上海交通大学学报

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“双碳”目标下中国清洁电力发展路径

黄强, 郭怿, 江建华, 明波

上海交通大学学报 2021, 55 (12): 1499-1509. DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2021.272

摘要（646）

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PDF （1849KB）（361）

目前,第三次能源革命已经开始,为了减少碳排放,发达国家先后制定了清洁能源发展战略,并公布了放弃火电、核电的时间表.与此同时,中国也向世界作出承诺:2030年前碳排放达峰,2060年实现碳中和.因此,在“双碳”目标下,研究清洁电力发展路径具有重要意义.分析了中国水、风、光等清洁能源储量及其特征,预测了中长期电力需求,依据电力电量平衡原理,估算了2030和2050规划水平年电力系统结构组成,并分析了未来CO₂排放趋势,提出了未来中国清洁电力的发展对策与建议.结果表明:预计2027年中国电力系统将实现“碳达峰”;2030年中国清洁电力发电量将超过总发电量的50%;2050年火电、核电将被水、风、光等清洁电力全部取代,电力行业将实现CO₂的“零排放”,基本全面实现电力系统的绿色转型,以响应国家的“双碳”目标.

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一种新型天气分型方法及其在光伏功率预测中的应用

李芬, 周尔畅, 孙改平, 白永清, 童力, 刘邦银, 赵晋斌

上海交通大学学报 2021, 55 (12): 1510-1519. DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2021.264

摘要（386）

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PDF （1327KB）（182）

为提高光伏功率预测准确率提出了一种新的天气分型方法,该方法首先按总云量大小区分晴天和云天,然后根据太阳被遮蔽的程度将云天进一步细分为三类.该方法能有效识别影响光伏出力的关键气象环境因子特征,并对其加权求和得到新型分类指标Sky Condition Factor(SCF).该方法物理意义明确,区分度较好且易于量化.对天气类型合理细分后,可消除众多气象环境因子之间的耦合关系,降低输入变量维度,易于统计建模.最后分别基于原理和统计方法进行建模验证,结果显示该方法可以有效提高光伏功率预测的准确率.

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新能源电力系统中的分布式光伏净负荷预测

廖启术, 胡维昊, 曹迪, 黄琦, 陈哲

上海交通大学学报 2021, 55 (12): 1520-1531. DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2021.244

摘要（526）

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为响应碳达峰、碳中和的需求,构建一套完整的“源-网-荷-储”的新能源电力系统,提出了一种基于Hamiltonian Monte Carlo推断深度高斯过程(HMCDGP)算法的分布式光伏净负荷预测模型.首先,分别使用直接预测和间接预测两种形式对预测模型的精度进行实验并得到点预测结果;其次,使用所提出的模型进行概率预测实验并得到区间预测结果;最后,通过以澳洲电网记录的300户净负荷数据为基础的对比实验验证所提模型的优越性.在得到准确的净负荷概率预测后,可以通过电力调度充分利用光伏产出,减少化石能源使用,从而减少碳排放.

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