Abstract:

网络安全威胁指标（cyber threat indicators，CTIs）是描述或识别网络空间安全威胁所必需的信息，有效表征和刻画攻击行为的CTIs是保障网络安全的基础。与通用信息系统相比，变电监控系统所需应对攻击的强度和能力水平有显著差异，掌握有专业知识的有组织攻击可以通过供应链攻击等方式潜入生产控制区，因为能够突破身份权限管理限制，并不一定会引起安全告警。因此，沿用通用信息系统的CTIs难以准确检测针对变电监控系统定向设计的高隐蔽性网络攻击。为此，首先综述通用信息系统的传统CTIs；然后分析既有结合变电监控系统特点设计的CTIs。在此基础上，针对高隐蔽性安全威胁检测难题，利用变电监控系统的各业务系统按确定流程规则执行业务、一次系统状态以及二次系统通信与告警间具有强耦合性的特点，对基于合规性的变电站CTIs提取设计进行展望，有望准确刻画不触发告警但违反业务规则的高隐蔽性安全威胁，为进一步提高安全防护能力奠定基础。

Abstract:

以多区域互联电力系统为研究对象，对混合攻击下多区域互联电力系统的检测与防御进行研究。首先，建立多区域互联电力系统的数学模型，分析多区域互联电力系统遭受网络攻击的位置及其类型，建立虚假数据注入攻击和拒绝服务攻击模型，接着根据是否收到数据包诊断拒绝服务攻击，并用最新接收的数据对丢失的数据进行补偿，实现拒绝服务攻击的防御；然后，基于容积卡尔曼滤波算法检测虚假数据注入攻击，并采用指数平滑法对虚假数据注入攻击进行防御；最后，以两区域互联电力系统为例进行仿真实验。仿真结果表明：所设计的控制算法能有效克服混合攻击对系统造成的不良影响，实现电力系统功率平衡和频率稳定。

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电力安全是现代社会持续发展的重要保障。随着信息技术逐步发展，网络攻击手段的日渐增多和变强会对新型电力系统造成严重破坏，而合理的网络拓扑结构和有效的网络防御资源的是电力系统遭受网络攻击后负荷恢复的关键。为此，提出一种虚假数据注入(false data injection attack，FDIA)?蠕虫混合攻击下的配电网信息物理系统(cyber?physical systems，CPS)弹性拓扑优化和防御资源配置策略，用于提高配电系统网络攻击下的弹性。该模型采用上、中、下3层的框架对拓扑结构和防御资源进行优化：上层建立以规划成本和失负荷风险为目标的多目标帕累托规划模型，结合中层计及攻击与恢复的网络攻击传播模型，采用非支配排序遗传算法?II(non?dominated sorting genetic algorithm II，NSGA?II)进行规划方案求解；下层考虑信息层与物理层的多种耦合方案，基于配电网CPS弹性度量指标对拓扑优化配置进行评估。与传统的一对一串联模式方案相比，通过模型求解的3种耦合关系下的网络拓扑结构与防御资源优化方案，在提高系统弹性方面能够发挥重要作用。

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为了进一步提高输电线路覆冰预测精度，提出一种基于改进哈里斯鹰算法（improved harris hawk optimization，IHHO）优化混合核极限学习机（hybrid kernel extreme learning machine，HKELM）的输电线路覆冰预测模型。在核极限学习机（KELM）中引入混合核函数，形成HKELM，利用黄金正弦、非线性递减能量指数和高斯随机游走等策略对IHHO算法进行改进；以IHHO算法的优化性能采用其对HKELM的权值向量和核参数进行优化，建立基于IHHO?HKELM的输电线路覆冰预测模型，并通过计算气象因素与覆冰厚度之间的灰色关联度确定覆冰预测模型的输入量。算例分析结果表明，IHHO?HKELM模型预测结果的均方误差、最大误差和平均相对误差分别为0.285、0.860 mm和2.83%，预测效果好于其他模型，将本文覆冰预测模型应用于其他覆冰线路，可获得良好的应用效果并验证模型的优越性和实用性。

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交流系统不对称运行时换流站控制参数不合理的取值会影响柔性直流输电系统稳定运行。为此，首先提出不对称工况下含微分平坦控制的换流站小信号模型，同时结合模块化多电平换流器（modular multilevel converter, MMC）内部特性、环流抑制器以及直流线路等各子部分的动态模型，建立两端柔性直流输电系统全局小信号模型；然后在此基础上，依据微分平坦控制器内、外环控制参数根轨迹的变化情况，分析其对系统稳定性的影响，确定其合理取值范围；最后在PSCAD/EMTDC中搭建含微分平坦控制的两端柔性直流输电测试系统，验证所提小信号模型以及结论的正确性，为实际工程中控制器参数整定提供理论依据。

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高压直流传输系统受端交流电网日趋复杂，在逆变站所配置的传统低压限流单元（voltage dependent current order limiter，VDCOL）的控制特征已难以适应现代电力系统的调控方式，为此，提出基于模拟退火算法的特高压直流VDCOL控制环节优化方法。首先，基于高压直流传输系统逆变站的稳态模型和常规VDCOL控制环节的响应特性，分析逆变站与直流受端交流系统的功率交互特性，推导直流电流指令值与逆变站无功消耗的关系；其次，设计高压直流传输系统典型故障集合，提出基于模拟退火算法的VDCOL控制环节U?I特性曲线多拐点参数的优化方案；最后，采用MATLAB与PSCAD/EMTDC联合仿真的方法得到所提改进的VDCOL控制环节U?I特性曲线。通过与常规VDCOL控制环节的仿真对比分析可知，所提方法更加符合系统暂态无功的实际需求，可有效抑制直流连续换相失败的发生。

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随着电气化铁路的飞速发展，电气化铁路牵引负荷已成为中国电力系统中最大的单体负荷，但其负荷特性对电力系统小干扰稳定性的影响尚不明晰。为此，首先建立电气化铁路牵引负荷等效数学模型，并基于此构建考虑牵引负荷接入的电力系统小干扰模型；其次利用特征值分析方法，分析牵引负荷机车速度、机车数量以及牵引负荷接入位置和占比对电力系统小干扰稳定性的影响；最后通过特征值根轨迹寻找同步发电机励磁参数的调节范围，并分析牵引负荷接入前、后和不同牵引负荷参数对电力系统励磁参数调节范围的影响。研究结果表明：牵引负荷接入后电力系统小干扰稳定性降低，系统励磁参数调节范围收缩，系统稳定裕度降低。

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油中溶解气体分析（dissolved gas analysis，DGA）对变压器故障的早期预警及诊断具有重要意义。为了提升变压器故障诊断的准确性及可靠性，提出一种基于树结构概率密度估计（tree?structured parzen estimator，TPE）算法优化轻量级梯度提升机（light gradient boosting machine，LightGBM）的变压器故障诊断方法。首先，建立包含油中气体比值、编码等16维DGA特征集合，采用最小绝对收缩和选择（least absolute shrinkage and selection operator, LASSO）算法选择用于变压器故障诊断的有效特征量；其次，构建基于LightGBM的变压器故障诊断方法，并引入TPE算法对LightGBM诊断模型参数进行优化，形成最优故障诊断模型；最后，选用精确度、召回率和F1分数等评价指标对所提诊断模型性能进行评估。研究结果表明，TPE?LightGBM的平均准确率为90.23%，其诊断精度及鲁棒性均优于RF和XGBoost等算法。同时，与现场常用的三比值法进行对比，所提方法的准确性和可靠性均有显著提升。该方法可有效提升电力变压器的智能运维水平。

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继电保护自动设备是确保高压网络安全稳定运行的主要防线之一。但基于当前主网拓扑结构复杂、线路架构繁多、分布跨度较大的应用场景环境下，保护设备的潜在运行异常甚至故障难以完全避免；同时，保护设备种类、功能、分布的多样化也对设备的缺陷管理与检修反措提出了挑战。故亟待研究兼顾时效性与全面性的设备异常状态风险自动预警技术。为此，针对继电保护自动设备，提出一种基于数据挖掘的异常状态风险实时检测模型。其中，首先采用独立成分分析方法，生成独立分量的线性组合以面向海量异构监测数据实施降噪，能够有效提升高维数据条件下的运算效率；其次，构建深度学习前馈神经网络，使用端到端的训练方法以实现时间序列的异常检测，能够有效缓解多类别时序条件下的运算复杂度。最后，以某地区主网保护系统设备异常数据作为仿真实例，实验结果验证了所设计模型的异常检测性能，能够助推设备安全风险的自动识别和及时应对。

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受气候变化影响，暴雨内涝近年来呈增多增强趋势。供电半径小、选址灵活性不足的配电系统易受雨涝淹没影响引发大面积故障停电。分析指出由于内涝水位缺乏详实记录，使得配电系统规划建设在内涝防护上存在基准缺失的问题。为此，参照电力系统冰灾等灾害防护方法，在二维水动力模型暴雨淹没分析基础上，研究提出考虑微地形影响的配电系统雨涝淹没停电风险区划分与差异化规划方法。首先，根据极值分布模型推算不同重现期的极值降雨，再结合地理信息进行二维水动力仿真，得到50年一遇极值降雨的淹没范围及深度图；然后，结合配电变压器和开闭所等配电终端的建设标准，设定不同淹没深度对应的停电风险，进而绘制配电系统雨涝淹没停电风险等级图，为不同风险区配电终端差异化设定基础高度，以提升雨洪灾害抗灾能力；最后，基于南宁地区数据的仿真分析验证所提方法的有效性。

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为提高配电网发生单相接地故障时的定位精度，提出一种基于电压零模行波S变换时频矩阵的选线和定位方法。首先，将各条馈线末端行波检测装置测得的行波信号解耦，得到故障电压零模行波；然后，在主馈线、一级和二级分支支路等特殊位置设置故障，得到对应故障位置的S变换时频矩阵，建立确定故障支路的对比库；最后，将故障零模电压行波S变换时频矩阵与对比库中数据进行相似度对比，确定单相接地故障发生的馈线和所在支路，针对不同性质支路选取适应性最优的定位方法，实现配电网单相接地故障的精确定位。仿真结果表明：该方法的定位准确度高，且无须全网配备行波检测装置便能够实现配电网单相接地故障的精确定位。

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针对传统电能质量扰动(power quality disturbances, PQDs）分类器人工选取特征过程复杂、精细化程度不足的问题，提出一种基于马尔科夫迁移场（Markov translate filed，MTF）可视化和改进密集卷积网络（dense convolutional networks， DenseNet）的PQDs识别新方法。首先将一维PQD信号经MTF映射为二维图像，接着将图像输入到具有新型通道注意力机制的改进DenseNet中，最后训练网络自行从海量样本中提取特征，实现PQDs信号的正确识别。算例结果表明：在无噪声和信噪比为20、30 dB情况下，所提改进DenseNet能有效克服传统方法中主观性强、抗噪性能差等特征缺点，可以更好地提取复合PQD特征信息，对复合PQD识别率高。

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虚拟电厂(virtual power plant，VPP)作为一种新型区域能源管理系统，可通过“源—荷—储”的协调优化调度，高效参与电网二次调频辅助服务。介绍虚拟电厂内部结构，建模分析新能源机组及可控负荷特性；搭建虚拟电厂参与二次调频两阶段调度模型，该模型能够兼顾二次调频净利润及调频效果；研究一种自适应权重的改进量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization，QPSO)算法，通过引入自适应权重机制，在量子粒子更新过程中动态调整权重参数以提高算法的搜索能力和收敛速度；并将改进算法应用于两阶段优化过程中，使虚拟电厂获得更高的二次调频净利润及更好的调频效果；仿真结果表明，所提改进算法的收敛速度更快且全局寻优能力更强。

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以实现居民用户智慧用能为着眼点，提出一种居民用户参与电网调峰激励智慧用能策略。首先，根据家用电器的负荷特性将居民用户用电负荷分为4类，并建立其相应数学模型；然后，综合考虑时间、用电满意度以及电费满意度约束建立居民用户用电成本优化模型；同时，考虑传统分时电价难以调动居民参与电网削峰填谷积极性，根据余弦相似度建立调峰效果评估模型，基于居民调峰贡献度提出市场激励机制；最后，将调峰效果引入夏普利值（Shapley value）分配中，建立居民用户与电网公司的合作博弈模型。仿真结果表明：所提策略能有效降低家庭用电成本，同时促进居民用户积极参与电网调峰。

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在电动汽车充电站参与需求响应的背景下，用户参与度对充电站经济效益有着巨大影响。基于前景理论该文提出充电站用户参与度优化方法，通过改变充电站电价的组成及形式，实现充电站用户参与度及经济效益提高的目标。首先，针对充电站价格对电动汽车用户的影响，建立用户价格影响模型，得到用户数量初步变化率；然后，使用前景理论价值函数量化用户面对不同电价时的决策不确定性，并计及充电站距离的影响，对用户初步变化率进行修正，得到用户最终变化数量；最后，根据上述模型并基于充电站典型负荷数据，以充电站需求响应时段最大负荷为约束，采用非支配排序遗传算法?II（non?dominated sorting genetic algorithm?II，NSGA?II），以充电站日收益最大和用户参与度最大为目标进行多目标优化，确定充电站电价的组成及形式，进一步确定最优用户参与度和充电站收益。仿真结果可以验证所提方法的有效性。

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为激励电动汽车(electric vehicles,EVs)参与需求侧响应以减小电网负荷峰谷差，同时提高电动汽车用电经济性，首先，利用蒙特卡罗法模拟出电动汽车无序充电负荷，再根据电动汽车是否受电网调控或者受价格信号引导，将电动汽车分为3类进行处理；然后，以电网峰谷差均方值最小和用户充放电费用最小为目标，搭建基于电价需求弹性矩阵的动态分时电价(time?of?use,TOU)需求响应模型；最后，根据湖南某地区历史负荷数据对一天的电价进行分段，再通过仿真分析，验证考虑实时负荷反馈的动态分时电价可以有效地应对负荷波动，并且对于减小峰谷差和降低用户用电成本的效果更明显。

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为响应“双碳”目标，高比例新能源接入的新型电力系统已成为下一个发展目标。光伏作为当前电力系统能源发电主体形式之一，其出力特性数据尚存在多源、异构及高维等分布特点，导致不同特征作用机理、机制较为复杂，继而加大分布式光伏系统出力的预测难度。为此，首先构建核主成分分析（kernel principle component analysis，KPCA）模型，通过核函数在特征空间中依据不同特征的有效信息蕴含度提取主成分；然后采用信息熵（information entropy, IE）模型，根据各主成分信息负载度量加权系数，综合求解相应作用权重；最后依据特征评估结果，针对性设置极限学习机（extreme learning machine，ELM）网络参数，降低预测不确定度。最终整合多类别数据挖掘模型，构建K?I?ELM预测方法，在复杂数据环境下实施光伏出力短期预测。基于某实际台区光伏发电数据进行案例分析，论证所提方法针对不同数据环境的适应性及较高的预测精度。

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为响应中国“双碳”目标，以风电为代表的新能源在电网出力中的比重不断提升，有效的风机出力预测对于提前制定电网的调度与发电计划尤为重要。由于风电数据具有不规则性强、季节性强等特点。为此，针对单模型预测方法无法解决风电间歇性的同时保证预测精度的问题，提出一种利用差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)时间序列、长短期记忆(long short?term memory, LSTM)网络和径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络建立组合模型对某地区风机出力进行短期预测。首先，进行数据预处理及序列平稳性分析与处理，得到平稳性序列并通过ARIMA预测，其次，将不满足残差白噪声分析判定的不规则数据通过LSTM预测；然后，使用RBF神经网络学习和模拟得出预测值以提升精度；最后，基于某风电接入系统数据进行仿真。通过与其他单一模型预测方法对比，结果表明：所提出的组合模型预测方法能够对季节性强和不规则性强的风电数据进行预测并且有更好的预测精度，为相应设备的运行与调度提供参考，提升供电可靠性。

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风电机组叶片结冰给风电场的运行安全和发电效益带来双重困扰，迫切需求对结冰较严重的风电机组进行除冰。气热除冰是一种叶片主动抗冰技术，热风热量通过导热—对流综合作用由叶片内表面向外表面传递，融化其上覆冰层。单纯从传热流程来看，气热除冰过程中的热对流和热传导流程并不十分复杂，可以通过系统实验和数值模拟2种方法研究其流动传热特性。然而，实验所需条件较为苛刻，实验成本也较高。针对此问题，基于k-ε湍流模型、速度—压力耦合算法及壁面函数等技术建立风机叶片内、外两侧流动与传热耦合模型，分析导热—对流综合作用下的气热防除冰效果，避免传统数值模型只考虑单侧流动与传热的分离式缺陷，能准确获取特定工况下叶片内腔速度场、温度场、压力场以及叶片外壁温度分布，为合理的除冰系统设计及运行控制提供技术指导。研究结果表明：在不同的送风风速下，叶片表面温度分布呈现两端高、中间低的趋势，且随着风速提升，温度不均衡现象得到了明显改善。当送风风速小于15 m/s时，叶片大部分区域表面温度低于0 ℃，送风风速增大到20 m/s时表面温度低于0 ℃区域面积显著减少。

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为支撑跟网/构网混合型新能源场站中机组控制方式快速切换，实现可适应电网强度变化的新能源场站安全稳定运行，提出基于时间卷积神经网络(temporal convolutional network，TCN)的跟网/构网混合型新能源场站并网系统小干扰稳定性快速评估方法。首先，构建跟网/构网混合型新能源场站聚合阻抗模型，通过特征值计算得到并网系统小干扰稳定裕度。然后，以并网系统短路比和新能源场站跟网/构网控制方式信息作为输入特征，以并网系统小干扰稳定裕度和阻尼比作为输出特征，训练TCN得到混合型新能源场站并网系统小干扰稳定性快速评估模型。经过训练的模型可根据短路比和跟网/构网混合型新能源场站中各机组的控制方式快速输出对应的小干扰稳定裕度和阻尼比。最后，以一个含10台风电机组的新能源场站为对象进行算例分析。结果表明：所提TCN方法相比于长短期记忆神经网络方法，在小干扰稳定裕度和阻尼比预测上的平均绝对百分比误差分别降低16.76%、14.75%；所提方法的计算耗时相对于特征值计算方法降低98.54%，从而验证所提小干扰稳定性快速评估方法的准确性与时效性。

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锂电池荷电状态（state of charge,SOC）的准确估计依赖于精确的锂电池模型参数。在采用带遗忘因子的递推最小二乘法（forgetting factor recursive least square,FFRLS）对锂电池等效电路模型进行参数辨识时，迭代初始值选取不当会造成辨识精度低、收敛速度慢的问题。为此，将电路分析法与FFRLS相结合，提出基于改进初值带遗忘因子的递推最小二乘法（improved initial value?FFRLS, IIV?FFRLS）。首先，通过离线辨识得到各荷电状态点对应的等效电路模型参数并进行多项式拟合；然后，利用初始开路电压（open circuit voltage, OCV）和OCV?SOC曲线获得初始SOC，代入参数拟合函数得到初始参数；最后，将初始参数带入递推公式得到IIV?FFRLS迭代初始值。对4种锂电池工况进行参数辨识，结果表明：与传统方法相比，IIV?FFRLS的平均相对误差、收敛时间分别减小58%、23%以上；IIV?FFRLS具有更高的辨识精度与更快的收敛速度。

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针对孤岛型微电网内可再生能源和负荷的不确定性，提出基于场景概率分布的不确定性和概率组合场景性能的微电网鲁棒经济优化方法。采用K?means聚类方法对大量历史数据进行预处理，构建数据驱动场景概率分布模糊集。在日前计划阶段引入二进制展开技术，对连续变量形式的概率组合系数进行离散化，简捷有效地参数化最恶劣场景搜索的密集度和搜索区间，使得最恶劣场景的搜索范围从不确定集边界有效扩展至不确定集内部，从而搜索出最恶劣的概率组合场景；通过优化最恶劣概率组合场景性能，计算出微电网运行日前优化解。接着在日内调度阶段利用新能源和负荷的实时测量数据，对部分日前计划优化解进行二次优化调整，提高微电网控制方案的经济性和鲁棒性。仿真算例验证所提方法的有效性。

Abstract:

综合能源系统(integrated energy system，IES)作为能源转型中的重要环节已得到越来越多国家的广泛关注。构建一套匹配中国国情的综合能源系统评价体系和评价方法不仅能够为综合能源系统规划后评价打下基础，以此对规划方案进行优劣排序；还能够提高综合能源系统项目的管理水平，在制定统一、完整的综合能源系统综合评价标准时提供参考。为此，首先结合园区IES基本特征以及运行特性，构建包含经济性、可靠性、环保性以及智能友好性4个方面的综合评价指标体系；然后为解决IES在运行中的不确定性问题，对基于传统云物元模型的综合评价体系提出云熵优化，即考虑不同评价者对模糊性的可接受程度；为解决单一赋权方法可能导致的评价结果过于主观或过于客观的问题，选择基于最小鉴别信息原理将决策实验室法与熵权法相结合的综合赋权法，并采用变权法进一步完善综合评价指标；最后通过算例分析，验证所提综合评价体系的科学正确性。

Abstract:

区域综合能源系统（regional integrated energy system, RIES）含有风电、光伏等多种能源、冷热电负荷和蓄电池，具有提升可再生能源利用率等优势。首先，考虑风光出力的不确定性，构建多面体不确定集的鲁棒优化模型并对不确定性进行处理；然后，建立碳排放量最少和运行成本最小的多目标优化模型，引入碳排放惩罚因子，将多目标转换为单目标进行求解；最后，通过实际RIES进行仿真验证，仿真结果表明所提方法的准确性与有效性。所建模型可以很好地兼顾系统的环保性和经济性，能够更好地处理不确定性，实现系统的经济优化运行。

Abstract:

电动汽车的兴起增加了机场服务区内的用电负荷。为此，利用机场周边发展光伏与储能，结合电动汽车停放期间充电特点，建立电动汽车参与价格型需求响应、服务区光储容量配置的双层优化模型。上层模型为光伏与储能设备容量优化配置，以光储配置成本最小为目标；下层模型中提出考虑分时电价与电动汽车停放中不同充电需求的服务区电能优化管理策略，同时，建立电动汽车负荷随机模型与价格型需求响应模型，以充电效益、光储效益最大为目标，建立典型日优化控制模型并优化电动汽车负荷曲线、服务区内储能控制。仿真中考虑光伏出力与充电负荷随机性，通过蒙特卡罗方法消除其对结果的影响,并且分析需求响应不确定性对优化结果的影响。结果表明：考虑分时电价与电动汽车充电效益的光储系统优化配置可节省一次投资费用，利用分时电价政策的充电和光储优化控制可获取更好的经济效益。因此，合理的系统配置与场地利用、充电管理和光储控制，是提高能源利用和经济效益的有效途径。

Abstract:

锁相环(phase?locked loop,PLL)是变流器并网同步的核心环节，现有技术通常采用基于同步坐标系的锁相环(synchronous reference frame?PLL, SRF?PLL)。由于SRF?PLL的引入，使得并网变流器模型复杂，稳定性分析困难，通常结合波特图等进行数值验证分析而难以获得解析解，更多关于稳定性的本质机理无法有效揭示。因此，提出一种基于代数运算的锁相(algebraic operation based PLL, AO?PLL)控制技术，同步速度更快，且在该锁相控制方式下，变流器模型阶次降低。基于此，给出系统稳定性的封闭解析解形式，并获得系统稳定性的充要条件，在此基础上，分析有功无功控制耦合对系统稳定性影响；揭示电流环比例控制器和积分控制器对系统稳定性的不同影响机理；解释利用短路比来刻画系统稳定裕度的内涵。此外，阐述所提AO?PLL和常规SRF?PLL之间的内在联系，以及稳定性结论在常规SRF?PLL控制下的适用性。最后通过算例验证前述理论分析的正确性。

Abstract:

基于电力电子变换器的功率放大器因其灵活易控成为电网电压模拟的理想物理接口之一。针对现有功率放大器控制方法会放大频率偏差、使滤波电路参数漂移以及难以模拟高频谐波的弊病，首先，提出一种混合馈入型自适应补偿的谐波功率放大器超宽频控制策略，以高精度复现宽频电压信号并兼顾动态与稳态性能；然后，设计多变量混合馈入型环路以补偿系统暂态特性；在时域下利用Lyapunov函数推导计及参数漂移的自适应方法以补偿滤波参数不确定性；深入分析并克服混合自适应补偿的数字实现局限性；讨论所提方法作为重复内嵌控制的性能提升；最后，制作样机，进行所提策略动态性能与稳态精度的仿真及实验验证。结果表明：所提方法相较于既有控制具备更快的动态响应、更高的稳态精度以及更宽的跟踪谐波频率范围，可以实现对超宽频参考电压的快速无差跟踪。

Abstract:

短路导致的绕组形变是引发变压器故障的关键因素之一。为探究变压器绕组在多次短路冲击下的弹塑性形变规律，以一台型号为SFZ7?31500/110电力变压器作为研究对象，构建变压器三维有限元仿真模型。通过磁场—结构场耦合计算，获取短路过程中变压器的漏磁场分布及绕组所受电动力大小，系统分析绕组在多次短路冲击下的形变特性及其累积效应。结果表明，在短路冲击下，高、低压绕组的形变方向相反，且低压绕组的形变量明显大于高压绕组。此外，受到铁芯结构的影响，同一绕组位于铁芯窗内和窗外的受力和变形呈现出显著的不均匀性，窗内的绕组形变量较大。随着短路次数的增加，低压绕组上的塑性应变逐渐累积，初期增长迅速，但随后因材料硬化效应，形变累积速度逐渐减缓并趋于稳定；相反，高压绕组在整个过程中均保持弹性变形，未出现塑性形变。研究结果对变压器绕组动稳定性分析具有一定指导意义。