式储能设备的潜能,使电动汽车对电网的负面影响降为最低。例如,当大规模电动汽车接入电网后... 详细信息

作为一种新型的电力负载方式,电动汽车对电网的影响已经受到世界各界越来越多的关注。一种近年来受到普遍关注的想法是通过挖掘电动汽车做为移动式储能设备的潜能,使电动汽车对电网的负面影响降为最低。例如,当大规模电动汽车接入电网后,通过合理地充／放电策略,可以使电网的负载曲线趋于平缓,从而增加电网的稳定性、安全性以及经济性。这已经成为热点问题,即所谓的智能电网框架下的V2G技术。本文主要研究V2G技术在特定情景下实现的数学模型,其创新之处主要有三点,下面分别给予说明。首先,本文提出了区域智能电网中V2G技术的一种应用情景(2.1节)。通过设计一种信息收集系统,使得电动汽车车主能与控制中心进行信息交互。这有利于控制中心能及时地获取电动汽车的动态信息,预测电动汽车的参数信息,从而为V2G技术的合理应用打下基础。其次,本文提出了V2G技术实现的单层优化模型(模型一)(2.2节)。在满足车主电量需求、电池参数限制、充电桩参数限制、区域智能电网参数限制的前提下通过最小化区域智能电网负载方差计算出每个时段各充电桩的允／放电功率。该模型的主要缺点是当区域智能电网范围扩大,大规模电动汽车接入电网后计算复杂性变大,使得计算成本过大,无法在实际中得以运用。最后,本文着重就模型一的主要缺点,对模型一进行了细致的分析,提出了V2G技术实现的双层优化模型(模型二)(2.3节)。通过将充电站引入模型,成功地将模型一分解为若干个比较小的模型,实现了V2G技术的双层优化模型。第一层模型由总控中心对各充电站在各时段应承担的负荷进行优化,第二层模型由各充电站相互独立地对各自拥有的充电桩在各时段的充／放电功率进行优化。因此,总的计算时间等于第一层优化的计算时间加上第二层优化中各充电站的最大计算时间之和。通过在不同规模下求解模型一与模型二,模型二相比模型一的运行时间增长缓慢。当接入电网的电动汽车规模扩大到一定程度后,模型一将由于系统资源的限制无法计算出结果,而模型二能很轻松地计算出结果。虽然模型二的约束范围将模型一的约束范围略微扩大了,但最终计算的充／放电策略产生的效果是相差无几的。因此,模型二在改善模型一的计算复杂性的同时,也能很好地保存模型一的效果。

关键词：电动汽车区域智能电网负载方差 V2G技术最优充/放电策略

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