摘要：准确估计储能电池的SOC(荷电状态),对于实现电池的均衡充放电,减少因电池过充过放引起的容量下降具有重要意义。针对储能电池的复杂化学状态和SOC非线性时变特性,提出一种基于VFFRLS(变遗忘因子递归最小二乘)和UKF(无迹卡尔曼滤波)算法的锂离子电池SOC联合估计方法。采用VFFRLS在线辨识电池模型的电阻、电容参数,根据辨识结果,利用UKF算法实时估计电池SOC。实验结果表明,该联合算法具有较高的准确性和稳定性。

摘要：随着社会用电量攀升,极端天气频发,电力中断事件时有发生,导致小区等用户用电质量下降。针对该问题,对具有应急电源功能的住宅小区微电网运行策略进行研究。首先,建立了考虑应急电源功能的住宅小区微电网模型,包含分布式光伏、储能、电动汽车等调控资源。然后,在常规状态下,提出以最小购电成本为目标、能量预存为约束的风险评估与能量预管理策略。外部供电中断时,在保证必要负荷供电正常的前提下,提出以资源利用率最大和运行成本最小为目标、以储能容量为约束的应急能量管理策略。最后,通过住宅小区负荷中断场景的仿真实验,验证了所提运行策略的有效性。该运行策略有效解决了住宅小区供电中断问题,在保证住宅供电安全性与可靠性的同时,兼顾了应急供电资源的利用率和经济运行效益。

摘要：为完善发展碳交易机制中多主体之间的利益互动关系,提出一种以碳交易JMO(联合市场运营商)为领导者、多主体IES(综合能源系统)为跟随者的主从博弈方法,实现不同IES的低碳经济运行。首先,在碳排放阶梯惩罚机制下对各利益主体IES运行效益进行建模分析,提出IES低碳排和低成本双重模式可选的运行策略。其次,基于动态非合作Stackelberg博弈优化框架,根据各利益主体的运行模式,建立多主体参与的碳交易模型。最后,分别采用自适应差分进化算法和Gurobi求解器对主从博弈决策模型进行求解。算例分析结果表明,该碳交易机制可有效实现IES运行的低碳性和经济性。

摘要：为应对全球极端天气的增多以及低碳供能的迫切需求,协同本地多种供能资源的综合能源系统(IES)被认为是提高能源效率和减少碳排放的有效范式。由于IES中风、光等可再生能源出力和冷、热、电多元供能需求的不确定性以及碳排放的限制,提出了一种综合考虑系统经济成本、本地供能可靠性和碳排放成本的IES容量规划优化方法,该方法结合数据驱动的去噪扩散模型对IES运行场景进行扩充,提升了优化模型在不确定条件下求解的可靠性。实际案例数据的仿真结果表明,与传统的规划方法相比,所提出规划方案的运行成本降低了34.5%,碳排放减少了39.4%。

摘要：针对复杂多能流综合能源系统(IES)运行调控难以兼顾经济性与低碳性的问题,提出了结合非支配遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)与狼群算法(WPA)的NSGA-Ⅱ-WPA算法,以实现IES在多目标条件下的优化调度。首先依据IES多能流的系统特性建立具有强耦合关系的运行调度模型,主要包括电能供应子系统、热能供应子系统以及制冷供应子系统;其次,构建IES的多目标运行策略,包括实时电价下的电池储能运行策略、分层能源供应策略以及碳排放权交易策略,以实现多目标因素影响下的IES协同运行控制调度优化模型;最后,提出了基于NSGA-Ⅱ-WPA的多目标优化求解算法,实现对多能流IES的优化调度。通过仿真试验对IES运行成本以及碳排放量进行评估,试验结果证明该算法能切实提高IES的综合能效,并且结果优于一般的NSGA-Ⅱ算法。

摘要：为了支持可再生能源的布局及装机容量规划,长时间序列的电力负荷和光伏出力系数预测至关重要。光伏出力系数反映了光伏发电系统实际运行中的发电效率,但由于难以准确预测来年的气象信息,每日最大光伏出力系数的预测具有挑战性。为了克服这个限制,提出了利用每7 d计算1次的每日最大光伏出力系数的最大值和最小值构建一个包络线,通过预测该包络线的上限和下限,提供每日最大光伏出力系数可能的区间。这种包络线建模方式有助于在克服气象信息不确定性的同时提供更为鲁棒和可靠的预测结果。选用Informer模型作为预测框架,并与Transformer,LSTM和RNN模型进行了比较。基于实际电力负荷数据序列和光伏出力系数包络线上、下限数据序列进行仿真试验,验证了Informer模型的可行性和良好的预测精度。

摘要：在模型不确定和未知扰动下,针对由六个自由度组成的四旋翼无人机控制问题,提出一种自适应滑模控制方法,该方法能实现位置与姿态跟踪控制。首先,根据四旋翼无人机动力学系统,将其分为全驱动、欠驱动子系统,充分考虑无上下限约束的模型不确定和未知扰动,提炼出各子系统的集合干扰项;然后,借助于径向基函数神经网络对包含集合干扰项的等效控制器进行实时逼近和估计,同时运用自适应控制方法估计逼近误差项,设计带有等效控制器和逼近误差项估计值的滑模控制器和对应的自适应更新律,并根据Lyapunov理论,对各子系统状态轨迹所在滑模面的可达性及其收敛性进行了分析说明;最后,所提方法的有效性通过对比仿真得到了验证。

摘要：随着我国能源结构的转型升级,太阳能发电愈发受到重视。然而,大规模分布式光伏并网会引起电网的功率波动。储能的介入有助于系统调峰/调频。基于此,提出一种分布式光储系统联合优化调度方法。首先,从经济性和技术性角度构建分布式光储系统优化调度模型,以有功功率波动方差最小为目标,对储能模组的充放电功率进行优化。其次,基于光伏出力预测提出实时调度策略,提升分布式光储系统并网的有序性,有助于平抑电网负荷波动以及调节负荷峰谷差。最后,通过设计具体仿真算例验证了方法的可行性。

摘要：为了弥补现有能源计量体系的不足,本项目开发了一种面向分布式、大负荷等复杂电力场景的智能电能采集计量装置。该装置不仅可以对用户的用电情况进行实时监测和数据分析,还可以根据监测结果对用电设备进行智能控制,实现了能源的高效利用。该装置不仅可以在典型的工业、商业和民用领域进行应用示范,具有较高的优越性能和应用价值,还可以实现计量装置与智能技术的深度融合,为实现能量计量与碳市场的合理交互以及双碳目标的达成提供了强力而有效的技术支撑。

摘要：为进一步提高GIS机柜系统对变电站温度的控制,采用模糊滑模控制算法提高GIS机柜送风流量与方式。并研究GIS机柜穿孔板送风、自然送风、GIS机柜顶部送风和GIS机柜侧面送风等4种不同送风方式对变电站温度分布的影响。研究结果表明,当GIS机柜送风系统存在电压干扰时,利用模糊滑模控制算法可以将风速在12 s内恢复稳定,且当系统运行时间大于36 s时,可以将风速稳定控制在1 m/s。GIS机柜穿孔板送风模式下,电压箱周围的温度分布相对均匀,电压箱所在位置的温度保持在19~22℃,满足变电站温度要求。