摘要：为有效应对分时电价(ToU)策略对充电站的影响,给充电站运营商、电力系统管理者和政策制定者提供科学依据,通过分析历史充电数据、用户行为模式和气象信息,识别定价对用户充电行为的直接影响。针对这一问题,采用一种混合模型,将时间序列模型与用户行为模型相结合。通过设计特征嵌入层等方法引入Transformer模型以更好地捕捉时间序列数据中的复杂模式,而用户行为模型则有助于全面考虑用户充电偏好和响应。实验结果表明,混合模型在充电站负荷预测方面表现了卓越的性能。通过对分时电价的重点关注,成功地预测了未来一段时间内充电站的负荷需求。

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。

摘要：针对变电站三维场景中目标特征提取不充分引起的检测精度低的问题,提出一种基于体素化的变电站场景三维目标检测模型AugSecond。该模型基于Second网络结构设计,在体素特征编码阶段引入三重注意力机制,关注多维注意力以增强目标关键信息,降低无关特征信息干扰;设计非对称稀疏卷积网络,使用非对称卷积提高卷积核表征能力,并融合多尺度特征以丰富目标几何信息;同时对位置回归损失进行优化,使用CIoU Loss进一步考虑包围框之间的几何相关性以加快网络收敛速度。在自建电力场景数据集和公开数据集实验表明,相比基准模型,Aug-Second模型显著提升识别精度并具备实时性推理速度,证明了所提模型的有效性。

摘要：电力备用辅助服务市场是反映备用服务价值、引导传统火电和新型主体积极提供备用服务、支撑新型电力系统构建的重要机制。山西在电力现货市场和调频辅助服务市场正式运行的基础上,针对新能源高占比下电网备用灵活调节资源不足的问题,研究提出了主辅协调的正备用辅助服务市场交易机制。在市场机制设计上,山西采用现货电能量市场和正备用市场的总费用最低为目标确定机组组合、再顺次出清备用和电能量市场的半耦合出清协调模式,并给予备用服务供应商除中标容量补偿以外的富余发电容量补偿费用,以充分反映备用服务保供应和促消纳的双重价值。算例分析及山西正备用市场模拟试运行结果表明,备用服务市场建设有利于发现备用调节价值,优化系统调节资源配置,相关成果可为国内备用市场建设提供参考。

摘要：白(鹤滩)—江(苏)特高压直流输电工程是世界上第1个受端采用电网换相换流器(line-commutated converters,LCC)+模块化多电平换流器(modular multilevel converters,MMC)级联结构的实际工程,且受端分层接入4个交流馈入点。根据白江工程设计资料与实际参数,构建了包含与实际工程功能一致的MMC数字阀控系统、小步长现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)阀体仿真模型、直流实际控制保护装置的白江工程数模混合实时仿真平台,实现对白江工程百纳秒–微秒–毫秒级多时间尺度精准仿真。通过大量的功能性试验,以及与实际工程录波的一致性对比试验,验证了仿真平台的准确性;仿真分析了白江工程特殊结构和控制模式能在一定程度上提升对受端交流故障的抵御能力,可避免换相失败或降低换相失败的功率扰动,并改善受端故障引起送端交流过电压问题。本平台将继续应用于多回直流馈入华东的大电网数模混合仿真研究中。

摘要：针对混合级联直流馈入与柔性输电设备密集接入的受端电网,为增强其特定振荡模式的阻尼,利用不同换流设备控制回路间的相互作用,提出了一种基于多输入多输出系统模型的耦合鲁棒阻尼控制器设计方法。根据主模比指标选取振荡抑制效果最佳的反馈信号作为控制器输入信号;利用总体最小二乘-旋转不变技术识别系统的振荡模式并辨识系统降阶模型;采用混合H_(2)/H_(∞)方法设计耦合鲁棒控制阻尼器。控制器采用平衡截断法进行降阶,兼具鲁棒性能与实际工程应用。混合级联直流与受端江苏电网互联系统的时域仿真结果表明,相比于传统超前-滞后控制器,耦合鲁棒阻尼控制器在多种扰动和故障下均能有效抑制低频振荡,使系统快速恢复稳定运行。

摘要：随着新能源渗透率的提高,电力系统潮流的变化更加复杂,作为长期电力电量平衡的关键环节,电网规划的要求也逐渐提高。电网规划模型通常以网络传输容量上下限为约束,这可能出现某些线路长期处于重载运行的问题,增加了电力系统的安全隐患,因此在规划中需要关注负载率指标。考虑到在两阶段模型中添加年度统计指标约束会使所有场景耦合而无法有效反映系统实际运行情况的问题,分别设计了线路重载率约束以及改进直流潮流约束的线性形式,并建立了电网规划双层模型。上层问题为规划决策,用于制定规划方案,下层问题为运行模拟,用于对规划方案进行校核。相比两阶段模型,双层模型中的运行问题不会受到规划层约束的影响,能够真实反映规划方案下系统的运行情况。算例分析验证了规划中添加线路重载率约束的有效性以及双层模型结构的合理性。

摘要：煤矿变电所是大型煤矿供电系统的重要组成部分,变电所压板开关状态的精确识别是监测煤矿供电状态的重要环节。然而,随着变电所电气控制柜上压板开关数量的大幅增加,传统人工巡检存在的巡检速度慢、巡检精度低的问题愈发显著。针对上述问题,提出了一种基于YOLOv5神经网络模型的变电所压板开关状态识别方法。使用Pytorch深度学习框架进行了模型训练;设计了针对压板开关图像的预处理方法;采用得到的最佳模型对预处理后的压板开关图像进行检测并评估检测结果。实验结果表明该方法可以实现压板开关状态的智能识别,且具有速度快、精度高的特点。

摘要：为提升变电站巡检机器人视觉导航避障效果,将卷积神经网络与循环神经网络相结合,提出一种轻量级时空网络结构。网络以机器人道路场景视频帧为输入,分别从空间域和时域2个维度对可行道路区域特征进行分析挖掘。针对空间域特征,网络先采用多种图像增强技术来丰富道路特征信息,再利用高效率卷积单元、残差连接以及注意力机制等模块构建卷积网络结构,由浅到深提取可行道路空间位置特征。对于时域特征,网络在空间特征基础上引入基于卷积计算的长短期记忆循环网络,保障时序特征提取的同时避免空间特征被破坏,并结合自注意力结构提升网络对关键信息的聚焦度,降低噪声数据干扰。根据所提时空域特征,设计分类回归预测结构,分别对机器人行驶方向及对应偏转角度进行预测,提升机器人导航避障效果。最后,考虑到实际变电站机器人巡检场景的高度相似性,设计特征差分模块来减少对冗余特征重复计算,保障实际应用效率。多个数据集上的实验结果表明:所提方法可以有效提取道路场景信息的时空特征并准确预测机器人下一步动作;与同类型方法相比,该方法具有更高的鲁棒性,可以更高效智能地实现导航避障。

摘要：针对电池储能系统(battery energy storage system,BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge,SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小最大调度方法获取光伏并网指令。其次,设计了改进侏儒猫鼬优化算法(improved dwarf mongoose optimizer,IDMO),并利用它对传统K-means聚类算法进行改进,加快了聚类速度。接着,制定了电池单元动态分组原则,并根据电池单元SOC利用改进K-means将其分为3个电池组。然后,设计了基于充放电函数的电池单元SOC一致性功率分配方法,并据此提出BESS双层功率分配策略,上层确定电池组充放电顺序及指令,下层计算电池单元充放电指令。对所提策略进行仿真验证,结果表明,所设计的IDMO具有更高的寻优精度及更快的寻优速度。所提BESS平抑光伏波动策略在有效平抑波动的同时,降低了BESS运行寿命损耗并提高了电池单元SOC的均衡性。