Abstract:

由于极端事件会对电力系统安全造成巨大影响，提升电网韧性成为研究热点。为此，提出一种考虑智能软开关及多种应急资源的灾前预防?灾后协同恢复策略，以提高配电系统韧性。在灾前阶段，为有效减少资源灾后调度时间，以预测故障场景为依据，构建计及电源出力不确定性的鲁棒优化模型，采用列和约束生成算法求解，得到预布点决策方案；在灾后阶段，以动态调度最小化负荷削减功率为目标，结合灾前预布点和交通网路况，制定智能软开关和多种应急资源协同恢复策略；针对多源恢复模型的计算复杂性问题，设计辅助诱导目标函数加速算法，加快求解速度；通过改进IEEE 33节点配电系统算例，验证所提策略可提升配电网韧性。

Abstract:

构建以新能源为主体的新型电力系统是新一轮能源转型与能源革命的支点，是助力“双碳”目标实现的重要方向。在考虑风光出力不确定性以及负荷波动性的前提下，提出一种考虑碳中和效应的配电网电力能源供应结构多阶段鲁棒规划方法。首先，制定设备最佳投建容量计划；其次，在考虑不确定因素的情况下优化配电网的运行方案，使配电网的日运行成本最小；最后，通过分析珠海横琴地区算例，研究考虑碳中和效应的电力能源供应结构，为建设面向碳中和的新型电力能源系统提供指导。

Abstract:

高比例分布式能源并网造成系统灵活性不足问题凸显，同时输配电网的耦合度进一步提高。首先，基于概率盒方法对传统灵活性需求模型进行改进，并通过可变置信区间与条件风险价值法对概率盒边界进行截断，改善概率盒边界的保守性。随后，分别建立输电网与配电网经济模型，构建考虑灵活性供需失衡风险的输配协同运行模型。最后，基于算例验证所提方法与模型的有效性。

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为降低系统的停电频率，将系统平均停电频率作为约束条件，对负荷开关和断路器两种类型的配电网开关进行协同优化。计及分布式电源与负荷的不确定性，采用拉丁超立方采样生成样本矩阵，利用多场景分析法将不确定性问题转化为确定性问题。为提高孤岛划分效率，给出一种启发式求解孤岛范围的方法。选取改进的IEEE RBTS?BUS6 F4进行算例分析，结果表明：开关中配置适量的断路器能满足人们对于特定的停电频率的需求，并在一定程度上提升系统的供电可用率；考虑源荷不确定性的开关优化配置方案具有更好的鲁棒性。

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针对山火威胁配电线路稳定运行的问题，建立配电线路火灾风险预测模型具有重要意义，然而山火数据稀缺导致样本不平衡，会影响模型的准确性。为此，首先基于气象、地理、可燃物、社会等影响因子，采用支持向量机，结合代价敏感思想，赋予少数类样本更大权重；然后采用递归特征消除法选择出有利于少数类分类的特征，在此基础上，构建基于随机森林?自适应增强（random forest?adaptive boosting，RF?AdaBoost）算法的配电线路火灾风险预测模型；最后选取四川省西昌市某10 kV线路走廊区域开展实例验证，采用十折交叉验证并与其他算法进行对比，得出所提算法的召回率提高至76.67%，有效减小了样本不平衡问题对模型性能的影响，降低了山火误判，为线路走廊山火防治提供了依据。

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针对低压配电台区分布式电源（distributed generation, DG）输出高峰期与负荷重载期不同步引发的电压越限问题，提出一种基于云边协同的台区DG分阶段电压控制策略。首先，通过云主站接收智能融合终端采集的台区历史运行数据，在云层构建基于谱图论和图卷积网络的电压短时预测模型；然后，边层智能融合终端利用云层下发的电压预测模型和台区实时数据对电压进行短期预测，考虑低压配电网阻感比较大以及有功分布对电压的影响，将DG并网逆变器根据边层下发的电压预测值进行无功协调、有功削减、功率恢复3个阶段的控制，快速将电压控制到正常范围；当电压预测值与实时电压出现误差时，边层将出现误差的新数据集上传至云主站以对模型进行优化，实现电压实时控制策略下云层与边层协同；最后，通过某农村低压配电台区算例，分析所提的控制策略处理台区电压越限问题的实际效果，验证所提策略的有效性。

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继电保护作业的技术含量高且精度要求严格。针对当前增强现实（augmented reality, AR）技术应用在建模方面存在复杂性高、通用性差的问题，提出一种特征提取边缘计算框架。首先，通过Canny算法对保护柜的表计、压板和端子排进行边缘分析，针对图像中的椒盐噪声，采用固定窗口中值滤波方法进行预处理，通过改进的索贝尔算子在水平和垂直方向上对梯度进行优化，并利用最小二乘法构建轮廓边界直线集合来处理梯度变化大的点；然后，采用Harris算法对角点进行分析，使用固定参数的改进角点响应函数在轮廓直线集合中快速确定角点；最后，基于模板对保护柜上待操作对象进行识别。通过实验证明：该算法具有计算量小、响应速度快和准确率高的优点，能够满足现场作业的需求。

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直流系统是维持变电站正常运行的核心部分。针对直流系统环网接地故障检测困难的问题，在传统的低频信号注入法的基础上提出了一种改进哈里斯鹰算法(harris hawks optimization, HHO)与小波神经网络(wavelet neural network,WNN)相结合的接地故障检测方法。该方法首先通过低频信号注入采集环网运行状态；然后应用Mallat小波分解算法将各支路初始信号实施4层分解得到低频系数波形，计算波形能量构建小波神经网络输入样本集；最后，使用改进的哈里斯鹰优化算法优化小波神经网络参数，并将优化好且训练完成的小波神经网络应用于接地故障支路检测。仿真结果表明，所提出的方法能够有效地检测直流系统的环网接地故障。

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近年来，各种因素引发的山火灾害层出不穷，严重影响架空配电线路安全运行。除了架空线路与树木接触引发的山火外，人为用火和雷电等因素也是引起山火事故的原因。为此，以10 kV架空线路为研究对象，搭建单相触火和单相触树故障的试验研究平台，通过高阻接地故障模型和时频域对比分析2种故障的故障特征，研究单相触火故障火焰高度上升时期流经火焰泄漏电流和火焰电阻的变化规律。研究结果表明：单相触树故障相较于单相触火故障零序电压上升时幅值变化更平滑；单相触火故障相较于单相触树故障零序电压有更明显的低频分量；单相触火故障火焰高度上升时期流经火焰泄漏电流随时间呈现指数上升；线路对地电容电流对火焰发生弧光故障前流经火焰泄漏电流幅值几乎无影响。

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新能源技术的飞速发展使其在未来会成为发电主体，但新能源发电的间歇性和波动性特点使其受环境影响极大。针对极端天气下城市配电网发电供不应求的情况，提出了一种考虑灵活性资源调节能力的供电恢复策略。首先，对城市配电网中存在的典型可调灵活性资源——空调和电动汽车进行负荷建模，再对其进行调节能力评估；其次，根据评估结果进行调节，求解最优供电恢复路径来优先保障配电网中重要负荷的供电；最后，通过IEEE 33节点系统验证此方法可以快速寻找到供电恢复最优路径并有效降低重要负荷的失电率，对城市配电网韧性的提升有着重要意义。

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10 kV线路一般以树枝辐射状供电，支线末梢容易出现低电压问题，分析10 kV线路安全供电的典型区域面积是研究配网扩张及规划方法的基础。分析10 kV线路的沿线压降特性，获取全线压降的简化计算方法；通过对10 kV配网供电区域的分解，得到以主线为中轴、支线承载的负荷均衡分布的矩形、菱形及前、后三角形等4类10 kV线路典型供电区域模型；对典型供电区域进行边界压降分析，得到线路总负荷、线型与区域边界压降的关系，进而得到边界电压安全约束下的各类典型供电区域的最大面积。10 kV线路典型供电区域及安全供电面积分析，可为新区配网的变电站布点、网架布局及线型选择提供理论依据，具有理论意义及工程价值。

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用户侧中性线、地线接线错误在低压台区大量存在，使得用户负荷电流转化为剩余电流、导致台区漏电保护频繁跳闸并被迫退出运行，对用电安全构成威胁。接线错误隐藏在用户内部，难以定位排查，是台区漏保投运困难的重要原因。利用接线错误用户的负荷电流和台区剩余电流之间存在显著关联的特点，提出了基于关联分析和梯度提升决策树（gradient boosting decision tree，GBDT）的接线错误漏电用户定位方法。首先，对台区剩余电流和用户负荷电流的关联性进行定性和定量分析，基于皮尔逊相关系数判断其是否存在因果关联；然后，构建各用户负荷电流与台区异常剩余电流的GBDT模型，计算各用户的重要性评分大小，以衡量各用户对台区剩余电流异动的贡献程度；最后，进一步精准识别异常用户。实验结果表明，所提方法在复杂故障场景下也具有精准的异常用户识别能力。

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负荷模型对电力系统仿真分析结果具有重要影响，但当前的负荷建模方法在模型准确性及计算效率方面难以适应新型电力系统负荷的多元性和时变性特征。为解决此类问题，提出了一种基于量测信息的新型电力系统综合负荷模型在线建模方法。首先，基于参数空间的激活子空间分析影响综合负荷模型的主导因素；然后，根据负荷日出力曲线特征，采用聚类算法对大量底层负荷进行聚类；最后，将底层负荷从低电压等级逐级等值聚合至高电压等级，构建综合负荷等值聚合模型。算例分析结果表明，采用所提方法建立的负荷模型能够较好地跟踪和反映系统负荷的实时变化，准确展现实际的负荷特性。

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短期负荷预测是电力系统中的一项重要任务。目前，对多序列负荷之间的时空邻接关系的研究较少，而一定情况下考虑这种时空邻接性可以提高预测的准确性。为此，提出一种基于全连接图的图卷积神经网络(fully?connected graph based graph convolution neural network，FCGCN)。首先，FCGCN将多序列负荷数据编码成图的节点特征矩阵，结合位置编码的方法增加负荷数据的顺序信息，并利用动态时间规整（dynamic time warping,DTW）算法构建图的邻接矩阵，从而形成负荷数据的全连接时空图；然后，结合滑动窗口算法思想，将构建的全连接图连续分割为一系列子图，再利用图卷积神经网络（graph convolution neural network，GCN）对每个子图单独进行特征提取；其次，为了实现对多源负荷数据的多角度特征提取，FCGCN采用多分支并行结构，将每个分支提取的特征向量串联，并通过全连接层完成对不同负荷的预测；最后，利用来自某生产基地的实际负荷数据进行验证实验。结果表明：与常见的预测模型相比，FCGCN能取得更高的预测精度。

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集电系统海上升压站的选址对海上风场的建设运营成本有重要影响，海上升压站的选址问题本质上是基于海缆线路拓扑的优化问题，如何获取海缆铺设最优路径则是升压站选址寻优的关键所在。融合动态边权的最小生成树（dynamic minimum spanning tree，DMST）算法与粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法，以经济性最优为目的，提出一种DMST?PSO算法用于海上风电集电系统升压站选址。该算法首先通过DMST算法获取以海上升压站坐标位置为自变量的最小成本函数，然后以该函数值最小为目标采用PSO算法进行选址优化。算例表明，使用DMST?PSO算法可以实现海上升压站经济性最优选址，该方法具有计算效率高、收敛速度快的优点。

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随着风光等新能源大规模并网，电力系统中弃风弃光、电压越限和功率倒送等问题日益突出。抽水蓄能作为目前最成熟、最经济的大型储能模式，与新能源联合运行有助于平抑新能源波动性，并提高系统运行灵活性和电力供应可靠性。针对常规风光蓄调控方法对于风光出力不确定等复杂场景求解效率缓慢且求解时间缺乏可调性问题，提出一种基于非精确列和约束生成算法的风光蓄自适应两阶段鲁棒调度方法。首先，建立考虑抽水蓄能机组工况转换和功率过渡的模型；其次，建立了基于多面体区间不确定集的风光蓄两阶段自适应鲁棒调度模型；然后，将模型分解为主?子问题，并通过非精确列和约束生成算法，获得兼顾精度和效率的优化决策。最后，通过算例仿真对比分析了采用非精确列和约束生成算法和传统列和约束生成算法方法的模型求解时间和误差，说明所提出的两阶段调度方法能有效平衡系统运行的鲁棒性和经济性，并在误差允许范围内保证模型求解效率。

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针对目前风电、光伏等新能源的弃能现象，提出一种促进风光消纳的电动汽车有序充放电策略。该策略利用电网互动技术，在山地城市的背景下，以最大化区域内风光消纳率、最小化电力负荷波动和最大化电力公司的售电效益为目标，建立多目标充电模型。日前采用变分模态分解结合双向长短时记忆网络预测风电、光伏出力，根据风电、光伏的出力值划分出力时段并设置动态电价，以自适应粒子群算法、Yalmip+Cplex以及CVX工具箱进行求解。算例结果表明，当用户车网互动（vehicle?to?grid,V2G）响应度为30%、60%、100%时，风光消纳率分别为83.73%、89.12%、97.11%，电力负荷波动性分别下降41.89%、44.46%、47.32%，同时保证电力公司的售电效益。

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在具有大量可再生能源且变化性很高的电力系统中，传统调度方法无法充分适应上述变化性的影响。提出一种调度优化方法，通过考虑太阳能、风能和负荷需求的变化性来评估最佳机组参与因数。采用顺序模型和动态模型，在优化过程中考虑了可变性和不确定性成本。由于参与因数拟合函数只在调度间隔开始时优化一次，所提出的调度优化模型的维度与传统方法的相同。仿真分析结果表明，与传统顺序方法相比，使用所提出的动态方法成本降低了3.6%，验证所提出方法的有效性。

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针对用户独立决策的储能行为难以发挥共享储能主动性，且负荷预测误差导致共享储能电站制定的日前调度计划有效性和经济性下降的问题，提出一种主动式共享储能社区双层优化调度策略。首先，设计含主动式共享储能的产消者社区架构；其次，构建以共享储能电站为领导者、产消者集群为跟随者的主从博弈决策模型，采用遗传算法求解社区最优日前调度计划；最后，基于拉丁超立方抽样预测日内发电量及负荷，并构建基于模型预测控制的日内滚动调度模型，据此实现发挥共享储能电站主动性的产消者社区日前?日内双层优化调度。实验结果表明，所提模型能有效实现博弈各方利益均衡意义下的最大化，与现有用户决策共享储能相比，储能电站经济收益提升16.3%，充分发挥了共享储能的主动性。

Abstract:

基于经典一致性控制的孤岛微电网系统的收敛速度慢，而现有的改进一致性算法难以适应分布式电源“即插即用”等需求。针对此问题，首先提出一种改进一致性算法，引入总体偏差消除项，在不改变原有拓扑结构的情况下，实现各分布式电源间的信息交换和总体偏差消除项获取，并通过仿真验证了改进一致性算法的稳定性；然后提出一种基于改进一致性算法的控制策略，实现了孤岛微电网的频率稳定和精确功率分配；最后搭建孤岛微电网仿真模型，验证了所提控制策略的有效性和适用性，以及在收敛速度方面的优越性。

Abstract:

独立直流微电网中存在的大量恒功率负载（constant power load，CPL）会减小直流微网的阻尼，易引发母线电压的振荡甚至大幅跌落。为此，提出一种有源阻尼方法来提高系统的稳定性，在不增加传感器的前提下，通过在储能电池变换器端口处并联虚拟电阻来提高变换器的阻尼，从而抑制其谐振峰值；给出有源阻尼参数的设计方法，并利用频率稳定判据分析所提并联虚拟电阻方法对系统稳定性的影响；还通过仿真对比传统的阻尼方法与本文所提方法的性能。实验结果验证了并联虚拟电阻方法可在较宽频段有效提高独立直流微电网系统稳定性。

Abstract:

建设综合能源系统是促进能源高效利用的有效手段，合理的综合能源系统规划设计软件能够按工程需要提供设计方案，但能否开发出可多场景兼容的规划软件仍是综合能源系统在工业界实现广泛应用的“卡脖子”问题。为此，开发了一个综合性强、可靠性高的综合能源系统规划（integrated energy system plan，IES?PLAN）设计平台，以科学地指导用户设计合理、低碳、高效的综合能源系统。平台提供了图形化交互界面，允许用户根据自身需求灵活设置规划场景与规划目标。为验证平台的有效性和实用性，围绕“南京市医院综合能源系统”设置了仿真算例，展示了在用户不同定制需求下平台的响应能力与规划效果，实现了能源成本的降低和能源使用效率的提升。

Abstract:

当前电网规模不断扩大，电力系统中的知识量呈现爆炸式增长。为有效组织、管理和利用海量知识，知识图谱技术被引入电力系统和综合能源系统领域。常见的Oracle和结构化查询语言（structured query language，SQL）关系型数据库需要使用表格来存储数据，并通过复杂的关联来查询和分析数据，这在处理复杂关系时更加繁琐，而Neo4j将数据表示为节点和边，使得实体和关系之间的关联关系得以直观地表达和存储，特别适用于需要处理复杂关系和进行图分析的应用场景。因此，提出一种基于Neo4j图数据库的电力系统与综合能源系统知识图谱研究方法。首先，将知识图谱技术引入电力系统和综合能源中，利用Neo4j有序存储电力知识；随后，搭建电力领域知识图谱，采用B/S框架设计搜索引擎，通过前端编码实现用户与知识图谱的交互功能，通过后端编码处理与知识图谱相关的数据，包括数据的存储、查询、更新等操作。测试结果表明：该方法可以有效提高电力系统与综合能源系统知识图谱的搜索效率，提高海量数据检索速度。

Abstract:

弱电网下，并网逆变器的控制作用与电网阻抗之间的交互会使并网逆变器相位裕度降低，加剧谐波振荡甚至导致并网系统不稳定。传统并网逆变器阻抗重塑策略可以提升并网系统稳定运行的能力，但随着高比例新能源和新型负荷的接入，电网阻抗呈现随机变化特征，使得基于固定场景的传统阻抗重塑策略的性能无法得到保证。针对这一问题，提出一种基于双谐波注入法识别电网阻抗的并网逆变器阻抗重塑策略。首先，采用数学方法推导并建立LCL型并网逆变器系统等效阻抗模型，并分析在电网阻抗宽范围波动下传统电网电压前馈策略的局限性；然后，通过向并网逆变器注入双谐波扰动信号获取实时准确的电网阻抗信息，根据该信息对传统阻抗重塑策略进行动态调整，保证系统在电网阻抗宽范围波动时仍具有良好的相位裕度，提高了并网逆变器在不同电网工况下的适应性；最后，通过在MATLAB/Simulink中搭建系统仿真模型，验证所提阻抗重塑策略在弱电网工况下的正确性和有效性。

Abstract:

针对配电网发生短路故障会导致电压暂降，引发设备停机等一系列严重问题，提出一种基于电压暂态变化率的配电网静止同步补偿器（distribution network static synchronous compensator，D?STATCOM）协调控制策略。首先，改进传统控制策略中的电压控制环节，在配电网发生短路故障时投入该策略中的欠电压模块，加大D?STATCOM无功输出，抑制故障时的电压暂降，在故障结束时投入该策略中的过电压模块，减小D?STATCOM无功输出，抑制故障后的电压超调；然后，附加一种暂态快速无功补偿控制来提高D?STATCOM的动态无功调节速度，使得D?STATCOM更快地发出或吸收无功来稳定电压；最后，在PSCAD/EMTDC中对所提协调控制策略与常规控制策略进行对比，仿真结果可以验证该策略的有效性及正确性。

Abstract:

针对现有电动汽车（electric vehicle，EV）参与有序充、放电调度中存在可调度能力刻画不充分、多主体利益考虑不全面、充电站定价机制不完善等问题，提出了一种基于多主体主从博弈的电动汽车充电站双层定价策略。首先，考虑充电行为影响因素，对EV用户响应能力进行评估，建立充电站可调度能力预测模型；其次，讨论各主体间的博弈关系，结合EV用户响应意愿和节点边际电价理论，提出了基于Stackelberg博弈的充电站双层定价策略：外层模型以配电网运营商成本最小为目标进行优化，确定各配电网节点边际电价；内层模型以充电站收益最大、EV用户充电成本最小为目标进行优化，制定充电站价格策略，EV用户根据电价安排充、放电计划；利用对偶理论及卡罗需?库恩?塔克（Karush?Kuhn?Tucker，KKT)条件对模型进行重构，并设计迭代算法求解。算例仿真表明，所提定价策略能在提高充电站利润的同时降低EV用户和配电网成本，兼顾各主体利益。

Abstract:

为实现系统负荷削峰填谷和实时平衡负荷峰谷功率差异，提出新能源与传统能源的多能协同优化供能方法。针对风电、光伏与水电、火电的不同发电特性，构建基于多能联盟的优化模型。首先，利用峰谷能量块方法确定联盟体所承担的电量需求，并通过联盟内部资源优化配置及多主体发电组合的多尺度成本均衡优化，提出多尺度动态成本Shapley值的多能联盟运营优化决策方法，以量化各主体的成本分摊及出力比例动态分配规律，并采用核仁法与Shapley值法进行对比。其次，基于灰色关联度?熵权TOPSIS综合评价模型，对不同发电组合进行优选，以提升系统优化效果。最后，算例分析表明，该多能联盟运营机制能够有效平抑新能源出力波动，提高联盟内新能源消纳比例，并增强系统的经济性和稳定性。研究成果可为多能联盟内的发电计划制定、成本分摊及组合优化提供理论支撑，并为多能系统的高效协调运行提供实践指导。

Abstract:

随着电缆设备的大量投运，电缆故障问题也威胁着电网安全运行，传统的运维检修工作难以准确预测出电缆绝缘目前的健康状态。针对此问题，提出了一种基于改进遗传算法?反向传播（improved genetic algorithm?back propagation，IGA?BP）神经网络模型的电缆健康指数预测方法。由于地下电缆在不同的老化阶段其参数变化率不同，该方法在遗传算法优化过程中将地下电缆近几年的老化趋势特征加入适应度函数和变异算子中，对不同个体基于老化趋势特征进行区分，提高了模型搜索全局最优解的效率和预测准确率。实验结果表明：对比传统反向传播（back propagation，BP）神经网络和遗传算法?反向传播（genetic algorithm?back propagation，GA?BP）神经网络，IGA?BP神经网络的准确率提高了3.68%，五折交叉验证的准确率为99.39%，并在15 kV高压交联聚乙烯（cross?linked polyethylene，XLPE）地下电缆数据集中取得了95.8%的准确率；所构建的模型能够充分考虑电缆过去的老化信息，更适用于电缆的健康指数预测。

Abstract:

在将已有的敞开式站点改建为用户内布置的终端站时，由于站内面积一般比较紧凑，对接地网的可靠性要求更高，接地网的腐蚀状态诊断和评估工作显得愈加重要。目前，接地网不开挖腐蚀诊断的方法以电网络理论分析方法为主，但该方法在诊断中易出现支路数量超过可观测节点数量，导致高度欠定性问题。由此，提出一种改进的海鸥优化算法，在传统海鸥算法之上，融合高斯映射和莱维飞行策略，提升了计算稳定性和收敛速度；搭建了模拟接地网模型，通过在多种接地网腐蚀情况下的仿真计算，结合对比分析其他常用优化算法，验证了改进海鸥算法的准确性和可靠性。仿真结果表明，融合改进算法的接地网腐蚀支路诊断偏差均低于5%，明显低于其余2种传统优化算法，证明其进一步提高了接地网腐蚀诊断精度。