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高新信息技术驱动下的微电网风险管控模型研究

蔺帅帅  
【摘要】:随着绿色可持续性发展理念的不断深化,化石能源的不断消耗以及给环境带来的污染,使得分布式能源的研究越来越得到人们的重视。微电网以新能源发电为能量来源,能够大大减小对环境的污染。与化石能源发电相比,微电网发电具有低成本、低污染、易操作、高灵活性等特点,这些特点的存在促使了微电网得以快速发展。虽然微电网具有众多优点,但是,由于新能源波动随机性、人为因素、信息技术发展水平的影响等因素的存在,使得微电网的发展面临着很多风险。大数据、云计算、物联网以及人工智能等颠覆性创新技术已经在电力系统中得到了广泛的应用,然而,在微电网中的应用目前相对欠缺。所以,本文以微电网为研究对象,以高新信息技术为技术驱动,对微电网中的关键风险因素进行了定量分析,具体的研究内容如下:(1)归纳了风险管控相关理论、微电网定义、关键技术以及应用到的高新信息技术。首先,总结了风险管控相关理论,归纳了美国、欧盟以及国家电网公司电力科学研究院等权威单位对微电网的定义,得出了微电网基本结构示意图,同时,为了更好的掌握微电网,对分布式发电技术、储能技术、保护技术、运行和控制技术及电力电子技术等微电网中的关键技术进行了总结;其次,为了研究高新信息技术在微电网中的应用,对目前流行的信息技术,如大数据技术、人工智能技术、物联网技术等进行概念性分析,并对这些技术在微电网中的应用做了概括说明。(2)建立了微电网风险识别模型。首先,通过文献研究、专家调查、头脑风暴等方法从微电网发电侧、配电侧、需求侧及人为因素等四个方面对微电网中涉及到的风险因素进行了归纳;其次,为了明晰微电网各风险因素的重要性及扰动性关系,文中采用基于D数理论和DEMATEL法的微电网风险因素识别方法对所有因素进行了研究;最后,通过该方法将所有因素分为了原因因素和结果因素两类,并对所有因素的重要性进行了排序。(3)梳理微电网发电侧风险因素,构建了风力发电和光伏发电功率预测模型。首先,对发电侧的风险因素进行梳理,明确本文研究对象;其次,以大数据和人工智能等高新信息技术为技术支撑,建立了基于数据挖掘技术和改进SVM算法的风力发电功率预测算法和基于深层神经网络的光伏发电功率预测算法;之后,将构建的算法与其他算法做了对比分析,证明了大数据和人工智能算法的有效性;最后,提出了发电侧风险管控措施。(4)梳理微电网配电侧风险因素,分析了微电网调度风险和电力设备状态检修风险。首先,对配电侧的所有风险因素进行梳理,以中心度大小为依据,选取本文的研究对象为微电网调度风险和电力设备状态检修风险;之后,以大数据融合技术、云计算技术和人工智能多智能体系统、进化算法和模糊逻辑理论等高新信息技术为驱动,构建了基于多智能体系统和改进粒子群算法的微电网调度风险管控模型与基于云计算技术的电力设备状态检修策略制定模型;然后,进行了算法对比分析,证明了所建模型的有效性;最后,针对分析结果提出了风险管控建议。(5)梳理微电网需求侧风险因素,提出了微电网电力用户用电安全风险分析模型和基于物联网的微电网电力用户供用电安全监测预警平台。首先,根据重要性对风险因素进行了排序,明确了本文重点研究对象;其次,以人工智能和物联网技术为基础,构建了基于粗糙集和CS-SVM的微电网电力用户供用电安全分析方法和基于物联网的微电网电力用户用电安全监测预警平台架构和功能分析;最后,针对分析结果,制定了微电网需求侧风险管控措施。


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