协调自治的多能源形式负荷调度方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51707146
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0704.电力系统与综合能源
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

The conventional power and energy system operation dominantly relies on the dispatch and control of energy sources or networks. The great potential lying in the demand side is not deployed. The load dispatch provides an effective complement, which means to accommodate energy consuming curves to the grid operation without violating users’ demand. Currently the great challenge in intermittent energy absorption calls for load dispatch urgently. However, this novel energy consuming perception is still on the way to being well-received and the development of related operation techniques is also in great need..The existing works are limited within different single energy forms. Moreover, the interaction is not included between the global grid operation and local demand management. Thus this project aims to develop a mechanism to support the dispatch of numerous distributed multi-energy loads in the smart grid, with their controllability and substitutability considered. In the mechanism, the load participants can be coordinated globally with energy suppliers and others while they are self-disciplined in the decentralized manner. The following contents are included: 1) the modelling technique for multi-energy controllable load resources and their interactions, 2) the day-ahead load dispatch model in along with the balance mechanism for multi-energy sources and loads, and 3) the hierarchical and distributed load dispatch mechanism and related algorithms..The research will lay the theory and application basis for the multi-energy load dispatch. It will benefit the renewable energy absorption and the comprehensive energy efficiency improvement. Additionally, it will also promote the Chinese energy revolution centered on the clean energy substitution and the electricity substitution.
传统电力能源系统运行主要依赖对源、网侧的调度控制,未能发挥负荷侧的巨大潜力。负荷调度是对此的有力补充,它指在不影响用户正常使用前提下,调整能源消费计划配合系统运行的过程。当前风电等间歇性能源消纳困难,开展负荷调度的需求迫切;但这种新型能源消费理念尚未深入人心,相关运行技术更有待建立、完善。已有研究局限于电力负荷,忽视了广域系统运行和多类型负荷管理的交互影响。为此在智能电网背景下,本研究拟面向多能负荷的可控潜力和替代关系,研究系统运行技术,构建广域协调-分散自治的调度机制,支撑对大规模、分散式负荷侧资源的优化控制,主要包括以下内容:1)多能源形式负荷侧可控资源及耦合关系建模;2)多能源形式源荷平衡机理分析与日前负荷调度问题建模;3)分层分布式协调调度方法研究。本研究将为负荷调度的实施奠定基础,有利于促进可再生能源吸纳、提高能源综合利用效率,推动以清洁能源替代和电能替代为核心的能源革命进程。

结项摘要

多能协调和源荷互动是改善电力能源系统运行、促进可再生能源电力消纳的重要途径,也是推进能源消费革命、落实碳达峰碳中和目标的重要举措。近年来,多能源负荷调度、综合能源需求响应的相关研究工作得到了广泛重视。围绕负荷调度,本项目开展了多方面的研究工作,主要包括:1)提出了一种“系统调度-负荷聚集体-可控负荷”顺序求解的分层分布式负荷调度方法,避免了负荷聚集体问题的内层迭代求解,加快了问题求解,构建了负荷聚集体约束,促进问题收敛;2)针对上述流程中的需要多次求解的“经济调度类”子问题以及使用的Benders分解等基础算法进行了改进,加快问题求解速度;3)以电动汽车充电负荷为例,探讨了具有网络化约束的可控负荷的分析与调度方法,面向智慧城市场景,建立了电力-交通耦合系统的协同调度框架,通过充电服务定价改善了电网、交通网运行,运用深度强化方法应对了调度决策过程中的不确定性难题;4)针对大规模可控负荷与系统运行中的互动问题,提出了需求响应用户均衡的概念与模型,为基于用户自主响应行为的负荷特性分析与调控奠定了理论基础。本项目的工作不仅推动了负荷调度方法研究,还初步探讨了负荷调度市场机制设计问题,为大规模负荷侧资源参与电力能源系统运行提供了理论基础与方法支撑。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(3)
A Fast Solution to Economic Dispatch Type Problem
经济调度类问题的快速解决方案
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Journal of Modern Power Systems and Clean Energy
  • 影响因子:
    6.3
  • 作者:
    Chenjia Feng;Chengcheng Shao;Xifan Wang
  • 通讯作者:
    Xifan Wang
基于交通均衡的电动汽车快速充电负荷模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    中国电机工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邵成成;李徐亮;钱涛;王秀丽;王锡凡
  • 通讯作者:
    王锡凡
光热发电机组聚合模型及其在电力系统运行模拟中的应用
  • DOI:
    10.13334/j.0258-8013.pcsee.190518
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    中国电机工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邵成成;冯陈佳;李丁;王秀丽;王锡凡
  • 通讯作者:
    王锡凡
Heuristic benders decomposition efficiency improvement for SCUC
SCUC 的启发式弯曲器分解效率改进
  • DOI:
    10.1016/j.eclinm.2021.101064
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    CSEE Journal of Power and Energy Systems
  • 影响因子:
    7.1
  • 作者:
    Chenjia Feng;Chengcheng Shao;Biyang Wang;Xifan Wang
  • 通讯作者:
    Xifan Wang
Coordinated Planning of Extreme Fast Charging Stations and Power Distribution Networks Considering On-Site Storage
考虑现场存储的极快充电站和配电网协调规划
  • DOI:
    10.1021/acs.jproteome.6b00760
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
  • 影响因子:
    8.5
  • 作者:
    Chengcheng Shao;Tao Qian;Yanan Wang;Xifan Wang
  • 通讯作者:
    Xifan Wang

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其他文献

多能源系统分析规划初探
  • DOI:
    10.13334/j.0258-8013.pcsee.160198
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中国电机工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邵成成;王锡凡;王秀丽;王碧阳
  • 通讯作者:
    王碧阳
考虑多能源电力特性的电力系统中长期生产模拟
  • DOI:
    10.13334/j.0258-8013.pcsee.190736
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    中国电机工程学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    邵成成;王雅楠;冯陈佳;王锡凡;王碧阳
  • 通讯作者:
    王碧阳
基于交通均衡的电动汽车快速充电负荷模拟
  • DOI:
    10.13334/j.0258-8013.pcsee.192027
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    中国电机工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邵成成;李徐亮;钱涛;王秀丽;王锡凡
  • 通讯作者:
    王锡凡
含大规模清洁能源电力系统的多时间尺度生产模拟
  • DOI:
    10.13334/j.0258-8013.pcsee.191281
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    中国电机工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邵成成;冯陈佳;王雅楠;王秀丽;王锡凡
  • 通讯作者:
    王锡凡
基于社会认证的网络身份模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    计算机工程与科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邵成成;姜新文;陈侃;朱培栋
  • 通讯作者:
    朱培栋

其他文献

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邵成成的其他基金

面向再电气化的大规模可控负荷均衡分析与调控理论研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    58 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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