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电气与动力工程(能源互联网专题)

来源：太原理工大学学报

建设能源互联网是推动能源绿色低碳转型、实现“双碳”目标的重要途径。从能源结构角度,以新能源为代表的非化石能源占比将不断提升,预计到2060年,非化石能源占能源消费的比重将从目前的17.5%提升至80%以上,复杂的非化石能源增量组合形式有望改变甚至颠覆现有大电网安全与自动化技术;从产业体系上,在人工智能、电力通信等新一代信息安全与感知通信技术与电力系统深度融合的背景下,能源互联网体系将在现有体系上不断升级演进和变革重塑,催生新技术、新产业、新模式,有助于解决新能源的消纳难题,改善能源生产和供应模式,提高能源利用率。因此,能源互联网概念一经问世,便成为学术界和工业界关注的热点。

本专题主要围绕建设能源互联网背景下大电网安全与自动化技术、信息安全与感知通信等两个方面。

行业视野

系统设计

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  • 基于VMD分解和随机矩阵理论的异常用电状态检测

    作者(Author)： 秦志沁, 韩玉环, 张毅, 郭志军, 许英玮, 金泽璇

    摘要：【目的】目前需要快速准确地判别用户异常用电行为。【方法】基于智能电表数据,提出了一种结合数据分解和随机矩阵理论的异常状态检测模型,实现了对用户用电异常行为的识别。通过变分模态分解算法(variationalmodedecomposition,VMD)剔除电力数据噪点,消除噪点数据影响。并将随机矩阵理论(randommatrixtheory,RMT)与自回归滑动平均模型(auto-regressivemovingaveragemodel,ARMA)相结合,提高RMT对时间序列的适用性,实现了对用电异常状态的判定。【结果】以某地区的实际用电数据为例进行实验,验证了该方法针对数据样本较大且非高斯分布的情况具有便捷性和高效性,为用电异常行为的识别提供了新方向。
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    太原理工大学学报
    2024年第01期
    86
    45
  • 基于多源数据驱动的电力系统暂态稳定性分析方法

    作者(Author)： 曲莹, 韩肖清, 刘新元, 芦晓辉, 孟涛, 张颖

    摘要：【目的】当前,以深度学习为代表的数据驱动方法已广泛应用于电力暂态稳定性分析中。然而,现有研究数据驱动的暂态稳定模型在面对小样本、弱样本等实际场景时,存在泛化能力有限、模型精度不足等问题。为了提高模型的表达能力,提出一种基于运行数据和故障数据的精细化暂态稳定评估方法。【方法】首先,根据电力系统暂态稳定机理模型构建故障时间、故障位置、受扰线路和负荷水平4个故障信息特征。然后,提出并行融合和串行融合两种特征融合方式,实现运行特征和故障特征的统一表达,并对多源特征融合方式对暂态稳定分析模型的影响进行深入分析。【结果】新英格兰系统算例的实验结果表明,基于多源数据混合驱动的暂态稳定分析方法有利于提高暂态稳定评估模型的准确度,在面对小样本、弱样本等实际场景时仍具有较高的准确率。
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    太原理工大学学报
    2024年第01期
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  • 创新电力零售市场价格机制研究

    作者(Author)： 王尧, 王彬彬, 梁燕, 李静, 吉喆

    摘要：【目的】在电力零售市场发展尚不充分的情况下,为了合理传导批发市场价格,降低市场化用电成本,预防售电公司风险。【方法】首先结合山西、广东等地区的情况,分析了我国电力零售市场的现状及存在的问题;其次从合理设计零售套餐、建立专项账户、建议电力零售市场的收益约束和奖励机制、建立相应的清算机制等几方面提出了创新零售电力市场价格机制。【结论】利用某省的数据测算了电力零售价格的上限及奖励机制的有效性。
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    太原理工大学学报
    2024年第01期
    92
    13
  • 基于故障序电流幅相特性的含分布式电源配电网纵联保护方案

    作者(Author)： 杨洋, 李胜文, 陈晓乾, 秦文萍, 李瑞, 刘翼肇, 蔡逸天

    摘要：【目的】随着分布式电源(distributedgenerator,DG)在传统配电网的不断接入,给配电网保护配置带来了严峻的挑战。为应对这一问题,对配电网线路故障时,不同类型DG的故障电流幅相特性进行了分析,在此基础上提出了一种基于故障序电流幅相特性的配电网纵联保护方案。【方法】该方案利用线路两端的各序故障电流幅值和相位差特征,分别构造保护动作量及制动量。通过合理设置保护参数来应对不同类型DG接入下,新型配电网继电保护选择性、灵敏性所面临的问题。【结果】通过RTDS搭建仿真算例进行了方案验证,结果表明,该方案整定简单,无需在运行阶段对保护阈值实时调整,对设备算力要求较低的同时具有良好的动作性能。
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    太原理工大学学报
    2024年第01期
    60
    14
  • 面向数据隐私保护的分布式多风电场短期功率预测

    作者(Author)： 郑杰, 牛哲文, 韩肖清, 陈武晖, 武宇翔

    摘要：【目的】基于集中式数据的深度学习可以有效提高风功率的预测精度,但数据泄露带来的严重后果令各风电场不断重视自身数据的保密,对数据驱动的风功率预测方法造成阻碍。【方法】针对上述问题,提出一种面向数据隐私保护的分布式多风电场短期功率预测方法,利用横向联邦学习(federatedlearning,FL)框架完成对风电场的功率预测任务。首先,多个风电场采用分布训练方式,利用时序模式注意力(temporalpatternattention,TPA)机制和长短期记忆(longshort-termmemory,LSTM)网络组合成TPA-LSTM本地模型完成本地数据训练;再将这些本地模型的参数进行聚合处理,同时引入模型上传权重值,提高拟合效果好的本地模型的贡献率;最后实现全局模型参数的更新。【结果】实验结果证明,提出的方法在保证风电场数据隐私的前提下,获得的全局模型在多场景下具有良好的预测性能和泛化能力。
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    2024年第01期
    65
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  • 基于深度学习的电能计量装置运行状态评估模型研究

    作者(Author)： 韩玉环, 秦志沁, 张毅, 侯健, 刘雅俊, 苑林

    摘要：【目的】在电能计量装置日常运行工作中需要进行运行状态评估,人工检查耗费时间长、效率低下、核查不准确,难以满足实际应用需求。【方法】基于用电信息采集数据,建立基于深度学习的计量装置运行状态评估模型,通过深度学习模型抓取电量历史数据的特征。利用迁移学习优化模型训练过程,完成对用户未来电量使用情况的预测,并对电量期望值与计量值的差值设定阈值,判断电能表的运行状态。【结果】模型结果可作为评估智能电表运行状态的关键参考,为台区智能电表运行维护和精准更换等给予重要的支持,可有效减少实地运维管理人员和运维次数,使故障分析和准确定位得到提升。【结论】由仿真数据和实际台区数据分别对方法的准确性进行验证,实验结果表明本文提出的评估模型效果较好。
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    2024年第01期
    74
    16
  • 大规模新能源并网的新能源消纳能力和消纳空间方法研究及应用

    作者(Author)： 刘红丽, 张立伟, 李佳, 李旭霞, 梁燕, 王凯凯

    摘要：【目的】随着双碳目标的不断推进,新能源迎来了井喷式发展,新能源消纳能力和消纳空间成为社会各界关注的问题。针对现有新能源消纳能力和消纳空间研究中,消纳措施比较单一且多注重理论研究,适用性不强这一弊端,提出了具体的方法和流程。【方法】采用时间序列生产模拟方法,基于全景电力系统运行模拟分析平台(NEOS),构建了大规模新能源并网的新能源消纳能力和消纳空间方法和流程,研究测算了山西省“十四五”和“十五五”新能源消纳能力,在此基础上采取消纳综合措施将其新能源利用率提升至95%以上,提高了新能源消纳能力。【结果】在新能源利用率95%的基础上,针对新增不同风光比例、不同投产时序、不同新能源利用率和不同年份分别测算了各种情景下新能源消纳空间,指导山西省新能源规划,助力双碳目标落地。
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