能量管理

园区微网源网荷储协同管控在智能化、数字化方向发展中面临两个问题：一是随着园区级微电网建设数量和规模不断扩大，需要协调管控的终端数量增多、交互关系愈发复杂多变，对终端信息采集、汇聚、传输、存储、处理及可视化应用等提出的要求越来越高；二是园区微网终端快速协同与精准管控中信息采集量大、模型交互复杂、时间响应要求高，管理困难。为解决上述难题，华自科技采用5G通信技术、智慧能量管理技术、建模仿真与优化算法技术等，打通源网荷储终端之间的数据壁垒，提升多应用场景下能量协同管控的精度与效率，实现园区微网源网荷储互动调控的智能化与智慧化。

该工程依托于2016年国家重点研发计划“工业园区多元用户互动的配用电系统关键技术研究与示范”建设，突破工业园区多能流源网荷储一体化规划、互动机制设计、负荷灵活控制和综合能量管理等技术，构建了大型工业园区冷/热/电/气、源-网-荷-储协同的综合能源数字化系统示范工程。

当前配电网可观性不足，导致大规模分布式电源并网下的中低压配电网能量管理能力欠缺。配电网最小化采集技术能够以最小经济成本实现量测最优配置，对于提升系统可观性水平至关重要。提出一种考虑多时间断面的最小化采集优化方法，模型分两阶段求解。第一阶段压缩候选量测集，将无须迭代更新的Fisher信息矩阵（Fisher information matrix，FIM）值作为蚁群算法信息素更新参数，极大降低了算法的复杂度；在此基础上，第二阶段考虑状态估计精度需求，基于蚁群算法进一步确定最优配置方案。通过方案对比表明，所提最小化采集方法可充分考虑潮流分布变化对状态估计精度的影响，实现了采集终端集约化配置与高效计算，保障了终端投资经济性与配电网可观测性。

为了保证电力系统的安全性和经济性，状态估计是能量管理系统(EMS)中不可或缺的组成部分。状态估计算法是状态估计的核心部分。综述了电力系统状态估计的研究现状。简要介绍了电力系统状态估计的基本概念及功能，描述了状态估计的数学模型。介绍了几种目前常用的估计算法，即加权最小二乘法、快速分解法、基于量测变换的状态估计算法等，并对这些算法作了简明的对比，指出各个算法的优缺点。最后，对状态估计算法中值得研究的方面进行展望。

国网宁波供电公司聚焦保供、稳价、降碳三大目标，贯彻数字浙电建设思路，运用云边协同人工智能等技术，以“全要素资源实时互动、企业及大脑集中控制和智慧能量管理轻量应用”为路径，以数据要素为驱动，探索构建新型电力系统建设试域样板，落地高效互动、经济运行、低碳运行三大典型场景，支撑构建城市级数字能源互联网。

为解决光储型电热协同系统（electric-thermal system, ETS）协作参与电网削峰填谷问题，并减小负荷预测误差和新能源波动对调节效果的影响，提出一种多代理削峰填谷策略。该策略依托由配网代理、区域代理、ETS/光伏发电（PV）代理和执行单元构成的多代理系统实施，包含集中式能量优化和分布式能量管理环节。在集中式能量优化过程中，配网代理可通过求解以自身运行成本最小为优化目标的模型预测控制（model predictive control，MPC）优化模型，为区域代理及其内部的光伏系统提供日内有功功率上限计划。分布式能量管理过程中，区域代理和ETS/PV代理基于多智能体一致性算法获取供暖设备的有功功率修正值，从而减小实际区域代理有功功率与其计划值间的偏差。仿真结果表明：该策略可使系统协同参与削峰填谷且结果更精确。

微电网的能量管理与优化调度作为构建新型电力系统的重要环节，提高其可再生能源的消纳水平、降低源荷不确定性风险以及优化系统运行成本具有重要意义。因此，文中提出一种基于信息间隙决策理论(information gap decision theory，IGDT)的含广义储能的独立直流微电网日前优化调度模型。首先，构建含超级电容的混合储能系统，以降低蓄电池运行成本，将具备虚拟储能特性的柔性负荷与混合储能相结合，形成广义储能，充分发挥微电网系统内灵活性资源特性；其次，考虑系统风光荷不确定性，引入IGDT模型，在确定性模型基础上建立风险规避策略下的鲁棒模型和风险投机策略下的机会模型，从2种决策角度追求降低风险与最大化收益；最后，基于算例仿真分析，证明该调度策略在降低微电网运行成本的基础上可量化不确定性因素对系统调度决策的影响，验证了模型的有效性和可参考性。