综合智慧能源

基于软件定义的新型电力系统分层自治电力平衡模式研究

王泽宁, 李文中, 李东辉, 徐泰山, 俞俊

2024, 46(7): 1-11. doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2024.07.001

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新型电力系统是一个典型的复杂系统，源荷双侧的强不确定性导致电力电量时空分布极度不平衡，电力电量平衡逻辑发生了根本性变化，电力平衡面临巨大的挑战。为建立源网荷储多元协同互动的新型平衡模式，根据分层可以弱化复杂系统复杂性的理念，提出了基于能量自治单元的分层自治电力平衡模式。能量自治单元具备自调度、自平衡能力，在不同市场模式下具备不同的具体形态，将成为多元海量资源参与电力市场的有效途径。基于软件范型理论，指出能量自治单元应具备多元融合的架构模型、自适应运行机理和持续演化的生命周期，同时介绍了基于软件定义的能量自治单元软硬件解耦构建思路。最后，对能量自治单元构建的关键技术进行了讨论和展望。

基于DenseNet卷积神经网络的短期风电预测方法

殷林飞, 蒙雨洁

2024, 46(7): 12-20. doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2024.07.002

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风能作为一种清洁、可再生的能源，在能源转型中扮演着至关重要的角色，准确预测风电出力对电力系统的安全高效运行非常重要，然而风速的波动性和随机性，对风电预测带来了挑战。为了提高风电预测的准确性，提出了一种基于DenseNet卷积神经网络的短期风电预测模型。该模型通过精简DenseNet201网络得到了拥有出色的密集连接结构和适当深度、宽度的DenseNet160网络，不仅能缓解训练过程中梯度消失现象，还能通过密集连接将浅层的信息反映到深层，实现深度监督。基于巴西纳塔尔地区378 d的风力数据集，采用DenseNet160网络以及27种算法对未来一天的风力发电情况进行预测。结果表明：DenseNet160网络的平均绝对误差、均方误差以及平均绝对百分误差比其他算法分别降低了至少10.89%，4.98%，8.68%；同时，与使用相同数据集的混合经济模型相比，DenseNet160网络的MAE值小了25.56%。说明该模型能精准地拟合风力发电数据，获得可靠的风力预测结果。

基于MPC的光电热联合系统建模与控制优化

王哲, 程钢, 邢作霞, 付启桐, 付长涛

2024, 46(7): 21-28. doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2024.07.003

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为解决我国北方地区冬季采暖产生的能源消耗与环境污染问题，改善光资源丰富、较丰富地区光能利用率不足的现状，充分利用谷电和日照优势，针对太阳能利用与建筑采暖相结合的分布式能源系统性问题，提出一种基于TRNSYS动态建模与数值建模相结合的光电热联合供暖系统。综合考虑小范围内供暖温度的时滞性以及系统各设备的出力情况，联合Matlab搭建模型预测控制器（MPC），提出一种基于MPC的误差实时校正优化控制策略。分析表明：采用MPC的控制优化，在热负荷跟踪方面，最大误差降低4.16%，平均误差降低2.79%；在室内温度控制方面，最大偏差降低1.2 ℃，平均偏差降低0.2 ℃；在太阳能利用占比方面，太阳辐射强度趋近于800 W/m²时，太阳能利用占比差距达最大8.9%。分析结果说明该系统可以更快速、更准确地跟踪建筑热负荷波动，并且有效抑制室内温度波动，提高清洁能源的利用率。

基于Real-ESRGAN和改进YOLOv8n的输电线路绝缘子故障检测

任一鸣, 杜董生, 邓祥帅, 连贺, 赵哲敏

2024, 46(7): 29-39. doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2024.07.004

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为解决无人机在输电线路巡检时遇到的绝缘子故障难以检测的问题，提出一种绝缘子故障检测新方法。该方法结合了真实世界增强超分辨率生成对抗网络（Real-ESRGAN）和改进的YOLOv8n。首先，利用Real-ESRGAN对数据集进行超分辨率重构，优化数据集质量，有效减少复杂背景的干扰；然后利用高效视觉变压器框架替换YOLOv8的主干，加强模型的特征提取能力，同时使模型在推理阶段有更快的处理速度；再对YOLOv8的检测头进行轻量化处理，进一步加速模型推理。试验结果显示，该方法的均值平均精度达86.7%，证明了其在复杂背景下的卓越目标检测性能。通过分析热力图，展示了该算法与传统YOLOv8在关注区域上的差异，从而揭示了模型的内部工作机理。

“源网荷储”协同助力陕西省新型电力系统建设

何方波, 裴力耕, 郑睿, 范康健, 张晓曼, 李更丰

2024, 46(7): 40-46. doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2024.07.005

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“双碳”目标战略背景下，国内电力行业以构建新能源为主体的新型电力系统为目标，积极开展相关研究并探索转型之路。陕西省风光资源丰富的资源禀赋与位于“清洁大送端”的区位优势决定其自身的电力发展路径具有重要的示范意义。以陕西省实际情况为基点，从源网荷储4个环节入手，分析了陕西省电力行业的发展现状与面临的问题，提出了“源网荷储”协同助力新型电力系统建设的思路。电源侧以新能源为主体，传统机组兜底保障为发展目标；电网侧积极向适应高比例新能源并网、多元化负荷接入、多市场主体参与的方向进行转变；负荷侧加强主动响应资源管理，并尝试构建面向新能源消纳的多能互补系统；储能侧尽快建立健全相关机制，充分发挥储能的支撑作用与新能源消纳潜力。最后给出了相应的可推广至其他省市地区的应用建议。

钙和铁共掺杂PrBaCo₂O₅₊_δ作为固体氧化物燃料电池阴极的研究

杨磊, 王睿, 马丽丽, 孙宁, 李雪莲, 陈婷, 王绍荣, 史彩霞

2024, 46(7): 47-52. doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2024.07.006

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固体氧化物燃料电池（SOFC）作为一种高效的能量转化装置，具有广阔的应用前景。阴极的反应动力学和稳定性在SOFC中具有非常重要的意义。采用固相法合成了具有四方相的双钙钛矿结构的PrBa_0.8Ca_0.2Co_1.5Fe_0.5O₅₊_δ（PBCCF）。Ca离子和Fe离子的掺杂有效降低了PrBaCo₂O₅₊_δ的热膨胀系数。结构为PBCCF|GDC|SSZ|GDC|PBCCF的对称半电池在800 ℃时的极化阻抗为 0.082 Ω·cm²，表明PBCCF阴极在电化学反应过程中具有较高的催化活性。将PBCCF作为阴极丝网印刷在NiO-YSZ|YSZ|GDC结构的半电池（其中NiO-YSZ阳极支撑体和YSZ为电解质通过流延-叠层热压法制成，Gd_0.2Ce_0.8O_1.9 （GDC）阻挡层通过丝网印刷法制成）上制备得到单电池，该电池在800 ^oC时的功率密度可达1.0 W/cm²。同时，单电池在60 h的短期稳定性测试中较为稳定。研究结果表明，PBCCF是一种非常有前景的SOFC阴极材料。

固体氧化物电解池时空分布式参数建模

窦真兰, 李佳文, 张春雁, 蔡祯祺, 袁本峰, 郏琨琪, 肖国萍, 王建强

2024, 46(7): 53-62. doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2024.07.007

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固体氧化物电解池（SOEC）在高温环境下运行，内部存在复杂的热电相互耦合，温度、电压的控制对电堆平稳、安全运行至关重要。针对电堆复杂非线性、时空分布的特点，基于时空最小二乘支持向量机（ LS-SVM）构建了SOEC温度、电压时空分布模型，采用一个核函数来描述电堆流道方向不同位置的空间相关性，采用动态回归方程描述电堆温度、电压分布的时间特性。通过Simulink构建SOEC机理仿真模型，生成样本数据来对时空分布模型进行训练并测试。仿真结果表明该模型能够准确预测SOEC温度、压力在时间及空间维度的分布，具有较优的泛化能力，可为电解系统优化与控制提供参考。

梯次利用动力电池储能系统综合效益分析

黄晓凡, 李佳瑞, 刘晖, 汤效平, 王兹尧, 王彤

2024, 46(7): 63-73. doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2024.07.008

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随着清洁能源的发展，新能源汽车逐步进入市场。作为新能源汽车的能量储存设备和重要的组成部分，动力电池的性能会随着使用时间的延长和使用条件的变化逐渐下降直至退役。退役后的动力电池可以应用于其他领域，以提高其全生命周期价值。建立梯次利用动力电池储能系统的生命周期评价（LCA）模型和全生命周期成本（LCC）模型。采用LCA法对磷酸铁锂电池从生产到回收5个阶段的环境影响进行计算，分析了4个场景下的全球变暖潜值（GWP）、细颗粒物形成（FPMF）、酸化潜值（TA）、海洋富营养化潜值（MEP）和化石资源稀缺值（FRS），并对能耗、充放电效率等参数进行了敏感性分析。LCC法通过计算系统的净现值（NPV）和平准化度电成本（LCOE）进行分析，对影响LCOE的参数如储能效率、放电深度等进行了敏感性分析。结果表明：退役电池应用于风电储能、采用湿法回收具有最佳的社会效益，其GWP仅为194；系统的NPV为-4 206.6万元，当电站使用寿命为15年时，LCOE为2.44 元/（kW·h）。定量分析和优化梯次利用动力电池储能系统的社会效益和经济效益对我国资源综合利用、环境保护均具有重要意义。

一种钠离子电池的健康状态估计方法

孙文杰, 杨之乐, 郭媛君, 姚文娇, 许欢, 周博文

2024, 46(7): 74-80. doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2024.07.009

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钠离子电池因其经济性和材料来源丰富而成为有巨大潜力的储能设备。准确评估电池健康状态对于确保其高效、安全运行至关重要。结合循环神经网络和扩展卡尔曼滤波技术，提出一种新颖的健康状态估计框架。利用循环神经网络对时间序列数据的处理能力为健康状态估计提供强大的支持，而扩展卡尔曼滤波则用于确保状态估计的鲁棒性。通过对3个钠离子电池的试验验证，该方法显示了出色的估计效果，其中估计值与实际值的平均绝对误差约为1.79%，均方根误差约为1.38%，模型拟合度高达96.28%。此研究不仅提供了一种钠离子电池健康状态的高效估计方法，还为实际应用中的电池管理和维护提供了宝贵的参考。

基于递归小脑模型神经网络和卡尔曼滤波器的锂电池荷电状态预测

徐智帆, 李华森, 李文院, 余凯

2024, 46(7): 81-86. doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2024.07.010

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由于储能系统被广泛应用到新能源汽车、分布式发电等领域，其在运行过程中的可靠性是研究的重点之一。荷电状态（SOC）是反映电池续航能力的关键参数。为保证储能系统的正常运行，提出了一种锂电池SOC估计的方法，将递归小脑模型神经网络（RCMNN）和卡尔曼滤波器（KF）都用于荷电状态估计。为了强化RCMNN的捕获动态特征的能力，在联想记忆层和权值记忆层均加入了递归单元。将采集的电压、电流和温度作为模型的输入，用于模拟储能系统的不同充、放电情况。考虑到实际工况下电池放电的复杂性，在不同的放电条件和不同SOC初值的情况下将SOC的实际值与预测值进行对比。试验结果表明，该预测方法在不同条件下都具有较高的精度和鲁棒性。

2024年 第46卷 第7期 刊出日期：2024-07-25

2024年第46卷第7期刊出日期：2024-07-25