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基于低秩张量补全的非侵入式负荷监测缺失数据修复方法

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电网技术 2024年第1期48卷 394-404页

作者：杨挺叶芷杉徐嘉成杨振宁智能电网教育部重点实验室(天津大学) 天津市南开区300072

非侵入式负荷监测技术(non-intrusive load monitoring,NILM)作为实现智能电网用户侧细粒度感知的重要手段,有助于实现需求响应、提高“源-网-荷”互动效率和优化用能,助力实现“30·60目标”。高质量的量测信息是数据驱动型NILM的基础... 详细信息

非侵入式负荷监测技术(non-intrusive load monitoring,NILM)作为实现智能电网用户侧细粒度感知的重要手段,有助于实现需求响应、提高“源-网-荷”互动效率和优化用能,助力实现“30·60目标”。高质量的量测信息是数据驱动型NILM的基础,但由于数据采集装置故障、通道拥塞以及延时等都会导致数据缺失,尤其是严重的连续性缺失,由此造成非侵入式负荷监测与分解的精度下降,影响用户画像、需求响应等高级应用。因此,针对该问题,提出了一种基于CP分解的正则化低秩张量补全的量测数据缺失修复方法。算法突破传统单维数据处理局限,对NILM多维量测数据构建了三阶观测张量,从而利用数据内部时序关联性和参量维度间电气关联性进行正则化低秩张量补全。并针对每次核范数计算过程中奇异值分解计算量过大问题,采用基于CP因子矩阵分解的核范数计算降低计算量,减少计算时长,并证明了变换的等效性。最后基于NILM公开数据集iAWE进行了实验,实验结果表明所提出的方法可以提高数据修复精度,在高缺失率和连续缺失情况下仍能有较好地补全效果,并且通过非侵入式负荷分解实验证明其可有效提高分解精度,对智能电网提升细粒度感知能力具有良好的实际意义。

关键词：数据修复低秩张量核范数非侵入式负荷监测连续性缺失

改进下垂控制下的中压直流配电系统双时间尺度分层调控方法

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中国电机工程学报 2024年第7期44卷 2507-2518,I0001页

作者：肖迁陆文标贾宏杰穆云飞余晓丹智能电网教育部重点实验室(天津大学) 天津市南开区300072

针对中压直流配电系统,在负荷激增、可再生能源出力突变等特殊工况下,传统优化调度方案与协调控制策略存在系统运行经济性有待提升、直流母线电压易越限的问题。为此,提出一种基于改进下垂控制的中压直流配电系统双时间尺度分层调控方... 详细信息

针对中压直流配电系统,在负荷激增、可再生能源出力突变等特殊工况下,传统优化调度方案与协调控制策略存在系统运行经济性有待提升、直流母线电压易越限的问题。为此,提出一种基于改进下垂控制的中压直流配电系统双时间尺度分层调控方法。首先,构建一种具备直流故障穿越能力的3端混合型模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)环状±10 kV中压直流配电系统,该系统含电动汽车充电站、储能系统、分布式光伏与风电等灵活性资源。其次,制定各单元协调控制策略,并采用tan函数改进传统下垂控制,以提高系统应对大幅功率波动的能力。然后,基于改进控制策略提出一种双时间尺度分层优化调控方法:在长时间尺度的系统调度层,以运行总成本最小为优化目标,确定各换流器参考功率;在短时间尺度的换流器间协调控制层,改进下垂曲线,并优化控制系数,以兼顾系统运行经济性与电能质量。最后,以典型算例验证该文所提优化调度方案及协调控制策略的有效性:通过灵活调度多种柔性资源,系统运行总成本可降低约11%;在某数据中心负荷激增100%的工况下,各直流母线电压波动仍能维持在±3%UN(额定电压)的允许范围内。

关键词：中压直流配电系统分层协调控制双时间尺度优化改进下垂控制系数优化

配电网分布式发电渗透率极限值定义与计算方法

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电网技术 2024年第1期48卷 352-360页

作者：肖峻王传奇智能电网教育部重点实验室(天津大学) 天津市南开区300072

未来配电网接入分布式发电的比例将不断提高,为此提出了分布式发电(distributed generation,DG)渗透率极限值的定义及计算方法。首先,利用消纳能力曲线和负荷时序特性得到按时间分布的消纳能力。其次,在此基础上定义功率、容量和能量3... 详细信息

未来配电网接入分布式发电的比例将不断提高,为此提出了分布式发电(distributed generation,DG)渗透率极限值的定义及计算方法。首先,利用消纳能力曲线和负荷时序特性得到按时间分布的消纳能力。其次,在此基础上定义功率、容量和能量3个渗透率极限值。将渗透率极限值定义为保证任一时刻DG出力不超过该时刻消纳能力下的渗透率的最大值。再次,给出渗透率极限值的计算方法。根据DG容量及其时序出力特性和按时间分布的消纳能力确定DG容量极限值,进而得到渗透率极限值。最后,用IEEE 33节点算例进行验证,与现有方法比较表明,所得结果更为准确。定义的渗透率极限值易于使用,在满足安全性前提下,为衡量DG接入配电网程度提供了重要的参考指标。

关键词：配电网消纳能力曲线消纳能力功率渗透率极限值容量渗透率极限值能量渗透率极限值

分布式光伏功率数据的IMOWOA和LightGBM混合虚拟采集方法

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中国电机工程学报 2024年第3期44卷 1035-1046,I0015页

作者：葛磊蛟杜天硕孙冰天津大学电气自动化与信息工程学院天津市南开区300072

点多面广、分散无序的分布式光伏电站规模化接入电网是我国新型电力系统向低碳演进的重要路径之一。低成本、高效率的分布式光伏电站数据获取是光伏电站开展精细化管理、精益化运维的重要基础。为此,该文提出一种基于改进多目标鲸鱼优... 详细信息

点多面广、分散无序的分布式光伏电站规模化接入电网是我国新型电力系统向低碳演进的重要路径之一。低成本、高效率的分布式光伏电站数据获取是光伏电站开展精细化管理、精益化运维的重要基础。为此,该文提出一种基于改进多目标鲸鱼优化算法(improved multi-objective whale optimization algorithm,IMOWOA)与轻量梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)的分布式光伏数据虚拟采集方案。针对虚拟采集区域划分难题,该方案首先在网格化区域划分的基础上提出一种自编码器相似性分析方法,获取满足相似性需求的光伏电站集;为解决参考电站集选择难题,提出一种改进的多目标鲸鱼优化算法,提高算法的全局搜索能力,基于区域内光伏电站的历史功率数据,同时对参考电站子集与LightGBM超参数进行优化,从而实现仅选取部分分布式光伏电站安装完备的数据采集装置,完成区域范围内所有电站功率数据的高精度虚拟采集。最后,以我国江苏省某区域范围内的29个分布式光伏电站为算例进行分析,验证提出的方法的可行性和有效性。

关键词：分布式光伏虚拟采集鲸鱼优化算法轻量梯度提升机多目标优化

面向零碳园区的综合能源系统优化运行技术综述

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电网技术 2024年第5期48卷 1821-1835,I0002页

作者：葛磊蛟李京京李昌禄刘航旭天津大学电气自动化与信息工程学院天津市南开区300072

双碳背景下,零碳园区级综合能源系统(integrated energy system,IES)成为我国节能降碳、提质增效政策的重点。然而,园区级综合能源系统具有源-网-荷-储一体化、多能互补、供需方动态博弈等特点,其优化运行技术面临强不确定性和耦合机理... 详细信息

双碳背景下,零碳园区级综合能源系统(integrated energy system,IES)成为我国节能降碳、提质增效政策的重点。然而,园区级综合能源系统具有源-网-荷-储一体化、多能互补、供需方动态博弈等特点,其优化运行技术面临强不确定性和耦合机理不明等诸多挑战。为此,对零碳园区级IES优化运行的研究现状、关键技术与未来发展趋势等方面进行综述至关重要。该文首先聚焦于多类型能源耦合能效提升,系统阐述了零碳园区级综合能源系统架构;进一步,从零碳园区实施路径入手,对零碳园区级综合能源系统优化运行所涉及的多类型储能技术、碳捕集技术、多能协同规划设计、需求响应、能源监测与优化调度等关键技术进行了归纳分析;最后以实现园区零碳为主要目标,从全方位融入零碳理念、综合探索碳吸收/碳排放等方面分析零碳园区优化运行所面临的核心问题,并从数字化、社会环境因素一体化、全域综合能源化等方向指明零碳园区的发展趋势。

关键词：零碳园区综合能源系统碳中和优化运行

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非侵入式综合能源系统源荷状态联合感知方法

中国电机工程学报 2024年第8期44卷 3105-3114,I0014页

作者：张睿祺刘博韦尊天津大学电气自动化与信息工程学院天津市南开区300072

区域(如园区或楼宇)综合能源系统(integrated energy system,IES)的多能流源荷协调运行与优化调控潜力评估分析对整体提升能源互联网的能源利用效率、促进可再生能源规模化发展具有重要意义。然而在实际工程中,普遍可获取的是用户IES与... 详细信息

区域(如园区或楼宇)综合能源系统(integrated energy system,IES)的多能流源荷协调运行与优化调控潜力评估分析对整体提升能源互联网的能源利用效率、促进可再生能源规模化发展具有重要意义。然而在实际工程中,普遍可获取的是用户IES与外部能源网络进行能量交换的端口处采集的粗粒度总量运行数据,据此往往难以对用户IES运行状态和特性进行准确分析,无法满足不断提高的IES运行调控需求。对此,以园区电/气/热IES为研究对象,提出基于耦合消元准则的IES非侵入式源荷设备状态联合感知方法,它仅利用在园区与外部电/气/热能源网络进行能量交换的端口处采集到的总量电/气/热运行数据及气象数据,辨识园区内部主要源荷设备的运行状态。总体上,基于IES内部各能源子系统间的耦合特性,按照气-电-热的顺序分别对每个子系统中主体设备的工作状态和(等效)运行功率进行非侵入式辨识。基于实测数据的实验结果表明,所提方法能够以“非侵入”的方式联合感知多能源荷设备的运行状态,精细化辨识园区IES内部主体设备的(等效)功率,具有较强的工程实用性,可为IES的仿真分析和运行决策提供细粒度大数据源。

关键词：非侵入式监测综合能源系统分布式电源状态联合感知

高压GIS功能梯度绝缘子交/直流电场优化与沿面闪络抑制

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中国电机工程学报 2024年第8期44卷 3297-3305,I0031页

作者：董佳楠杜伯学梁虎成姚航天津大学电气自动化与信息工程学院天津市南开区300072

在双极高压直流(high voltagedirect current,HVDC)系统中,气体绝缘金属封闭开关设备(gas-insulated switchgears,GIS)可能承受交-直流混合电压。为了提高盆式绝缘子的沿面耐电性能,该文提出了基于多维功能梯度材料(multi-dimensional f... 详细信息

在双极高压直流(high voltagedirect current,HVDC)系统中,气体绝缘金属封闭开关设备(gas-insulated switchgears,GIS)可能承受交-直流混合电压。为了提高盆式绝缘子的沿面耐电性能,该文提出了基于多维功能梯度材料(multi-dimensional functionally-graded material,MFGM)的绝缘子交、直流电场协同优化方法,制备了兼具体介电常数梯度材料(ε-functionally gradient materials,ε-FGM)和表面非线性电导材料(surface nonlinear conductivity materials,SNCM)的MFGM绝缘子,并在直流、交流和交-直流混合电压下开展电场仿真计算与沿面闪络测试。结果表明:直流电压下MFGM绝缘子的凸面中心区域积聚同极性表面电荷,而周围区域积聚异极性表面电荷,使高压三结合点处的电场强度较常规绝缘子降低25%,沿面闪络电压提升约14.5%;交流电压下,MFGM绝缘子的沿面电场畸变较常规绝缘子降低21%,沿面闪络电压提升约18%;交-直流混合电压下,MFGM绝缘子可同时降低暂、稳态电场分量,沿面闪络电压提升约12.7%。MFGM绝缘子满足暂、稳态工况下的沿面电场协同优化需求,在高压直流气体绝缘装备中具有很好的应用前景。

关键词：高压直流环氧树脂绝缘子功能梯度材料电场优化闪络电压

基于海洋捕食者算法的波浪能转换装置模型预测控制

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中国电机工程学报 2024年第4期44卷 1468-1480,I0018页

作者：方红伟魏秀娜天津大学电气自动化与信息工程学院天津市南开区300072

该文提出一种基于智能海洋捕食者算法的模型预测控制策略,实现了波浪能转换装置的动态最大能量捕获。提出的模型预测控制策略利用海洋捕食者算法来获取最优控制力,并采用非线性限制来控制功率的单向流动。通过相应的对比分析验证了海洋... 详细信息

该文提出一种基于智能海洋捕食者算法的模型预测控制策略,实现了波浪能转换装置的动态最大能量捕获。提出的模型预测控制策略利用海洋捕食者算法来获取最优控制力,并采用非线性限制来控制功率的单向流动。通过相应的对比分析验证了海洋捕食者算法的优化准确性和快速收敛性。该方法还利用控制域来处理最优控制变量以便在算法的计算负担和优化准确度之间进行平衡。所提出的方法证明在处理多维的波浪能转换系统方面,特别是系统的非凸和非线性限制问题,具有较好的利用价值。仿真与实验结果证明提出的方法能较好地提高波浪能转换装置的输出功率,并满足典型海域工况下的实时需求。

关键词：海洋捕食者算法模型预测控制单向功率流动限制波浪能转换

基于双重分解和双向长短时记忆网络的中长期负荷预测模型

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电网技术 2024年第8期48卷 3418-3426,I0121-I0126页

作者：王继东于俊源孔祥玉智能电网教育部重点实验室(天津大学) 天津市南开区300072

针对中长期电力负荷序列噪声含量高、难以直接提取序列周期规律从而影响预测精度的问题,提出了一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和奇异谱分析(sin... 详细信息

针对中长期电力负荷序列噪声含量高、难以直接提取序列周期规律从而影响预测精度的问题,提出了一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)双重分解的双向长短时记忆网络(bidirectional long and short time memory,BiLSTM)预测模型。首先,采用CEEMDAN对历史负荷进行分解,以得到若干个周期规律更为清晰的子序列;再利用多尺度熵(multiscale entropy,MSE)计算所有子序列的复杂程度,根据不同时间尺度上的样本熵值将相似的子序列重构聚合;然后,利用SSA去噪的功能,对高度复杂的新序列进行二次分解,去除序列中的噪声并提取更为主要的规律,从而进一步提高中长序列预测精度;再将得到的最终一组子序列输入BiLSTM进行预测;最后,考虑到天气、节假日等外部因素对电力负荷的影响,提出了一种误差修正技术。选取了巴拿马某地区的用电负荷进行实验,实验结果表明,经过双重分解可以将均方根误差降低87.4%;预测未来一年的负荷序列时,采用的BiLSTM模型将拟合系数最高提高2.5%;所提出的误差修正技术可将均方根误差降低9.7%。

关键词：中长期负荷预测二次分解多尺度熵奇异谱分析双向长短时记忆网络长序列处理