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考虑光伏随机性的交直流混合配电网鲁棒机会约束安全域模型
1
作者 卫志农 马智刚 +2 位作者 陈胜 郑玉平 吴通华 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2208-2219,I0010,共13页
为实现高比例光伏接入下交直流混合配电网的安全评估,构建了交直流混合配电网的鲁棒机会约束安全域模型。首先,提出一种基于区间划分的自适应带宽核密度估计方法,以获取光伏预测误差概率分布,构建光伏出力机会约束不确定集合;其次,采用... 为实现高比例光伏接入下交直流混合配电网的安全评估,构建了交直流混合配电网的鲁棒机会约束安全域模型。首先,提出一种基于区间划分的自适应带宽核密度估计方法,以获取光伏预测误差概率分布,构建光伏出力机会约束不确定集合;其次,采用功率与节点电压幅值比值为状态变量,在已有交流线性化潮流模型的基础上推导一种交直流混合配电网线性化潮流模型;然后,提出交直流混合配电网鲁棒机会约束安全域的概念和模型,结合列与约束生成算法和径向迭代搜索算法生成可观测的鲁棒机会约束安全域空间。最后,算例分析验证了所提模型能够在鲁棒机会约束安全域上准确、直观的反映光伏出力的随机性,进而为交直流混合配电网的准确安全评估提供支撑。 展开更多
关键词 交直流混合配电网 鲁棒机会约束安全域 光伏预测误差 核密度估计 线性化潮流
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计及短期运行灵活性的城市能源系统扩展规划
2
作者 卫志农 杨立 +3 位作者 陈胜 马骏超 彭琰 费有蝶 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期659-668,共10页
城市是能源消费与碳排放的主力.在“双碳”背景下,促进城市能源系统低碳转型已成为当前城市规划的首要任务.然而,在新能源出力占比增加的同时,系统的灵活性需求也随之增加.为此,提出一种考虑长短期不确定性的城市能源系统扩展规划模型,... 城市是能源消费与碳排放的主力.在“双碳”背景下,促进城市能源系统低碳转型已成为当前城市规划的首要任务.然而,在新能源出力占比增加的同时,系统的灵活性需求也随之增加.为此,提出一种考虑长短期不确定性的城市能源系统扩展规划模型,涵盖电、气、热多种能源形态,在规划的层面计及实时运行阶段的不确定性及运行灵活性,并采用随机优化方法进行求解.模型考虑新能源机组和能源枢纽中各类能源转换设备的容量扩建,通过施加碳排放配额约束来确保达成碳减排目标.算例结果表明,该模型能有效提高城市能源系统的经济性和新能源消纳率,并且可以满足不同的碳减排需求. 展开更多
关键词 城市能源系统 碳排放配额 短期运行灵活性 扩展规划 能源枢纽
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高量测丢包率下基于共享模糊等价关系的配电网状态感知
3
作者 黄蔓云 马一达 +1 位作者 孙国强 卫志农 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期436-445,共10页
配电网分布式新能源渗透率的不断增加,对实时监测的要求不断提高,大量量测数据在集中传输过程中常常出现延迟、丢包等现象导致配电网状态感知精度降低甚至不可观测。针对上述问题,提出基于共享模糊等价关系的状态感知方法。首先,将采集... 配电网分布式新能源渗透率的不断增加,对实时监测的要求不断提高,大量量测数据在集中传输过程中常常出现延迟、丢包等现象导致配电网状态感知精度降低甚至不可观测。针对上述问题,提出基于共享模糊等价关系的状态感知方法。首先,将采集得到的多时间断面历史量测数据集作为源数据集,实时采集得到的高量测丢包率下的数据作为目标数据集。利用三角形隶属度函数分别将两组数据集写成模糊集的形式。然后采用一种向量间距离度量方法,分别计算得到两组模糊集的模糊等价关系矩阵。在此基础上,采用共享模糊等价关系的聚类方法,将知识从源数据集转移到目标数据集,减小两组数据集特征分布之间的差异。最后,利用深度神经网络对知识迁移后低维特征空间中高量测丢包率对应的数据进行标记,得到配电网实时状态。通过对IEEE标准算例和某实际地市公司配电网算例进行仿真测试,结果表明所提出的基于共享模糊等价关系的配电网状态估计方法能在高量测丢包率下获得准确的配电网实时运行状态,实现不同量测数据缺失程度下的配电网实时监测。 展开更多
关键词 新能源 状态估计 丢包 深度学习 共享模糊等价关系 聚类 知识迁移
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事件触发机制下配电网三相动态状态估计
4
作者 黄蔓云 徐启颖 +2 位作者 孙国强 卫志农 孙康 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期100-108,共9页
随着高级量测体系的发展和智能电表的广泛应用,为配电网三相状态估计提供了丰富的终端量测信息。与此同时,大量的智能电表数据给配电网通信系统提出了更高的通信带宽和实时存储要求。为了缓解量测拥堵和时延现象,文中引入事件触发机制... 随着高级量测体系的发展和智能电表的广泛应用,为配电网三相状态估计提供了丰富的终端量测信息。与此同时,大量的智能电表数据给配电网通信系统提出了更高的通信带宽和实时存储要求。为了缓解量测拥堵和时延现象,文中引入事件触发机制代替传统量测数据的周期性采样,在保证有效量测信息及时上传的同时减少通信成本和投资。在此基础上,针对配电网实时状态感知问题,提出了基于鲁棒集合卡尔曼滤波的配电网三相动态状态估计方法,在正常运行场景下,能够保持与无偏估计加权最小二乘法相近的估计精度;当含有坏数据时,该方法也拥有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 配电网 状态估计 事件触发机制 集合卡尔曼滤波 加权最小二乘法
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基于二维动态减载和双层MPC的风储联合调频与功率优化分配
5
作者 朱瑛 石琦 +2 位作者 蔡寿国 卫志农 臧海祥 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期1-8,共8页
风机可以通过减载控制提供调频备用功率,但存在弃风量大的问题。为此,结合储能装置,设计了考虑风速分区与储能荷电状态(SOC)的二维动态减载策略,在提供充足调频备用功率的同时减小了弃风功率。在此基础上,结合双层模型预测控制(MPC)架构... 风机可以通过减载控制提供调频备用功率,但存在弃风量大的问题。为此,结合储能装置,设计了考虑风速分区与储能荷电状态(SOC)的二维动态减载策略,在提供充足调频备用功率的同时减小了弃风功率。在此基础上,结合双层模型预测控制(MPC)架构,提出了计及机组转矩波动的风储联合调频控制策略,上层MPC将风电场视作整体,通过协调风储出力提升调频效果;下层MPC通过风电场内的功率优化分配以抑制机组的转矩波动,保证调频性能的同时提高了机组运行稳定性。通过仿真分析验证了所提策略的有效性,结果表明该减载策略具有更高的风能利用率,且在调频过程中通过机组的功率优化分配减小了机组的转矩波动,提高了机组运行稳定性。 展开更多
关键词 动态减载 双层MPC 风储联合调频 有功功率分配 转矩波动
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基于多尺度分量特征学习的用户级超短期负荷预测
6
作者 臧海祥 陈玉伟 +4 位作者 程礼临 朱克东 张越 孙国强 卫志农 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2584-2592,I0093-I0098,共15页
针对用户级负荷波动性强,一步分解后数据维度增加导致运行效率降低以及精度提升有限等问题,该文提出一种新的多尺度分量特征学习框架,用于用户级超短期负荷预测。构建基于自适应噪声的完整经验模态分解(complete ensemble empirical mod... 针对用户级负荷波动性强,一步分解后数据维度增加导致运行效率降低以及精度提升有限等问题,该文提出一种新的多尺度分量特征学习框架,用于用户级超短期负荷预测。构建基于自适应噪声的完整经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)、排列熵(permutation entropy,PE)以及变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的自适应二次模态分解框架,捕捉周期性等时序特征,并降低其非平稳特性;采用多维特征融合的方式挖掘各本征模态函数之间的耦合关系,丰富特征信息;利用改进的多尺度空间注意力(multiscale spatial attention,MSA)模块沿时间、空间以及通道等多尺度提取时空特征及多分量间耦合关系,进而便于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)学习多分量特征。基于江苏省南京市房地产业、教育业以及商务服务业共12位用户的实际负荷数据进行算例分析,各行业平均绝对百分误差分别为5.82%、4.54%以及8.78%,与效果最好的对照模型相比,分别降低了10.46%、6%以及7.48%,验证了该文模型具有较高的预测精度和良好的泛化性能。 展开更多
关键词 负荷预测 卷积神经网络 自适应二次模态分解 多尺度空间注意力机制
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面向灵活性挖掘的电-氢混联综合能源系统机组组合研究
7
作者 陈胜 陈明健 +3 位作者 卫志农 周亦洲 韩海腾 孙国强 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期4473-4481,I0017-I0019,I0015,共13页
随着电制氢技术的逐步成熟,利用新能源制氢与管道输氢有望为能源系统的深度脱碳提供重要支撑。该文提出了电-氢耦合综合能源系统机组组合模型,考虑了发电机组与电解制氢系统协同提供灵活运行备用。首先通过高斯混合模型得到新能源预测... 随着电制氢技术的逐步成熟,利用新能源制氢与管道输氢有望为能源系统的深度脱碳提供重要支撑。该文提出了电-氢耦合综合能源系统机组组合模型,考虑了发电机组与电解制氢系统协同提供灵活运行备用。首先通过高斯混合模型得到新能源预测误差分布,获取其95%置信区间,确定新能源电力系统灵活备用需求;其次提出了考虑灵活备用的电-氢混联综合能源系统机组组合模型,计及了电解制氢系统三状态(开机、关机、热备用)灵活运行模型;算例分析验证了所提电制氢三状态机组组合模型的有效性,分析了新能源渗透率对制氢量与节点电价的影响。 展开更多
关键词 电-氢混联综合能源系统 绿氢 机组组合 灵活性挖掘
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基于低风速功率修正和损失函数改进的超短期风电功率预测
8
作者 臧海祥 赵勇凯 +3 位作者 张越 程礼临 卫志农 秦雪妮 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期248-257,共10页
风电功率具有较强的波动性和随机性。为进一步提升风电功率的预测精度,提出一种基于低风速功率修正和损失函数改进的超短期风电功率预测模型。该模型采用卷积神经网络、自注意力机制和双向门控循环单元捕获风电功率序列的长期时序依赖... 风电功率具有较强的波动性和随机性。为进一步提升风电功率的预测精度,提出一种基于低风速功率修正和损失函数改进的超短期风电功率预测模型。该模型采用卷积神经网络、自注意力机制和双向门控循环单元捕获风电功率序列的长期时序依赖关系。为了解决低风速下待风状态神经网络难以精确拟合的问题,模型通过预测风速并结合当前时段的风电功率对低风速段的预测功率进行修正。针对参数训练的稳定性问题,模型通过改进预测策略和共享权重,引入一种多元非线性的损失函数来提取序列间的关联性。结果表明,所提模型在多项误差指标中均优于对比模型,能够有效提升超短期风电功率的预测效果。 展开更多
关键词 超短期风电功率预测 功率修正 损失函数改进 神经网络模型
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基于自适应时序表征和多级注意力的超短期风电功率预测 被引量：4
9
作者 张越 臧海祥 +3 位作者 程礼临 刘璟璇 卫志农 孙国强 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期117-125,共9页
针对风电功率数据包含的多尺度时间信息难以描述、现有方法未充分考虑气象因素对于风电功率动态耦合的影响而导致的预测性能下降等问题,提出了一种基于自适应时序表征和多级注意力的超短期风电功率预测方法。采用时序嵌入层对风电功率... 针对风电功率数据包含的多尺度时间信息难以描述、现有方法未充分考虑气象因素对于风电功率动态耦合的影响而导致的预测性能下降等问题,提出了一种基于自适应时序表征和多级注意力的超短期风电功率预测方法。采用时序嵌入层对风电功率序列进行表征以获取其周期、非周期模式,并引入自注意力捕捉高维风电功率序列的自相关性;利用交叉注意力重构风电功率与气象因素,形成包含两者耦合关系的多维特征序列;利用一维卷积神经网络沿时间、特征方向分别挖掘多维特征序列的时间相关性和空间相关性,进而利用长短期记忆网络提取相应的时序特征,并将所得时序特征经全局注意力去噪和门控机制融合后输入全连接层,分别进行点预测和区间预测。实验结果表明,所提方法能够获得准确的点预测值和可靠的预测区间。 展开更多
关键词 风电功率 超短期预测 多级注意力 深度学习 时空相关性 点预测 区间预测
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计及广义储能的园区综合能源系统低碳规划 被引量：4
10
作者 张晓 陈胜 +1 位作者 卫志农 梁泽宇 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期40-48,共9页
以综合能源系统的低碳规划为目标,建立了考虑蓄电池电储能、楼宇热储能、数据中心热储能为广义储能的通用统一模型,量化分析了广义储能运行灵活性对园区综合能源系统低碳化转型的支撑作用。计及负荷长短期增长不确定性与碳排放约束,建... 以综合能源系统的低碳规划为目标,建立了考虑蓄电池电储能、楼宇热储能、数据中心热储能为广义储能的通用统一模型,量化分析了广义储能运行灵活性对园区综合能源系统低碳化转型的支撑作用。计及负荷长短期增长不确定性与碳排放约束,建立了以规划年扩建成本与运行成本之和为目标函数的综合能源系统低碳扩建模型;以园区各设备运行约束为基础,考虑广义储能的灵活性运行方式,建立了基于能源枢纽的园区运行模型;以江苏省某工业园区为测试算例,分析了广义储能资源的灵活性运行对园区扩建规划的影响。结果表明,广义储能资源可利用时间转移特性实现多能源跨时段高效利用,有效促进了新能源消纳,保证了综合能源系统的规划方案兼具经济性与环保性。 展开更多
关键词 园区综合能源系统 广义储能 低碳规划 能源枢纽 灵活运行
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基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识 被引量：2
11
作者 马尚 卫志农 +2 位作者 黄蔓云 郑玉平 孙国强 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期60-70,共11页
在低压配电网中,用户频繁地扩建和改接导致台账存在信息更新滞后、数据缺失等问题,难以获取当前运行状态下的拓扑及线路参数。针对无相角量测信息且含未知数量零注入功率“隐节点”的低压配电网,提出一种基于智能电表数据的低压配电网... 在低压配电网中,用户频繁地扩建和改接导致台账存在信息更新滞后、数据缺失等问题,难以获取当前运行状态下的拓扑及线路参数。针对无相角量测信息且含未知数量零注入功率“隐节点”的低压配电网,提出一种基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识方法。基于低压配电网的电气特性以及辐射状网络的结构特点,推导出一种功率-电压比形式的线性逆潮流模型。通过线性回归求解得到阻抗距离矩阵,再利用无判定阈值形式的改进分组递归算法实现拓扑与线路参数的联合辨识。最后,在IEEE欧洲低压测试馈线和中国南京市某地区的实际低压配电网中对所提算法进行数值仿真,验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 低压配电网 智能电表 潮流 拓扑辨识 线路参数辨识
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基于多视角特征提取与多任务学习的光伏功率多步预测
12
作者 陈殿昊 臧海祥 +3 位作者 刘璟璇 卫志农 孙国强 李鑫鑫 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3924-3933,I0009-I0012,共14页
准确的光伏功率多步预测结果对于电网的调度优化具有重要指导意义,针对现有光伏功率多步预测方法对历史数据特征提取不充分、忽略多步预测值之间的关联性而导致的预测精度不足等问题,提出了一种基于多视角特征提取与多任务学习的光伏功... 准确的光伏功率多步预测结果对于电网的调度优化具有重要指导意义,针对现有光伏功率多步预测方法对历史数据特征提取不充分、忽略多步预测值之间的关联性而导致的预测精度不足等问题,提出了一种基于多视角特征提取与多任务学习的光伏功率多步预测方法。首先,为获得丰富且全面的特征信息,从时序、局部、全局3个不同的视角对输入数据进行特征提取;其次,将多步光伏功率预测任务转化为多个单步光伏功率预测子任务,使用基于注意力机制与专家网络的多任务学习模型进行多步预测,实现对多步预测值关联性的充分利用;最后,提出了一种改进的动态权重平均法对损失权重进行自适应优化调整,进一步提升模型性能。算例测试结果表明,该方法能够有效提高光伏功率多步预测的准确性。 展开更多
关键词 光伏功率多步预测 多任务学习 特征提取 注意力机制 损失权重优化 深度学习
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基于FSN-MCCN-SA-BiLSTM的短期风速预测
13
作者 张越 臧海祥 +3 位作者 韩海腾 李叶阳 卫志农 孙国强 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期529-536,共8页
为了提升短期风速预测的准确性,提出一种新型的短期风速预测方法。该方法以历史风速和气象数据作为输入,首先利用特征选择网络量化输入序列中每个时间步不同特征的重要程度,其次采用多尺度因果卷积网络捕捉其局部时序特征,然后引入自注... 为了提升短期风速预测的准确性,提出一种新型的短期风速预测方法。该方法以历史风速和气象数据作为输入,首先利用特征选择网络量化输入序列中每个时间步不同特征的重要程度,其次采用多尺度因果卷积网络捕捉其局部时序特征,然后引入自注意力融合不同卷积层的特征,得到能反映风速多尺度变化特性的高维特征序列,最后利用双向长短期记忆网络提取高维特征序列的长期时序特征并得到风速预测结果。实验结果表明,该方法能考虑不同输入特征对于风速的动态影响,同时充分提取风速序列的局部与长期时序特征,其进行提前1 h的风速预测时,所得归一化均方根误差与平均绝对误差分别为11.92%和8.11%,相关系数和决定系数分别为0.9735和0.9477,可有效提高短期风速预测的准确性。 展开更多
关键词 风力发电 风速 预测 特征选择 深度学习 自注意力
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面向多级电-碳耦合市场的虚拟电厂两阶段鲁棒交易策略
14
作者 周亦洲 吴俊钊 +3 位作者 孙国强 韩海腾 臧海祥 卫志农 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期38-46,共9页
随着中国电力市场和碳市场的不断发展,虚拟电厂(VPP)已成为重要的市场参与主体。文中提出多级电-碳耦合市场下VPP两阶段鲁棒交易策略。首先,分析中国电力市场与碳市场的耦合特性,提出含电力中长期市场、一级碳市场、电力现货市场和二级... 随着中国电力市场和碳市场的不断发展,虚拟电厂(VPP)已成为重要的市场参与主体。文中提出多级电-碳耦合市场下VPP两阶段鲁棒交易策略。首先,分析中国电力市场与碳市场的耦合特性,提出含电力中长期市场、一级碳市场、电力现货市场和二级碳市场的多级电-碳市场交易流程。然后,建立VPP参与多级电-碳耦合市场的两阶段交易模型。其中,第1阶段优化了VPP在电力中长期市场与一级碳市场的交易策略,第2阶段优化了VPP在日前电力现货市场和二级碳市场的交易策略。最后,为平抑VPP内可再生能源出力不确定性对交易结果的影响,建立VPP两阶段自适应鲁棒优化模型,并采用列与约束生成算法实现模型求解。仿真算例结果验证了所提模型和方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 虚拟电厂 电力市场 碳市场 鲁棒优化 电-碳耦合
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基于多层次云图特征与宽度学习的超短期光伏功率预测
15
作者 陈殿昊 臧海祥 +3 位作者 蒋雨楠 刘璟璇 孙国强 卫志农 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第22期131-139,共9页
针对现有研究云图信息利用不充分、爬坡功率预测误差较大而导致超短期光伏功率预测性能提升受限的问题,提出一种基于多层次云图特征与宽度学习的超短期光伏功率预测方法。首先,提取地基云图的多层次特征作为功率预测模型的图像特征量;同... 针对现有研究云图信息利用不充分、爬坡功率预测误差较大而导致超短期光伏功率预测性能提升受限的问题,提出一种基于多层次云图特征与宽度学习的超短期光伏功率预测方法。首先,提取地基云图的多层次特征作为功率预测模型的图像特征量;同时,引入云层覆盖率与云层变化率作为爬坡识别模型的图像特征量。其次,结合历史功率数据,构建基于宽度学习的光伏功率预测模型与爬坡识别模型。最后,若爬坡识别结果为非爬坡事件,则直接应用功率预测模型得到预测结果;反之,则使用与爬坡事件相关的历史数据对功率预测模型进行增量更新,并基于更新后的功率预测模型得到预测结果。实验结果表明,所提出的方法能够有效提高超短期光伏功率的预测精度。 展开更多
关键词 光伏功率预测 云图 宽度学习 增量学习 爬坡事件
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基于q-阶正交模糊数和云模型的配电自动化系统运行状态评估
16
作者 倪涵艺 曾飞 +2 位作者 孙国强 韩海腾 卫志农 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期4690-4698,共9页
配电自动化系统运行状态影响到电网的安全稳定运行。为实现对配电自动化系统的精细运维,建立基于q-阶正交模糊数和云模型的配电自动化系统运行状态评估模型。首先,根据配电自动化系统特征,构建层次化评估指标体系。其次,提出基于改进q-... 配电自动化系统运行状态影响到电网的安全稳定运行。为实现对配电自动化系统的精细运维,建立基于q-阶正交模糊数和云模型的配电自动化系统运行状态评估模型。首先,根据配电自动化系统特征,构建层次化评估指标体系。其次,提出基于改进q-阶正交模糊Einstein有序加权平均算子的层次分析法计算指标主观权重,使用熵权法计算指标客观权重,结合变权理论求取指标变权综合权重。然后,考虑评估指标运行状态的渐变性,建立评估指标四等级云模型获取指标隶属度,使用模糊算子综合指标变权综合权重和指标隶属度,依据模糊综合评价原则确定配电自动化系统运行状态。最后,用某市电网实际运行数据验证所提方法,结合指标隶属度和系统运行状态评估结果分析系统运行中可能存在的问题,提出相应的解决措施。 展开更多
关键词 配电自动化系统状态评估 q-阶正交模糊数 变权理论 云模型 模糊综合评价
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基于Tri-training-SSAE半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估 被引量：2
17
作者 卫志农 李超凡 +4 位作者 丁爱飞 孙国强 黄蔓云 臧海祥 方熙程 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期110-116,共7页
基于机器学习的暂态稳定评估方法主要采用监督学习方法,为了解决监督学习方法所需的有标签样本难以获取的问题,提出基于三体训练-稀疏堆叠自动编码器(Tri-training-SSAE)半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估方法。构建基于堆叠稀疏自... 基于机器学习的暂态稳定评估方法主要采用监督学习方法,为了解决监督学习方法所需的有标签样本难以获取的问题,提出基于三体训练-稀疏堆叠自动编码器(Tri-training-SSAE)半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估方法。构建基于堆叠稀疏自动编码器的暂态稳定评估模型;在传统的三体训练过程中加入伪标签样本置信度判断,以减小噪声数据对模型训练的影响;以堆叠稀疏自动编码器为基分类器构建三体训练-稀疏堆叠自动编码器模型,利用大量的无标签样本提高模型的泛化能力。通过IEEE 39节点系统与华东某省级电网进行分析验证,结果表明,所提方法在有标签样本数较少时具有更高的评估准确度。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 机器学习 半监督学习 三体训练算法 堆叠稀疏自动编码器
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基于深度学习的直流配电网分布鲁棒优化调度方法 被引量：1
18
作者 卫志农 徐昊 +2 位作者 陈胜 周亦洲 孙国强 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期87-94,共8页
随着分布式资源的大规模接入,直流配电网能量损耗小、控制灵活的优点凸显。针对直流配电网传统物理优化模型效率低的问题,提出了一种基于深度学习的直流配电网分布鲁棒优化(DRO)调度方法,其采用深度学习方法替代了基于场景的DRO模型的... 随着分布式资源的大规模接入,直流配电网能量损耗小、控制灵活的优点凸显。针对直流配电网传统物理优化模型效率低的问题,提出了一种基于深度学习的直流配电网分布鲁棒优化(DRO)调度方法,其采用深度学习方法替代了基于场景的DRO模型的迭代求解过程,通过直接预测典型场景的最恶劣概率分布来提高模型求解效率。构建直流配电网基于场景的DRO物理模型,采用列与约束生成算法迭代求解生成深度学习的训练数据;以光伏出力、负荷、范数置信度为输入,以最恶劣概率分布为输出,构建深度神经网络模型;基于训练好的神经网络预测实时输入的光伏出力、负荷、范数置信度的最恶劣概率分布,构建最恶劣概率分布下的单层随机规划模型,获取等效的基于场景的DRO调度策略;采用33节点直流配电网系统为算例,验证所提方法在求解效率和计算精度方面的有效性。 展开更多
关键词 直流配电网 深度学习 分布鲁棒优化调度 分布式资源
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面向能源转型的电-气-氢综合能源系统规划与运行 被引量：9
19
作者 陈胜 张景淳 +3 位作者 卫志农 吕思 孙国强 臧海祥 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第19期16-30,共15页
化石能源短缺和环境污染加剧迫切要求清洁、高效、安全的新型能源加入电力系统。氢具备零碳排、高能量密度的特点,在能源低碳化转型和终端利用方面具备巨大的应用潜力,且能为高比例间歇性新能源消纳提供支撑。不成熟的制氢工艺和不完备... 化石能源短缺和环境污染加剧迫切要求清洁、高效、安全的新型能源加入电力系统。氢具备零碳排、高能量密度的特点,在能源低碳化转型和终端利用方面具备巨大的应用潜力,且能为高比例间歇性新能源消纳提供支撑。不成熟的制氢工艺和不完备的基础设施制约着氢能的大规模应用,构建“互联互通”的电-气-氢综合能源系统连接可实现氢能的大规模消纳和长距离传输。为此,综述了电-气-氢综合能源系统领域相关研究,从系统建模、运行调控、规划设计、示范应用等方面介绍其关键技术。最后,从安全可靠性分析、灵活调控技术和市场机制三个方面对电-气-氢综合能源系统进行了展望。 展开更多
关键词 综合能源系统 新能源消纳 氢 天然气 能源转型 规划 运行
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基于多维融合特征和卷积神经网络的多任务用户短期负荷预测 被引量：12
20
作者 臧海祥 许瑞琦 +3 位作者 刘璟璇 陈玉伟 卫志农 孙国强 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第13期69-77,共9页
针对海量用户负荷预测场景下,应用单任务用户负荷预测法所导致的运行效率低以及无法学习相关任务间关联关系等问题,提出一种基于多维融合特征和卷积神经网络的多任务用户短期负荷预测方法。首先,基于聚类技术实现多任务学习中相关任务... 针对海量用户负荷预测场景下,应用单任务用户负荷预测法所导致的运行效率低以及无法学习相关任务间关联关系等问题,提出一种基于多维融合特征和卷积神经网络的多任务用户短期负荷预测方法。首先,基于聚类技术实现多任务学习中相关任务的选择;其次,为每一类用户群构建多维融合输入,合理有序容纳多个任务的特征,避免维度爆炸和信息混乱;最后,分别为每一类用户建立以卷积神经网络为共享层的多任务预测模型,学习共享特征,并行输出相应类中全部用户的负荷预测值。基于爱尔兰能源监管委员会提供的智能电表实测数据进行算例分析,结果表明,该方法在提高整体运行效率和平均预测精度方面均取得良好成效。 展开更多
关键词 海量用户 负荷预测 多任务学习 多维融合特征 卷积神经网络
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