供給側(cè)可再生能源的大規(guī)模接入和需求側(cè)用能結(jié)構(gòu)的調(diào)整成為能源發(fā)展趨勢(shì)下的必然趨勢(shì),隨著大量的高能效且信息化的電力負(fù)荷逐步替代低能效的污染性用能設(shè)備、智能用電支撐技術(shù)的發(fā)展,使得負(fù)荷資源的集群管控成為可再生能源消納及波動(dòng)性平抑的有效手段。目前的發(fā)展進(jìn)程中由于用戶電能替代成本偏高,使得其推廣阻力較大,因此,尋求良好的發(fā)展模式,同時(shí)進(jìn)一步挖掘負(fù)荷資源的可用潛力,提升其在供需平衡和輔助服務(wù)中的調(diào)控有效性,是促進(jìn)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整的關(guān)鍵需求。本文主要面向這一發(fā)展需求,探索多元均衡的需求側(cè)用能結(jié)構(gòu)變革方式及其支撐技術(shù)體系,并針對(duì)其中的具體技術(shù)需求,以溫控負(fù)荷為主體,從模型優(yōu)化、態(tài)勢(shì)感知、優(yōu)化調(diào)控等方面提出了相應(yīng)的優(yōu)化解決方案,以期實(shí)現(xiàn)需求側(cè)負(fù)荷資源的合理發(fā)展利用。針對(duì)需求側(cè)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整中電能替代推行受阻的問題,引入“互聯(lián)網(wǎng)+”的技術(shù)理念,提出以具備售電能力的負(fù)荷聚合商主體為樞紐的“互聯(lián)網(wǎng)+”電能替代發(fā)展模式,利用電力市場(chǎng)體制改革所提供的發(fā)展環(huán)境,在考慮可再生能源消納需求和電網(wǎng)調(diào)控需求的情況下,通過對(duì)增量高聚合性負(fù)荷資源的集群利用實(shí)現(xiàn)多方收益均衡的可持續(xù)發(fā)展模式;進(jìn)一步的,面向負(fù)荷資源分析調(diào)控中愈加多元且精細(xì)化的發(fā)展需求,提出了負(fù)荷態(tài)勢(shì)的技術(shù)概念,并對(duì)其進(jìn)行本體論展開,提出以靜態(tài)勢(shì)和動(dòng)態(tài)勢(shì)分別描述負(fù)荷所處的絕對(duì)狀態(tài)和相對(duì)變化趨勢(shì),更加全面系統(tǒng)地闡述基于多維狀態(tài)信息的負(fù)荷可控能力描述模型,進(jìn)而,建立并梳理了負(fù)荷態(tài)勢(shì)感知的技術(shù)架構(gòu)及其典型場(chǎng)景下的應(yīng)用前景,明確了其實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)支撐體系,為需求側(cè)資源管控提供了方向性參考。針對(duì)用戶行為與離散控制模式下溫度邊界狀態(tài)對(duì)于溫控負(fù)荷模型的影響,提出了計(jì)及用戶行為及離散控制偏差的溫控負(fù)荷優(yōu)化模型,在目前廣泛應(yīng)用的熱電等效參數(shù)(Equivalent Thermal Parameters,ETP)模型基礎(chǔ)上,首先根據(jù)影響作用的差異性將用戶行為劃分為直接性行為和附加性行為,并針對(duì)附加性行為在模型中無法體現(xiàn)而導(dǎo)致的偏差問題,以熱水器用水行為為典型例,通過熱力學(xué)的理論推導(dǎo)明確其影響關(guān)系,進(jìn)而提出在模型中引入了行為附加項(xiàng),提升溫控負(fù)荷模型對(duì)于實(shí)際狀態(tài)描述的精確性;在此基礎(chǔ)上,針對(duì)離散控制過程中處于溫度邊界狀態(tài)的負(fù)荷可能存在的運(yùn)行偏差問題,提出了臨界溫度效應(yīng),并闡述了產(chǎn)生原理和影響因素關(guān)系,在原理分析基礎(chǔ)上提出了離散控制偏差修正因子,并在模型中進(jìn)行表達(dá),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明所述的溫控負(fù)荷優(yōu)化模型能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)于實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)的有效追蹤。綜合用戶行為和離散控制偏差兩方面影響分析和模型優(yōu)化,本文所提出的優(yōu)化模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)于溫控負(fù)荷模型表述精確性的提升,為相關(guān)的研究工作提供了更加可信的模型基礎(chǔ)。針對(duì)負(fù)荷態(tài)勢(shì)感知過程中的對(duì)于負(fù)荷動(dòng)態(tài)運(yùn)行特性的學(xué)習(xí)和分析推演需求,在用戶側(cè)引入AI Agent的技術(shù)概念,面向典型的家庭能用負(fù)荷進(jìn)行分類模型總結(jié),并考慮實(shí)際用戶負(fù)荷間的差異性,通過自學(xué)習(xí)式的求解過程實(shí)現(xiàn)基本模型和參數(shù)認(rèn)知;在此基礎(chǔ)上,提出了基于時(shí)域特征拓展的隨機(jī)森林負(fù)荷行為分析方法,并根據(jù)負(fù)荷的空間分布特性進(jìn)行集群化處理,建立了考慮時(shí)間序列影響關(guān)系和空間內(nèi)負(fù)荷關(guān)聯(lián)關(guān)系的時(shí)域拓展特征矩陣,并針對(duì)其帶來的計(jì)算差異性在隨機(jī)森林算法計(jì)算過程中通過矩陣?yán)庇?jì)算和映射處理,實(shí)現(xiàn)對(duì)于負(fù)荷運(yùn)行行為的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)分析,并基于其分析結(jié)果提出了用戶行為的動(dòng)態(tài)分析和可控能力分析方法,為負(fù)荷群的態(tài)勢(shì)感知實(shí)現(xiàn)提供了有效方案,也為后續(xù)的調(diào)控實(shí)現(xiàn)提供了理論支撐。針對(duì)溫控負(fù)荷群調(diào)控過程中存在的異構(gòu)特性影響和精確性需求,提出了考慮異構(gòu)特性的溫控負(fù)荷群調(diào)控策略,在不同的負(fù)荷群構(gòu)成和調(diào)控模式下,分別針對(duì)集中式和獨(dú)立式的異構(gòu)負(fù)荷群調(diào)控架構(gòu),提出了基于協(xié)同優(yōu)化的異構(gòu)負(fù)荷群調(diào)控方法和基于泛化指標(biāo)的異構(gòu)負(fù)荷群聯(lián)合調(diào)控方法。前者主要通過基于可控能力分析結(jié)果在異構(gòu)負(fù)荷群之間實(shí)現(xiàn)任務(wù)分解和協(xié)同,并針對(duì)負(fù)荷群內(nèi)的同構(gòu)負(fù)荷調(diào)控提出考慮可控功率裕度、可調(diào)溫度裕度和可調(diào)時(shí)間裕度的負(fù)荷態(tài)勢(shì)指標(biāo),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)調(diào)控;后者則考慮在異構(gòu)負(fù)荷在統(tǒng)一平臺(tái)橫向交叉的聯(lián)合調(diào)控模式下評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)差異性明顯的隔閡,將負(fù)荷態(tài)勢(shì)進(jìn)一步泛化為能量和時(shí)間維度的共性表述,提出泛化態(tài)勢(shì)指標(biāo)分析及其量化計(jì)算方法,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)異構(gòu)負(fù)荷之間的聯(lián)合調(diào)控,并通過仿真驗(yàn)證了方法的有效性,為異構(gòu)溫控負(fù)荷群的精準(zhǔn)調(diào)控實(shí)現(xiàn)提供參考。
【學(xué)位單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TM73
【部分圖文】：

能源是現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展的重要推動(dòng)力，也是新一輪科技革命的重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域。尤??其進(jìn)入２１世紀(jì)以來，隨著互聯(lián)網(wǎng)、先進(jìn)通信信息及可再生能源等相關(guān)技術(shù)與能源??產(chǎn)業(yè)的深度融合，互聯(lián)網(wǎng)＋智慧能源、能源互聯(lián)網(wǎng)、泛在能源物聯(lián)網(wǎng)等系列技術(shù)概念??的提出為能源領(lǐng)域發(fā)展開啟了新篇章。??根據(jù)２０１８年ＢＰ發(fā)布的世界能源統(tǒng)計(jì)年鑒［｜］，總體而言，世界能源的發(fā)展形勢(shì)??開始進(jìn)入一定的平穩(wěn)期或稱之為瓶頸期，２０１７年，世界能源消費(fèi)中，煤炭消費(fèi)量出??現(xiàn)了?２０１３年之后的首次增長，石油的即期布倫特均價(jià)也出現(xiàn)了?２０１２年以來的首次??增長，而能源消費(fèi)帶來的碳排放也出現(xiàn)了反彈，增長了?１．６％，這意味著世界能源的??低碳化發(fā)展趨勢(shì)逐步放緩甚至可能出現(xiàn)反復(fù)。具體的一次能源消費(fèi)構(gòu)成如圖１－丨所??示，我國２０１７年的一次能源消費(fèi)中，傳統(tǒng)的礦石能源（煤炭＋石汕）消費(fèi)占比雖然??呈穩(wěn)步下降的趨勢(shì)，但目前仍占到／?７９．８５％，且其中煤炭的總消費(fèi)Ａ比達(dá)６０．４３％，??遠(yuǎn)高于世界平均的６１．８３％和２７．３２％；我國天然氣占比雖然均１丨１：界平均水平相去較??遠(yuǎn)，但隨著“煤改氣”項(xiàng)目的推廣實(shí)施，己然有著明顯提升，增速明顯；而可再生??能源方面，我國的消費(fèi)占比為３．４１％，已逐步趨近世界平均水平，但距離清潔化低??碳化發(fā)展的肖標(biāo)還有明顯差距。??１００％??Ｋ：Ｋ：；：＾：；：；：ｌ：；?限孩Ｐ?孩節(jié)涵忽?��；；；現(xiàn)調(diào)忍???

．就目前我國電力領(lǐng)域結(jié)構(gòu)的形勢(shì)而言，可再生能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展十分迅猛，截２０１７年，風(fēng)電裝機(jī)容量己達(dá)１６３６７萬千瓦，光伏裝機(jī)容量己達(dá)１３０２５萬千瓦，均世界首位［３］。但從總體上而言，能源結(jié)構(gòu)比例仍不容樂觀，火電的出力占比達(dá)到了??６７．１４％，相較于世界３８．０５％的平均水平仍有明顯的差距，而可再生能源的出力占比??雖然從數(shù)據(jù)上逐步逼近世界平均水平，具體的數(shù)據(jù)對(duì)比如圖１－３所示；但事實(shí)上，??

第１章緒論??史性遺留問題，嚴(yán)重過剩的火電裝機(jī)量難以在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)有效的能源轉(zhuǎn)型，另方面則是由于可再生能源的接入并網(wǎng)存在諸多的約束和瓶頸，從地理分布上而言，??我國的可再生能源基地大量集中在“三北”地區(qū)，而用電量較高的Ｋ域則集中在華??東及東南沿海一帶，雖然己經(jīng)在通過遠(yuǎn)距離輸電技術(shù)等系統(tǒng)支撐技術(shù)逐步推進(jìn)電量外送，但是仍然存在著大量的棄風(fēng)棄光現(xiàn)象，２０１８年，個(gè)閨風(fēng)電棄風(fēng)電量總計(jì)２７７億千瓦時(shí)，平均棄風(fēng)率為７％，其中新疆棄風(fēng)電量為１０７億千瓦時(shí)、棄風(fēng)率為２３％；??甘肅棄風(fēng)電量為５４億千瓦時(shí)、棄風(fēng)率為１９％；內(nèi)蒙古棄風(fēng)電量、棄風(fēng)率則分別為??７２億千瓦時(shí)、１０％；同時(shí)，新疆甘肅也是棄光現(xiàn)象的聚集區(qū)，２０１８年新疆棄光電量??為２１．４億千瓦時(shí)，棄光率１６％；而甘肅棄光電量為１０．３億千瓦時(shí)，棄光率１０％１４］；??從支撐技術(shù)上而言，由于可再生能源的隨機(jī)性和系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的制約，使得高比例??可再生能源接入下的電力系統(tǒng)供需平衡調(diào)控成為亟待解決的問題，但傳統(tǒng)的儲(chǔ)能系??統(tǒng)、電力外送、發(fā)電機(jī)組協(xié)調(diào)等方式均存在明顯的局限性，只關(guān)注于發(fā)、輸電過程??的優(yōu)化，而對(duì)于考慮需求側(cè)資源能動(dòng)性的可再生能源消納有效的支撐技術(shù)還尚未發(fā)??展成熟。??
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2836722