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《中国工程科学》 >> 2022年 第24卷 第4期 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.04.025

透明电网理论框架与关键技术

华南理工大学电力学院,广州 510641

资助项目 :中国工程院咨询项目“新时代、新态势下新型‘互联网+’行动计划发展战略研究”(2021-XZ-24) 收稿日期: 2022-04-05 修回日期: 2022-05-16 发布日期: 2022-06-08

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摘要

构建适应大规模、高比例新能源的新型电力系统,支持实现碳达峰、碳中和发展目标,是能源电力行业的全局性变革举措;透明电网作为“互联网+智慧能源”的高级形态,在支撑能源转型、促进新型电力系统发展方面具有重大价值。本文提出了透明电网能源生态圈概念,梳理了透明电网的主要业务需求、目标愿景、基本特征,规划了透明电网的发展蓝图;阐述了透明电网关键科学与技术体系,包括增量科技创新要素、涉及的理论与科学方法,进而研判了透明电网关键技术与基础装备所需的感知层、网络层、平台层、应用层技术。研究建议,以“透明电网新基建”为核心,推动能源低碳转型,构建安全高效的现代能源体系;开展小微智能传感器、对接国家工业互联网的软件系统、智能装备、数据驱动的电力增值服务科技专项攻关,尽快形成透明电网关键技术与装备体系。本研究突出了透明电网在实现资源优化配置方面的关键作用,可为电力市场驱动的电力能源生态圈研究提供基础参考。

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参考文献

[ 1 ] 新华网. 习近平在气候雄心峰会上的讲话 [EB/OL]. (2020-12-12)[2022-03-15]. http://www.xinhuanet.com/politics/leaders/2020-12/12/c_1126853599.htm.
Net Xinhua. Xi Jinping´s speech at the Climate Ambition Summit [EB/OL]. (2020-12-12)[2022-03-15]. http://www.xinhuanet.com/politics/leaders/2020-12/12/c_1126853599.htm. 链接1

[ 2 ] 中国南方电网有限责任公司. 南方电网公司发布白皮书 数字电网推动构建新型电力系统 [EB/OL]. (2021-04-27)[2022-03-15]. https://www.csg.cn/xwzx/2021/gsyw/202104/t20210427_319255.html.
China Southern Power Grid. China Southern Power Grid releases white paper on digital power grid promoting the construction of new power system with new energy as the main body [EB/OL]. (2021-04-27)[2022-03-15]. https://www.csg.cn/xwzx/2021/gsyw/202104/t20210427_319255.html. 链接1

[ 3 ] 魏震波, 苟竞. 复杂网络理论在电网分析中的应用与探讨 [J]. 电网技术, 2015, 39(1): 279‒287.
Wei Z B, Gou J. An overview on application of complex network theory in power system analysis [J]. Power System Technology, 2015, 39(1): 279‒287.

[ 4 ] 王钰楠, 杨镜非, 何也帅, 等. 基于复杂网络理论的主动配电网多级运行风险快速评估 [J]. 电力系统自动化, 2016, 40(14): 65‒71.
Wang Y N, Yang J F, He Y S, et al. Rapid assessment of multistage operation risk of active distribution network based on complex network theory [J]. Automation of Electric Power Systems, 2016, 40(14): 65‒71.

[ 5 ] 魏韡, 梅生伟, 张雪敏. 先进控制理论在电力系统中的应用综述及展望 [J]. 电力系统保护与控制, 2013, 41(12): 143‒153.
Wei W, Mei S W, Zhang X M. Review of advanced control theory and application in power system [J]. Power System Protection and Control, 2013, 41(12): 143‒153.

[ 6 ] 于慎航, 孙莹, 牛晓娜, 等. 基于分布式可再生能源发电的能源互联网系统 [J]. 电力自动化设备, 2010, 30(5): 104‒108.
Yu S H, Sun Y, Niu X N, et al. Energy Internet system based on distributed renewable energy generation [J]. Electric Power Automation Equipment, 2010, 30(5): 104‒108.

[ 7 ] 钱志鸿, 王义君. 物联网技术与应用研究 [J]. 电子学报, 2012, 40(5): 1023‒1029.
Qian Z H, Wang Y J. IoT technology and application [J]. Acta Electronica Sinica, 2012, 40(5): 1023‒1029.

[ 8 ] 林文辉. 基于Hadoop的海量网络数据处理平台的关键技术研究 [D]. 北京: 北京邮电大学(博士学位论文), 2014.
Lin W H. Research on key technologies of massive network data processing platform based on Hadoop [D]. Beijing: Beijing University of Posts and Telecommunications(Doctoral dissertation), 2014.

[ 9 ] 赵俊华, 董朝阳, 文福拴, 等. 面向能源系统的数据科学: 理论、技术与展望 [J]. 电力系统自动化, 2017, 41(4): 1‒11.
Zhao J H, Dong Z Y, Wen F S, et al. Data science for energy system: Theory, technology and prospect [J]. Automation of Electric Power Systems, 2017, 41(4): 1‒11.

[10] 李刚, 张博, 赵文清, 等. 电力设备状态评估中的数据科学问题: 挑战与展望 [J]. 电力系统自动化, 2018, 42(21): 10‒20.
Li G, Zhang B, Zhao W Q, et al. Data science issues in state evaluation of power equipment: Challenges and prospects [J]. Automation of Electric Power Systems, 2018, 42(21): 10‒20.

[11] 杨挺, 赵黎媛, 王成山. 人工智能在电力系统及综合能源系统中的应用综述 [J]. 电力系统自动化, 2019, 43(1): 2‒14.
Yang T, Zhao L Y, Wang C S. Application of artificial intelligence in power system and integrated energy system [J]. Automation of Electric Power Systems, 2019, 43(1): 2‒14.

[12] 汤奕, 崔晗, 李峰, 等. 人工智能在电力系统暂态问题中的应用综述 [J]. 中国电机工程学报, 2019, 39(1): 2‒13.
Tang Y, Cui H, Li F, et al. Review on artificial intelligence in power system transient stability analysis [J]. Proceedings of the CSEE, 2019, 39(1): 2‒13.

[13] 盛昭瀚, 张维. 管理科学研究中的计算实验方法 [J]. 管理科学学报, 2011, 14(5): 1‒10.
Sheng Z H, Zhang W. Computational experiments in management science and research [J]. Journal of Management Sciences in China, 2011, 14(5): 1‒10.

[14] 郭皓池. 智能电网中基于负荷分析的需求侧管理体系发展研究 [D]. 北京: 华北电力大学(博士学位论文), 2014.
Guo H C. Research on the development of demand side management system based on load analysis in smart grid [D]. Beijing: North China Electric Power University(Doctoral dissertation), 2014.

[15] 荆孟春, 王继业, 程志华, 等. 电力物联网传感器信息模型研究与应用 [J]. 电网技术, 2014, 38(2): 532‒537.
Jing M C, Wang J Y, Cheng Z H, et al. Research and application of sensor information model of power Internet of things [J]. Power System Technology, 2014, 38(2): 532‒537.

[16] 谢尧, 吴柳, 张思拓, 等. 基于大数据的电力通信网的安全防护系统及实现 [J]. 电子设计工程, 2017, 25(19): 131‒135.
Xie Y, Wu L, Zhang S T, et al. Realization of security protection system for power communication network based on big data [J]. Electronic Design Engineering, 2017, 25(19): 131‒135.

[17] 蔡勇. 数据挖掘技术在电网运营监控平台建设中的研究与应用 [D]. 上海: 上海交通大学(硕士学位论文), 2012.
Cai Y. Research and application of data mining technology in the construction of power grid operation monitoring platform [D]. Shanghai: Shanghai Jiao Tong University(Master´s thesis), 2012.

[18] 王雷. 面向分布式数据库的连接查询优化 [D]. 上海: 华东师范大学(硕士学位论文), 2017.
Wang L. Connection query optimization for distributed database [D]. Shanghai: East China Normal University(Master´s thesis), 2017.

[19] 沈沉, 贾孟硕, 陈颖, 等. 能源互联网数字孪生及其应用 [J]. 全球能源互联网, 2020, 3(1): 1‒13.
Shen C, Jia M S, Chen Y, et al. Digital twin of energy Internet and its application [J]. Journal of Global Energy Interconnection, 2020, 3(1): 1‒13.

[20] 唐文虎, 陈星宇, 李立浧, 等. 面向智慧能源系统的数字孪生技术及其应用 [J]. 中国工程科学, 2020, 22(4): 74‒85.
Tang W H, Chen X Y, Li L C, et al. Technologies and applications of digital twin for developing smart energy systems [J]. Strategic Study of CAE, 2020, 22(4): 74‒85.

[21] 闪鑫, 陆晓, 翟明玉, 等. 人工智能应用于电网调控的关键技术分析 [J]. 电力系统自动化, 2019, 43(1): 49‒57.
Shan X, Lu X, Zhai M Y, et al. Analysis of key technologies for artificial intelligence applied to power grid dispatch and control [J]. Automation of Electric Power Systems, 2019, 43(1): 49‒57.

[22] 林杰. 电力安全生产管理应引入和应用安全行为科学理论 [J]. 贵州电力技术, 2006, 9(11): 80‒82.
Lin J. Application of scientific theory of safety operation in safety management of electric power production [J]. Guizhou Electric Power Technology, 2006, 9(11): 80‒82.

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