关键词： 长效机制   电力行业   新能源发电   绿色转型  

摘要： 加快经济社会发展和全面绿色转型,建立有利于促进绿色能源生产消费的市场体系和长效机制,是落实国家能源安全战略、提升电力行业竞争力的关键举措。新能源发电全面入市推动绿色电力、绿证、碳市场价值深度耦合,市场交易与新型电力系统运行的互动显著增强。研究剖析绿色电力市场发展过程中电-碳-证市场价值、传导机理及其对电力系统运行经济性的影响,可优化市场交易策略、强化价格发现能力,为构建高比例可再生能源电力系统提供理论和技术支撑。

关键词： 智能电网   配电设备   配电技术   构建  

摘要： 随着信息化时代的发展与进步,智能化技术被应用在多个行业与领域中。本文选取某智能电网建设项目为案例展开具体分析,对配电设备与技术进行研究与分析,进一步分析智能电网构建所需的配电设备与技术,从电力设备与技术的角度对智能电网的构建以及实现要点出发,保证智能电网构建的科学性,保证后期智能电网运行的安全性与稳定性。

关键词： 智能电能计量   消费监测   电力管理   智能电网   数据分析  

摘要： 随着智能电网技术的持续进步,智能电能计量系统在电力消耗监测领域的应用日益普遍。该系统借助数字化与自动化手段,实现了对电力使用情况的即时监控,并能够提供精准的电力消耗数据,为能源管理及消费效率提升提供了有力支持。本文研究了智能电能计量系统的运作机制、发展现状及其在电力消耗监控领域的实际应用,深入探讨了该技术在居住、商业及工业领域的应用实例与技术优势。最后,本文展望了智能电能计量系统在智能电网领域的未来发展方向。

关键词： LCL型光伏并网逆变器   数学模型   谐振抑制策略  

摘要： LCL型光伏并网逆变器在运行过程中存在较突出的谐振问题,容易导致电网系统失稳和电流质量降低。为了解决该问题,本文建立了此类逆变器的数学模型,分析了谐振的具体成因,并针对逆变器的固有谐振制定了2种可行的抑制策略,分别为接入无源阻尼或者有源阻尼。强电网转变为弱电网的趋势日益明显,在该背景下,本文基于改进的电网前馈控制模式重塑逆变器的输出阻抗,进而抑制谐振。仿真试验证明,弱电网下的谐振抑制策略取得了良好效果。

关键词： 智能电网   分布式电源   调度策略   优化控制  

摘要： 大规模分布式电源接入电网时,会对整个系统的稳定运行造成影响,为了保障电力系统安全运行,提高可再生能源的利用率,本项目围绕智能电网如何增大新能源的利用率、增强分布式发电精确调度和评价脆弱性这3个问题展开研究.

关键词： 容错   隐私保护   数据聚合   智能电网   区块链  

摘要： 智能电网在利用智能电表进行数据采集与传输时,存在用户隐私泄露风险,同时还面临着缺乏细粒度数据分析、计算开销高及系统稳定性差等挑战。针对这些问题,文章提出一个智能电网中轻量级细粒度的多维多子集隐私保护数据聚合(LFMMP-DA)方案。首先,通过高级加密标准(AES)算法保证数据安全传输;然后,利用多秘密共享和超递增序列实现细粒度的多维多子集聚合,该方法不仅使管理中心能够获取不同维度的多子集数据和用户数量,还确保即使智能电表和雾节点同时发生故障,系统仍能正常执行数据聚合和解密;最后,通过集成雾计算、区块链和星际文件系统,设计了一个无需可信第三方的分布式存储的数据聚合模型。安全分析与实验结果表明,该方案能够有效保障用户隐私和数据完整性,并在计算开销和通信开销方面最高可分别降低94.94%和80.00%,验证了所提方案的有效性。

关键词： 集成混合储能   新能源发电   智能发电调度   最优潮流  

摘要： 随着新能源发电比例的不断提高,可再生能源的波动性和间歇性特征对电网的稳定性和可靠性构成了挑战。混合储能系统能够平衡电网的负荷波动,缓解电能质量相关问题并优化能源利用效率。提出了一种集成混合储能系统的新能源电网最佳配置与调度优化方法,旨在为新能源电网的运行提供一种高效、灵活的调度方案。所集成的混合储能系统由电池储能系统和抽水蓄能系统组成,新能源发电系统包括风能、光伏和热能发电系统。在约束优化框架下对有无混合储能系统的不同并网电力系统配置进行了比较分析。通过仿真验证,所提方法在满足电网负荷需求的同时,能够有效降低系统运行成本,提升电网的经济性、稳定性和可靠性。

关键词： 天然气加气站   自动控制系统   智能电网   协同优化  

摘要： 随着能源需求的持续增长和环境保护压力的不断加大,天然气加气站自动控制系统与智能电网的集成与协同优化成为实现能源可持续发展的关键技术路径。文章探讨了天然气加气站自动控制系统的组成及其功能需求,并深入分析了其与智能电网之间的协同潜力。研究内容可为能源管理提供新的思路与方法,为相关政策制定提供科学依据。

关键词： 物联网   智能电网   故障诊断  

摘要： 本文旨在探讨基于物联网的智能电网监控与故障诊断技术,分析其在提高电网运行效率、故障检测精度以及故障恢复能力方面的技术实现与研究进展。本文重点讨论数据采集与预处理和基于规则、模型与数据驱动的故障诊断算法,并分析故障定位与恢复、系统优化调度算法。同时进行性能测试,评估系统在数据准确性、算法效率和稳定性等方面的表现。研究表明,基于物联网的智能电网系统在数据采集精度、故障诊断准确率和高负载条件下的稳定性较好,但是需要进一步优化极端负载情况下的响应时间和数据丢失率。

关键词： 电网故障预测   故障诊断   深度学习   智能电网   神经网络  

摘要： 传统的电网故障诊断方法多依赖于人工经验和规则库,虽在一定程度上能够满足早期电网需求,但在处理复杂多变的电网故障时,其准确性和诊断效率往往难以达到预期,尤其在应对突发故障时表现出较大局限性。近年来,随着深度学习算法的快速发展,特别是在图像识别、语音处理等领域的成功应用,为电网故障诊断提供了新的思路。基于深度学习的智能电网故障预测与诊断系统能够利用大量电网历史数据进行模式识别、特征提取,从而有效提高诊断的准确性与时效性。