新能源电力系统控制与优化 贾钊
华北理工新能源学科竞赛获奖名单
华北理工新能源学科竞赛获奖名单华北理工新能源学科竞赛获奖名单华北理工新能源学科竞赛一直是国内各个高校和科研机构关注的焦点。
近日，华北理工大学新能源学科举办的竞赛获奖名单正式揭晓。
本次竞赛吸引了来自全国各地的新能源科技爱好者参与，经过激烈的角逐，最终产生了一批优秀的获奖者。
1. 智能储能技术组- 一等奖：张三、李四- 二等奖：王五、赵六- 三等奖：刘七、陈八2. 太阳能光伏技术组- 一等奖：杨九、钱十- 二等奖：孙十一、周十二- 三等奖：吴十三、郑十四3. 风能利用技术组- 一等奖：王十五、赵十六- 二等奖：孙十七、李十八- 三等奖：徐十九、杨二十从以上名单中我们可以看到，参与竞赛的选手涵盖了智能储能技术、太阳能光伏技术和风能利用技术等多个方面，展现了新能源学科的多元化和前沿性。
这些获奖者不仅在理论研究上有所突破，更在技术创新和应用方面做出了重要贡献，为我国新能源领域的发展注入了新的活力。
在这次竞赛中，我认为最令人印象深刻的是智能储能技术组的张三和李四。
他们的作品《基于人工智能的智能储能控制系统研究》不仅在技术上取得了重要突破，更在智能化应用方面展现了巨大潜力。
这对于推动我国智能储能技术的发展，提高新能源利用效率具有重要意义。
太阳能光伏技术组的一等奖获得者杨九和钱十的作品《高效太阳能电池研究与应用》也给我留下了深刻的印象。
他们从光伏材料的选择、电池结构设计到性能优化等方面进行了系统研究，为太阳能利用技术的提升提供了重要的技术支撑。
在风能利用技术组中，一等奖获得者王十五和赵十六的作品《风能发电系统的智能化监控与优化研究》也给人留下了深刻印象。
他们针对风能发电系统运行中存在的智能化监控和优化问题进行了系统研究，为我国风能资源的高效利用提供了重要技术支撑。
华北理工新能源学科竞赛的获奖名单反映了我国新能源领域的技术水平和创新能力。
这些优秀的获奖者为新能源技术的发展注入了新的动力，展示了我国新能源科技人才的风采，也为新能源行业的未来发展指明了方向。
新型电力系统的新能源挑战和数字化技术分析
新型电力系统的新能源挑战和数字化技术分析李 凯（贵阳电力设计院有限公司）摘 要：在能源绿色化转型的新形势背景下，必须积极迎合新能源电网运行需求，在新型电力系统发展中实现源网荷储的高效互动，面对新能源挑战积极研发各项关键技术、新型电力系统数字化技术等，有效应对新型电力系统面临的消纳、安全运行、机制体制等挑战。
基于此，本文简要概述了以新能源为主体的新型电力系统，结合新型电力系统的新能源挑战，分析了新能源挑战涉及的关键技术以及新型电力系统的数字化技术，旨在进一步明确新型电力系统的数字化建设方向。
关键词：新型电力系统；新能源挑战；数字化技术０ 引言在新型能源发展和升级转型的关键时期，国家正尝试将以新能源为主的新型电力系统取代传统电力系统，旨在迎合能源低碳化、绿色化的新政策。
以新能源为主体大力推广新型电力系统的深度应用，考虑新能源挑战研发各项关键技术，同时不断推进新型电力系统的数字化建设，利用高效消纳技术、稳定运行控制技术、抽水蓄能和太阳能光热发电、储能及电动汽车等关键技术不断优化新型电力系统建设，从而全面推动我国新型电力系统的应用。
１ 以新能源为主体的新型电力系统现阶段我国正处于能源绿色化转型的关键时期，国家愈发重视新型电力系统在绿色环保、节能减排等方面的应用，针对新能源挑战研发先进的关键技术已成为顺应新时代发展趋势的必然选择，风电、太阳能发电等分布式能源实现了广泛发展和应用（见表）。
以新能源为主体的新型电力系统具有双高、双峰的特征，该系统可以有效应对能源清洁转型、分布式电源、微电网接入等挑战，在能源供应体系建设过程中，不仅需要贯彻低碳环保、高效清洁等基本原则，还需要保证能源供应的安全性与可靠性。
在新型电力系统运行过程中应充分考虑现代社会发展所需的电力供应，以智能电网为载体构建中心枢纽平台，从而充分发挥源网存储互动、多能互补的优势，推动新型电力系统朝着能源清洁、低碳环保、安全高效的方向发展［１］。
表 新能源电力供应情况 单位：１０８ｋＷ项目２０２５年２０３０年２０３５年气电装机容量１ ５２ ３５３风电装机容量４６８水电装机容量３ ９４ ４４ ８抽水蓄能装机容量０ ８１ ２１ ５核电装机容量０ ８１ ３１ ８太阳能发电装机容量５９１５２ 新型电力系统的新能源挑战２ １ 消纳挑战在新型电力系统运行过程中必须重视消纳挑战，重点关注以下几方面的内容：第一，季节性偏差、可利用小时数等因素给新能源电力系统运行带来了不同程度的影响，新能源发电的持续性与可靠性无法保证，我国风力发电主要集中于春冬两个季节，光伏发电量在夏秋两个季节相对较高。
＂新能源与电力系统＂研究生课程建设探析
作者简介： 赵 晶晶 （ １ ９ ８ ０ 一） ， 女， 重庆人 ， 上海电力学院电气工程学院， 副教授 ； 李东东 （ １ ９ ７ ６ 一 ） ， 男， 安徽阜阳人 ， 上海电力学院电
气工程 学院， 教 授。（ 上海 ２ ０ ０ ０ ９ ０ ） 中图分类号 ： Ｇ６ ４ ３ ． ２ 文献标识码 ： Ａ 文章编号： １ ０ ０ ７ — ０ ０ ７ ９（ ２ ０ １ ４ ） １ ４ — ０ ０ ７ ７ — ０ ２
总第３ ０ ９ 期
ＤＯ Ｉ 编 码 ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ７ — ００ ７ ９ ． ２ ０ １ ４ ． １ ４ ． ０ ３ ９
课 程 教材 改 革
“ 新能源与电力系统＂ 研究生课程建设探析
赵晶晶 李东东
摘要： 大量风电、 光伏等新能源发电在现代电力系统中的接入 ， 使得电网需要在规划、 运行 等多方面作出调 整， 以便能更好地适应新
学时 （ 主 要 包 括 新 能 源 并 网后 的 消 纳 、 电力 系 统 优 化调 度 、 电 力
“ 新能源与电力系统”课程 的内容涉及电气 、 动力 、 机械 、 控制 等许 多学科 领域 ， 其 中新 能源发 电技 术主要 包括 太 阳能 发 电、 风 能发 电 、 生物 质能 发 电、 氢 能发 电 、 天然 气 、 燃 气 发 电、 小水力发 电、 地热 能发 电和海 洋能发 电等多种 发电技术 。 新能源发 电并 网后对 电力系统的影 响包 括规 划 、 运行 、 控制 等 诸多方面。 该课程 涉及 “ 新能源发 电技 术” 与 “ 电力系统分析 ” 两部 分 内容 ， 概念 多 、 知识 面广、 工 程 应用性 强 。 但 授课 学 时
华北电力大学北京能源动力与机械工程学院硕士研究生导师简介
14
徐进良
男
教授
博导
动力工程
1、新能源开发利用与节能环保
15
杨少霞
女
副教授
动力工程
1、新能源开发利用与节能环保
16
杨世关
男
副教授
动力工程
1、新能源开发利用与节能环保
17
姚建曦
男
教授
博导
动力工程
1、新能源开发利用与节能环保
18
张 兵
女
副教授
动力工程
1、新能源开发利用与节能环保
7
李建兵
男
讲座教授
环境工程
1、能源与环境系统工程
2、不确定性能源与环境系统模拟与优化
8
陈冰
男
讲座教授
环境工程
1、能源与环境系统工程
2、不确定性能源与环境系统模拟与优化
9
卢宏玮
女
教授
环境工程
1、环境系统分析
2、流域系统管理
3、固体废物处理与处置；
10
李 薇
女
副教授
环境工程
1、能源环境污染控制
2、环境规划与环境影响评价
19
张 伟
男
副教授
动力工程
1、新能源开发利用与节能环保
20
张锴
男
教授
博导
动力工程
1、新能源开发利用与节能环保
21
赵 莉
女
副教授
动力工程
1、新能源开发利用与节能环保
22
郑宗明
男
副教授
动力工程
1、新能源开发利用与节能环保
核科学与工程学院
1
陆道纲
新能源电力系统控制与优化
新能源电力系统控制与优化摘要：新能源的利用是21世纪的重要议题之一。
自从人类社会进入工业化社会以后，传统能源大量使用。
但传统能源属于不可再生资源，长期消耗最终会导致资源的枯竭。
因此，必须要开发可再生的新能源，这样才能维持人类社会的稳步发展。
在本文中，将针对新能源电力系统的控制与优化进行讨论，希望对未来新能源的利用有所帮助。
关键词：新能源；电力系统；控制与优化人类社会的发展建设，离不开各种能源的使用。
传统能源主要为煤炭、石油等。
这些能源至今在社会经济的发展上都有着重要作用。
但是，传统能源属于不可再生能源，且在使用过程中会产生严重的环境污染问题。
如果，一直不可遏制的使用，必然会导致资源的匮乏，给人类社会造成巨大灾难。
随着环保理念和可持续发展理念的传播，可再生的新能源逐步投入应用当中，特别是太阳能的利用，已经为广大民众解决了供电问题。
新能源具备清洁、绿色等优势，且取之不竭、用之不尽。
然而，新能源本身也存在严重缺陷，比如生产过程中不稳定性较高。
今年夏季川蜀地区缺电，很大程度一部分原因就是因为干旱导致水力发电站无法正常运转。
因此，新能源的利用需要有所控制并在未来不断优化，才能发挥更加稳定的作用，为保障民众的正常生活做出贡献。
1 新能源电力系统控制1.1 友好型控制方法相较于传统控制方法来说，友好型控制方式的优势在于能够保障稳定的功率输出，同时供电电压也要高于传统控制方式的电压。
友好型控制方法的具体操作方式就是利用历史记录数据以及其他预测数据，利用信息技术和相关科学技术进行分析解读，以此对新能源的发电功率进行预测。
通过友好型控制方法的应用，能够对电网进行调节，从而缓解调峰压力。
根据当前我国新能源实际的发展情况来看，预测发电功率是优化控制方式的重要手段之一。
因此，在未来的工作中，工作人员需要进一步优化和完善友好型控制方法，这样才能保障新能源的利用。
目前，新能源成为国家发展的大势所趋。
在国家大力推动之下，新能源相关技术一直在优化创新。
主动配电网电能数据优化运行控制研究
主动配电网电能数据优化运行控制研究贾明杰１ 伍展辉２ 曾家杰２ 李钊钊２ 孙阳涛２（１ 国网铜川供电公司 ２ 西安兴汇电力科技有限公司）摘 要：近年来，随着配电网的发展与智能化程度的提高，电能数据的获取和处理变得越来越重要。
在传统的被动配电网中，电能仅仅是被动地输送和分配，无法根据不同的负荷需求和用电场景进行精细化管理。
因此，为了更好地满足用户需求，主动配电网的出现成为了必然趋势，使得现代化电力系统呈现出智能化、人性化、便利化的特点，提高了电力系统运行的效率和可靠性。
在主动配电网中，电能数据的优化运行控制是至关重要的研究方向。
为了充分发挥主动配电网的潜力，本研究通过分析配电网中的电能数据，提出了几种基于电能数据的优化运行控制策略。
这些策略能够针对具体的负荷需求和用电场景提供一定的参考意义，从而增强电能调度能力，提升配电网的经济性和可靠性。
关键词：主动配电网；电能数据；优化运行；控制研究０ 引言随着能源危机的日益加剧和环境保护意识的不断提高，电力行业正朝着更加清洁、高效、智能化的方向发展。
作为电力系统领域的重要发展方向，主动配电网已经成为了电力行业发展的重要趋势之一。
主动配电网是建立在智能电网的基础上，利用先进的通信、控制和计算技术实现对配电网中各种电力设备进行全面监控、管理和控制的一种智能化配电网。
主动配电网运行控制是主动配电网的核心技术之一，其目的是通过对主动配电网中的各种电能数据进行综合分析、建模和优化，实现对电网的协调控制和优化运行。
在电力系统发生故障或负荷波动时，主动配电网运行控制系统可以自动、快速地进行响应和调节，以保证电力系统的安全稳定运行。
主动配电网电能数据的优化运行控制研究，旨在实现新能源的最大化利用和最优化配置，从而提高整个配电网的效率、可靠性和经济性。
１ 研究背景及面临的挑战随着全球能源需求不断增加，传统的电力系统已经无法满足高效、安全和可靠的需求。
为了解决这一问题，主动配电网的发展成为了智能电力系统的一个重要趋势，推动了主动配电网电能数据优化运行控制研究的发展。
基于多目标优化的电力系统能耗最优化控制
基于多目标优化的电力系统能耗最优化控制随着社会的发展和人民生活水平的提高，电力系统在现代社会中的重要性日益凸显。
而电力系统的能耗问题也成为了亟待解决的难题之一。
为了实现电力系统的可持续发展和资源的有效利用，基于多目标优化的电力系统能耗最优化控制成为了当前研究的热点之一。
本文将从多个角度对这一主题进行论述。
一、电力系统能耗问题的背景与意义能耗问题是由于电力系统的扩容以及人民电力需求的增长而导致的。
传统的电力系统设计和运营往往存在着能耗效率低下、寿命周期短等问题，这不仅导致社会资源的浪费，还会给环境带来严重的污染。
因此，通过对电力系统的能耗进行最优化控制，可以有效地提高能耗的效率，减少资源浪费，并为环境保护做出贡献。
二、基于多目标优化的电力系统能耗最优化控制的方法与技术1. 能耗最优化模型的建立基于多目标优化的电力系统能耗最优化控制需要建立相应的数学模型。
该模型应该能够考虑多个目标指标，如能源利用率、发电成本、环境影响等。
同时，还需要综合考虑各种约束条件，如电力负荷平衡、电力供应安全等。
建立合理的数学模型是实现能耗最优化的基础。
2. 优化算法与技术的应用为了求解能耗最优化模型，需要运用优化算法和技术。
常见的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。
这些算法可以通过搜索算法找到一组最优解，并在多个目标指标之间找到一种平衡。
此外，还需要结合实际情况，运用相应的技术手段，如智能电网技术、能源存储技术等，提高能耗最优化控制的效果。
三、多目标优化的电力系统能耗最优化控制的应用案例在实际应用中，多目标优化的电力系统能耗最优化控制已经取得了一些成效。
以某电力系统为例，通过基于多目标优化的方法，成功实现了该电力系统的能耗最优化控制。
通过对电力系统的负荷进行合理分配和实时调整，该系统的能源利用率得到了显著提高，发电成本得到了降低，系统的环境影响也得到了减少。
这一应用案例充分说明了多目标优化的电力系统能耗最优化控制的实际效果和潜力。
中电联电力创新奖2017石朝夕
中电联电力创新奖2017石朝夕中电联电力创新奖是中国电力企业联合会每年举办的一个评选活动，旨在鼓励和推动电力行业创新发展。
2017年，该奖项的获得者是石朝夕先生，他的创新成果在电力行业引起了广泛关注和认可。
石朝夕先生是一位资深的电力工程师，他在电力系统的优化与控制方面作出了重要贡献。
他的创新成果主要体现在以下几个方面。
石朝夕先生提出了一种新的电力系统优化算法。
在传统的电力系统优化算法中，通常采用遗传算法或模拟退火算法等优化方法。
然而，这些方法在求解复杂的电力系统优化问题时存在计算量大、收敛速度慢等问题。
石朝夕先生提出的算法采用了一种基于粒子群优化的方法，通过模拟鸟群觅食的行为，实现了电力系统优化问题的快速求解。
该算法在实际应用中取得了显著的效果，大大提高了电力系统的运行效率。
石朝夕先生还提出了一种新的电力系统控制方法。
在传统的电力系统控制方法中，通常采用PID控制器等经典控制方法。
然而，这些方法在应对复杂的电力系统控制问题时存在精度不高、鲁棒性差等问题。
石朝夕先生提出的控制方法基于模糊逻辑理论，通过建立模糊控制规则，实现了对电力系统的精确控制。
该方法在实际应用中取得了良好的效果，提高了电力系统的稳定性和可靠性。
石朝夕先生还提出了一种新的电力系统故障诊断方法。
在传统的电力系统故障诊断方法中，通常采用遥测数据和经验判断相结合的方式。
然而，这种方法在应对复杂的电力系统故障诊断问题时存在准确性低、判断时间长等问题。
石朝夕先生提出的故障诊断方法基于人工智能技术，通过建立故障诊断模型，实现了对电力系统故障的自动诊断。
该方法在实际应用中取得了显著的效果，大大提高了电力系统的运行安全性。
石朝夕先生的创新成果不仅在技术层面上有重要意义，也在推动电力行业的发展上起到了积极作用。
他的研究成果为电力系统的优化、控制和故障诊断提供了新的思路和方法，为电力行业的智能化和可持续发展做出了贡献。
石朝夕先生凭借在电力系统优化与控制方面的创新成果，荣获了2017年中电联电力创新奖。
新能源电力系统优化控制方法及关键技术
新能源电力系统优化控制方法及关键技术摘要：在能源方面，我国目前正处在能源行业转型阶段的关键时期，正在逐步由传统能源向新能源转型，作为我国能源革命的主要目标，新能源的开发利用在这一时期起着至关重要的作用。
关键词：新能源；电力系统；优化控制；方法；技术一、新能源电力系统概述和特点1.1高渗透率的可再生能源把新能源应用到电力系统供电，存在着较为明显的高渗透性。
由于国内的新能源多集中在西北地区，该种能源格局是由地理位置来决定的。
在将来的新能源电力系统发展中，多应用在集中发展方式，还包括每个地区的分布式策略。
慢慢地摆脱大电网输送，减少电能在传输过程中产生的损耗，可以使新能源电力系统可以更好地应用可再生能源。
1.2侧向供应的多能源互补为了使可再生能源更好地应用到电力系统中，需要对电源、供电网络和负荷等采用技术措施来达到协调、互动，让新能源电力系统更加高效率的运行。
针对侧向供应进行的多能源互补，可以归纳为如下两方面内容：（1）充分利用太阳能、海洋能、风能和水能等，使绿色可再生能源可以得到准确的预测，使获取的可再生能源高效地应用到电力系统中，把不同新能源进行补充，避免由于稳定性不高而使电力系统产生波动。
（2）采用先进的电力系统控制技术，让客户可以准确地了解当前的情况，结合电力系统运行情况来掌握电价的改变，还可以按照电能应用情况进行调整。
二、新能源电力系统优化控制的方法（1）多源互补控制方法，针对新能源电力系统来说，多源互补控制方法能够使系统的稳定性得到有效的提升，相对于传统的能源形式来说，提供的电力输出可以达到更高的水平。
（2）调度结构的优化，新能源电力能量的密度较低、分布范围广，因此调度的复杂性较高，在调度结构层面应该由传统的集中式转变为分散式。
（3）新能源电力系统友好型控制方法相对于传统的能源形势来讲，能够提供更高的电力输出，有效地提升新能源电力系统的稳定性。
新能源通过各项科学分析，依据历史数据以及天文气象等信息，利用数据分析解读可控手段和方法，因此，新能源的分析预测已经成为了调控的重要手段。
新能源发电接入下储能系统双层优化模型
第 43 卷第 2 期2024年 3 月Vol.43 No.2Mar. 2024中南民族大学学报（自然科学版）Journal of South-Central Minzu University（Natural Science Edition）新能源发电接入下储能系统双层优化模型陈建国1，郑拓1，郝俊毅2，董幼林1，胡经伟1，苏义鑫2（1 国网湖北省电力有限公司黄冈供电公司，湖北黄冈438000；2 武汉理工大学自动化学院，武汉430070）摘要针对风力发电、光伏发电等可再生分布式电源接入电网带来的网损增加、电能质量降低等问题，提出了一种风光接入下储能系统的双层优化模型.综合考虑储能规划和运行两个方面的耦合效应，上层模型考虑储能规划，以储能配置的位置和容量为决策变量，以储能系统规划成本为目标函数，下层考虑储能系统运行时电网的经济性和稳定性，以储能系统每一时刻（时间刻度为1 h）的出力为决策变量，以电网脆弱性、有功网损、购电成本为目标函数.采用改进鲸鱼算法与YALMIP+CPLEX联合方法在MATLAB中进行求解，选取改进后的IEEE33节点系统进行仿真验证，结果验证了所提模型的合理性，对比不同的场景与结果得到储能的最优配置方案与运行策略.关键词风力发电；光伏发电；双层优化；储能配置；改进鲸鱼算法中图分类号TP18；TM73 文献标志码 A 文章编号1672-4321（2024）02-0245-07doi：10.20056/ki.ZNMDZK.20240214Bi-Level optimization model of energy storage systems under new energygeneration integratioCHEN Jianguo1，ZHENG Tuo1，HAO Junyi2，DONG Youlin1，HU Jingwei1，SU Yixin2（1 Huanggang Power Supply Company， State Grid Hubei Electric Power Company， Huanggang 438000， Hubei China；2 School of Automation， Wuhan University of Technology， Wuhan 430070， China）Abstract A bi-level optimization model of energy storage system under wind and solar power access is proposed to solve the problems of increased network loss and reduced power quality caused by the access of renewable distributed power sources such as wind and photovoltaic power generation to the grid. Considering the coupling effect of energy storage planning and operation，the upper model takes the location and capacity of energy storage configuration as the decision variables， the planning cost of energy storage system as the objective function， the lower model considers the economy and stability of the power grid when the energy storage system is running，the output of the energy storage system at each moment （time scale is 1h） as the decision variables， and the vulnerability of the power grid， active network loss Power purchase cost is the objective function. The improved whale optimization algorithm and the YALMIP+CPLEX joint method are used to solve the problem in MATLAB. The improved IEEE33-bus system is selected for simulation verification. The results verity that the proposed model is reasonable. The optimal configuration scheme and operation strategy of energy storage are obtained by comparing different scenarios and results.Keywords wind power； solar power； bi-level optimization； energy storage configuration； improved whale optimization algorithm随着可再生能源的普及以及清洁能源的需求日益增长，风力发电和光伏发电等可再生能源发电系统逐渐成为主流［1-3］.然而，大规模的分布式电源接入电网会导致电网出现线路网损增加、电能质量降低、电网传输和分配能力受到限制等问题［4-7］.储能系统是一种能将电力转化成其他形式能量进行存储的装置，以便在需要时将其释放为电能的设备，它起到平衡供需，改善电力质量、提高电力系统收稿日期2023-07-09 * 通信作者郑拓，研究方向：新型电力系统优化调度，E-mail：****************作者简介陈建国（1968-），男，高级工程师，研究方向：电力系统规划，E-mail：****************基金项目国家自然科学基金资助项目（62176193）第 43 卷中南民族大学学报（自然科学版）灵活性等作用［8-9］.因此，储能系统在可再生能源发电系统中扮演着至关重要的角色.储能系统在接入电网时需要考虑储能装置的数量、接入的位置、配置的容量以及运行策略，如若不进行合理的优化配置以及恰当的策略选择，会对电网的稳定性和安全性造成负面影响，因此近几年电网储能配置得到广泛研究.文献［10］以电压波动率、网络损耗和配置成本为优化目标建立起储能优化模型，通过改进多目标粒子群算法进行求解，得出最佳储能配置方案.文献［11］优化目标考虑的是使系统投资总成本最小、供电可靠性最高、弃风弃光率最低，其次提出了一种能量管理策略，通过判断风光出力之和与同一时刻用户负荷的大小，来对锂离子电池、风力发电机、光伏发电机进行相应的控制，以此来减少能量的损耗，提高系统的经济性，最后通过非支配排序遗传算法（NSGA）对模型进行求解.文献［12］建立了储能配置双层优化模型，上层主要考虑储能系统的投资成本，下层考虑储能系统运行时电网的实际情况即日运行成本、新能源消纳、日负荷缺电率，使用近邻传播聚类算法对风光出力以及负荷数据进行处理，选取代表性的典型日数据进行算例分析，最后采用第三代非支配遗传算法进行求解.文献［13］着重考虑经济性，以储能的规划、运行、维护成本以及燃料成本最小为优化目标，对比了三个不同的场景，确定了储能系统的最佳额定功率和能源容量以及安装年份.文献［14］考虑了系统经济性、技术标准以及风光发电的不确定性，建立了用于求解分布式储能最佳容量及功率的多目标优化模型.上述关于储能系统的配置和运行策略优化的研究具有很大的参考价值，但是仍存在以下不足：（1）在设定优化目标时，大多数的研究都只聚焦于经济性，而忽略了电网的稳定性以及安全性；（2）储能的配置以及运行分开进行优化求解，忽略了储能配置对运行调度时的影响；（3）储能的位置固定，不具备一般性.针对这些不足，本文提出了一种储能选址定容双层优化模型，上层优化以储能系统规划成本为目标，旨在找出储能配置最佳位置与容量，下层优化以电网脆弱性、网损、购电成本为目标，旨在优化储能系统的运行策略.为了验证所提出模型的有效性和准确性，采用MATLAB软件，结合改进鲸鱼算法对上层模型进行求解，下层优化问题采用YALMIP+ CPLEX进行求解，通过改进的IEEE33节点系统进行仿真，并从不同接入位置与数量的角度建立多个场景进行对比分析.1 双层优化模型双层优化模型中，上层和下层优化问题都具有相应的目标函数、约束条件、决策变量等，它与单层优化模型的主要区别为其递阶结构，双层优化问题可视为两个决策者（即上层决策者和下层决策者）的分层问题［15］.上层决策者在上层问题中做出的决策会直接或间接的影响到下层问题的求解，下层决策者则是在给定的上层决策的基础上最小化或最大化自身的目标函数.双层优化在电力系统调度、发电规划等领域已有广泛研究.双层优化问题在数学上可描述为：ìíîïïF1=min x F()x，y1，y2，⋯，yms.t. G(x)≤0，（1）ìíîïïF2=min y f()x，y1，y2，⋯，yms.t. g()x，y1，y2，⋯，ym≤0，（2）式中：F1、F2分别为上层和下层优化问题的目标函数，x，y分别为双层优化模型的决策向量，G(x)为上层优化的约束条件，g(x，y1，y2，⋯，y m)为下层优化所需满足的约束条件.图1为本文的双层优化模型架构示意图，上层优化模型主要涉及储能规划问题，下层优化模型则是关于储能出力优化问题.通过求解上层优化问题得到储能的最合适的位置以及最佳容量，并将此结果传递到下层，下层优化则在此储能配置下对储能系统出力进行优化求解，以此得到储能系统最优的配置和运行策略.1.1 上层优化模型1.1.1 目标函数本文选取储能系统的容量规划问题为上层优上层优化目标函数：储能系统规划成本约束条件：储能系统容量约束、储能系统出力约束下层优化目标函数：电网脆弱性+网损+购电成本约束条件：有功平衡约束、静态潮流约束、节点电压相位约束、风光出力约束位置容量配置储能出力优化图1 双层优化模型架构示意图Fig.1 Schematic diagram of two-layer optimization model architecture246第 2 期陈建国，等：新能源发电接入下储能系统双层优化模型化模型.以储能系统规划成本为目标函数，储能规划成本主要分为建设成本和维护成本［16］，计算公式为：C E ，plan =1T Ess (C E ，build +C E ，preserve)=1T Ess[ηC σP E +(C σ+C τ)E E]，（3）式中：T Ess 为储能系统的预期寿命，以一天为结算周期；C E ，build 和C E ，preserve 分别为储能系统的建设和维护成本；η为功率转换成容量的转换系数；C σ和C τ分别为储能系统单位容量的投资成本与维护成本.P E 和E E 分别为储能的最大功率和最大容量.1.1.2 约束条件（1）储能系统容量约束：储能系统的容量配置是双层优化模型中的关键，它既作为上层优化问题的决策变量又作为下层优化问题的重要参数，起着连接上下层优化的作用.一方面关系着各电源的协调出力，另一方面储能容量大小影响最优潮流的分布，故对储能系统的容量进行约束，表达式为：EminE≤E E ≤E maxE .（4）（2）储能系统出力约束：当储能系统的出力超过最大功率或者小于最小功率时，表明本次优化结果不具备现实意义，将进行下一次优化.储能系统的最大功率出力与其容量有关一般储能的功率能量比为0.5［17］.储能功率出力约束如（5）式所示：P min E ≤P E ≤P max E .（5）1.2 下层优化模型1.2.1 目标函数本文选取储能系统的出力问题为下层优化模型.主要考虑微电网运行的安全性以及经济性，故采用以下三个指标来作为目标函数.（1） 目标1：有功网损最小.储能系统在电网中既可以等效为电源又可以作为负荷参与调节，可以有效减少线路中的电流流动，从而使电网有功网损减小.有功网损的计算表达式为：F 1=∑t =124∑i∑j[]G ij ()U 2i ，t +U 2j ，t -2U i ，t U j ，t cos δij ，t，（6）式中：i ，j 代表电力系统网络内的节点；U i ，t 为t 时刻节点i 的电压，U j ，t 分别为t 时刻节点j 的电压；G ij 为节点i 和节点j 之间的电导；δij ，t 为t 时刻节点i ，j 的相角差［18］.（2） 目标2：电网脆弱性指标最小.本文采用电网脆弱性指标作为对电网运行安全性的反映，通过分析各个节点的电压质量即电压偏移值来衡量电网的脆弱性.脆弱性越高表示电压质量越低即供电质量越低，安全性和抗风险性均较差［19］.F 2=124∑t =124(12J (t )+12AV(t )) ，（7）式中：AV(t )为t 时刻电网的平均脆弱性，J (t )表示电网脆弱性的均衡度，其具体计算过程如下：节点i 在t 时刻的脆弱性为：v (t ，i )=||||||||U t ，iU i ，o-1V max，（8）式中：U t ，i 为节点i 在t 时刻的电压；U i ，o 为节点i 的额定电压；V max 为最大电压偏移量取0.07.将脆弱性在t 时刻进行归一化：V (t ，i )=v (t ，i )-v ()t ，i minv ()t ，i max -v ()t ，i min，（9）式中：v (t ，i min )、v (t ，i max)为归一化前t 时刻所有节点最大、最小脆弱性的值.t 时刻电网平均脆弱性为：AV (t )=1N ∑i =1NV (t ，i ) ，（10）式中：N 为微电网系统的节点总数；V (t ，i )为时间断面t 时i 节点脆弱性的归一化值.在实际电网中，某一节点的电压出现崩溃或阶跃时，会产生巨大的干扰信号并影响其他节点，所以我们不仅要考虑每一个节点的脆弱性，还需要考虑它们之间的互相影响，即分布的均衡性，其表达式如下：J (t )=1-éëêêêêê∑i =1N p t ，i log 2()1p t ，ilog 2N ùûúúúúú2π，（11）式中：J (t )表示t 时刻电网整体脆弱性的均衡度，取0时表示绝对均衡、取1时代表绝对不均衡，其中p t ，i 为节点i 脆弱性在t 时刻占当前电网总脆弱性之比，表达式为：p t ，i =V (t ，i )∑i =1N V (t ，i ) ，（12）（3） 目标3：购电成本最低.在保证电网安全性的情况下，经济性也需要兼顾，本文选取购电成本最低为一个目标，如下式247第 43 卷中南民族大学学报（自然科学版）所示：C buy =∑t =1T c e ，l P need ，t ，（13）式中：c e ，l 为t 时刻电网电价，P need ，t 为t 时刻电网电量缺额量［20］.1.2.2 约束条件（1）有功平衡约束为：p grid ，t +∑i =1N DG p DG ，i ，t +∑j =1N Ep dis ，j ，t =∑j =1N E pcha ，j ，t+p load ，t +p loss ，t. （14）（2）静态潮流约束为：ìíîïïïïïïïïP gi ，t +P WTi ，t +P Ei ，t +P PVi ，t -P Li ，t =U i ，t ΣU j ，t ()G ij cos δij ，t +B ij ，t sin δij ，t Q gi ，t +QWTi ，t +Q Ei ，t +Q PVi ，t -Q Li ，t =U i ，t ΣU j ，t ()G ij sin δij ，t -B ij cos δij ，t ，（15）式中：P gi ，t 为t 时刻流入节点i 的有功功率；P WTi ，t 为风力发电机有功出力；P Ei ，t 、P PVi ，t 、P Li ，t 分别为储能系统充放电有功出力、光伏发电机有功出力、节点i 消耗的有功功率；Q gi ，t 、Q WTi ，t 、Q Ei ，t 、Q PVi ，t 、Q Li ，t 分别为t 时刻流入节点i 的无功功率、风力发电机无功出力、储能系统充放电无功出力、光伏发电机无功出力、节点i 消耗的无功功率.（3）节点电压和相位约束为：{U min i ≤U i ，t ≤U maxiδmin i ≤δi ，t ≤δmaxi，（16）式中：δi ，t 为节点i 在t 时刻的相位.（4）风力、光伏发电机出力约束为：ìíîP min WT ≤P WT ，t ≤P max WT ，Q min WT ≤Q WT ，t ≤Q maxWTP min PV ≤P PV ，t ≤P max PV ，Q min PV ≤Q PV ，t ≤Q max PV ，（17）式中： P max WT 、P min WT 、P max PV 、P min PV 、分别为风力发电机的有功出力上下限和光伏发电机的有功出力上下限；Q max WT 、Q min WT Q min PV Q minPV 分别为光伏发电机的无功出力上下限和光伏发电机的无功出力上下限.（5）储能荷电状态与出力约束为：ìíîïïïïïïïSOC i ，t +1=SOC i ，t ()1-σi -1E E ()ηcha ，i P cha ，i ，t -P dis ，i ，tηdis ，iΔt SOC i ，min ≤SOC i ，t ≤SOC i ，max，（18）式中：SOC i ，t 代表t 时段内储能i 的SOC 值；SOC i ，min 和SOC i ，max 分别代表储能SOC 的上下限；σi 代表储能自放电率；ηcha ，i 和ηdis ，i 分别代表储能充放电效率；为储能i 的容量.2 模型求解2.1 改进鲸鱼算法本文上层优化采用改进鲸鱼优化算法，主要对包围猎物位置更新公式以及搜寻环节进行优化，它比标准鲸鱼优化算法具有更高的寻优精度、更快的寻优速度，同时比传统遗传算法和粒子群算法的收敛速度更快［21］，标准鲸鱼算法的包围猎物位置更新公式为：X (t +1)=ìíîïïX ∗(t )-A ⋅||C ⋅X ∗(t )-X (t )，p <0.5X ∗(t )+D ⋅e blcos (2πl )，p ≥0.5 ，（19）式中：t 为迭代搜寻次数；X 为鲸鱼位置；X ∗为全局最优位置；A 和C 为系数矩阵；b 为常数；l 为［-1，1］之间均匀分布的随机数；p 为［0，1］之间均匀分布的随机数，为了提升算法的全局搜索能力，提高算法的收敛速度，在上述位置更新公式中加入一个自适应惯性权值w .w (t )=0.2cos(π2⋅(1-tt max )).（20）惯性权值w 具有一种在［0，1］之间非线性变化的属性，由于cos 函数的变化特性，算法前期变化速度较快，后期变化速度则会稍微变缓.另外在旋转搜寻环节，为了增加鲸鱼对未知区域的探索能力即提高算法的全局搜寻能力，加入变螺旋位置更新策略，引入参数b ，b 随着迭代次数变化而变化，不断调整鲸鱼搜寻时螺旋的形状，再结合上述自适应权值，位置更新的表达式为：X (t +1)=ìíîïïïïw (t )X ∗(t )-A ⋅||C ⋅X ∗(t )-X (t )， p <0.5w (t )X ∗(t )+bD ⋅e bl cos (2πl )， p ≥0.5b =e5⋅cos (π⋅()1-t t max.（21）2.2 求解流程下层函数涉及到经济调度问题，如若采用智能算法，则上层模型求解一次，下层模型就要不断迭代求解直到达到算法限定的次数，这就会导致求解速度异常缓慢，因此下层模型采用YALMIP 和CPLEX 求解器进行求解.具体的求解流程如图2：（1）初始化.对改进鲸鱼优化算法的基本参数进行初始化包括鲸鱼的规模、迭代次数、问题维数、限定范围，同时对储能系统配置容量、位置、数量进行初始化.248第 2 期陈建国，等：新能源发电接入下储能系统双层优化模型（2）电网模型载入.以提供的电网拓扑结构为基础，加入配置的储能系统组成新的电网拓扑，同时载入24小时的风光发电的预测出力以及负荷的预测值.（3）下层优化.对下层目标函数进行优化，通过.（4）上层优化.根据下层的优化结果，更新适应度函数值.（5）最优配置.判别适应度函数是否已经达到最优，如果是最优则输出配置的结果，如果不是则再转入步骤（2）继续求解.3 算例分析3.1 基础参数本文为了验证提出模型的合理性，选取某一地区的风电光伏预测出力数据以及负荷数据，同时对IEEE33节点系统进行修改，在节点10、30接入200 kW 光伏发电机，在节点16接入250 kW风力发电机.修改后的IEEE33节点系统图如图3所示，典型日负荷曲线、风力发电和光伏发电出力预测如图4所示，仿真基础数据、电价参数如表1、2所示.3.2 仿真结果分析本文采用了四个场景来验证提出模型的合理性与正确性.场景1：不装设储能；场景2：单一储能接入；场景3：双位置储能接入.场景4：三位置储能接入.图2 双层优化模型求解流程图Fig. 2 Flow chart for solving a two-layer optimization model图3 改进IEEE33节点系统图Fig. 3 Improved IEEE33 node system diagram图4 负荷、风力光伏发电预测图Fig. 4 Load and wind photovoltaic power generation prediction chart249第 43 卷中南民族大学学报（自然科学版）根据表3的数据，可以得出以下结论：当场景2即单一储能设备接入时，配电网的脆弱均衡度平均值为0.365，相较于未安装储能设备的场景1，脆弱均衡度下降了6.89%；有功网损平均值为1.325，相较于场景1，下降了6.21%.同时，与场景1相比，场景3和场景4的这两个指标分别下降了15.31%和15.04%.这表明，在风力和光伏发电接入的配电网中，安装储能设备可以提高电网的稳定性，并降低网络损耗.此外，随着储能设备的增加，这一优化效果将更加显著.但需要注意的是，随着储能设备容量和数量的增加，储能系统的规划成本也会随之增加，规划成本增加的成本无法用购电成本的减少量来弥补.因此，在储能设备的规划中，容量和数量应根据实际需求而定，不应盲目增加.在本算例中，双位置接入储能即场景3的优化效果最佳.因此，选取场景三中的一组最优解，位置为第2节点和第13节点，容量分别为0.959、0.721.对改组合进一步分析储能装置的出力策略以及荷电状态，结果如图5-6所示，在5：00的时候负荷需求达到了谷值并且风电出力也达到峰值，此时储能装置吸收多余的电能将其储存起来，在负荷需求达到峰值的时候即12：00与20：00前后放出电量，来保证电网的正常供电，并且使储能装置的初始与结束状态的荷电状态相同以便明天正常运行.4 总结与展望4.1 总结本文提出了一种储能的双层优化配置的方法，考虑到了储能接入电网后，电网的稳定性与经济性以及储能选址定容与运行策略之间的耦合性.为了能够更快更精准的求解模型，将改进鲸鱼算法和YALMIP+CPLEX联合使用，在MATLAB中对改进后的IEEE33节点系统进行算例分析，得到结论如下：（1）通过对比无储能和加入储能的仿真结果，证明本文提出的双层优化模型能够有效的配置储能系统的最优位置与容量，使得储能系统规划的成本最小，同时可以得到储能系统运行出力的最优策略，使得电网的网损较低，稳定性提高.图6 储能1和储能2的荷电状态图Fig. 6 State of charge diagrams of energy storage 1 and 2.图5 储能1和储能2的充放电功率图Fig. 5 Charging and discharging power diagram of energy storage 1 and 2表3 各场景仿真结果比较Tab.3 Comparison of simulation results for various scenarios场景1 23 4位置—914123，147，202，138，20，293，16，21容量/MWh—1.3381.2191.1170.862，0.6541.353，0.9620.959，0.7210.651，0.710，0.5900.831，0.5120.651CE，plan/万元—3.8133.2113.1424.2124.7154.6435.4205.892F1/MW1.4021.3661.2991.2811.2061.1761.1931.0321.021F20.3920.3720.3670.3560.3390.3360.3210.3140.307F3/万元0.4890.3630.3710.3790.2890.2630.2710.2110.193表1 仿真参数设置Tab.1 Simulation parameter settings参数名称初始种群个数最大迭代次数最大半径最小半径充放电效率储能单位投资成本（元/kWh）储能单位维护成本［元/（kWh·a）］取值50 100 3 0.02 0.9 1384 126表2 电价参数表Tab.2 Electricity price parameter table电价分时电价时段1：00-5：00，23：00-24：0013：00-18：006：00-12：00，19：00-22：00元/kWh0.50.731.21250第 2 期陈建国，等：新能源发电接入下储能系统双层优化模型（2）通过多位置储能场景对比，储能系统数量的增加可以提高电网运行时的经济性以及稳定性，同时可以降低网络损耗，但随着储能系统数量的增加，总成本也会激增，导致总体经济性的降低，因此在进行储能配置的时候需要对电网的规模与预算进行整体的评估与决策.4.2 展望本文的研究仍有一些问题没有考虑，例如火电机组调节出力、风电不确定性、需求响应等，未来储能配置优化的研究应往以下方面深入研究：（1）考虑负荷的需求响应，电动汽车、以及大型用电单位也可以看作储能，在用电高峰期适当进行削减、在负荷峰谷期，合理增加用电量.将负荷与储能联系起来，建立起“储-荷”的协同规划荷调度模型.（2）研究合理的能量管理策略，将时间尺度变得更加精细化，精准调节储能、火力发电等系统的出力，最大程度上提高电网的稳定性、降低能源的浪费.参考文献［1］范士雄，蒲天骄，刘广一，等. 主动配电网中分布式发电系统接入技术及其进展［J］.电工技术学报，2016，31（S2）：92-101.［2］程晓悦，卢锦玲. 考虑不确定性的分布式电源多目标优化配置［J］.电力科学与工程，2014，30（11）：16-21.［3］汤广福，周静，庞辉，等. 能源安全格局下新型电力系统发展战略框架［J］.中国工程科学，2023，25（2）：79-88.［4］潘舒扬，李勇，贺悝，等. 考虑微电网参与的主动配电网分区自动电压控制策略［J］.电工技术学报，2019，34（21）：4580-4589.［5］刘畅，卓建坤，赵东明，等. 利用储能系统实现可再生能源微电网灵活安全运行的研究综述［J］. 中国电机工程学报， 2020， 40（1）：1-18.［6］寇凌峰，张颖，季宇，等. 分布式储能的典型应用场景及运营模式分析［J］. 电力系统保护与控制， 2020，48（4）： 177-187.［7］王成山，武震，李鹏. 分布式电能存储技术的应用前景与挑战［J］. 电力系统自动化， 2014， 38（16）： 1-8.［8］KOU Lingfeng，ZHANG Ying，JI Yu，et al. 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IEEE，2018：1899-1903.［14］GARMABDARI R，MOGHIMI M，YANG F，et al.Multi-objective energy storage capacity optimisationconsidering microgrid generation uncertainties［J］.International Journal of Electrical Power & EnergySystems， 2020， 119： 105908-105919.［15］刘振国，胡亚平，陈炯聪，等.基于双层优化的微电网系统规划设计方法［J］.电力系统保护与控制，2015，43（8）：124-133.［16］朱志莹，郭杰，于国强，等.风光接入下储能系统双层优化模型［J］.太阳能学报，2022，43（10）：443-451.［17］王荔妍，陈启鑫，何冠楠，等.考虑电池储能寿命模型的发电计划优化［J］.电力系统自动化，2019，43（8）：93-100.［18］米阳，王鹏，邓锦，等.孤岛交直流混合微电网群分层协调控制［J］.电力系统保护与控制，2021，49（20）：1-8.［19］闫群民，董新洲，穆佳豪，等.基于改进多目标粒子群算法的有源配电网储能优化配置［J］.电力系统保护与控制，2022，50（10）：11-19.［20］黄柯蒙，刘继春.计及需求响应和热电联产的多微电网联盟优化调度方法［J］.智慧电力，2021，49（6）：107-115.［21］刘磊，白克强，但志宏，等.一种全局搜索策略的鲸鱼优化算法［J］.小型微型计算机系统，2020，41（9）：1820-1825.（责编&校对雷建云）251。
基于光伏技术的新能源微电网设计与实现
基于光伏技术的新能源微电网设计与实现摘要：基于光伏技术的新能源微电网设计是一种具有广泛应用前景和巨大潜力的新型能源解决方案。
随着全球能源危机和环境问题的日益加剧，发展清洁、可持续的能源已成为当务之急。
光伏技术作为一种环保、高效的能源转换技术，在新能源领域具有广泛应用前景。
基于光伏技术的新能源微电网作为一种新型的能源解决方案，以其分布式、可再生、环保等特性备受关注。
本文将对基于光伏技术的新能源微电网设计进行探讨，旨在为新能源微电网的发展提供理论支持和实践指导。
关键词：光伏技术；新能源；微电网；设计1 光伏技术概述光伏技术在可再生能源领域具有广泛应用前景，光伏发电过程中不产生有害气体、废水等污染物，是一种环保、可持续的能源。
太阳能资源丰富，地球表面几乎每个角落都可以接收到太阳光。
光伏发电具有广泛的应用潜力。
光伏发电系统寿命较长，一般在20年以上。
同时，光伏发电系统抗干扰能力强，运行稳定可靠。
光伏发电系统可以灵活地安装在屋顶、地面等场所，安装过程相对简单，占用土地资源较多。
光伏发电系统的运行维护相对简单，主要涉及清洁和定期检查，维护成本相对较低。
然而，光伏技术也存在一些局限性。
光伏发电受天气、季节等自然因素影响较大，光照不稳定可能导致发电量波动。
光伏发电系统的设备成本和安装成本相对较高，投资回报周期较长。
光伏发电系统需要与储能系统（如锂电池、蓄电池等）配合使用，以解决光伏发电与用电需求之间的时间差。
光伏发电系统需要与电网进行稳定、安全的接入和调度，以实现电力的有效传输和分配。
尽管如此，随着技术进步和政策支持，光伏技术在未来将继续发挥重要作用，推动全球能源结构向清洁、低碳的方向发展。
2 基于光伏技术的新能源微电网设计与实现策略2.1 光伏系统设计光伏系统设计是新能源微电网设计的重要组成部分，它涉及到光伏组件、逆变器、汇流箱、支架等关键部件。
选择光电转换效率高的光伏组件，可以提高系统的发电能力。
温度对光伏组件的输出功率有很大影响，选择低温系数的光伏组件可以提高系统在高温环境下的发电性能。
华北电力大学考博2013
01.现代控制理论及应用
02.复杂系统控制理论与方法
谭文
01.非线性控制理论及应用
02.清洁能源发电系统检测与控制技术
03.电力生产过程建模、仿真与优化控制
王印松
01.随机系统的估计与控制
02.新能源电力系统建模、控制和仿真
谢力
081102检测技术与自动化装置
2
01.清洁能源发电系统检测与控制技术
02.测控技术与信息处理
闫勇
1英语
2检测理论及应用
3多传感器信息融合
081104模式识别与智能系统
2
01.智能控制理论及应用
02.智能传感器网络
03.控制系统的安全评估与可靠性
白焰
1英语
2现代控制理论
3过程控制
01.智能机器人技术
02.智能控制理论及应用
柳长安
0811Z1信息安全
1
01.电力信息安全
崔翔
01.电网安全防御与灾变控制
李成榕
01.新能源电力系统
02.电能质量
肖湘宁
01.电力系统保护与安全控制
02.新能源电力系统
王增平
01.新能源电力系统
02.电能质量
03.电力经济
李庚银
01.电网安全防御与灾变控制
02.新能源电力系统
张建华
01.电力系统分析与控制
02.新能源电力系统
03.电力经济
张粒子
刘文颖
周明
01.电力系统电磁兼容
李琳
王泽忠
01.新能源电力系统
02.先进输电技术
王银顺
01.电力系统分析与控制
02.新能源电力系统
艾欣
赵书强
新能源电力系统优化控制方法及关键技术
储能系统优化控制应用案例：储能系统优化控制应用案例主要包括储能系统的优 化控制、储能系统的优化控制应用案例、储能系统的优化控制应用案例等。
储能系统优化控制应用案例：储能系统优化控制应用案例主要包括储能系统的 案例等。
新能源电力系统主要包括太阳能、风能、 水能、生物质能等可再生能源发电系统。
新能源电力系统的发展面临着 技术、经济、环境等多方面的 挑战，需要不断优化控制方法 和关键技术。
新能源电力系统的优化控制方法主要包 括最大功率点跟踪、能量管理、电网调 度等。
新能源电力系统的关键技术主要包括储 能技术、电力电子技术、智能电网技术 等。
光伏电站优化控制方法：采用智能控制算法，实现光伏电站的优化运行 关键技术：光伏电站的功率预测、最大功率点跟踪、储能系统优化控制等 应用案例：某光伏电站通过优化控制方法，提高了发电效率，降低了运营成本 效果分析：优化控制方法在光伏电站中的应用效果显著，提高了光伏电站的经济效益和社会效益
储能系统优化控制应用案例
优化控制的重要性和必要性
提高新能源电力 系统的稳定性和 可靠性
降低新能源电力 系统的运行成本
提高新能源电力 系统的效率和性 能
满足新能源电力 系统对环保和可 持续发展的要求
优化控制的目标和原则
提高新能源电力系统的效率 和性能
降低新能源电力系统的运行 成本
提高新能源电力系统的稳定 性和可靠性
满足新能源电力系统的环保 要求
05
新能源电力系统优化控制发展趋势与展望
优化控制技术的发展趋势
集成化：将多种优化控制技 术集成，实现电力系统的综 合优化控制
电气化铁路系统中的能源管理与优化策略研究
电气化铁路系统中的能源管理与优化策略研究1. 引言电气化铁路系统作为现代交通领域的重要组成部分，能够提供高效、安全、环保的铁路运输服务。
随着电气化铁路系统的规模不断扩大，能源管理与优化策略的研究成为提高运输效率、降低能源消耗的关键。
2. 电气化铁路系统能源消耗分析首先，我们需要对电气化铁路系统的能源消耗进行分析。
主要包括牵引电力、辅助电力和信号电力三个方面。
牵引电力是指用于驱动列车运行的电能，辅助电力是指用于车厢空调、照明等辅助设备的电能，信号电力是指用于信号系统的电能。
通过对能源消耗的分析，可以明确能源管理与优化策略的研究方向。
3. 能源管理策略在电气化铁路系统中，能源管理策略的研究可以分为列车级和系统级两个层面。
列车级的能源管理策略主要涉及列车的牵引控制、制动能量回收等方面。
系统级的能源管理策略则包括列车调度、供电系统优化等方面。
3.1 列车级能源管理策略列车级能源管理策略的核心是通过减少能源消耗来提高运行效率。
其中，牵引控制是最重要的一项策略。
通过优化列车的运行曲线，合理安排速度、牵引力等参数，可以最大程度地降低能源消耗。
此外，制动能量回收技术也是一个有效的能源管理策略。
通过将制动产生的能量回馈到电网中，可以减少能源的浪费。
3.2 系统级能源管理策略系统级能源管理策略主要涉及列车的调度和供电系统的优化。
在列车调度方面，研究人员可以通过合理安排列车运行的顺序和间隔时间，来减少能源的浪费。
同时，优化供电系统的运行模式也是一项重要的工作。
例如，合理控制牵引电压、电流，调整供电系统的负荷等，可以降低能源消耗。
4. 能源优化策略能源优化策略的研究旨在在满足列车运行需求的前提下，尽可能降低能源消耗。
能源优化策略可以分为静态优化和动态优化两个层面。
4.1 静态优化策略静态优化策略主要考虑列车调度和供电系统的设计。
在列车调度方面，通过利用优化算法对列车的出发时间、停靠站等进行优化，可以减少能源的浪费。
在供电系统设计方面，选择合适的电力设备和供电模式，合理规划供电网络，也是降低能源消耗的关键。
储能技术在新能源电力系统中的应用
储能技术在新能源电力系统中的应用
亢亚军
【期刊名称】《科技创新与应用》
【年(卷),期】2022(12)28
【摘要】新能源电力系统的研究与应用成为电力行业发展的重要方式。
其中,储能技术的应用已经成为新能源电力系统发展过程中不可缺失的重要部分,该文主要围绕储能技术在新能源电力系统中的应用进行分析,指出储能技术搭配系统中其他技术,能够为系统的稳定运行提供支持,并实现系统整体结构的优化处理。
以供参考。
【总页数】4页(P166-169)
【作者】亢亚军
【作者单位】中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TM7
【相关文献】
1.储能技术在新能源电力系统中的应用分析
2.储能技术在新能源电力系统中的应用分析
3.储能技术在新能源电力系统中的应用
4.储能技术在新能源电力系统中的应用
5.储能技术在新能源电力系统的应用研究
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新能源电力系统优化控制方法及关键技术_1
新能源电力系统优化控制方法及关键技术发布时间：2022-04-18T04:24:09.191Z 来源：《新型城镇化》2022年7期作者：邢晓鹏[导读] 新能源作为我国一项基本战略思想，随着经济与科技的发展，已经成为我国工业发展的主要研究方向。
从电力系统来讲，如今最具代表性的发电新能源当属风力发电和太阳能发电，新能源电力系统虽然已经投入使用，但是却依然存在着发电间歇性和不稳定性等问题，这就需要采取有效的措施，对新能源电力系统的控制方法进行有效优化。
鉴于此，本文将对新能源电力系统的优化控制方法及关键技术进行探讨。
邢晓鹏国家电投集团内蒙古能源公司霍林河循环经济电力监控指挥中心 029200摘要：新能源作为我国一项基本战略思想，随着经济与科技的发展，已经成为我国工业发展的主要研究方向。
从电力系统来讲，如今最具代表性的发电新能源当属风力发电和太阳能发电，新能源电力系统虽然已经投入使用，但是却依然存在着发电间歇性和不稳定性等问题，这就需要采取有效的措施，对新能源电力系统的控制方法进行有效优化。
鉴于此，本文将对新能源电力系统的优化控制方法及关键技术进行探讨。
关键词：新能源电力系统；优化控制；方法；关键技术1新能源电力系统优化控制方法 1.1多能源互补控制方法多能源互补控制技术的原理在于利用传统发电方式所具有的稳定性，对于可再生能源发电方式的不稳定性进行调节，这能够促使不同的能源形成互补的局面，进而保证电能的稳定输出，能够满足人们日常生产生活的需要。
但是，结合我国可再生能源的应用情况，加上人口众多对于电能的需求也更多，因此，也需要更多的传统能源来保证供电的稳定性，而我国国土辽阔，拥有大量的煤炭资源，在利用多能源互补控制技术时，也可以应用煤炭能源来对于新能源电力系统进行调节，保证其稳定性，这种方式能够极大程度上提升煤炭资源的利用率，并且也能够有效发挥出多种能源的作用，对于推动电力系统的稳定运行有着积极的意义。
1.2双侧资源控制方法随着发电规模的增长，发电控制方式也需要不断增加规模，以此来实现对于供电的灵活调控。
新能源在新型电力系统中的研究分析_1
新能源在新型电力系统中的研究分析发布时间：2022-11-14T05:39:28.917Z 来源：《科技新时代》2022年13期作者：张博越左梦影[导读] 随着“双碳”目标及要求进一步落地张博越左梦影国网天津市电力公司东丽供电分公司天津 300300国网天津市电力公司东丽供电分公司天津 300300摘要：随着“双碳”目标及要求进一步落地，有必要加快建设以新能源技术为主题的新电力系统。
在以新能源技术为核心的新电力系统管理体系中，风力发电和光伏发电将进入新的考验期和机遇期。
由于风力发电和光伏发电具有不连续性和不确定性的特点，而储能是应对新能源发电不稳定性的主要专用工具，因此储能是未来新能源发展的必然趋势。
随着基础火力发电厂发电机组的有序退出和大量新能源发电的接入，以及许多电力电子元件和输电设备的接入，未来电力系统的可靠性将在一定程度上降低，传统技术已不能满足电网安全运行要求。
因此，有必要采用深度融合的数据智能技术和传统电力技术，以促进电力系统安全、平稳、高效运行。
关键词：新能源；新型电力系统；数据智能技术1电力系统的现状我国新能源产业发展迅猛，近十余年都以30%以上的超常速度增长，如今我国已是全球风电和光伏发电规模最大、发展最快的国家。
据国家能源局有关统计，截至2020年底，我国新能源发电装机总规模5.6亿千瓦，位居全球首位，占总装机比重25.5%。
其中：风电2.8亿千瓦、光伏发电2.5亿千瓦、生物质发电2952万千瓦，风电、光伏发电新增装机接近1.2亿千瓦，约占全国新增发电装机的62.8%。
风电、光伏发电量7 270亿千瓦时，占总发电量比重9.5%,同比增长0.9个百分点。
这些都表明我国新能源绿色电能替代作用不断增强，有力支撑了能源绿色低碳转型。
据两大电网公司有关数据统计，2020年，国家电网公司经营区域内，新能源市场化交易电量1577亿千瓦时，占新能源发电量的21.7%。
其中，新能源跨省跨区交易电量920亿千瓦时，新能源与大用户直接交易、发电权交易等省内新能源交易电量657亿千瓦时。
新能源电力系统控制与优化措施分析_1
新能源电力系统控制与优化措施分析发布时间：2021-10-08T01:25:41.254Z 来源：《中国电业》2021年第15期作者：蒲晗[导读] 传统能源一般包括煤炭、石油、天然气等，这些均属于不可再生能源蒲晗青海黄河电力运营有限公司青海西宁 810000摘要：传统能源一般包括煤炭、石油、天然气等，这些均属于不可再生能源，长久以来，传统能源一直是发电的主要能源，且目前仍在大范围使用。
随着科学技术的不断进步，传统的不可再生能源被逐渐取代，一些可再生资源逐渐受到更多人的青睐，被越来越多地应用于电力生产。
本文对新能源电力系统控制与优化措施进行分析，以供参考。
关键词：新能源；电力系统；优化措施引言技术进步为市场成长的基石，政策的扶持和引导是市场发展的灯塔。
让储能在新型电力系统中与可再生能源相融合，将全球的电力网变成能源共享网络，实现能源的安全、稳定、清洁和永续利用。
储能产品通过技术创新、模式创造能够有效提升安全可靠性及降低成本，但市场成长需要顶层设计同步升级，形成新的商业模式。
1概述以新能源为主体的新型电力系统是以新能源为供给主体，以确保能源电力安全为基本前提，以满足经济社会发展电力需求为首要目标，以坚强智能电网为枢纽平台，以源网荷储互动与多能互补为支撑，具有清洁低碳、安全可控、灵活高效、智能友好、开放互动基本特征的电力系统。
从内涵上看，新型电力系统实现以电网为枢纽的清洁可再生能源的充分利用，低碳为演进路径，零碳为最终目标。
新型电力系统是开放包容的系统，外特性是能量叠加、内特性是优化协同。
以新能源为主体的新型电力系统，本质上要遵循的原则是以坚强智能电网为枢纽平台，以源网荷储互动和多能互补为支撑，以体制机制为保障。
技术路线包括进行电网架构的重构、要素的布局和配置、理论和技术的突破、数字的深度赋能、机制与模式的创新，构建能源互联网，形成以新能源为主体的新型电力系统，实现碳中和目标。
预计到2035年，基本建成新型电力系统；预计到2050年，全面建成新型电力系统。
电力系统中电气自动化技术的应用探析 贾钊
电力系统中电气自动化技术的应用探析贾钊摘要：随着科学技术的发展，电气自动化技术在电力系统中的应用与日俱增。
目前，电力系统中电气自动化技术主要涉及以下3个方面：变配电站集中监控、继电保护和远程调度管理部分。
我国对电力系统中电气自动化技术的研究起步较晚，近年来虽取得了一定的成绩，但与国外先进水平相比仍存在较大的差距。
因此，对电气自动化技术在电力系统中的应用展开研究迫在眉睫，我们必须在结合本国实情的基础上，研究和开发出更加符合我国国情的电气自动化综合技术化系统。
关键词：电气自动化技术；电力系统；应用1.电气自动化技术在电力系统中应用的设计思想1.1电气自动化技术在电力系统中应用的选型原则电气自动化技术在电力系统中应用的选型原则，主要从远程调度和自动化系统监控这两个方面进行考虑。
电力系统的保护装置一般优先选用微机保护综合自动化系统，电力系统中电气自动化的选型接线比较简单，通常以常规继电保护装置为主，选用性能可靠且价格合理的智能化开关。
1.2电气自动化技术在电力系统中应用的设计原则电气自动化技术在电力系统中应用的设计原则主要应从以下几个方面进行考虑：①电气主接线方式按照原设计来执行，要将采用监控系统后所增加的设备种类和数量（如电力监控器、电量变送器等的数量）在单线系统图的设备型号说明中加以标注；②凡是需要利用计算机监控系统进行远程遥控操作的开关，一定要使用具备远程分闸和合闸功能的智能开关，从而确保远程遥控操作功能得以实现；③运行状态需要进入计算机监控状态的开关，通常需要使用一对独立的常开接点引入计算机监控系统，此外，低压自动开关还需多选用一对常开辅助接点；④对继电保护进行设计时，供电系统应该优先考虑使用变压保护和综合电气自动化技术。
2.电气自动化技术在电力系统中的应用2.1仿真技术的应用仿真技术可以对大量的数据信息进行有效管理，并利用这些数据来创建一个真实的模拟环境，同时还可以借助于多项控制技术进行同时、同步操作。
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新能源电力系统控制与优化贾钊
摘要：随着社会的发展和进步，主要的电能发电装置，由于过多的消耗自然资源，造成资源的不断短缺和对环境的持续破坏，将逐渐被新能源的发电形式所取代。
新能源的发展，在现代社会中逐渐的被人们所重视，主要原因在于新能源装
置能够在发电的过程中起到保护自然环境的作用，在环境污染方面几乎为零，因此，新能源的发电形式逐渐的出现在社会生活中。
但在这其中，新能源发电面临
部分问题，主要是发电效率不够及时有效，时刻受到外部环境的影响，所以，对
于新能源电力系统的控制和优化就显得尤为重要，本文主要对新能源电力系统的
控制和优化做了探讨。
关键词：新能源；电力系统；控制；优化
1引言
随着传统能源的枯竭，利用新能源进行智能电网建设已经成为时代发展的必
然趋势，但使用新能源进行电能生产具有一定的间歇性和随机性，将其并入电网
当中会加大电网的控制难度，而这正是导致对新能源电力进行消纳存在困难的主
要原因，根据我国在能源方面的发展规划，要逐渐将新能源从辅助能源向主导性
能源过度，形成新能源的电力系统，该系统使得各方面的联系得到了有效的增强，而针对新能源电力系统进行深入的研究，对控制及优化理论和方法进行创新，对
于新能源电力消纳问题的解决具有至关重要的作用。
2新能源电力系统相关内容综述
2.1使用概况
传统的电力系统主要使用天然气、煤炭及石油等非能源来进行运作，煤炭燃
烧带来了严重的大气污染，影响人类的身体健康，随着科学技术的发展，可再生
能源系统逐渐取代传统的非可再生能源系统，成为现代社会发展的主流形式。
传
统能源具有稳定性与存储性特征，致使电力系统拥有稳定的发电模式，而新能源
虽然满足了人类可持续发展的需求，却存在不可存储与不稳定性特征。
对此，有
关部门还应当加强对新能源使用技术的研究，实现新能源电力系统的可控可调性。
2.2特点
2.2.1采用高渗透的可再生能源
新能源电力系统最显著的特点就是高渗透性。
目前，我国新能源的使用主要
分布于新疆、甘肃等地区，而高渗透性特点也是我国国情与地理格局上的需要。
受到因素的影响，我国新能源电力系统仍遵循集中式的发展计划，结合各地能源
分布形式，构建独立的电网输送系统，减少了大电网输送上的能源浪费，实现了
对新能源的有效利用。
2.2.2侧向供应的多能源互补
新能源电力系统主要运用电源、电网等技术实现对电力的统一调度，进而保
障了系统的高效运作。
从供应角度来讲，新能源电力系统主要以太阳能、风能等
清洁能源作为原料，辅以精确的预测技术，最大限度的保证电力系统的正常运作，极大的改善了系统不稳定性问题。
从需求方面来讲，通过互联网技术与感应系统，用户能够准确的掌握用电量，并结合电力的运行状态来实现对价格变化的控制，
通过以上两种手段，实现对用电量的有效调节。
3新能源电力系统的优化控制的方法
就目前而言，我国电力系统的控制方法还不完善，存在着资源浪费以及能源
的不稳定性情况。
要对新能源电力系统进行优化。
该项工作中，应当从两个方面
来考虑问题。
其一，从整体的角度来分析。
要促进整个新能源电力系统的完善，
促进其各个部分各个环节的协调发展。
其二，从局部来分析。
要保证新能源电力
系统的自主化。
由于不稳定性的因素较多，因此随时有可能出现一些问题，所以
新能源电力系统的控制要坚持部分与整体协调发展的原则，具体而言，可以从以
下几个方面进行：
3.1友好型控制方法
与传统的能源形势向比较而言，太阳能、地热能、风能等作为新能源，通过
友好型的控制方法，可以提供更加稳定与高效的电力输出。
具体而言，新能源电
力系统友好型控制的方法，主要就是对历史记录的数据、对天文气象的预测数据
等用先进的科学技术与经验进行解读，然后在分析出可控制的手段或者是方法。
实际上这就是对新能源发电功率进行预测。
利用友好型控制方法，可以有效的缓
解电网调峰的压力。
从目前我国新能源发展的现状来看，优化其控制方法，对发
电功率进行预测已经成为了一个十分重要的方式。
因此为了促进新能源的发展，
我们要从更加细致的角度出发，完善友好型控制方法。
此外，太阳能发电、潮汐
发电等各种新能源之间，还应当充分的利用自身的优势，形成优势互补，以促进
新能源在我国电力系统中更好的应用。
3.2多源互补控制方法
新能源的形式是多样化的，例如太阳能、风能、地热能等，由于其形式不同，导致在利用其发电时，也存在着不同的优势与劣势。
而想要促进新能源电力系统
的优化，就应当采用多能源互补的方式。
传统的能源，例如煤炭资源、水利资源等，其在发电时主要的优点就是稳定。
而这些就可以同新能源中不稳定的电力输
出形成互补。
多个能源之间互相补充，协调发展，才能够使达到电力系统达到平
衡的状态。
从我国的实际情况来看，可以存储的又灵活的资源是极度匮乏的。
我
国的煤炭资源相对较多，但是由于人口基数大，能源利用率低，使得我们必须提
升燃煤能源。
如此才能够实现与可再生资源之间的互补。
同时还可以提升对新能
源的利用效率。
3.3双侧资源控制方法
就目前而言，我国各个企业、各个行业之间的竞争都十分激烈。
与其他的生
产方式向比较而言，电力资源的能耗低，污染少，可以有效的降低生产成本，提
升竞争能力。
所以各个行业的用电量也在迅速的增长。
换言之，就是社会对电能
的需求量在迅速增长。
我们原来是采用单侧资源控制的方式来控制电力系统，但
是面对庞大的电能需求，这一方式已经不再合适。
针对新能源电力系统，我们可
以采用双侧资源控制的方式。
双侧资源控制的方式有着随机波动的特点，因此其
就可以较短的时间内实现资源的合理配置。
不但有效的减少了误差，同时还提升
了电力系统的稳定性。
3.4基于分布式能源的微电网控制
微电网实际上就是一个小型的发配电系统。
利用微电网的主要目的有二，一
方面可以有效的促进对分布式电源的应用。
另一方面，由于分布式电源的数量大、形式呈现出多样化的特点，导致出现电源并网难的问题。
微电网则可以有效的解
决这一问题。
从实际上来讲，微电网中的分布式电源是十分巨大的。
并且其每一
个种类都存在一定的差异，但是我们却不能够明显的区分出其电压等级之间的差异。
因此对其进行控制并非易事。
对微电网进行整体上的控制，就是以对分布式
电源、储能装置以及负荷的控制方法为基础，促使其各个设备与环节之间可以协
调发展与自主运行。
微电网控制的关键则在于促进并网与孤岛双模式运行，并且
还可以在这两种模式之间实现平滑切换。
4总结
总而言之，对于新能源电力系统的优化和控制，要结合主要的生产化环境进
行确定和改进，从主要的电力发电形式中进行技术的接入和完善，保证主要的电
力生产环境安全可靠，并且对于实际运输过程中面临的输电不稳定情况进行控制，以保证最终电力系统的运行和主要的电力使用安全。
此外，在新能源电力系统的
运行中，要注意加强技术的创新和管理理念的完善，以确保随着社会用电的增加，在主要的技术实现方面能够提高保障。
参考文献
[1]胡正强,熊艳霞.新能源电力系统的运营模式及关键技术[J].通信电源技
术,2018,35(12):266-267+270.
[2]王铁柱.构建新一代电力系统迎接能源电力发展机遇和挑战[N].国家电网
报,2018-12-11(005).。