Abstract:

电力系统是一个时变的复杂系统。近年来，基于数据驱动的机器学习方法在电力系统暂态稳定评估领域得到了广泛应用。然而，当电力系统运行受到较大扰动发生工况变化时，机器学习模型需要根据新的运行数据进行训练，故其难以及时应对新拓扑结构下系统的暂态稳定情况评估。为解决该问题，首先，提出了一种模型更新机制，按照不同条件对模型进行更新；其次，引入了基于多面近端支持向量机（multisurface proximal support vector machine，MPSVM）的斜双随机森林（oblique double random forest with MPSVM，MPDRF）模型，并将其作为分类器对电力系统的稳定状态进行评估；最后，在新英格兰10机39节点系统上的进行仿真测试，验证该方法的有效性。研究结果表明，所提的结合更新机制的电力系统暂态稳定评估方法的评估性能优于普通方法的。

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暂态电压失稳是威胁电力系统稳定的重要因素之一。新能源高占比电网动态无功储备与支撑能力的大幅降低，且并网新能源控制模型与运行特性复杂多变，常常导致故障发生后系统无功电压快速波动，使电网的电压稳定问题更突出。提出一种基于Koopman算子的暂态电压失稳识别方法，以及时避免电力系统因电压不稳定而造成的停电事故的发生。首先，基于故障后短时广域量测数据，提出Hankel矩阵增强动态模式分解（Hankel enhanced dynamic mode decomposition， HeDMD）的Koopman算子提取方法；其次，定义Koopman算子幅值，并按照降序排列获取主导Koopman模式；再次，基于主导Koopamn模式时域预测信号，计算最大李雅普诺夫指数（maximum Lyapunov exponent,MLE）识别暂态电压失稳；最后，对修改后Nordic32测试系统和中国电力科学研究院标准算例这2个新能源高占比电网进行实验仿真，验证了所提方法的有效性。与传统方法相比，所提方法在暂态电压失稳识别的准确性和快速性方面更具优势。仿真实验证明了所提方法在新能源高占比电网中的适应性。

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近年来，随着风电、光伏等电力电子接口电源大规模接入电网，电网整体惯量水平持续降低，节点惯量呈现出空间分布差异，系统频率失稳风险显著增加。因此，亟待快速评估电网惯量分布情况，以便调度运行人员及时制定有效惯量调控措施。提出了一种基于极大似然辨识的电网节点惯量估计方法。先利用频率和有功功率量测数据，构建用于惯量估计的带外部输入的自回归滑动平均模型（autoregressive moving average model with exogenous inputs，ARMAX）；再利用极大似然辨识方法，识别ARMAX模型中的未知参数；然后，结合节点有功?频率传递函数和计数器确定惯量估计值和所需最小量测数据长度；最后，基于改进的CEPRI?36点系统进行的仿真测试验证了该方法的有效性。

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针对长距离输电线路故障行波波头检测精度较低，故障检测装置时钟不同步和行波波速不确定造成的测距偏差问题，提出一种改进变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)联合Teager?Kaiser能量算子(Teager?Kaiser energy operator, TKEO)来检测故障行波波头，结合不依赖对时和波速的双端行波测距公式的输电线路故障测距新方法。先利用冠豪猪优化算法(crested porcupine optimizer, CPO)优化VMD参数；然后，将故障行波的线模和零模分量经VMD分解后，通过TKEO能量算子检测各分量初始波头；最后，根据线模和零模分量初始波头到达测量点的时间差，列写故障距离与差值距离之间的比例关系，得到不依赖对时和波速的双端行波测距公式。利用MATLAB/Simulink搭建220 kV输电线路故障仿真模型，仿真结果表明该测距方法在噪声和不同接地电阻、故障类型下均具有良好的适用性，且测距结果精度较高。

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电网安全稳定运行是其进行可靠输电、变电、配电的前提。当电网发生故障时，在故障区域进行快速、准确的定位对缩短故障时间十分重要。先从电网相关监测系统获取元件开关量和电气量信息，并根据故障区域形成相关开关量信息的初始决策表，提取电气量信息的有效信号；再采用粗糙集理论、贝叶斯网络、希尔伯特?黄变换（Hilbert?Huang transform,HHT）等理论，计算元件故障度和畸变度；然后，利用改进的D?S证据理论，对元件开关量的故障度与电气量的畸变度进行融合；最后，以某区域电网的局部拓扑为实例，对该改进型贝叶斯网络模型进行了仿真测试，该实例仿真结果表明该模型可提升算法诊断速度。并以IEEE 39节点为例进行了仿真，该仿真结果表明，开关量的引入可提升故障诊断精度，且融合数据降低了评估模型内的不确定程度。

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为使电网适应智能化以及调控云技术路线的要求，提出一种基于分布式并行计算的电网继电保护整定计算研究方法。首先，介绍Spark分布式计算平台的集群架构，并对分布式并行计算的关键问题，如负载的平衡问题、系统的容错问题等进行分析，基于此设计基于Spark的电网继电保护整定计算系统；其次，对计算系统中的超高压电网整定计算进行分析，并对保护的原则以及整定计算的原则进行总结；再次，为实现对输入系统的电网初始数据实现预处理操作，通过改进帝王蝶优化算法实现对数据特征选择；最后，对某地区具体实例的整定计算进行仿真分析，以此验证系统的有效性。仿真结果证明，该计算系统能够使电网的整定计算适应智能化以及调控云的发展，能够有效增加计算速度，提高电网运行的可靠性。

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直驱式风电机组、光伏发电机组等逆变型分布式电源的强波动性、时空随机性和故障期间非线性受控特性给现有电网继电保护带来了严峻挑战。逆变型分布式电源（inverter?interfaced distributed generator，IIDG）接入变电站高压线路后发生的故障远比传统同步机电源接入高压线路的故障更复杂，采用传统的正序电压极化的比相式距离保护难以适应这种新出现的故障，其对电网的保护性能下降，逆变型分布式电源故障特性导致正序电压极化的传统比相式距离保护做出不正确动作。基于保护安装处的电气量特征，提出一种采用工频相量计算的高压线路距离保护新方法。当保护安装处的故障电压较高时，将保护安装处电压作为极化电压，构建比相式距离保护，正确判断故障距离；当保护安装处的故障电压较低时，通过保护安装处记忆电压与流过保护安装处电流相位关系来判断该故障方向。仿真结果表明，该距离保护方法保护性能良好，不受故障位置、故障类型等因素的影响。所提距离保护方法适用于含IIDG接入电网交流线路保护，且不存在保护出口故障死区。

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水轮机的调速死区及其限幅对超低频振荡特性的影响较大，甚至可导致大扰动下的正阻尼系统振荡。现有的超低频振荡的控制方法主要是优化水轮机调速器的比例积分微分控制（proportional?integral?derivative control，PID）参数，提高系统阻尼。但该方法未同时考虑死区和限幅参数。该文提出一种考虑水轮机调速死区和限幅优化的超低频振荡控制方法。首先，在含死区和限幅的非光滑单机水电系统中，分析死区和限幅参与的持续等幅振荡的形成原因与相关参数的影响，得到控制参数优化的定性需求；其次，建立包含非光滑部分的抑制效应、光滑部分的放大效应、一次调频性能的综合评价指标；再次，基于粒子群算法求解优化参数，给出了所提方法的具体应用案例；最后，分别在单机系统、四机两区域系统和某大电网的仿真系统中，将该方法与未考虑死区和限幅优化的控制方法进行对比，证明所提方法具有更好的一次调频性能和抗扰动性。

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随着电力需求的持续增长，可再生能源的大容量接入已成为配电网的发展趋势。然而，分布式电源的大规模接入使得配电系统的潮流、阻塞、电压波动等问题更加突出，给配电网的灵活运行提出了更高的挑战。同时，需要进一步考虑配电线路的容量以及末端节点的电压偏差问题，让配电网仍可以保留一定的可调度空间，即保持系统的灵活性。因此，需要针对所接入的配电网的实际情况，合理分析配电网对分布式电源的消纳能力。建立考虑系统灵活性的分布式电源消纳能力分析模型，包括灵活性的评价方法、灵活性的提升以及分布式电源消纳分析模型。通过改进的IEEE 33节点算例进行仿真分析，构建多个运行场景，验证所提出方法的有效性以及智能软开关对分布式电源消纳量和系统灵活性的提升。

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仿射潮流计算是电力系统不确定性分析的有效手段。在分布式电源接入比例不断提高的背景下，现有高斯迭代仿射潮流算法难以适用于含有不同控制策略分布式电源的配电网。针对该问题，提出一种计及分布式电源仿射模型的配电网高斯迭代潮流算法。首先，基于仿射算术建立电网不确定性潮流模型，构建仿射潮流的高斯迭代模型；其次，建立不同控制策略下的分布式电源仿射模型，通过共用噪声元处理、无功修正和电压区间边界修正，提出计及分布式电源仿射模型的配电网高斯迭代潮流算法；最后，基于IEEE?33系统的算例对该算法进行了仿真分析，验证其有效性与可靠性。研究结果表明，所提方法能实现计及不同分布式电源控制策略的配电网仿射潮流计算，并具有较低的保守性和较高的计算效率。

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针对目前不对称配电网高阻接地故障选线及区段定位的难题，提出一种基于快速开关型消弧装置的不对称配电网故障选线及区段定位方法。先分析了快速开关型消弧装置的基本原理；再深入分析系统发生高阻接地故障后，消弧装置动作前后系统各馈线的电气量特征；然后，通过理论推导发现消弧装置动作前、后故障馈线与非故障馈线零序等值导纳的变化量不同，建立故障馈线辨识函数并构造选线与区段定位判据；最后，通过PSCAD/EMTDC仿真软件对所提方法进行验证。研究结果表明，所提方法能够准确辨识高阻接地故障馈线与区段，且该方法不受配电网三相不平衡的影响。

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中压微电网的接入改变了传统配电网的辐射型结构，使配电网可以多端供电方式运行。单相接地故障是配电系统频发的故障类型，而多端供电运行使得配电网的接地故障特性复杂化，传统的单相接地选线方法不再适用。先分析中压微电网和中压配电网的网络结构，并建立了中压微电网接入的多层级多端供电配电网模型；然后，以两级母线节点为视角分析了小电流接地方式下多端供电配电系统的单相接地故障特征，进而基于故障特性的分析，提出适用于微电网接入的多端供电网络选线方法；最后，在装备布局、选线任务分配等方面进行了详细设计，构成了一套完备的自动化选线系统。所提选线方案以两级母线节点为依托，可以类比应用于多层级多端供电运行的配电网络。研究结果表明，本文所提选线方案可有效应用于中压微电网接入的多端供电运行配电网。

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配电线路是现代电力系统的组成部分，直接影响着供电的安全和稳定。配电网故障定位分为对故障点的精准定位与区段定位两种。针对配电网结构的复杂性，提出基于GAF?ResNet50的配电网故障区段定位方法。该方法通过格拉姆角场算法，将一维时间序列转换成二维(Gramian angular field, GAF)图像，并利用残差神经网络的框架，从GAF图像中提取信号更深层次的故障特征，精确地辨识故障区域。为验证该方法的有效性，在MATLAB平台上搭建IEEE 13节点的配电网模型，对其产生故障数据进行故障区段的定位仿真。研究结果表明：该方法能够快速、准确地进行故障区段定位，其精度在98%以上，且该方法对噪声具有良好的鲁棒性。

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分布式光伏、电动汽车的大规模接入加剧了低压配电网（low?voltage distribution network, LVDN）的三相不平衡，这种三相不平衡会产生中性线电流并导致电压波动等问题，造成三相线路的阻抗辨识问题无法简化至潮流统一的3个相同单相网络中进行独立求解。针对中性线不平衡电流的存在，根据子节点电压相关性原理，提出一套基于层级解构与分相递归策略的线路阻抗辨识方法。首先，通过层级解构划分配变层、分支层和用户层，建立层内节点关联子网络；其次，构建相线电压匹配模型，回溯分支层各相线阻抗，利用节点功率校验模型，实现配变层节点相位角估计；再次，根据电气矢量关系递推中性线参数，通过消除递推误差得到线路阻抗辨识结果；最后，通过实际系统与负荷数据验证该方法的有效性和准确性。

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配网台区（变压器）数量巨大，三相不平衡现象普遍。由于台区单相负荷的随机性大，三相电压的各相幅值排序与传统算法的不平衡度都会随时变化。基于采样数据的特征分析，得到各台区三相电压在某时段的主导各相幅值（即有效值）差异，识别严重不平衡台区，以便人工治理。该方法是平衡成本与效益的可行办法。该文构建了各台区三相电压的时序矩阵，提出了一种基于奇异值分解的各相幅值差异主导特征分析与指标构建方法。研究结果表明：最大奇异值对应的子矩阵是原三相电压时序矩阵的绝对主导成分；从左奇异向量可得到主导各相幅值的排序；由最大奇异值与左奇异向量构建三相主导不平衡度指标。该方法解决了各项幅值排序随时变化的问题，可以唯一确定任选时段的各相幅值。采用算例验证了该不平衡度指标的主导性、唯一性。基于该指标，通过识别-人工治理的滚动循环，可提升并保持配网的整体三相平衡水平。该研究具有较好的实用价值。

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智能配电网的发展提升电网的自愈能力和恢复速度，然而，当系统遭遇大范围停电事故时，其恢复过程颇为复杂。因此，针对受损配电网供电中断问题，提出一种计及冷负荷效应的受损配电网两阶段恢复策略，用以生成含开关控制动作的配电网供电恢复策略。先生成支持馈线重配的传统恢复和分布式电源辅助的孤岛供电恢复计划。然后，生成最优开关切换操作序列，将其转化为混合整数线性规划(mix integer linear programming, MILP)问题，使受损配电网快速恢复到最终配置。最后，使用多馈线1 069节点电力系统中模拟单线与多线故障时的配电网恢复策略。研究结果表明，所提策略能有效生成开关切换动作序列，合理利用所有资源快速恢复配电网，提高受损配电网的恢复速度与容量。

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传统配电网制定新接入负荷业扩方案时，没有考虑其时序和可控可中断负荷，易使同特征负荷集中接入同一电源，造成该电源点的峰值、谷值叠加，使设备利用率和业扩能力低下。对此，提出考虑负荷时序与电源匹配的配电网最优业扩模型。首先，提出改进星雀算法的模糊C均值聚类方法获取时序负荷聚类库；其次，提出基于隶属度函数的新报装用户时序负荷模式识别方法；再次，将电源点可控可中断负荷融入上述模型，建立配电网业扩最优模型；最后，以某实际电网为例进行仿真验证，表明所提方法的有效性。

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拓扑结构信息是潮流计算、状态估计和故障诊断等配电网高级分析功能的基础。由于低压配电网中部分节点无法上传自身的运行状态，因此这些隐式节点的存在给拓扑辨识带来了巨大挑战。提出一种基于隐树模型和聚类搜索的低压配电网拓扑辨识方法。首先，提出一种嵌入隐式节点的贝叶斯网络，定义为隐树模型，为所有可能的低压配电网拓扑结构提供概率表示。其次，提出一种基于聚类搜索的算法来生成候选拓扑结构，并通过贝叶斯信息准则评估候选拓扑结构的准确性。最后，利用仿真和实验证明所提方法的有效性和鲁棒性。

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为提高开关柜故障诊断的准确性，提出一种基于RFID传感器和深度学习的开关柜故障诊断算法。首先，设计用于采集开关柜电流信号和温度射频识别(radio frequency identification, RFID)的传感标签；其次，采集的信号通过深度信念网络（deep belief networks, DBN）进行深层次特征提取，并将稀疏编码（sparse code, SC）融合到DBN网络中，提高其检测精度；最后，为提高检测速度，采用极限学习机（extreme learning machine, ELM）对特征提取的信号进行分类识别。研究结果表明，相比于其他算法，本文提出的SDBN?ELM故障诊断模型检测精度更高，识别速度更快，其准确率可达99.63%。

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凭借兼具无功功率支撑(reactive power support, RPS)与接地故障调控(grounding fault control, GFC)能力，复合装置得到广泛关注。但是，现有复合装置存在容量过高、需要额外附加供电装置的问题。针对上述问题，基于充分利用既有站内资源的思想，提出一种基于站内资源的新型无功功率支撑与接地故障调控复合装置(RPS and GFC composite device，RGCD)。首先，介绍RGCD的拓扑结构与运行原理，RGCD由站内电容器、站内消弧线圈和多功能变流器(multi?functional converter，MC)构成，当电网正常运行时，站内电容器补偿负荷所需的大部分无功功率，剩余部分由MC进行补偿；当发生单相接地故障时，站内电容器进行无功补偿，站内消弧线圈和MC进行接地故障调控，在不同运行模式下均实现了MC容量降低。其次，分析接地故障调控期间的能量流动机理，并提出基于直流侧电压稳定的P?Q两相消弧方法，实现免供电装置下RGCD的稳定运行。最后，通过仿真验证了所提拓扑及运行原理的有效性与可行性。

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为提高清洁能源利用率，实现电力系统低碳经济运行，构建聚合风电、光伏、富氧燃烧电厂、燃气轮机、余热回收利用系统和质子交换膜电解槽的虚拟电厂优化调度模型。首先，从余热回收利用的角度，对电解槽、甲烷化和质子交换膜燃料电池进行建模，并考虑电解槽与富氧燃烧电厂的联合运行；其次，从富氧燃烧电厂的角度考虑低碳经济运行的可行性，并以运行成本最小为目标，构建虚拟电厂低碳优化调度模型；最后，为验证所建模型的可行性与有效性，设置5种场景，对虚拟电厂的运行结果对比分析。研究结果表明，该方法既能有效促进清洁能源消纳，又可将余热回收进行利用，还能同时实现虚拟电厂的低碳经济运行。

Abstract:

为定量评估跟网型和构网型场站频率与电压的支撑效果，在考虑功率支撑密度和能量支撑密度的前提下，提出一套量化场站性能的评价指标体系。首先，基于新能源场站中跟网型、构网型控制发电单元输出响应特性，从电压和频率稳定性的角度出发，观察多时间尺度下功率、电压、频率的特征量；其次，综合考虑指标间的耦合关系，利用贝叶斯(Bayesian best?worst method,BWM)和CRITIC法(criteria importance though intercrieria correlation, CRITIC)，求出指标基础权重，并借助博弈组合赋权法，将这两种指标结果融入至改进的TOPSIS (technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)评估模型，实现跟网型和构网型场站并网性能的分级评估；最后，采用DIgSILENT仿真软件，搭建新疆维吾尔自治区南部某地区的电网模型进行场站仿真测试。研究结果表明，所提评价指标体系能从多方面对跟网型和构网型场站的并网性能进行有效对比与评价。

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现有研究在超大功率充换电站的规划中对用户行为差异性和随机性刻画不全面，且缺乏对站内光伏、储能等分布式灵活资源协同规划的考虑。为此，提出一种计及多耦合因素的光储充换一体化电站双层选址定容方法。首先，构建了考虑用户出行特性、温度与实时路况等因素的电动汽车充换电负荷预测模型；其次，为兼顾用户充、换电需求与配电网安全经济发展，将光伏、储能设施作为能量缓冲装置，对其进行精细化出力建模；再次，构建光储充?换电站双层规划模型，其上层模型以充换电站年化收益最优为目标，进行选址，下层模型以用户到站的距离最短为目标，确定各充?换电站的服务范围，并将结果反馈给上层，结合预测结果进行定容优化；最后，以路网与IEEE 33节点配电网耦合拓扑结构为例，验证了所提模型和方法的有效性。研究表明，该方法可以使超大功率充电设施合理接入充换电站，为城市充电基础设施的规划提供理论指导与技术方法支撑。

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大规模储能电站的电池单体数量庞大。传统卷积神经网络在电池容量衰退预测中具备较高的预测精度，但其对计算资源需求较高，限制了其在储能电站电池管理系统中的应用。为此，提出一种基于二值化神经网络（binary neuval network,BNN）的电池容量衰退预测方法。首先，设计一个将网络权重和激活函数二值化的轻量化模型，并以电池的放电容量-电压曲线作为输入，输出关键参数的累积分布函数值。其次，通过二分法求解该参数，并将其代入双曲线方程进行容量衰退预测。最后，基于锂电池公开数据集仿真表明：在预测精度与传统神经网络模型相当的情况下，所提模型的参数量减少48.9%，预测速度提升22.37%，可降低模型复杂度和设备算力成本，为大规模储能电站电池管理提供一个更高效、更轻量的预测方法。

Abstract:

电动汽车锂离子电池的快速充电方法在考虑传统的均衡电池安全、充电时间和寿命时，应考虑用户充电规律对其的影响。该文提出一种考虑用户充电规律的电动汽车多阶段、恒流充电方法。先通过采用蒙特卡罗方法模拟有关用户充电行为，确定用户最优意愿充电荷电状态区间；再通过建立充电时间与能量损耗的动态方程；最后，采用优化粒子群算法求取最优充电电流的充电方式。研究结果表明：该优化充电方法在提高充电速度的同时，在一定程度上降低了电池的最高升温，其充电损耗比传统的恒流恒压充电方法更低。该方法通过降低充电过程中的能量损耗，间接提高了锂离子电池的使用寿命。

Abstract:

模块化多电平换流器（modular multilevel converter，MMC）存在三相内部功率不均衡问题，该问题会导致系统稳定性受损、增加了系统的损耗。针对MMC内部功率不平衡问题，对MMC换流器内部功率不平衡进行分析，构造一种基于注入正、负序环流的控制方法。该方法主要包括4部分：正、负序环流的提取；环流指令值的计算；投入子模块数的计算；触发信号的获取。通过注入所提取的正、负序环流，实现了MMC换流器各个子模块间功率的均衡分配，降低了开关损耗。仿真试验表明：该方法能显著减小MMC系统的内部功率不平衡性，提高系统稳定性，降低系统损耗。

Abstract:

基于传统半桥子模块（half bridge sub?module，HBSM）的模块化多电平换流器（modular multilevel converter，MMC）无法阻断直流侧短路故障电流，该故障电流降低了MMC高压直流输电系统（MMC based high voltage direct current, MMC?HVDC）的可靠性。以2个HBSM为基本结构，研究设计一种能够有效阻断直流故障电流的新型旁路型子模块，即二极管钳位型双半桥子模块（diode clamp dual half bridge sub?module，DCDHBSM）。相较于具备直流短路电流阻断能力的其他子模块，所提DCDHBSM所需功率器件较少，运行损耗较低。此外，还设计适用于DCDHBSM的直流故障穿越策略，利用排序算法均衡了故障后的子模块电容电压。MATLAB/Simulink和物理仿真试验结果均证明了装配所提DCDHBSM的MMC在快速阻断直流故障电流及实现故障穿越等方面的有效性。

Abstract:

并联电容器成套装置中干式空心串联电抗器匝间短路故障频发，严重威胁电力系统安全稳定运行，研究干式空心串联电抗器匝间短路前后的特征量变化具有重要意义。先采用ANSYS Maxwell数值软件，建立场路耦合模型，并将解析法计算值与厂家试验值进行对比，验证该模型准确性；再在此基础上构建匝间短路模型，对不同位置、不同阶段（匝间绝缘老化阶段、匝间短路阶段）的匝间绝缘故障电气量进行研究。研究结果表明，在匝间绝缘老化阶段及匝间短路阶段，各电气特征量的绝对值均随故障位置由端部向中部变化不断增大。其中，损耗因数和功率因数的变化率最大，故这两者可作为匝间短路故障在线监测的电气参量。

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油浸式变压器作为电力系统中变电部分的关键设备，其运行状态直接影响电网的安全与稳定。先基于有限元仿真软件COMSOL，建立10 kV/400 V的油浸式变压器电磁-结构多物理场耦合计算模型，分析加与未加夹件对铁芯振动位移影响，并在此基础上，分析铁芯、绕组和油箱壁上振动特性，提取铁芯、绕组和油箱壁面振动加速度信号；再利用Kendall与Spearman相关系数，对铁芯、绕组与油箱壁振动信号进行相关性计算，得到了最佳振动测量位置；然后，基于Copula函数，建立利用油箱外壁信号反映内部铁芯和绕组运行状态的油浸式变压器振动反演模型，获得在不同负载条件下铁芯和绕组振动加速度反演结果；最后，利用绝对系数R2和平均绝对误差对模型准确性进行判别。研究结果表明，该反演模型准确度在94%以上。该研究可为变压器振动故障检测提供借鉴。