基于特征融合的新型电力系统网源荷储协同控制方法.pdf

中国新技术新产品2024 NO.3（上）-67-工 业 技 术随着能源结构的转变和电力系统的升级，新型电力系统逐渐成为主流。在新型电力系统中，网源荷储协同控制是关键技术之一，旨在实现能源的清洁、高效和可再生利用，同时提高电力系统的稳定性和可靠性。特征融合是新型电力系统网源荷储协同控制中应用的一种技术。该方法将不同来源和不同类型的数据特性进行结合，为控制系统提供更全面、准确的运行状态描述1。本文针对基于特征融合的新型电力系统网源荷储协同控制方法进行了深入研究。1 方法设计1.1 计算网源荷储负荷缺电率负荷缺电率是衡量电力系统稳定性和可靠性的重要指标，表示电力系统中可用的发电容量与实际负荷容量间的比例。在新型电力系统网源荷储协同控制中，计算负荷缺电率对优化资源配置、预防电网崩溃和保证电力供应具有重要意义。为了计算负荷缺电率，首先需要获取电力系统的实时数据，包括网源、负荷和储能的功率、电压以及电流等参数。其次，通过数据处理和分析技术提取出有用的特征信息，如发电容量、实际负荷容量等。负荷缺电率与系统综合费用呈反比关系。为了更好地度量电力供应效率，本文提出了负荷缺电率的评估指标2，分别如公式（1）、公式（2）所示。()()11TtTtLPS tLPSPE t=（1）LPSPLPSPmax （2）式中：LPSP 为负荷缺电率；LPS（t）为 t 时刻的功率动力差异；E（t）约为 t 时刻的负荷用电需求量；LPSPmax为负荷缺电率上限。计算负荷缺电率时的注意事项如下。1）准确估计发电容量。发电容量是电力系统中的可用资源，包括网源、负荷和储能的发电能力。准确估计发电容量可规避资源浪费和电网崩溃的风险。2）实时监测实际负荷容量。实际负荷容量是电力系统中的实时负荷需求，监测实际负荷容量可以及时了解电力系统的运行状态，为优化控制提供依据。电力系统是一个复杂且动态变化的系统，需要考虑各种不确定性和动态变化因素的影响，如天气、季节以及政策等。1.2 基于特征融合设置约束条件由于电网与热网相结合形成了新型电力系统，因此单纯依靠电网中的储能装置来处理联络线的电力波动是不可能实现的。为此，本文针对新型电力系统中的电热藕合设备，基于特征融合技术，以 24h 为全循环，结合储能装置、终端 24h内可再生能源以及负荷预测等数据，分析热泵机组与蓄电池组的优化工作状态3。需要建立一个最小化的目标函数，即从电网采购的电力价格，如公式（3）所示。()()1minNhCC h P h=（3）式中：C 为按时期划分的电力网电价；P（h）为联络线路在不同时间段内的有效功率。根据公式（3）可得联络线有功功率约束条件。t 时刻联络线上的有功功率如公式（4）所示。P（t）=Pl（t）+Ph（t）-Pw（t）+Pn（t）-Pb（t）（4）式中：P（t）为联络线路有效功率；Pl（t）为负荷运输过程有效功率；Ph（t）为供热泵使用的有功功率；Pw（t）为光伏发电的有效功率；Pn（t）为给蓄电池充电的有功电源功率；Pb（t）为蓄电池被释放时的有效功率。联络线上的有功功率不能超过联络线的设计允许值，如公式（5）所示。0P（t）maxP（t）（5）公式（5）对热泵系统的功耗进行了限制。在 t 时刻，该热泵组所消耗的全部电能是各热泵所消耗的电能的总和，如公式（6）所示。Ph（t）=Ph（t）（6）热泵机组所消耗的有功功率值应控制在热泵机组的允许范围内，如公式（7）所示。0Ph（t）maxPh（t）（7）基于特征融合设置约束条件是新型电力系统网源荷储协同控制中的重要环节之一。通过特征融合技术，可以更好地了基于特征融合的新型电力系统网源荷储协同控制方法阿卜来提伊敏尼亚孜郭云刚（国网新疆电力有限公司和田供电公司，新疆 和田 848000）摘 要：传统的电力系统网源荷储协同控制方法只能获取网源特征信息，导致电力系统运行成本较高，因此本文设计了一种基于特征融合的新型电力系统网源荷储协同控制方法。通过提取和整合网源、负荷和储能等各组成部分的特征信息，准确计算出电力系统的缺电率。将不同特征信息进行融合，设置相应的约束条件，为优化控制策略提供保障。通过分析网源、负荷和储能等各组成部分的特征信息，确定协同控制策略的特性。划分出 L1-L5共5种新型电力系统网源荷储协同控制等级。试验结果表明，本文设计的基于特征融合的新型电力系统网源荷储协同控制方法中，各设备运行成本均最小，证明该方法能够节省成本控制，提高新型电力系统网源荷储协同控制的有效性。关键词：特征融合；电力系统；网源荷储；协同控制中图分类号：TM73文献标志码：A中国新技术新产品2024 NO.3（上）-68-工 业 技 术解电力系统的实际情况和需求，提高电力系统的可靠性和稳定性、经济性和环保性等。同时，还需要不断研究和探索新的优化算法和控制策略，以适应电力系统的不断变化和发展。1.3 确定网源荷储协同控制特性“网源荷储”的全面互动和协同调节是新型电力系统协调控制发展的必然趋势，应利用各种技术和管理方法提高电网的均衡能力，使经济性达到最优。1.3.1 源层特性电源层是新型电网的动力源，包括可调式同步机、新型双馈感应风机、传统异步感应风机以及交直流互变的光伏系统等。可调式同步机（如小型水力发电、燃气轮机等）具有同步励磁电压支持、主动调节能力强等特点4，其主动控制模式随频率变化而改变，其一次调控模式如公式（8）所示。P=P*+f（8）式中：P、P*分别为同步发电机的真实出力与恒定出力的有效功率；为用于同步燃气涡轮的频响系数；f 为系统的实际频率和额定频率间的偏离。1.3.2 网层特性大规模的分布式电源、不稳定的风光能接入电网，改变了新能源系统的稳态潮流分布和电能输送的单一性，会对新能源系统的安全、稳定并可靠运行产生不利影响。交互成本 CJ与交互功率 PJ（t）的关系如公式（9）所示。()()()()()1NtCCt m tCt n tP t=+JbSJ（9）式中：Cb（t）、Cs（t）分别为在一定时期 t 内微网与大电网间的互济电力采购状况和售电状况；m（t）、n（t）分别为在一定时期 t 内微网与大电网间的互济电力购买电价、售电电价；N 为计划调度期间的总数。1.3.3 荷层特性新型电力系统中的负载层对电网的电压和频率会进行负反馈，也即当电网的频率增减时，负载消耗的电能就会相应地增加或减少，这样就可以调整系统的频率，防止频率再次增加或减少。如果系统电压增加或减少，就会使负载的功耗增加或减少，进而导致电压下降或上升5。因此，进行系统操作优化时应更关注现实。以上功率负载有功特征的静态模型如公式（10）所示。()22N123f001VVPPPPPfLVV=+（10）式中：P1、P2和 P3分别为新型电力系统负荷的常阻抗、定电流和恒定电源中的有功分量；PN为新型电力系统负荷的额定功率；V、V0分别为新型电力系统的实际电压和起始电压；Lf为新型电力系统中频率发生改变时产生的有功功率。1.3.4 储层特性电力系统中的能量存储能够缓解新能源不确定因素对电网的冲击，促进新能源消纳，降低运营成本。在负荷端，既能实现峰谷负荷，又能减少后备机组的容量，提高供电的柔性。模型的表达如公式（11）所示。()()()()()sdsssscscsd11PtEtEtPtt=+（11）式中：Es（t）、Es（t-1）分别为 t 时段和（t-1）时段的电储能容量；s为储能自放电率；sc为储能充电效率；sd为储能放电效率；Psc（t）、Psd（t）分别为充电、放电功率。1.4 划分新型电力系统网源荷储协同控制等级新型电力系统网源荷储协同控制等级的划分基于特征融合技术，将网源、负荷、储能等各组成部分的特征信息进行全面、准确地提取和整合，并采用先进的优化算法和模型预测控制技术，实现精细化管理和优化控制。新型电力系统网源荷储协同控制等级的划分如公式（12）所示。L=f（x，y，z）（12）式中：L 表示协同控制等级；x 表示网源特征信息；y 表示负荷特征信息；z 表示储能特征信息；f 表示将这些特征信息进行融合并计算出协同控制等级的算法或模型。表 1 新型电力系统网源荷储协同控制等级协同控制等级L网源特征信息x负荷特征信息y储能特征信息zL1发电容量负荷需求储能容量L2发电功率用电量充放电状态L3电压负荷类型电池寿命L4电流负荷分布充电速度L5发电效率负荷波动放电速度新型电力系统网源荷储协同控制等级见表1。表1将网源、负荷、储能的特征信息进行了分类，并根据这些特征信息划分了不同的协同控制等级。其中，L1 级表示最低的控制等级，L5 级表示最高的控制等级。在实际应用中，可以根据不同的需求和场景选择相应的协同控制等级进行优化和控制。同时，也可以根据实际情况和需求，对表 1 中的特征信息进行补充和完善。例如，可以增加更多的网源、负荷和储能特征信息6，或者将特征信息进行组合和分解，以更好地适应不同的协同控制等级和应用场景。综上所述，划分新型电力系统网源荷储协同控制等级是基于特征融合技术的重要环节之一。通过划分协同控制等级，可以更好地了解电力系统的实际情况和需求，提高电力系统的可靠性和稳定性、经济性和环保性等。同时，也为进一步探索和研究新型电力系统网源荷储协同控制技术提供了参考和依据。2 试验与结果分析2.1 试验准备本文将某供电局 110kV 电网数据作为仿真案例数据。该新型电力系统拓扑图如图 1 所示，该新型电力系统的具体参数数据分别见表 2 和表 3，其中电网的节点分类包括平衡节点、PQ 节点与 PV 节点。表 2 新型电力系统节点类型节点母线类型节点母线类型节点母线类型1平衡8PQ15PV2PV9PV16PQ3PV10PQ17PQ4PQ11PQ18PQ5PQ12PV19PQ6PQ13PQ20PV7PQ14PQ/试验环境如下：硬件为高性能服务器，包括 CPU、内存和存储等；软件为 Python 编程语言，使用 TensorFlow、Keras 等深度学习框架和发电机、变压器、输电线路、负荷等组件的模拟。网源荷储设备包括各种电源设备（如风力发电机、光伏电中国新技术新产品2024 NO.3（上）-69-工 业 技 术池板等）、负荷设备（如电动机、电热设备等）和储能设备（如电池储能系统、超级电容器等）。数据采集与处理系统用于采集电力系统和源荷储设备的运行数据，包括电压、电流和功率等参数。特征融合与协同控制算法实现设备即用于实现特征融合和协同控制算法的设备，包括高性能计算机、服务器或嵌入式系统等。其他辅助设备和仪器包括示波器、频谱分析仪以及功率分析仪等，用于实时监测和分析电力系统的运行状态。表 3 新型电力系统线路参数线路编号起点编号终点编号线路编号起点编号终点编号12113111232141211334151113451161314535171317616181517671915168182016149982116171011022151811410231191210112419202.2 试验说明为测试本文设计的基于特征融合的新型电力系统网源荷储协同控制方法的有效性，将其与含虚拟储能的配网源荷协同区域稳定控方法（方法 1）、基于微电网群全消纳的网源荷协同互动控制方法（方法 2）做比较，以新型电力系统线路编号 1、3、9、12、16、20、24 为研究对象（见表 3），对 3 种方法、7 个线路负荷容量进行检验。2.3 试验结果分析从试验结果可以看出，方法 1 和方法 2 负荷容量较低，最高仅为 11.82kW、13.72kW，而本文方法对各线路的负荷容量均在 15kW 以上，最高为 33.20kW。证明该方法能够增加负荷容量，提高新型电力系统网源荷储协同控制的有效性。表 3 不同方法负荷容量对比（kW）线路编号方法1方法2本文方法111.8213.7216.60310.079.6315.2094.519.9424.54121.6010.5216.50162.4711.1633.20201.585.8022.29241.162.6826.253 结语在新型电力系统网源荷储协同控制中，特征融合技术具有至关重要的作用。将不同类型的特征信息进行融合能够有效提高控制策略的准确性。在未来发展中，随着智能化、自动化技术不断进步，特征融合技术将在新型电力系统中发挥更大作用，为推动能源结构的优化和可持续发展提供有力支持。参考文献1 许训炜，沈希澄，周霞，等.基于数据驱动的源网荷储协同控制系统网络攻击关联性分析 J.浙江电力，2023，42（2）：76-82.2 赵瑞锋，李波，卢建刚，等.基于多特征融合网络的电力设备缺陷文本分类模型 J.微型电脑应用，2023，39（7）：81-84.3 马静怡，杨金龙.基于融合特征及聚类分析的多尺度电力设备识别及定位 J.现代信息科技，2023，7（3）：70-74.4 付宗强，王红蕾，袁旭峰，等.基于微电网群全消纳的网源荷协同互动控制 J.微处理机，2021，42（6）：14-17.5 刘晓宇，王斌.基于源网荷储优化的电力系统协同控制方法J.电气自动化，2021，43（5）：45-47.6 李梦月，张健，吴珏炜，等.含虚拟储能的配网源荷协同区域稳定控制研究 J.电气自动化，2021，43（2）：70-73.图 1 新型电力系统拓扑图