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  • 2025-06-23
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电力行业碳达峰及促进全社会碳减排影响分析

电力行业碳排放占能源领域碳排放40%以上,是能源领域减排的主战场。在全社会实现2030年前碳达峰背景下,电力行业碳达峰的时间关系着终端各个部门以及全社会碳达峰。首先,分析了已经实现碳达峰国家电力行业与全社会及其他行业碳达峰时间先后关系;其次,理论推导了电力行业碳达峰需要满足的条件以及不同情景下非化石能源发电量占比要求;最后,量化评估了电能替代对终端用能部门和全社会的碳减排影响。研究表明,电力生产碳强度下降率是决定电力行业碳达峰的重要约束条件,在2030年发电量为13万亿kW·h的基准情景下,非化石能源发电量占比需要达到56.3%,意味着2023—2030年每年新增风光装机容量2.4亿kW以上,电力行业可以在2030年实现碳达峰;电能替代促进全社会碳减排受电力生产非化石能源发电量占比影响,只有非化石能源发电量占比超过一定临界值,终端用能部门和全社会才能实现同步碳减排。

  • 2025-06-20
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上海电力大学 陶磊等|基于深度学习的直流微电网虚假数据注入攻击二阶段检测方法

微电网由分布式电源、储能装置和各类负载组成。近年来,直流微电网受到广泛的关注。相较于交流微电网,直流微电网有着更高的效率和可靠性,因此对于直流微电网的研究越来越多。直流微电网在孤岛运行下主要分为集中式控制和分布式控制。集中式控制需要一个强大的中央控制器维系系统运转,存在成本高、单点故障率高的缺点,因此目前大多数直流微电网采用分布式控制。分布式控制通过构建一种引入邻居通信策略的二次控制器,实现分布式电源的电流分配。

  • 2025-06-20
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广东电力交易中心有限责任公司 赵唯嘉等|基于关键特征对比分析的异常电价成因溯源方法

电价作为电力市场引导电力资源分配的手段,是对电力商品属性和市场价值的直接体现。电价受市场供给、负荷需求、市场结构、市场力、市场政策等多因素影响,任何一个影响因素的变化,都有可能引发电价变化,甚至形成异常电价,从而给电力市场建设的公信力带来负面影响。长时间、剧烈电价信号波动会极大增加电力市场的运行风险,从而阻碍各类市场主体参与电力市场运行的积极性。尤其是由发电商异常报价、市场政策不完善等原因形成的异常电价更是会传递错误的经济信号,形成电价风险。

  • 2025-06-20
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国网四川省电力有限公司 叶希等 基于信息间隙决策理论的受端电网电压稳定多源协同优化调度

随着“双碳”战略目标的持续推进,全国范围内清洁能源装机容量不断提升,给电网的安全运行与新能源消纳带来重大挑战。同时,新能源和大型水电基地通常远离负荷中心,直流输电设备和新能源系统比例的不断增加。通过直流线路输入能源,容易引起受端电网“空心化”等问题,使得受端系统的电压稳定性问题日趋严峻。以四川电网为例,四川省的地理特征复杂,直流通道与新能源的发展增强了系统的电力电子化特性,受端负荷中心缺乏电源支撑,电力供应保障难度大。如何提高电网受电能力,发挥能源互济作用,促进新能源消纳,是目前亟须解决的问题。

  • 2025-06-20
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智慧园区顶层智能化设计方案

全数字化园区是以物联网、大数据、云计算、人工智能、移动互联、GIS/BIM等新型数字化技术为基础,通过集成的数字!化运营平台(10C)对园区的人、车、资产设施进行全联接,实现数据全融合, 状态全可视,业务全可管,事件全可控,使园区更安全、更舒适、更高效、更低的运营成本,持续卓越运营。

  • 2025-06-20
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三峡大学 席磊等|基于反向鲸鱼-多隐层极限学习机的电网FDIA检测

“双碳”背景下随着数字化和智能化的发展,电力系统逐渐演变为能源流和信息流紧密耦合的复杂电力信息物理系统(cyber-physical power system,CPPS)。信息化程度的不断加深带来各种潜在网络攻击,严重威胁电力系统安全。其中,虚假数据注入攻击(false data injection attack,FDIA)可以绕过基于残差的不良数据检测(bad data detection,BDD)机制并篡改CPPS量测值(通常包括母线电压、有功和无功功率注入、各子系统中的支路有功和无功功率以及节点的电压幅值与相角值),从而影响电力系统的状态估计结果和上层控制中心的分析决策,对电网安全稳定运行造成严重威胁。

  • 2025-06-19
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国网江苏省电力有限公司朱卫平等|针对电力CPS数据驱动算法对抗攻击的防御方法

随着电力系统智能化的进程不断推进,新能源接入占比不断提升,新型电力系统已经逐渐发展为复杂的信息物理系统(cyber-physical system,CPS)。高速通信架构和广域量测系统的应用为基于系统运行数据的监测与调度提供了强力支撑。然而,大规模电力电子设备的接入为系统带来了数量庞大的强非线性量测/控制节点,由于高维状态/动作空间等问题导致系统的分析难度与控制复杂程度直线上升,依然应用传统的模型驱动方法可能会出现维度灾难、不连续可微函数不可解等问题。随着大数据等技术的持续发展,已有部分研究利用数据驱动算法,以大量仿真和实际运行数据为基础,通过聚类等方式提取关键特征与特定问题之间的关联进行分析,从而对解决系统控制优化问题提供指导。

  • 2025-06-19
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