Abstract:

针对海风 –火–储系统中的多能源协同优化问题，提出了一种基于隶属度分析的聚合优化方法。该方法通过对风电场、火电厂和储能系统的建模与优化，完成了资源的动态聚合与灵活调度。具体而言，采用笛卡尔积生成聚合体集合，引入约束条件对初步聚合体进行筛选，并基于风电消纳率、经济效益和火电协同调频能力 3个维度进行隶属度评估与综合优化分析。研究结果表明，通过优化后的聚合体配置，不仅能够显著降低系统运行成本，而且增强了火电调频能力的协同性。算例分析以中国浙江省海风 –火–储资源为研究对象，验证了该方法的有效性，为大规模新能源消纳和系统优化运行提供了新的理论支持和技术路径。

Abstract:

基于数据驱动的电力系统静态电压稳定评估方法通常存在初始数据样本类别不平衡问题，导致数据驱动评估模型的性能受到很大的影响。为此，提出一种基于带多数类权重的少数类过采样技术 （majority weighted minority oversampling technique，MWMOTE ）和麻雀搜索算法优化核极限学习机 （sparrow search algorithm-kernel extreme learning machine，SSA-KELM ）的电力系统静态电压稳定评估方法。首先，利用 MWMOTE 解决样本类别不平衡问题，增加样本多样性；然后，使用 SSA优化 KELM模型参数，构建基于 SSA-KELM 的电力系统静态电压稳定评估模型；最后，在新英格兰 10机39节点系统上进行验证。测试结果表明，所提方法不仅能够有效应对样本类别不平衡问题，还具有良好的评估准确率和泛化能力。

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随着可再生能源占比的大幅增加，电力系统呈现出 低惯量和弱阻尼的特征，使得系统面临暂态稳定性问题。传统的跟网型储能系统缺乏自主支撑电力系统运行的能力，需要配置构网型储能系统以增强电压支撑能力以及系统稳定性。为解决这一问题，探讨了配置何种比例的构网型储能单元能够实现系统暂态稳定性和动态支撑能力增强。首先，建立跟 /构网混联系统的暂态模型，分析接入构网型储能对混联系统暂态同步稳定性的影响机理并提出表征暂态稳定性变化的评价指标；其次，基于跟 /构网混联系统暂态模型的时域目标特征，提出表征动态支撑能力的评价指标，并以暂态稳定性和动态支撑能力指标值作为输入，比例配置结果作为输出，提出一种基于改进灰色关联分析 （grey relational analysis，GRA）-VIKOR 的跟 /构网配比方法；最后，以中国西部实际电力系统为案例进行分析，验证所提配置方法的有效性。

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微气象区输电线路更易产生覆冰，这对电网系统的安全运行具有极大的破坏性。针对微气象区覆冰监测数据较少、干扰较大的特点，提出了一种基于随机森林 （random forest，RF）算法、全局搜索鲸鱼优化算法 （global search whale optimization algorithm，GSWOA ）、支持向量回归机 （support vector regression machine，SVRM）算法的微气象区输电线路覆冰预测方法 RF-GSWOA-SVRM，以提高覆冰预测精度。首先，采用 RF算法提取输电线路覆冰和微气象数据的相关性，以减少某一气象因素的过拟合现象和多个气象因素的叠加作用；其次，针对 SVRM算法对核函数选择和惩罚因子设置较为敏感这一问题，对传统鲸鱼算法进行优化，得到了 GSWOA，以避免核函数与惩罚因子陷入局部最优解；再次，通过 GSWOA 对SVRM算法的两个参数进行优化处理，建立 RF-GSWOA-SVRM的短期覆冰预测模型；最后，以河南电网某微气象区输电线路在线监测数据为例，进行对比分析以验证该方法的有效性。将该模型应用于某地类似微气象区的输电线路覆冰预测，获得了较高的预测精度，说明该模型具有一定的普适性。

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针对现有高压输电线路的暂态保护存在误动、拒动等情况，提出一种结合反向传播 （back propagation，BP）神经网络与暂态电压信号时频矩阵的输电线路保护方法，根据故障电压行波的一维连续小波变换后得到的时频分析矩阵来进行输电线路的暂态保护，根据已有的故障电压行波数据或者仿真故障电压行波数据进行时频分析得到时频矩阵，取其时频特征明显部分作为 BP神经网络的输入，故障情况作为输出，通过神经网络的学习实现高压输电线路区内外故障的可靠判断，实现高压输电线路的快速保护。仿真结果表明，该方法能够综合利用暂态波形在时域和频域上的故障特征，且计算速度快，有望提高高压输电线路暂态保护的可靠性。

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逆变电源在故障时采取负序抑制控制策略及 低电压穿越控制策略，导致全比例新能源系统中储能场站侧正、负序电流分布系数严重不相等，引发相电流差突变量选相元件不正确选相。基于故障序分量网络，推导了相电流差突变量选相元件正确选相的限制条件，提出一种基于故障分量调控的相电流差突变量选相元件性能恢复方案。该方案能消除由于正、负序电流分布系数不相等而引发的储能侧选相性能下降的问题。仿真结果表明，所提方案恢复了传统电流突变量选相元件在全比例新能源系统中储能侧的性能，使现有电流突变量选相方案仍能适应高渗透率甚至全比例新能源电网。

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可再生能源的大规模接入使得省级配电网灾备系统在数据处理和资源优化方面面临巨大挑战，亟须采取一种智能化、动态优化的资源管理方法，以提升资源利用效率、降低运行成本并增强系统的稳定性。提出了一种基于自适应反馈机制与灰狼优化算法相结合的省级配网灾备系统资源动态优化方法。在数据采集层，引入多层次自适应反馈机制，实现实时反馈控制；在资源调配与系统运行层，采用自适应调节机制，使系统能够动态感知运行状态，并针对不同层次的需求调整优化策略。此外，建立了多目标优化模型，综合考虑资源分配效率、能耗、成本及系统可靠性，并利用灰狼优化算法进行资源的全局优化与动态分配。通过仿真和实际应用测试得出，所提方法在提高资源利用效率、降低运行成本和增强系统稳定性方面均表现出显著优势，能够有效优化省级配网灾备系统的资源分配策略，提高电网的鲁棒性和灵活性，具有较高的工程应用价值。

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随着新型电力系统的建设推进，间歇性新能源出力与多元化负荷的时空不匹配性加剧了电网峰谷差，使变电站主变压器负载率上升，站内各变压器承担的负荷均衡性下降。这一运行趋势不仅加剧设备老化风险，更可能通过电网层级耦合效应威胁电网的安全稳定运行。为此，基于变电站分层分区运行特征以及出线负荷的时空耦合关系，构建了基于负荷相似度、互补性的线间相关性多维评价指标，并综合考虑了主变压器的负载率、负荷平坦度和负荷均衡性，提出了主变压器负荷优化分配的三维判据。在此基础上，构建了一种考虑负荷相关特性的多目标优化模型，并给出枚举法和遗传算法的求解方法，以获取多约束条件下的帕累托最优解集。对华东地区典型 110/35 kV变电站的案例实证分析表明，该方法可使主变压器日负载率标准差降低 42.7%，峰谷差率减少 18.3%，显著提升设备利用效率与系统运行经济性，为智能变电站精益化运维提供了一种创新解决方案。

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针对目前非侵入式负荷分解技术存在的难以有效提取多状态电器在低功率状态下的功率特征和分解模型的泛化能力不足这两个问题，提出一种基于改进嵌套 U型网络 Unet++ 的多状态电器负荷分解方法。首先，在编码器 -解码器框架中，采用具有并行结构的编码器来增强对复杂功率信号的解析能力，通过跳跃连接确保解码器能够精确重建原始信号，提高分解的精细度；其次，引入双向长短期记忆网络 （bidirectional long short-term memory，BiLSTM ）模块捕捉时间序列的长期依赖关系，提升模型的学习与预测能力。实验结果表明，所提模型在英国家用电 器 级 电 力 数 据 集 （UK domestic appliance-level electricity dataset，UK-DALE ）和 功 率 分 解 参 考 数 据 集 （the reference energy disaggregation dataset，REDD）上均能准确识别并分解多状态电器。通过公开数据集测试得出，该模型在平均绝对误差这一指标上表现优异，其性能优于现行其他方法。

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规模化电动汽车和分布式电源的普及给电力系统带来了新的挑战，负荷需求和电源供应的波动性与不确定性增加，使得配电网络运行面临较大压力。提出了一种考虑光伏功率消纳的电动汽车充电控制策略。首先，采用蒙特卡洛方法对电动汽车用户的用电特征及充电方式进行模拟分析；其次，基于门控循环神经网络理论建立光伏发电预测模型；最后，以光伏消纳最大和用户充电成本最低为充电控制策略目标，采用改进蜣螂优化算法获得了最佳充电策略。仿真结果表明，该充电控制策略在促进光伏功率消纳方面具有有效性和可行性，能实现电动汽车的有序充电。

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电动汽车作为一种新兴的绿色能源载体，凭借其闲置时间长和储能特性，不仅可以缓解电网负荷压力，还可通过合理调度实现源荷协同互动，降低碳排放。因此，如何充分发挥电动汽车的灵活性，构建兼顾电网安全、经济和低碳目标的优化运行策略，成为当前亟须解决的重要问题。为解决此问题，提出了一种针对高峰负荷的低碳优化调度方法，重点研究了电动汽车作为车网互动 （vehicle to grid，V2G）储能资源的调度策略。为了充分调动电动汽车车主的参与积极性，考虑车主的经济激励，提出基于双层优化的调度方法。该方法的上层为电力系统，目标是通过最小化综合成本来制定 V2G储能的充放电计划；下层主体为电动汽车车主，考虑电池损耗，目标为最小化车主经济支出。仿真结果表明，所提双层优化方法不仅能够有效提升电力系统的供电可靠性和低碳性，还能兼顾车主的经济利益，从而提高车主参与 V2G储能调度的积极性和可行性。

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针对柔性直流输电系统在电网电压不平 衡、频率突变等复杂工况下，传统锁相环 （phase-locked loop，PLL）存在动态响应慢、检测精度差、抑制能力不足的问题，提出一种基于改进二阶线性自抗扰控制 （linear active disturbance rejection control，LADRC）的自适应 PLL控制策略。该策略采用具有频率反馈回路的交叉解耦双复系数滤波器作为前置滤波环节，实现了电压正、负序分量的提取与分离，并在二阶 LADRC 输入参考信号处增设一阶前馈微分环节；设计了一种改进的二阶 LADRC 控制器作为核心环节，精准检测锁定电压正序分量频率与相位；利用PSCAD/EMTDC 平台搭建柔性直流电网进行仿真验证。结果表明，所提自适应 PLL控制策略动态响应快、抗干扰能力强、对电网频率和相位跟踪精度高，能有效消除电压不平衡与谐波对 PLL的影响。

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针对当前光伏发电功率预测方法高度依赖 气象监测与分类技术，无法实现大规模复杂数据下光伏发电全天候准确预测的问题，构建了基于两阶段注意力机制 （two-stage attention，TSA）的Multiformer-TSA 方法来预测光伏发电功率。首先，构建跨尺度嵌入层，生成分阶段采样标记，采集不同尺度光伏序列，获取跨尺度特征；然后，将多变量时间序列不同维度的点分段嵌入，组成新的特征向量，捕捉跨维度依赖性；最后，通过 TSA将跨尺度与跨维度依赖信息融合，以实现准确的光伏发电全天候预测。利用澳大利亚爱丽斯泉的光伏发电公开数据集开展多尺度预测对比实验与消融实验，实验结果表明，所提方法能准确地捕捉多维时间序列的跨尺度与跨维度特征，提高光伏发电功率多尺度预测精度。与现有方法相比，预测结果的均方根误差和平均绝对误差指标皆表现最佳。

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相比于工频和直流输电方式，分频输电方式凭借其在输电损耗、建设成本等方面的优势，成为大规模远距离海上风电汇集送出的重要解决方案。但是，分频海上风电系统的稳定性研究，尤其是在系统运行典型大干扰背景下的分析较为欠缺。通过建立分频海上风电系统高阶非线性的状态空间模型，采用扇区非线性方法处理模型中的高阶非线性部分，构建了系统的 Lyapunov 能量函数，计算了相应的稳定区域。在此基础上，基于 Lyapunov 稳定性定理，分析了多种典型大扰动工况下永磁直驱风机和陆上模块化多电平矩阵式换流器 （modular multilevel matrix converter，M3C）之间的交互稳定性问题，并基于稳定区域的比较，分析了系统主电路和控制部分参数对大干扰稳定性的影响规律，给出了系统参数优化和稳定性提升策略。最后，通过 MATLAB/Simulink 仿真算例对 Lyapunov能量函数和稳定区域的正确性进行了验证。

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为解决大规模风电并网条件下电力系统频率稳定问题，提出一种考虑风机状态差异性的风储联合调频控制方法。首先，构建了含风电的电力系统模型，以模型预测控制 （model predictive control，MPC）为主控制器来优化风机的输出；然后，在此基础上考虑风机状态差异性，针对 MPC统一控制所有风机导致在线计算复杂度过高的问题，引入风机状态一致性控制 （state consistency control，SCC）方法以降低预测模型的阶数；最后，根据风电场实际输出功率和 MPC以主导风机为基准预测的总输出功率存在偏差的问题，加入储能进行补偿，形成风储协同的控制模式。仿真结果表明，所提策略不仅能够削弱风电内部差异性的影响，而且降低了系统在线计算复杂度，保证了电力系统频率的稳定性。

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随着配电网分布式光伏渗透率的不断攀升，以并网逆变器为代表的电力电子设备对电网的影响日益增强，电网宽频振荡风险加剧。而现有研究中少有提出满足含高渗透率分布式光伏并网安全运行条件的宽频振荡稳定判据，以致无法对其采取有效的抑制措施。鉴于此，提出一种基于等值模型的高渗透率分布式光伏并网下宽频振荡的分析方法。首先，研究了分布式光伏集群划分和聚合建模方法，建立了配电网等值模型；其次，基于等值模型开展宽频振荡分析，提出了高渗透率分布式光伏并网下宽频振荡的分析方法；再次，通过扫频法获取等值模型的阻抗特性，并进行宽频振荡分析；最后，基于 Simulink 搭建 IEEE 33详细模型和等值模型，在实际 110 kV区域配电网等值模型中进行仿真，通过对比不同模型的阻抗特性仿真结果，验证了所提宽频振荡分析方法的有效性。

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针对分布式光伏电站缺少专业监测、难以准确定位异常站点的问题，借助临近分布式光伏场站出力的相似性及相关性，提出一种基于核主成分分析 -密度聚类 （kernel principal component analysis-ordering points to identify the clustering structure，KPCA-OPTICS ）集群划分的分布式光伏功率异常感知方法。首先，基于光伏电站的出力数据，采用 OPTICS 算法对多场站进行集群划分，进而利用 KPCA对聚类数据进行降维操作，以降低高维数据对OPTICS 算法聚类准确性的影响。然后，以所划分的集群为目标进行异常感知处理，对集群不同天气下的出力进行等权重的加权平均，获得可以表征集群整体出力状况的出力曲线，并利用分位数回归 （quantile regression，QR）拟合集群的出力区间，作为分布式光伏 （distributed photovoltaic，DPV）集群的异常感知依据。最后，采用中国南方某城市分布式光伏数据集作为实际验证数据进行了仿真实验。结果表明：该方法能够有效地感知分布式光伏系统的功率异常，具有较高的检出率、精确率和较低的误报率，在实际部署中具有良好的模型扩展性。

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超级电容多支路模型能够较准确地描述 超级电容充放电特性，但在利用其进行超级电容状态估计时，难以获取准确参数，易导致状态估计结果存在较大误差。为了提升瞬态过程中超级电容参数辨识和状态估计的准确性，提出了基于瞬态模型的扩展卡尔曼滤波 （extended Kalman filter，EKF）–自适应无迹卡尔曼滤波 （adaptive unscented kalman filter，AUKF）状态估计算法。首先，分析了快速充放电情形下的模型简化可行性，在可行性成立的情况下对多支路模型进行简化；其次，将模型参数作为扩展状态加入状态方程中，采用 EKF-AUKF 算法同时估计超级电容等效电路参数和状态；最后，通过仿真和实验验证了所提方法的准确性。实验结果表明，基于瞬态模型的EKF-AUKF 算法能够实现准确的参数辨识和状态估计。

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为提高系统风电消纳率，降低氢能利用成本和系统碳排放量，提出一种基于动态偏差信息间隙决策理论（information gap decision theory，IGDT）的综合能源系统 （integrated energy system，IES）协调优化策略。首先，在IES中引入混合制氢和富氧燃烧捕集系统，并构建含混合制氢和富氧燃烧捕集系统的 IES模型；其次，以总运行成本最低为目标，建立确定性场景下的系统调度模型；再次，针对在处理风荷不确定性问题中传统 IGDT决策模型表现出过于保守的问题，提出了基于动态偏差的 IGDT决策模型；最后，通过算例结果验证了所提策略能有效提高系统总体经济性，实现了系统低碳经济协调运行。

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当前水下恒压压缩空气储能主要用于岛屿或港口的孤岛电网中，首先，利用内陆废弃矿坑湖建立大型水下压缩空气储能储气室，构建陆上含水下压缩空气储能的综合能源系统。其次，提出新型的供热模式，通过储热罐与热泵之间协调供热，实现储能系统功热并储一体化。最后，综合考虑矿坑湖区综合能源系统的运行成本、系统效益、风电消纳、低碳排放的影响，对模型进行多目标优化，并通过 IEEE 6节点配电网和 8节点供热网进行算例仿真。结果表明，将含水下压缩空气储能的综合能源系统应用至内陆并网运行，解决了传统恒容压缩空气储能因压缩机和透平机偏离额定变比工作而导致的储能效率较低的问题，同时有效减少了燃煤机组的出力，降低了系统碳排放量；新型供热模式将多余风电经热泵转化为热能，并经储热罐重新回收利用，提高了系统风电消纳能力，降低了弃风率；储热罐中回收的热能供给热负荷，减少了热泵向电网购电供给热负荷的频率，从而降低了能源站的购电成本，提高了能源站的净收益，具有良好的经济性。

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分布式能源的发展为双极直流微电网带来了巨大的优势。由于负载的不对称性，双极直流微电网会出现正负极之间的电压不平衡问题。为此，提出电压平衡器，分为集中式和分布式两种模式。集中式电压平衡器的缺点是不能解决长途电力线路或终端负载的电压不平衡问题，而分布式电压平衡器因附加设施的建设而增加了成本，为克服缺陷，将储能系统安装在双极直流微电网中，其缺点是必须在每个电压极单独安装。提出一种将双向变换器和电压平衡器的功能应用于单一储能系统的电压平衡方法，通过储能电池的充放电控制来存储和供电，同时减少了正负极之间的电压不平衡，功率转换级的数量也得到有效减少，提高了双极直流微电网运行的可靠性。通过仿真设计和额定功率为 4 kW实验样机的搭载，验证了所提方法的有效性。

Abstract:

高耗能行业是中国碳排放的主要来源，降低高耗能行业的碳排放量是当前碳减排工作的紧要任务。目前，高耗能行业缺乏有力的碳排放约束机制，其减排的动力明显不足。为解决这一问题，提出了一种结合神经网络差分方程（neural ordinary differential equations，Neural ODE ）和可计算一般均衡 （computable general equilibrium，CGE）模型的仿真方法，设计了基准情景和 3个减排情景，以2022年国家与某省的投入产出数据为依据，评估高耗能行业参与碳交易对省域碳排放和碳市场的影响。研究表明，相比于不额外增加其他政策的情况，高耗能行业参与碳市场交易会有效降低能源消耗量和碳排放总量，提高碳市场交易总量与交易价格，并促使该省在 2028年实现碳达峰。

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为了在零售市场背景下高效率地选择出智慧用电服务的用户，提出一种智慧用电服务用户优选方法。首先，根据用户负荷数据的物理特征和交易数据的行为特征，从既成价值和潜在价值两个方面提出智慧用电服务价值指标体系；其次，基于 G1法和改进熵权法求解评估指标的综合权重，提出智慧用电服务用户优选方法，为提高运营方服务效率提供新的思路；最后，对某地区的零售用户交易与用能数据进行仿真分析，验证了所提方法的有效性。

Abstract:

输电线路杆塔易遭受雷击，杆塔接地电阻值过高时会增加线路故障率。为了有效降低典型接地装置的雷电冲击接地电阻值，指导输电线路杆塔的接地设计，提出了一种由典型杆塔基础联合爪形接地体构成的组合接地装置，在考虑土壤火花效应作用下利用 CDEGS 软件建立了爪形接地装置模型，并对其时域冲击特性响应进行了量化比较，得到了在不同雷电流幅值、土壤电阻率、爪形接地极接入位置、接地极埋深等情况下的爪形接地装置的冲击接地电阻。结果表明，爪形接地装置在相同环境、材料长度下的散流效果分别比垂直外延、水平外延接地提升了17.23%、18.35%，在更大限度地降低接地装置冲击接地电阻值的同时还降低了接地装置的铺设难度。

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基于计算机视觉的航拍绝缘子缺陷检测方法被广泛应用于电力巡检。针对绝缘子缺陷易受背景复杂、目标尺度较小等因素的影响而导致漏检、误检的问题，提出了一种旨在提高绝缘子缺陷检测精度的绝缘子缺陷检测模型 YOLO-insulator。首先，引入基于通道混洗的重参数化卷积 （reparameterized convolution based on channel shuffle-one-shot aggregation，RCS-OSA ）替换传统的二维卷积 C2f，以增强网络的特征提取能力；其次，在颈部网络使用 RCS-OSA 模块替换部分的 C2f卷积，同时引入挤压激励网络 （squeeze and excitation network，SENet），以增强模型对通道间关系的捕捉和整体特征的表达能力；最后，针对多种缺陷区域小导致难以检测的问题，提出小目标检测层方法，该层包含更多的缺陷细节信息，有利于缺陷的检测。在自制绝缘子数据集上进行实验验证的结果表明，相对于基线 YOLOv 8n，YOLO-insulator 模型在查准率、召回率、平均精度均值上都实现了提升，有效提高了模型的综合性能。

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绝缘子在电力系统中承担着保证导线对地 绝缘的作用，是输配电外绝缘的重要设备，也是电力系统安全稳定的可靠保障。绝缘子发生零值故障会对电力系统运行造成严重困扰，通过四旋翼无人机检测局部电场，可以判断绝缘子是 否为零值绝缘子。为研究合理的检测距离并给出快速识别判据，提出一种基于四旋翼无人机的绝缘子检测方法与装置结构方案，设计了 500 kV绝缘子串及四旋翼无人机等效模型。通过仿真分析四旋翼无人机在不同检测距离下的检测结果，划定出合理的检测距离范围；分析不同方向的检测电场，提出效果最好的检测方案，并结合反向传播（back propagation，BP）神经网络算法，将所测离散数据准确拟合出径向电场分布图。研究表明，当检测距离为 70~200 mm，图像曲线斜率绝对值的最小值小于 0.015时，即可断定零值；当检测距离小于 70 mm，图像电场幅值方差小于55时，则绝缘子片发生零值。该方法的判据准确度达 98.5%以上，可为输配电外绝缘运维提供技术支撑。

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在强电磁感应环境下，同塔双回线路中的停运线路会产生感应电压和感应电流，人工挂设接地线时产生的电弧会严重影响设备安全运行。提出一种具备感应电弧抑制功能的接地装置，该装置基于串联谐振电路实现了对普通接地装置的改进。首先，从理论上推导了同塔双回线路感应电的计算公式，分析了串联谐振型电弧抑制接地装置的工作原理，介绍了装置的动作时序；其次，针对该拓扑结构，分析了各部件的作用及参数设计方法；最后，通过在 ATP-EMTP 中搭建 220 kV同塔双回线路仿真模型，验证了所提串联谐振型接地装置在感应电弧抑制方面的有效性。

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三芯电缆中间接头是电缆系统中的薄弱部位，加装防爆盒在有效防止接头发生故障后影响其余电缆正常工作的同时也会对接头表面温度分布产生影响。建立 35 kV含防爆盒电缆中间接头三维真型模型，基于有限元理论建立多物理场耦合仿真模型，研究了接触电阻对防爆盒内接头温度的影响以及灌胶防爆盒对接头载流量的影响；通过模拟绝缘老化以及发热缺陷情况，得出含防爆盒电缆中间接头表面温度分布规律。结果表明：灌胶防爆盒因热阻效应导致导体载流量较裸接头工况下降 12.77%，绝缘老化对表面温升影响较小；接续管处出现发热缺陷时，灌胶防爆盒的存在会使接头表面温度极值区由传统端部集中迁移至接续管对应外表面区域，单相、两相缺陷分别使温升提高 11.65、13.3 ℃；通过监测接续管中心外接头表面六点位置的温升幅度可以识别灌胶防爆盒内电缆接头发热缺陷。该成果为电缆中间接头的状态监测与可靠性评估提供了理论依据，对智能电网设备状态检修规程的优化具有参考价值。

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随着高压并联电抗器在电力系统中的广泛应用，其运行过程中产生的异常现象逐渐引起关注。现有潜在正则化对抗异常检测 （latent regularization adversarial anomaly detection，LRAAD ）方法中，超参数 M对生成器生成频谱图的 KL散度上限施加了硬约束，导致模型难以在潜在空间中有效区分正常数据和异常数据，会给模型训练带来不稳定和异常检测效果不足的问题。对此，提出了一种软约束潜在正则化对抗异常检测 （Soft-LRAAD ）方法，Soft-LRAAD 方法引入软约束损失来替代硬约束损失，通过使用平滑函数逼近 KL散度上限，增强了模型在潜在空间中的区分能力和训练的稳定性。实验结果表明，Soft-LRAAD 方法有效提升了高压并联电抗器异常检测的准确性和鲁棒性，为电力设备故障诊断提供了更优的解决方案。

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为实现开关柜局部放电的高效分类与三维定位，设计了一种融合暂态地电压、特高频与声波阵列 3类信号的一体化圆形阵列传感器，提出多模态融合分类模型与改进的非线性冠豪猪优化算法。首先，通过结构集成与性能测试，构建具备多通道采集能力的传感器系统。其次，基于九维时频域特征构建神经网络模型，实现多类放电缺陷的准确分类。最后，提出结合 ∣Δ∣值时差筛选与交叉相关算法的时延提取方法，构建具有物理约束的一致性目标函数，并改进冠豪猪优化算法以提升定位的鲁棒性与稳定性。实验结果表明，缺陷分类准确率达 91.38%，定位误差控制在 10 mm量级，验证了该方法在分类能力与定位效果方面的有效性。研究为电气设备局部放电检测与定位提供了新的技术方案。