2022年 第44卷 第3期    刊出日期：2022-03-25

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双碳体系

“双碳”目标下我国再电气化路径及综合影响研究

谢典, 高亚静, 刘天阳, 赵良

2022, 44(3):  1-8.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2022.03.001

摘要 ( 375 )   HTML ( 19 )   PDF (1727KB) ( 356 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

再电气化是最具技术经济性和可行性的能源转型路径,在推动我国如期实现碳达峰、碳中和任务中将发挥重要作用。为系统评估实施再电气化所产生的影响,综合考虑经济、社会及环境3方面要素,对我国再电气化路径进行了全面分析。从经济发展、产业转型、社会就业和环境治理等角度构建多维度评价指标体系,定量分析其对经济社会所产生的综合影响。研究结果表明,再电气化对推动实现我国碳中和目标具有重要意义,有利于构建以电为中心的现代能源体系,促进电气化及相关低碳技术的创新和产业发展,对拉动社会就业、提升人类健康水平、降低社会碳成本具有积极作用。

新形势下发电企业在综合能源服务领域的业务分析

王晓海, 徐静静, 胡永锋, 刘广宇, 王佑天

2022, 44(3):  9-16.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2022.03.002

摘要 ( 217 )   HTML ( 18 )   PDF (1508KB) ( 429 )  

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在“双碳”目标和“构建以新能源为主体的新型电力系统”的战略指引下,综合能源服务对节能增效、实现可再生能源就地消纳等具有重要意义。发电企业从生产型向综合能源服务型转型发展成为不可逆的全球性趋势。探讨了综合能源服务的内涵、类型及商业模式,分析了国内综合能源服务的发展现状和存在的问题,提出了综合能源服务的未来发展趋势。依据新形势下的要求,从竞争优势、竞争劣势、发展机遇和存在挑战4方面对发电企业开展综合能源服务业务进行全方位多角度的分析,总结了应对的战略方法。根据战略分析结果提出了发电企业重点开展的6项综合能源服务业务,为发电企业布局综合能源服务业务提供指导。

发电企业综合能源服务创新商业模式及发展策略研究

赵竟, 邢政, 黄保乐, 李鹏, 张盼, 张庭玉

2022, 44(3):  17-22.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2022.03.003

摘要 ( 184 )   HTML ( 11 )   PDF (1655KB) ( 447 )  

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在当前国家推进实施“双碳”目标、构建以新能源为主体的新型电力系统背景下,开展综合能源服务已成为提升能源利用效率、降低用能成本、推动能源系统绿色低碳发展的重要举措。发电企业以供应电、热、冷、蒸汽、热水等能源为中心的发展模式逐步向以客户为中心的新型综合能源服务模式转型。但目前缺乏对创新商业模式的探索和阶段性发展战略的部署。从用户的实际需求出发,应用商业模式画布模型设计发电企业综合能源服务商业模式框架。通过进行全面分析,为发电企业转型综合能源服务商提供重要的理论支持,并就发电企业开展综合能源服务阶段性策略提出相关建议与思考。

区块链技术在碳交易中的应用研究

何清素, 韩庆芝, 刘志远, 张兆师

2022, 44(3):  23-28.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2022.03.004

摘要 ( 341 )   HTML ( 11 )   PDF (1336KB) ( 294 )  

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目前我国碳排放交易主要依靠中心化系统来管理交易任务,缺乏公开透明的交易信息、行政干预多,致使碳交易市场不活跃。为加强我国碳市场的活力,助力推进碳达峰、碳中和目标的实现,提出了一种两层级的混合区块链碳排放交易框架。介绍了碳市场发展现状和相关政策,总结了目前我国碳排放市场存在的问题,对碳交易机制进行概述,针对我国碳排放市场存在的问题,提出了基于区块链技术的碳排放交易框架。该框架包含公共区块链和联盟区块链,其中公共区块链中进行政府碳配额的分配,且透明、可追踪;联盟区块链中仅共享碳排放数据,以保护某些企业的隐私数据。另外,该框架基于Polkadot协议实现公共区块链与联盟区块链之间的信息传输,提出的碳排放交易框架,可以减少系统运行成本,提高交易的效率和信息透明度,为加快碳交易市场化提供参考和借鉴。

智慧用能

含电池储能系统的智能楼宇多阶段能量管理策略

刘静, 史梦鸽, 胡永锋

2022, 44(3):  29-37.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2022.03.005

摘要 ( 206 )   HTML ( 7 )   PDF (1748KB) ( 232 )  

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智能楼宇是新型电力系统中不可或缺的组成部分。面对分布式电源出力与负荷需求的不确定性的问题,智能楼宇系统的可靠与经济运行更加依赖于内部能量的优化调度。为协调优化智能楼宇的能量管理,为含电池储能系统以及充电场站的智能楼宇提出了一种多阶段能量管理方法：在日前阶段,设计采用能够应对可再生电源出力和负荷需求不确定性的鲁棒优化策略,同时考虑了储能系统的时间耦合约束;在日内阶段,基于加权模型预测控制的方法,以日前优化策略为参考,采用滚动优化和反馈校正的方式,动态调整各可控机组的有功出力、储能系统的充放电功率、电动汽车的充电策略以及与主网的能量交易,以适应源荷实时波动性。对某智能楼宇利用风电和光伏能源、采用传统的和本文提出的能源管理策略时的数据进行仿真分析。结果表明,本文所提出多阶段能量管理方法可有效控制含电池储能系统的智能楼宇的运行成本,同时可降低与主网的联络线功率,减小可再生能源和负荷的随机性和波动性对系统运行的影响。

基于时间序列和BP神经网络的电能替代潜力分析方法

廖敏乐, 黄重阳, 戴承承, 李化林, 樊高松

2022, 44(3):  38-43.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2022.03.006

摘要 ( 118 )   HTML ( 8 )   PDF (1529KB) ( 180 )  

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提出了基于时间序列和误差逆传播（Back Propagation,BP）神经网络的组合预测方法,利用基于三次指数平滑法的时间序列模型对电能替代量预测进行预测,对预测结果利用BP神经网络进行修正。利用国家统计局的能源使用情况作为数据进行预测和对比分析。算例结果表明,使用基于时间序列和BP神经网络的组合预测相比于单方法预测可以显著提高电能替代量的预测精度,可用于电能替代潜力分析。

基于大数据分析的二级网智能平衡系统应用

左文东, 李彪, 郭宝刚, 高晓宇, 顾吉浩, 王维贺, 董智鹏

2022, 44(3):  44-49.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2022.03.007

摘要 ( 129 )   HTML ( 2 )   PDF (1798KB) ( 354 )  

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以天津市某住宅小区为研究对象,建设了二级网智能平衡调控系统。基于对供热的大数据分析技术,实现了分户平衡控制,并以热用户舒适室温为目标的“站荷联动”智能调控策略指导热力站节能优化运行。在保障供热质量的前提下,实现了按需供热、节能降耗。通过对改造前后的供热运行数据对比分析可知：二级网供回水温差、用户回水温度离散度、室内温度达标率、循环水泵运行频率、循环泵耗电量以及单位面积热耗等均发生了显著变化。研究结果表明,启用二级网智能平衡系统后,该小区的单位面积热耗和电耗,分别下降14%和23%,热用户室温达标率为99%,供热质量明显提高,节能效果显著。通过对本项目的研究,旨在为同类项目的改造与设计提供参考。

智能电力

基于平行控制理论的循环流化床锅炉床温智能预测模型

刘文慧, 严博文, 吴江, 任一君, 孔维政, 谌际宇

2022, 44(3):  50-57.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2022.03.008

摘要 ( 113 )   HTML ( 2 )   PDF (2047KB) ( 230 )  

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随着碳中和背景下以新能源为主体的新型电力系统的加速构建和社会环保意识的增强,火电机组需要在极端的工况下运行,但传统的机理建模很难实现对循环流化床锅炉床温的精准预测。基于平行控制系统理论构造与实际系统对应的虚拟系统,以计算试验的方式为实际系统的运行提供指导。虚拟系统构建采用基于时序注意力机制的长短期记忆（TPA-LSTM）神经网络模型,通过引入时序关注的注意力机制,提高传统的长短期记忆神经网络模型对工业过程中特定时序段的识别能力;采用灰度关联分析法对实际系统的数据进行筛选,提高了虚拟系统计算试验的准确性。实例分析结果表明,采用TPA-LSTM模型后,床温预测平均绝对误差为0.131 7 ℃,平均百分比绝对误差为0.014 29%,实现了对循环流化床锅炉床温的精准预测。

基于人工智能的锅炉受热面管壁温度预测

闫新春, 曹欢, 华云鹏

2022, 44(3):  58-62.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2022.03.009

摘要 ( 133 )   HTML ( 1 )   PDF (1608KB) ( 278 )  

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为准确预测锅炉过热器的出口壁温,对某超临界机组受热面出口温度的影响因素进行分析,利用灰色关联分析法得到各影响因素与壁面金属温度的关联度,选取关联度大于0.7的10个变量作为反向传播（BP）神经网络的输入变量;针对火电厂数据样本的变化特征,通过滑动窗口数据判断,提取多个稳定负荷区段并对区段内的多个输入变量进行聚类,得到清洗后的数据样本;然后通过长短期记忆（LSTM）神经网络方法构建壁面金属温度的预测模型。以某350 MW等级超临界锅炉过热器管壁温度为预测对象,预测值与实际测量值的最大误差为4.9 ℃,证明了该模型的有效性。

基于数据驱动的CFB机组变负荷工况SO₂质量浓度建模

李彩霞, 赵军, 李建伟, 王伟, 王杰, 于浩洋

2022, 44(3):  63-69.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2022.03.010

摘要 ( 125 )   HTML ( 2 )   PDF (1711KB) ( 190 )  

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由于循环流化床（CFB）机组在动态过程中缺乏有效的污染物生成与还原模型的指导,导致变负荷能力在一定程度上受到污染物排放水平的制约。提出了一种基于数据驱动的循环流化床机组SO₂质量浓度动态模型,应用极限学习机建立基础模型,根据循环流化床污染物生成与还原机理,选择合适的输入变量,并应用遗传算法对该模型加以改进,使该模型具有较高的精度,并在动态工况下有较好的建模结果。该模型可以为SO₂质量浓度控制系统提供有效指导。同时,在所提出的模型基础之上,在智能平行控制理论框架下,虚拟系统与实际系统相结合形成平行系统,提出了循环流化床机组SO₂控制系统智能平行控制方法,可为今后循环流化床机组SO₂低排放智能控制提供参考,在一定程度上有利于提升循环流化床机组变负荷能力。

基于改进粒子群算法的光伏系统附加向心属性最大功率跟踪研究

李旭炯, 孙林花, 杨郭明

2022, 44(3):  70-76.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2022.03.011

摘要 ( 121 )   HTML ( 2 )   PDF (4867KB) ( 215 )  

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对鸟类的群集行为进行研究,观察到在初始阶段鸟类的飞行是随机的,但随着观察时间的增长,外围要素表现出向群的核心移动的趋势。将这种特征特性与传统粒子群算法相结合,开发出一种改进型粒子群算法,增强了算法的全局开发和局部探索能力。通过不同光照条件下的光伏阵列对仿真算法进行对比验证,给出了最大功率点计算值和实测值的跟踪曲线。结果证明所提出的算法在部分遮蔽及变化光照下均能快速、稳定地在线寻得全局最大功率点,较好地解决了传统最大功率跟踪技术容易陷入局部最大功率的问题。

发电机组非计划停机事件的贝叶斯网络分析

马栋梁, 陈辉, 朱延海, 蒋园

2022, 44(3):  77-82.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2022.03.012

摘要 ( 108 )   HTML ( 1 )   PDF (1770KB) ( 212 )  

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为保障发电机组安全稳定运行,需要对机组产生故障的原因进行深入分析。利用发电厂非计划停机事件的分析报告,对非计划停机事件的影响因素进行归纳总结,最终形成预测电厂非计划停机的贝叶斯网络图。通过发电厂非计划停机的贝叶斯网络分析,对各种影响因素对于非计划停机的影响程度进行因果推断分析。结果表明,当对设备老化评估不足时,由于设备发生故障而导致停机事件发生的概率会大幅提升。当设备长期处于恶劣环境中时,老化故障的概率会迅速增大。通过贝叶斯网络分析,明确各种影响因素对非计划停机事件的影响概率情况,为发电企业的能源大数据分析提供参考,提高机组设备安全运行的可靠性。