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高水电占比地区电氢混合储能优化配置研究

热力发电 2024年第9期53卷 126-135页

作者：孟凡奇王鹏王海利辛力华北电力大学电气与电子工程学院北京102206 内蒙古电力交易中心有限公司内蒙古自治区呼和浩特010020

受用电负荷快速增长和极端天气下来水不确定性提高等因素影响,高水电占比地区电力供给侧与需求侧波动性矛盾日益突出,电力系统对具备长期调节能力的灵活性资源需求愈发迫切。氢储能作为具有长期调节能力的新型储能,能够缓解高水电占比... 详细信息

受用电负荷快速增长和极端天气下来水不确定性提高等因素影响,高水电占比地区电力供给侧与需求侧波动性矛盾日益突出,电力系统对具备长期调节能力的灵活性资源需求愈发迫切。氢储能作为具有长期调节能力的新型储能,能够缓解高水电占比地区供需紧张形势。为此设计了适应高水电占比地区实际情况的电氢混合储能优化配置模型,在目标函数中引入了失负荷惩罚函数,并量化了大型/中小型水电机组发电能力随时间的变化情况。以某高水电占比地区96台不同类型发电机组构成的电力系统为分析对象,相较于现行储能配置要求,模型优化结果使得水电消纳量提升了7 188 MW·h,失负荷电量下降了6 513 MW·h,总成本下降了319.4万元。横向对比了高水电占比地区、高火电占比地区、高新能源占比地区对不同类型储能的需求规模以及储能企业的收益情况,相关结论能够为未来储能投资发展提供参考。

关键词：高水电占比电氢混合储能调节能力失负荷影响

基于CNN-LSTM组合算法的火电厂存煤量预测

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洁净煤技术 2024年第S2期 489-493页

作者：韩义付旭晨蔡斌王研凯于英利内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司东南大学能源热转换及其过程测控教育部重点实验室

煤炭是现代能源体系建设中的压舱石与稳定器，考虑到能源电力安全保供的电煤库存预警需求，提出一种基于卷积神经网络与长短期记忆神经网络深度融合的短期电煤存量预测方法，兼顾CNN和LSTM网络模型优势，实现火电企业电煤库存量的预测。... 详细信息

煤炭是现代能源体系建设中的压舱石与稳定器，考虑到能源电力安全保供的电煤库存预警需求，提出一种基于卷积神经网络与长短期记忆神经网络深度融合的短期电煤存量预测方法，兼顾CNN和LSTM网络模型优势，实现火电企业电煤库存量的预测。CNN-LSTM电煤存量预测模型充分利用CNN算法多源数据潜在规律深度提取优势，挖掘整合高质量数据特征信息作为LSTM模型输入值；发挥LSTM算法长短期时序依赖关系建模能力，构建高精度复杂非线性时序映射关联，有效提升了电煤存量的预测精度。经过火电企业数据测试表明，CNN-LSTM模型，采用2层CNN卷积、2×2卷积核、16和32个卷积核数、2次池化、1次扁平操作、3层LSTM网络设计，通过前向和反向传播2个环节进行模型训练，实现全连接层输出预测结果，RMSE与MAPE预测误差约为0.903、2.74%,相比Elman和LSTM网络传统预测法，预测曲线与实际变化趋势高度一致，预测精度与稳定性最好，精度提升20%～47%。

关键词：电煤 CNN LSTM 预测火电厂

不同煤电退役路径下CCUS技术的综合效益评估

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洁净煤技术 2024年

作者：侯荟芸杨琳内蒙古大学经济管理学院内蒙古能源与碳中和战略研究院

碳捕集利用与封存（CCUS）技术对电力系统低碳转型至关重要，但CCUS在不同煤电退役速率下的的综合效益尚不明晰。本文使用全球变化评估模型（GCAM）计及煤电退役速率设定三种共享社会经济路径-代表性浓度路径（SSPs-RCPs）耦合情景：SSP... 详细信息

碳捕集利用与封存（CCUS）技术对电力系统低碳转型至关重要，但CCUS在不同煤电退役速率下的的综合效益尚不明晰。本文使用全球变化评估模型（GCAM）计及煤电退役速率设定三种共享社会经济路径-代表性浓度路径（SSPs-RCPs）耦合情景：SSP1-2.6（提前退煤情景）、SSP2-4.5（逐步退煤情景）、SSP5-6.0（缓慢退煤情景），基于技术学习曲线模型动态量化CCUS技术应用在电力系统低碳转型中的不同成效。结果显示：到2060年，三情景仍有5-6.5亿吨的碳排放，因此需要提前部署空气捕集（DAC）负碳技术；SSP1-2.6经济代价最高，较SSP2-4.5和SSP5-6.0分别高13.54%和6.31%；总体来看，到2060年三情景CCUS将缓解21.79～38.24亿吨水资源压力，减少6.85～9.25亿吨的CO2，填补43.74～191.33万因煤电退役而造成的就业缺口，但也将会增加6.39%～11.75%的能源消耗。

关键词：电力转型 CCUS 水-能-碳-经济-社会煤电退役路径效益评估

基于自适应变分模态分解的组合模型风电功率预测

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电源学报 2024年第2期22卷 283-289页

作者：鹿凯石开明贾欢金勇杰王旭徐谱鑫内蒙古工业大学电力学院呼和浩特010080

风电机组出力的高波动与随机性,影响电力系统安全稳定运行与风电预测精度,针对此提出结合风电功率波动特性研究的风电功率预测方法。首先从时间与机组规模尺度分析风电功率波动特性,并指导选取合适的风电数据用于风电功率预测;然后建立... 详细信息

风电机组出力的高波动与随机性,影响电力系统安全稳定运行与风电预测精度,针对此提出结合风电功率波动特性研究的风电功率预测方法。首先从时间与机组规模尺度分析风电功率波动特性,并指导选取合适的风电数据用于风电功率预测;然后建立基于最小二乘支持向量机的风电机组短期功率预测模型,采用自适应变分模态分解实现风电数据分频,并采用改进粒子群优化最小二乘支持向量机模型中影响回归预测的模型参数。实验结果表明,预测模型自适应性较强,通过预测误差评价指标,可证明预测方法的有效性。

关键词：最小二乘支持向量机风电功率预测自适应变分模态分解改进粒子群优化分频预测

ARM+FPGA双核计算的配电自动化终端设计

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自动化仪表 2024年第1期45卷 59-63页

作者：郑军生杨俊哲许文秀吴宏伟内蒙古电力(集团)有限责任公司乌海电业局内蒙古乌海016000

为了提高配电自动化终端数据信息自动化分析能力,设计了基于ARM+现场可编程门阵列(FPGA)双核计算的配电自动化终端。为了提高模块计算能力,在模块中构建了堆叠式自动编码器-神经网络(SAE-NN)深度学习算法模型。在常规堆叠式自动编码器(S... 详细信息

为了提高配电自动化终端数据信息自动化分析能力,设计了基于ARM+现场可编程门阵列(FPGA)双核计算的配电自动化终端。为了提高模块计算能力,在模块中构建了堆叠式自动编码器-神经网络(SAE-NN)深度学习算法模型。在常规堆叠式自动编码器(SAE)深度学习模型基础上融合神经网络(NN)模型,应用过程中改善传统NN对分层节点数目的限制。试验结果表明,所设计终端随着系统运行能达到95%以上的精度,而现有SAE模型仅达到85%左右的精度。通过与文献[1]和文献[2]方法的对比可知,所设计终端有较高的调度能力。该设计显著提高了配电网数据信息的分析精度,大幅提升了电网应用对数据信息处理的准确度和效率。

关键词：配电自动化终端现场可编程门阵列堆叠式自动编码器神经网络数据调试分析精度调度能力

考虑碳排放权交易的两阶段电力现货市场模式设计

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上海交通大学学报 2024年

作者：刘长玺齐国民王继成李天野杨健雷霞国网内蒙古东部电力有限公司西华大学电气与电子信息学院

为推进电力行业碳减排进程，助力实现双碳目标，在加快建设全国统一电力市场体系的背景下，提出负荷主体参与碳排放权交易的两阶段市场出清模型，实现降低电力行业碳排放及清洁能源替代的目的。首先，提出基于零和收益-数据包络分析（Ze... 详细信息

为推进电力行业碳减排进程，助力实现双碳目标，在加快建设全国统一电力市场体系的背景下，提出负荷主体参与碳排放权交易的两阶段市场出清模型，实现降低电力行业碳排放及清洁能源替代的目的。首先，提出基于零和收益-数据包络分析（Zero Sum Gains-Data Envelopment Analysis， ZSG-DEA）模型的火电机组初始碳配额分配方法，并建立计及碳交易的电力市场出清模式。其次，根据第一阶段市场出清结果利用潮流追踪理论确定各负荷的新能源消纳量，计算出其对应的国家核证自愿减排量（Chinese Certified Emission Reduction， CCER），在此基础上开启第二阶段碳排放权交易，并根据碳交易结果进行含碳排放量约束的二次电力市场出清。最后，基于改进的IEEE 30节点系统算例分析验证了所提市场模式的有效性，结果显示，所提模式有利于减少火电机组碳排放量，提高新能源市场化消纳比例并降低市场平均电价，为大规模新能源市场化消纳提供方案。

关键词：碳排放权交易碳配额分配市场模式新能源电力市场现货市场

基于二维混沌映射正余弦算法的智能变电站虚回路自动连接技术

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中国电力 2024年第8期57卷 152-158页

作者：金国锋杨世峰刘玲玲王凯王强王磊国网内蒙古东部电力有限公司经济技术研究院内蒙古呼和浩特010000 南京南瑞继保工程技术有限公司江苏南京211102 上海电力大学电气工程学院上海200090

提出一种基于二维混沌正余弦算法的虚回路自动连接技术,首先采用Jaro-Winkler距离构建了涉及距离权重向量的虚端子匹配模型,然后在虚连接历史数据的基础上利用二维混沌正余弦算法求解最优距离权重向量,最后以蒙东某66 kV变电站为例,采... 详细信息

提出一种基于二维混沌正余弦算法的虚回路自动连接技术,首先采用Jaro-Winkler距离构建了涉及距离权重向量的虚端子匹配模型,然后在虚连接历史数据的基础上利用二维混沌正余弦算法求解最优距离权重向量,最后以蒙东某66 kV变电站为例,采用所提方法进行虚端子匹配。结果表明:相比现有技术该方法所得虚端子连接结果更准确且匹配效率更高。

关键词：虚端子自动连接距离权重向量

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储能设备在电力物联网领域中的作用效果分析

储能科学与技术 2024年第8期13卷 2785-2787页

作者：寇正王真龙内蒙古电力科学研究院内蒙古自治区新型电力系统智能电网企业重点实验室内蒙古呼和浩特010020 四川瑞霆智汇科技有限公司四川成都610000

储能设备作为一种能够支持能量高效转换与存储的装置,其在电力物联网领域的作用日益凸显。为扩大储能设备的应用领域,针对储能设备在电力物联网领域中的作用效果进行研究综述。分析储能设备的主要类型以及技术原理,指出电化学储能设备... 详细信息

储能设备作为一种能够支持能量高效转换与存储的装置,其在电力物联网领域的作用日益凸显。为扩大储能设备的应用领域,针对储能设备在电力物联网领域中的作用效果进行研究综述。分析储能设备的主要类型以及技术原理,指出电化学储能设备以及机械储能储备在储能效率以及安全性方面均占据较大优势。在此基础上,分别从提高供电稳定性、优化能源利用效率以及提高电能质量三个方面,对储能设备的作用效果进行分析。

关键词：储能设备电力物联网电力系统电化学储能

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基于变分模态分解-布谷鸟搜索-支持向量回归的变压器油中溶解气体浓度预测方法

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电子测量技术 2024年第4期47卷 10-17页

作者：王娜娜栗文义李建萩内蒙古工业大学能源与动力工程学院呼和浩特010080 内蒙古工业大学电力学院呼和浩特010080 内蒙古电力(集团)有限责任公司培训中心呼和浩特010010

针对电力变压器油中溶解气体浓度预测过程中存在的时间序列内部复杂和预测困难等问题,研究了时间序列分解预测重构方式,提出变分模态分解,结合布谷鸟搜索-支持向量回归组合预测方法。首先采用VMD将原始溶解气体浓度分解成为一组平稳的... 详细信息

针对电力变压器油中溶解气体浓度预测过程中存在的时间序列内部复杂和预测困难等问题,研究了时间序列分解预测重构方式,提出变分模态分解,结合布谷鸟搜索-支持向量回归组合预测方法。首先采用VMD将原始溶解气体浓度分解成为一组平稳的模态分量,降低了预测的复杂度。之后利用预测性能较好的SVR对各个模态分量分别进行预测。最后使用CS开展全局搜索对SVR参数进行优化选取,将得到的溶解气体浓度预测结果进行叠加重构。通过对油中溶解气体中H_(2)的仿真实验,得到VMD-CS-SVR组合模型预测结果的均方根误差为0.124μL/L,平均绝对百分比误差为1.19%,有效提升了预测精度。通过对CO和C 2H 4建模预测,进一步验证了本文所提模型的有效性。

关键词：电力变压器油中溶解气体浓度支持向量回归布谷鸟搜索模态分解