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2025年 第47卷 第4期    刊出日期:2025-04-25

    博弈论与电力市场决策
    博弈论视角下智能电网需求响应研究综述
    程乐峰, 刘奕杭, 邹涛
    2025, 47(4):  1-22.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2025.04.001
    摘要 ( 192 )   HTML ( 9 )   PDF (2026KB) ( 470 )  
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    随着智能电网的快速发展与电力体制改革的深化,需求侧用户作为购电与售电双重身份的主体,如何在开放式电力市场中有效参与并实现多方共赢,成为当前研究的热点与难点。从博弈论视角出发,综合梳理并分析了智能电网需求响应(DR)的主要理论方法与实践应用。总结了电力需求侧的典型博弈模型及其分类,包括静态博弈、动态博弈、演化博弈与合作博弈等;探讨了在分布式能源管理、虚拟电厂与微电网环境下,博弈论用于DR优化、收益分配以及用户行为建模等方面的实现路径;针对不同模型在处理多主体决策、复杂网络结构与信息不对称等问题时的适用性和不足进行了深入剖析。综述表明,博弈论在多主体决策场景下具备出色的灵活性与适应性,尤其在应对用户负荷转移、可再生能源波动和价格激励设计等方面具有显著优势。随着电力市场与智能电网规模的不断扩大,动态博弈模型的计算成本、多代理系统中的协同机制设计以及信息不对称导致的策略不确定性问题依然突出。通过引入大数据与人工智能技术,可望进一步提升博弈模型在高维度、不完全信息及实时响应环境中的可行性与效率。总体而言,博弈论为解决智能电网需求侧响应中的多主体交互优化问题提供了重要理论支撑和技术手段。今后的研究可进一步拓展混合博弈模型,结合区块链等新兴技术完善用户数据共享与结算机制,推进多能耦合与跨学科协同调度,为电网安全、经济与低碳运行提供更加全面而高效的解决方案。

    考虑疲劳损伤的多级前馈神经网络-序列二次规划的风电场降噪优化
    黄琳杰, 谢芷珊, 廖永兴, 殷林飞
    2025, 47(4):  23-32.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2025.04.002
    摘要 ( 56 )   HTML ( 2 )   PDF (1915KB) ( 121 )  
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    针对风机在实际运行过程中由于调度指令与风速不匹配导致工件出现应力过大,从而积累疲劳损伤的问题提出优化方案。考虑到传感器将采集到的数据经远距离输送,难以避免受到噪声和延迟的干扰,通过多个前馈神经网络进行组合,形成一个7级实时降噪前馈神经网络,对采集到的信号先进行降噪再送入控制器进行下一步分析;为验证7级实时降噪前馈神经网络在应对复杂场景下的鲁棒性,用额外的含噪含延迟数据对其进行检验,经检验,设计的降噪神经网络满足设计要求。为实现实时量化风机工件的累积疲劳损伤值,对三点式雨流计数法进行改进。基于序列二次规划(SQP)算法对风机的调度指令进行优化,优化后的调度指令更加合理,整体累积疲劳损伤值相较于优化前更加均匀,避免了单一风机累积疲劳损伤值过大的情况。

    基于传播模型与神经网络的输变电工程造价分析与预测方法研究
    陆汉东, 方明, 刘刚刚, 周妍
    2025, 47(4):  33-40.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2025.04.003
    摘要 ( 65 )   HTML ( 3 )   PDF (1938KB) ( 43 )  
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    在现代电力系统中,准确预测输变电工程的造价对项目规划和实施至关重要。传统预测方法在处理时间序列和结构分析等定量预测问题时存在精度低和自适应能力差的问题。为了改进预测精度,提出了一种基于易感者-感染者-治愈者(SIR)传染病模型和神经网络的输变电工程造价预测方法。该方法利用SIR模型对可变费用进行动态建模,并通过非线性最小二乘法拟合模型参数。将历史数据和模型参数输入前馈神经网络(FNN),通过训练和计算得到预测结果。最终,采用贝叶斯优化算法(BOA)对FNN的超参数进行优化,完成BOA-FNN模型训练。研究结果表明,该预测方法的平均绝对百分比误差(MAPE)低至0.430 7%,稳定可靠地提高了预测精度。

    电力系统智能化与控制
    自愈控制方法及其在地铁供电系统中的应用研究与展望
    冯剑冰, 余涛, 程乐峰
    2025, 47(4):  41-62.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2025.04.004
    摘要 ( 171 )   HTML ( 4 )   PDF (2027KB) ( 98 )  
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    地铁作为城市公共交通的重要组成部分,其供电系统的稳定性和可靠性至关重要。不同于传统高压输送电网,地铁供电系统运行于封闭的交直流混合网络中,需应对负荷高动态变化、供电链路短但密集等独特挑战。自愈控制通过实时监测、智能诊断和自动恢复,可确保供电系统在故障发生时能够安全、连续运行。综述了供电系统自愈控制方法的研究进展,重点分析了自愈控制架构体系、智能优化与故障诊断方法;结合地铁供电系统的特性,探讨了多智能体系统(MAS)和IEC 61850通信标准在自愈控制中的应用;针对未来分布式能源接入地铁供电系统的趋势,提出了一系列自愈控制策略,有效降低对集中式电力供应的依赖;探讨了基于大数据、智能算法和分布式控制的新研究方向,为地铁供电系统的自愈控制提供关键技术支撑。

    基于多重卷积组合大模型的光伏出力预测
    殷林飞, 张依玲
    2025, 47(4):  63-72.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2025.04.005
    摘要 ( 71 )   HTML ( 2 )   PDF (2057KB) ( 118 )  
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    针对光伏出力预测准确率较低的问题,提出一种多重卷积组合大模型,即三重卷积神经网络(TCNNs)、权重全连接回归网络(WFRN)和改进的双向编码器表征网络(IBERT)的组合预测模型。TCNNs采用多种尺寸的卷积核由浅入深高效挖掘光伏数据的特征信息;WFRN利用粒子群优化算法优化2个深度神经网络预测输出的权重系数,提高预测精度;整合TCNNs和WFRN的预测结果并输入到IBERT的大模型中训练,利用IBERT的注意力机制实现可解释性的特征分析,从而确定最终光伏出力预测值。将TCNNs-WFRN-IBERT用于预测巴西纳塔尔市提前1d每小时的光伏出力,用实际光伏出力和气象数据进行仿真试验并与38种算法作对比。试验结果表明,TCNNs-WFRN-IBERT模型的平均绝对误差、均方误差和均方根误差分别为22.61 W,1 818.20 W2和42.64 W。经对比,TCNNs-WFRN-IBERT的各评价指标均低于其他模型,且MAE数值比其他38种对比模型相对至少小2.71%,验证了所提模型的有效性。

    基于数据驱动方法的磁性元件损耗研究
    黄问铉, 曾浩政, 林奕津, 殷林飞
    2025, 47(4):  73-84.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2025.04.006
    摘要 ( 70 )   HTML ( 2 )   PDF (5633KB) ( 119 )  
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    提高功率变换器效率,需对影响功率变换器磁性元件磁芯损耗的因素进行相关分析,并通过回归预测的方法得到特定因素影响下的磁芯损耗。为提高磁芯损耗预测的精度,基于数据驱动方法,采用决策梯度提升模型与袋外误差变化量对磁芯损耗的影响因素进行独立分析。结合K-means聚类方法和轮廓系数法对影响因素进行聚类,分析因素之间组合对磁芯损耗的协同影响,并根据因素的重要性分析结果,使用GhostNet神经网络进行预测。采用多目标遗传算法探索磁性元件在具有最小的磁芯损耗的同时具有最大传输磁能的条件。仿真结果表明:基于GhostNet的磁芯损耗预测方法具有极高的预测精度和良好的泛化性,在测试集上的决定系数为0.986 5,平均绝对误差为2.154 9×104,平均偏差误差为3.418 2×106;多目标遗传算法具有极高的全局搜索能力,可避免算法陷入局部最优,找到更小的帕累托前沿。

    新能源与储能系统优化
    考虑储能运营商的工业企业综合能源系统运行优化和利益分配研究
    郝宁, 张天博, 蒋励
    2025, 47(4):  85-97.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2025.04.007
    摘要 ( 77 )   HTML ( 7 )   PDF (1979KB) ( 42 )  
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    工业企业综合能源系统的顺利推动和实际落地需要各利益相关方的协同合作。面向工业企业用户构建了考虑储能运营商参与投资运营的综合能源系统,以成本共摊、利益共享、风险共担、合作共赢为基本立足点,探讨能源系统最优运行策略、协同效益量化评估和合理分配问题。考虑电力负荷需求响应,建立耦合储能的综合能源系统运行优化数学模型;构建涵盖直接经济效益和间接社会效益的三级评价指标体系。在此基础上,采用货币化价值等效法,对协同效益进行量化评估,并基于成本效益法实现多利益主体间的公平分配。案例分析结果表明:本研究所提出的数学优化模型和利益分配机制合理有效,系统整体和各利益相关者B/C均≥1。

    基于NSMFO-BERT算法的电力系统多目标优化经济调度研究
    曾浩政, 殷林飞
    2025, 47(4):  98-106.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2025.04.008
    摘要 ( 85 )   HTML ( 4 )   PDF (2251KB) ( 24 )  
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    随着大量可再生能源并网,传统电力系统模型已难以满足现代电力系统的复杂需求。为适应多种能源类型协同发电的趋势,构建了一种以火力发电为主、可再生能源为辅的新型电力系统模型。由于新型电力系统的发电成本和碳排放量目标面临着多目标权衡的挑战,需要一种智能优化方法动态调整各发电单元的输出,并充分利用各类能源的优势。因此,提出了一种非支配飞蛾扑火优化-双向编码器表示转换器优化算法(NSMFO-BERT)。BERT作为一种大模型,擅长处理复杂的数据关系,通过学习NSMFO优化得到的发电机组有功功率与负荷预测之间的关系,并快速生成大量发电机组的调度策略。仿真结果表明,与NSMFO、多目标灰狼算法和多目标蚁狮算法相比,NSMFO-BERT能够找到发电成本和碳排放量目标值更低的帕累托曲线,且其计算速度分别比上述其他算法快69.3%,61.4%和90.9%,具有较强的泛化能力,适用于处理大规模的电力系统调度问题。