1956—2011年金沙江下游梯级水电开发区降水变化特征分析

基于金沙江下游梯级水电开发区10个气象站1956—2011年的逐月降水资料，运用线性倾向估计法、Morlet小波分析法和R/S分析法对多年降水和季节降水变化及其趋势、周期和持续性特征进行分析。结果表明:研究区1956—2011年降水量呈波动式下降趋势，降水倾向率为-1.338 mm/a；季节降水中除春季呈微小上升趋势外，夏、秋和冬季均呈下降趋势，且空间差异明显；夏、秋季的降水量占全年的81.1%，尤以夏季为主导，占57.4%；年降水存在1~2 a、4 a 、8 a 、14 a和31 a的周期变化规律，其中8 a的周期尤为明显，通过90%置信水平检验；研究区降水序列总体上存在明显的Hurst现象，具有持续性特征，未来降水仍会维持减少趋势。     

基于注意力机制与神经网络的热电联产锅炉负荷预测

热电联产机组的锅炉负荷准确预测对电厂生产管理及调度有直接作用.基于注意力机制和深度卷积-长短期记忆网络原理，提出一种新的热电联产长期负荷预测模型，该模型以锅炉出口蒸汽流量(负荷)历史数据和多维负荷影响因素为输入，对负荷进行长期预测.利用Pearson相关系数判定对原始数据进行筛选；将处理后的数据经卷积层进行特征提取和进一步降维，通过长短期记忆层进行拟合，并采取注意力机制对权值进行优化，实现对负荷的精准预测.以浙江桐乡电厂实测数据为例进行验证，结果表明所提方法的平均绝对百分比误差小于1%,能够实现锅炉负荷的精准预测，智能算法在热电联产领域的应用具有一定的借鉴意义.     

基于集合经验模态分解与能量熵的水库群蓄水时期梯级水电调度模型

提出基于集合经验模态分解与能量熵的水库群蓄水时期梯级水电调度模型，以满足梯级水库群的蓄水、发电目标.对蓄水时期水库群的径流监测信号时间序列作集合经验模态分解，获得含有各尺度局部细节特征的IMF及剩余分量，基于能量熵理论完成各分量的重构，将重构结果作为最小二乘支持向量机的输入，利用粒子群算法优化预测模型参数，实现梯级水库群径流精准预测.依据径流预测结果，构建以发电量最高、蓄满率最大、弃水量最低作为优化目标，并满足蓄水量、泄水量、出力、水量平衡、关联方程约束的水电调度模型，实现水库群蓄水时期梯级水电调度优化.实验结果表明：该模型可实现径流监测信号时间序列的分解与重构，径流预测误差在[0.09,5.2]区间；优化调度后，梯级水库群的发电量提升了3.66%，弃水量降低了27.91%，蓄满率增大了1.85%.     

可再生能源开发及多能互补分析——以青海为例

积极开发可再生能源是中国实现“双碳”目标的重要途径之一。该文总结了2020年中国各类电力装机容量，对比了中国与世界的电力“绿色程度”,提出了可用于模拟计算梯级水库群水电调峰能力的一种方法，给出了进行多电源互补的过程，通过对黄河上游梯级电站的模拟，获得了青海省在2030规划水平年逐月的调峰电量和电网多能互补分析结果。负荷的逐月平衡分析表明：丰水年份，风电和光伏发电产生较多弃电，而平水年、枯水年的发电能力与电网负荷需求基本匹配。典型日逐时多能互补分析表明：丰水年夏季，风电、光伏入网将导致负荷峰谷差变大，风、光产生较多弃电；枯水年冬季，水电和火电的电量与调峰能力不足，需要从外网购电，但这同时会导致弃光和弃风。青海电网应推动储能建设及其他电源的建设，秉持电网基荷电量和调峰能力建设并重，以减少网内弃电和外网购电。该文所介绍的水库群电力调节能力模拟方法和多能互补过程可用于其他电网，所得结论对青海的电源发展具有一定的参考价值。     

配电网-区域综合能源系统的合作博弈模型

为解决配电网与区域综合能源系统不同独立利益主体的利益分配问题，该文依据合作博弈理论，提出配电网-区域综合能源系统的合作博弈模型.通过对交互电价/功率的不断协商直至达成共识，提升各参与者收益，实现合作共赢.算例分析结果表明：相对于主从博弈模型、谈判博弈模型，该文合作博弈模型的总收益分别提高了52.97%,1 159.4%;总碳排放量分别降低了7.81%,7.99%;区域综合能源系统(regional integrated energy system,简称RIES)的燃气消耗量分别提高了26.19%,34.36%;RIES天然气-电转换比分别提高了5.89%,6.76%.因此，该文模型具有更高的交互积极性、更优的经济性及更强的环保性.