摘要:风功率波动性大，日前预测准确性较差，导致大型风电消纳与电网安全鲁棒性的矛盾。提出一种风电“腰荷”出力接入的自动调频调度方法，以减少弃风量且提高风电功率大幅波动下的主网在线安全性。首先，为提高日前风功率神经网络预测的收敛性，提出时序矩阵奇异值分解的多样本数据预处理方法；其次，为得到与日前风功率预测相关的腰荷出力计划曲线，采用多项式回归拟合及基准功率偏差，得到相关性较大的光滑曲线；然后，为减小在线风功率骤减导致的频率偏差，设定调频机组自动调频的“启动”曲线族；最后，为保持自动调频后主网有功潮流分布合理并提高功角安全性，采用等效功角最小的优化模型，得到各调频机组出力增量的最优分配方案。算例验证该调度方法的可行性，对减少大型风电的弃风并提高电网安全运行水平具有理论和实际意义。

摘要:配电网的概率可靠性能够弥补传统可靠性指标的期望值仅从均值角度衡量系统可靠性的不足，但随着配电网规模扩大以及数据量的剧增，能够同时兼顾计算准确性与计算速度的概率可靠性计算方法是亟待研究的。为此，提出一种基于蒙特卡洛方法的配电网概率可靠性快速计算方法，利用改进三点估计法以及三阶多项式正态变换，在保留输入变量相关性的同时有效缩减输入样本点规模，并采用级数展开得到概率可靠性。首先采用改进三点估计法，在独立标准正态空间内选取样本点，再通过三阶多项式正态变换将其转换为原始变量空间的样本点；接着采用序贯蒙特卡洛方法，在考虑孤岛划分的情况下对样本点进行可靠性计算；最后通过Edgeworth级数展开，得到可靠性指标的概率分布。对改进的IEEE?RBTS Bus6的F4馈线进行算例分析，结果表明：该文所提方法与传统蒙特卡洛方法的配电网系统可靠性计算结果之间仅存在2.195%的最大偏差，而该文所提方法计算时间仅为传统蒙特卡洛方法的1.05%，证明该文所提方法在保证较高精度的同时可以显著提升计算速度。

摘要:利用柔性直流控制的灵活性抑制次同步振荡被广泛研究，但是对于有功、无功控制回路的抑制效果不同的机理解释很少。针对柔直近区火电机组的次同步振荡问题，提出一种基于功率外环附加阻尼控制的柔直抑制次同步振荡策略。通过对电气阻尼曲线负阻尼频段分析，结合柔直变流器控制特点，选取附加控制的最优位置，通过基于功率外环附加阻尼控制提高火电机组电气阻尼。然后，建立复转矩系数传递函数，分析有功、无功外环附加阻尼控制效果的强弱与柔直功率外环参数相关，主要是与传输有功、无功功率大小有关，揭示柔直功率外环d轴和q轴附加阻尼控制时对电气阻尼影响差异的机理。最后，通过PSCAD时域模型仿真验证分析的正确性。

摘要:针对新能源接入比迅速增大，导致区域电网频率稳定性问题日益突出这一问题，研究接入比与频率稳定性的关系，并提出水电、火电主导调频的改进控制策略。分析发现，随着接入比的增大，区域电网的等值惯量变小，等值功-频调节能力降低，导致水电主导区域电网的静态、动态和暂态频率稳定性都降低，以及火电主导区域电网的静态、暂态频率稳定性降低，而动态频率稳定性基本不变。通过减小调差系数，在频率反馈通道附加微分环节，改善水电主导调频的全过程频率稳定性；在频率反馈通道附加比例微分环节，改善火电主导调频的全过程频率稳定性。仿真结果表明，影响原因分析合理，改进控制策略有效，对改善大比例新能源接入系统的频率稳定性具有重要参考价值。

摘要:为了提升电价预测的准确性和预测模型的稳定性，提出一种基于改进VMD?PSO?CNN?LSTM的短期电价预测方法。首先，通过研究变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）与电价影响因素的相关影响程度，并引入最大信息系数（MIC）构建VMD参数优化模型；然后，利用卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）与长短期记忆（long short?term memory，LSTM）神经网络对VMD分解得到的各模态分量进行预测。同时，根据深度可分离卷积结合电价时间规律，在CNN卷积部分构建多尺度的卷积特征提取结构，并利用粒子群优化算法优化包括CNN卷积层数量、CNN卷积神经元数量、LSTM隐藏层数量、LSTM记忆时间以及全连接层数等在内的参数，从而实现模型预测准确性和稳定性的提升。最后，对澳洲电力市场日前电价进行分析预测并与对照算法对比，结果表明该文算法具有更高的精度和更好的稳定性。

摘要:针对目前配网侧储能商运营模式单一、盈利方法模糊以及利用率低等问题，提出一种兼具电能自营和储能共享的储能商运营模式。首先，建立考虑共享储能的配电网多主体协同调度模型，该模型兼顾配电网、负荷聚合商和储能商的利益诉求，同时有效降低配电网净负荷峰谷差，缓解主网调峰压力。然后，模型实施两阶段优化，第1阶段为储能租赁容量优化，即配电网按需租赁储能进行削峰填谷，使租赁成本和净负荷方差最小；第2阶段为多主体协同优化，即储能商根据分时电价利用剩余容量“低储高放”套利，与负荷聚合商共同响应调峰，使配电网成本最低、负荷聚合商收益最大以及储能商套利最多，实现各主体互利共赢。最后，通过算例分析验证该文所提方法的有效性。

摘要:广州等超大城市电网中110 kV网架接线主要为3T接线，其运行方式多变，对电网的规划和运行有很大影响。超大城市电网中存在着大量的重要用户，其供电可靠性是安排电网运行方式的一个重要考虑因素。若安排的运行方式使得某些重要用户的供电路径汇集在同一元件，就会大大降低重要用户的供电可靠性。基于此，建立超大城市电网重要用户供电路径优化决策模型，以最小化电网中220 kV线路的平均负载率为目标，要求系统的每个重要用户都要满足多个供电路径来自最少2个不同的220 kV变电站。为了快速求解此混合整数非线性规划模型，引入多变量决策树将模型转化成一个整数非线性规划问题，再通过变量代换将其转化为一个整数线性规划问题，实现快速准确求解。最后，以广州电网实际数据为例，验证所提优化决策模型和求解方法的可行性与有效性。

摘要:为适应未来配电网交直流混联的配电方式、应对新能源不确定性带来的运行灵活性调节量不足问题，提出一种考虑灵活性的交直流混联配电网两阶段分布鲁棒优化运行模型。首先，在交直流混联配电网架构下，分析其灵活性资源供需关系，定义上调/下调灵活性裕度指标；其次，综合考虑系统中各类约束，构建描述配电网经济性、新能源消纳性与灵活性的优化运行模型，结合数据驱动生成的风光典型场景，采用基于综合范数距离的分布鲁棒优化方法处理风、光出力不确定性，并根据优化变量的出力特性构建两阶段分布鲁棒优化运行模型；最后，对模型进行凸性转化与求解，通过修改的33节点交直流混联配电网算例验证模型的有效性。

摘要:分布式电源因为具有灵活性高、成本低、绿色低碳等优点而被越来越多地接入配电网，但是由于其改变了原有配电网的潮流拓扑结构，也给传统的电流差动保护提出了新的要求。首先分析大量分布式电源的接入对配电网继电保护的影响；随后考虑到继保的速动性、灵敏性要求，引入收敛速度较快的鲸鱼优化算法，并引入列文伯格马奎特（Levenberg?Marquadt,LM）算法对其进行改进；最后对分布式电源接入配电网时的电流保护整定值进行优化，用收敛速度较快的鲸鱼优化算法进行全局寻优，为避免陷入局部最优而转入LM算法进一步求解。实验分析结果表明，LM算法改进的鲸鱼优化算法的引入可以加快收敛速度，提高继保装置的速动性，适用于分布式电源接入配电网时的继保整定优化。

摘要:精确检测故障行波信号是保证故障定位结果准确可靠的重要因素，针对Wigner Ville分布(Wigner Ville distribution，WVD)在检测故障行波时易产生交叉项的问题，提出一种基于改进变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）和WVD的故障行波检测方法。首先，通过波形相似性确定VMD参数的选取，利用改进的VMD对线模行波信号自适应分解，实现对故障行波不同频段信号提取的同时保留重要故障信息；然后，分别求取各分量信号的WVD后叠加得到原始信号的WVD，由此解决WVD交叉项带来的影响；最后求取VMD?WVD能量谱密度分布，利用WVD良好的时频聚集性检测故障行波[150，170]kHz频段波头位置，从而实现故障行波波头的精准检测。仿真实验结果表明，该文所提方法相比小波和HHT的故障行波检测方法更加快速、准确。

摘要:基于三相组式、五柱式和三柱式铁心结构变压器的磁路特征和运行方程，首先，提出运用星形侧零序电流和电压来拟合角型绕组环流的数值方法，并进一步研究不同铁心结构变压器的角型绕组环流和励磁涌流的特点；然后，进行软件仿真和现场录波以验证该数值方法的有效性，可判断三相组式和五柱式变压器的各相绕组差流即为对应相的励磁涌流，而三柱式变压器某相的绕组差流并不是对应相的励磁电流；最后，进一步的理论分析与仿真验证表明，在3类铁心结构的变压器从星形侧空载合闸时，星形侧任意两相的线电流之差可以认为是这两相等效磁路的励磁涌流之差。研究结论可以为不同铁心结构三相变压器的励磁涌流识别提供依据。

摘要:主动配电网中分布式电源渗透率逐步提高情况下，由于传统过电流保护的整定值预先设定，使得灵敏度降低，保护配合出现困难。为此，首先分析故障下不同类型分布式电源控制策略特点，并研究分布式电源出力、控制方式、并网点电压与故障电流之间的关系；然后，根据故障电流与电压的关系，在对主动配电网运行信息的多源数据融合方式进行研究后，提出在线自适应整定的电流保护策略；对分布式电源并网点增多且渗透率进一步提高下，改进后保护的灵敏度降低问题，利用采集的电压信息、节点导纳信息进行故障电流匹配计算以实现故障区段搜寻，为识别并切除线路故障提供依据；最后，通过PSCAD/EMTDC仿真结合MATLAB编程验证方案的有效性。

摘要:气象电力负荷相关性分析对电力负荷预测影响关键，需根据实际数据对相关性经验模型修正。基于综合气象指数、积温效应以及电力负荷与气象因素相关性分析经验公式，提出一种夏季气象负荷相关性模型修正方法；采用负荷趋势分析和Python爬取提取气象负荷与气象数据，提高分析数据的精准性；通过对比分析负荷与单气象因子、综合气象指数以及两种积温效应修正的相关系数，结合负荷与气象指标随时间变化趋势吻合度，确定适用于相关性分析的最优指标参数，进而构建气象负荷与最优指标参数之间的拟合关系式，并以2019年北京夏季主城区为例应用验证。结果表明，与单气象因素相比，电力负荷、气象负荷和综合气象指数的相关性更强；各综合气象指数中，基于日平均气温的酷热指数与气象负荷的相关系数最高；2种积温修正方法中，考虑累积效应系数的方法对气温的修正效果更好，修正后气温与气象负荷的相关系数提高7.39%；基于修正气温的酷热指数与气象负荷的相关性较未修正时均有所提高，与负荷的变化趋势更接近；以酷热指数和修正后温度为自变量构建的气象负荷拟合关系式与实际值的吻合度高于参考的经验公式。

摘要:配电网中接入分布式电源和智能软开关后，其形态和特征发生了明显的变化，并逐步演变为主动配电网。在故障恢复阶段，通过对失电区域进行孤岛划分提升配电网中负荷的恢复率，是提高主动配电网供电可靠性的重要环节之一。为此，提出一种三端智能软开关和孤岛划分相配合的主动配电网故障恢复方法。首先，建立基于分布式电源供电能力的时序孤岛划分模型，并考虑相邻孤岛的结合方案；然后，分析智能软开关的接入对主动配电网故障恢复和三端智能软开关不同接入位置的影响，通过二阶锥转化，将难以求解的非线性问题转化为标准二阶锥模型并求解；最后，以改进IEEE 33节点主动配电网算例进行分析，验证该文所提方法的有效性。

摘要:继电保护装置压板布局方式逐步向简约化、标准化转变，客观上为压板智能化巡视提供了条件，但受限于实际场景，往往无法提供足够大小和分辨率的压板图像用于压板识别。为此，提出一种基于图像增强和目标识别深度神经网络来识别低分辨率保护压板图像的方法。图像增强网络使用来自目标识别网络的协作学习信号，将极低分辨率的图像增强为更清晰和信息更丰富的图像，使得具有高分辨率图像训练权重的目标识别网络主动参与图像增强网络的学习，并且利用图像增强网络的输出作为增强学习数据，以提高其对极低分辨率对象的识别性能。通过在各种低分辨率图像基准数据集上的实验，验证该方法能够提高保护压板图像的重建和性能的分类。

摘要:故障电弧作为低压用电常见安全隐患，因存在隐蔽性和随机性，导致难以在故障前夕有效感知，现有保护方法通常于故障发生后采取措施，容易造成电气火灾发生。针对这些问题，提出基于多维特征与随机森林的低压用电安全隐患预警方法。首先，搭建真型实验平台复现多种负载故障电弧真实场景，采集实验数据进行去噪、归一化和样本化等预处理；接着分析故障前、后波形变化情况，进而实行特征有效性分析，提取多维与故障相关程度较高的特征值，提高特征普适性。然后，搭建随机森林模型并进行超参数优化，以最小化节点信息熵为目标完成模型训练，提升模型整体性能和学习效率。最后，通过实验验证表明，所提方法在多种不同负载运行工况下预测准确率可高达99.4%以上，且预测准确率高于4种主流分类预测模型。

摘要:为确保输电线路在易舞气象条件下的正常运维，根据线路舞动与气象条件之间的复杂映射关系，采用改进粒子群算法(improved particle swarm optimization，IPSO)对BP神经网络进行优化，提出一种基于改进粒子群算法优化BP（IPSO?BP）神经网络的导线舞动预测方法。利用文本挖掘技术分析舞动影响因素，确定以档距、覆冰厚度、温度、风速、风向、相对湿度及风向与线路走向夹角为特征输入的IPSO?BP神经网络模型，通过舞动历史数据训练模型以达到预测的功能。对比IPSO?BP神经网络模型与其他算法模型的精度和稳定性，结果表明该方法具有一定的优越性。最后采用该方法预测河南谢庄地区的导线舞动，验证该方法的准确性和实用性。

摘要:针对传统方法在风储容量优化配置过程中求解精度低、效率低等问题，提出一种改进多目标蝗虫优化算法（improved multi?objective grasshopper optimization algorithm，IMOGOA），采用Fuch混沌映射、余弦自适应参数和莱维飞行三种策略进行改进，使算法的初始解分布更均匀、全局探索和局部开发更协调，同时增强了算法跳出局部最优的能力。对改进算法和多目标粒子群等多个算法进行性能测试对比，实验结果表明改进算法具有更好的寻优精度和稳定性。将该算法应用于风电场混合储能系统容量优化配置，对比其他算法，改进算法能够快速找出Pareto最优解集，在满足系统要求的同时，最大限度降低混合储能系统成本，可以验证算法改进策略的有效性和应用于实际优化问题的适用性。

摘要:大规模光伏并网系统中常采用多个虚拟同步发电机(virtual synchronous generator，VSG)单元进行协调配合，为电网提供虚拟惯性。但在实际运行中，虚拟惯量分配不合理会导致系统频率响应差及源端易损等。针对此问题，提出一种针对混合光储多VSG单元的惯量协调控制策略。该策略通过构造隶属函数，将储能单元荷电状态、换流器可调功率、储能充放电可调功率3个指标转化到同一量纲下，以解决惯量分配时多目标转换困难的问题。同时，为区分各指标对频率稳定的重要程度，避免惯量分配时权重选择的主观性，构建一种权重优化系数，可根据指标的差异度实时调节权重。通过建立六端交流系统小信号模型，运用根轨迹法对隶属函数中主导参数进行稳定性分析，进而确定参数选取范围。在MATLAB/SIMULINK中搭建光储六端交流系统模型并进行时域仿真，仿真结果可以验证所提控制策略的有效性。

摘要:针对具有固定转动惯量的常规光伏储能虚拟同步发电机并网发电系统容易出现功率振荡以及频率超调等问题，提出光储并网系统的虚拟同步发电机(virtual synchronous generator，VSG)自适应控制策略。首先，搭建虚拟同步发电机控制的光伏储能并网发电系统模型，系统前级采用光伏最大功率点跟踪（maximum power point tracking，MTTP）控制以及储能控制策略；然后，根据功角特性和转子角频率特性曲线分析转动惯量对VSG动态特性的影响，将RBF神经网络应用到VSG中，对转动惯量进行自适应调整，同时，在固定阻尼比的基础上，随着转动惯量的变化自适应调整阻尼系数；在MATLAB/SIMULINK上建立光储并网系统的VSG自适应控制仿真模型，验证此控制策略的可行性；最后，将自适应转动惯量阻尼控制策略与其他控制策略进行对比，仿真结果表明：采用此控制策略能够使光储并网系统的有功功率振荡得到抑制，改善转子角频率超调。

摘要:高比例电力电子设备无法为系统提供足够惯量，给电力系统带来巨大的挑战。虚拟同步发电机（virtual synchronous generator，VSG）控制的储能系统可以参与电网频率调整，提高频率稳定性。重点分析VSG控制参数对含规模化储能的多节点系统的稳定性和惯量支撑能力的影响，给出规模化储能在不同系统惯量水平下控制参数的配置依据。首先，介绍VSG控制的原理和实现方式，并建立系统的状态空间模型。其次，分析同步电机的惯量响应过程，推导频率扰动事件下VSG需要提供的能量及对应的虚拟惯性时间常数。然后,建立含VSG控制储能的3机9节点系统仿真模型，利用模态分析法分析控制参数对系统稳定性的影响。最后,通过仿真验证储能的惯性支撑能力以及储能参数配置原则的有效性。

摘要:储能集装箱是锂电池储能电站的核心设备，每个集装箱由数千只电芯串并联构成。因此，对集装箱电芯锂电池荷电状态（state of charge，SOC）的准确估计成为表征储能电站运行最核心最基础的参数，并且为辅助新能源高效并网，储能系统的工作状态也会相应地呈现随机性、波动性和不确定性，这对电芯状态估计的准确度提出了更高的要求。为此，首先基于基尔霍夫定律建立Thevenin电池模型，根据安时积分法列出系统的状态和观测方程，并且将其状态和观测方程作为扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filtering，EKF）算法的研究对象。然后利用EKF算法对估计值电池SOC更新迭代，再将EKF算法中得到的卡尔曼矩阵和状态变量更新误差值以及UDDS工况下的电池数据，作为长短期记忆（long short?term memory，LSTM）神经网络算法的训练数据集，由此完成LSTM?EKF联合算法，实现对储能集装箱电芯SOC的优化估计。该文所提LSTM?EKF算法可将电芯SOC的误差值降低到1%以下。最后对优化算法在储能电站安全运行与监控平台中的应用情况进行介绍。

摘要:风能分布具有不均匀性，改进风能资源特征评估方法以提升其准确性和全面性对于风电场建设和风能高效利用至关重要。为此，提出基于二元指数多项式的风速风向联合概率分布建模方法，利用线性最小二乘法求解该模型的二元指数多项式参数，并加入归一化常数，使其满足概率密度函数特性，结合多种拟合优度指标函数进行优化，求解二元指数多项式的最优指数，从而获得拟合性能最优的风速风向联合概率分布。采用该模型拟合多个地区风电场的实测数据并与Copula模型进行对比验证，结果分析表明：由于二元指数多项式模型具有更多拟合参数，使该模型在均方根误差、决定系数、赤池信息准则以及平均绝对百分比误差等方面的指标均优于Copula模型，证明基于二元指数多项式的拟合模型可以更准确地拟合风电场的风速风向数据。

摘要:为提高海上风电主变压器检修策略优化的科学性，在保证可靠运行的前提下，提出一种考虑故障风险与不确定性的海上风电主变压器检修策略优选方法。首先，详细分析故障风险成本模型，据此建立海上风电主变压器全寿命周期成本(life cycle cost，LCC)模型，并引入盲数理论将LCC中不确定性参数用数学模型定量进行计算，提高成本估算精度。然后，从成本管理角度出发，分析维修方案对LCC的影响，进而建立以LCC最低为目标的海上风电主变压器检修策略优化模型，并通过改进的布谷鸟搜索算法进行求解。最后，经算例验证，所提模型和检修策略优选方法具有较强的可操作性，能为海上风电主变压器的可靠运行提供一定的参考价值。

摘要:目前国内孤岛微电网运行调度中分布式发电（distributed generation，DG）电源被统一处理为传统发电机的PQ模型，与微电网实际情况不一致，同时较少有文献考虑电压潮流约束，为此，考虑下垂控制DG静态模型，计及潮流非线性约束，提出含可再生能源出力、储能充放电的孤岛微电网分级调度策略；同时，考虑DG下垂特性与潮流非线性约束，上级孤岛微电网经济、安全运行调度依靠集中优化控制器进行，控制下级DG各类静态参数及各储能装置充放电功率；下级依靠传统下垂控制在上级控制参数下实时调整有功、无功出力，维持系统频率、电压稳定。上述模型采用YALMIP+IPOPT程序进行求解，以14节点系统为例开展模拟仿真。仿真结果证明：所提模型及其求解方法可以有效求解孤岛微电网经济及安全运行调度模型，在稳定并提高系统电压水平、降低孤岛微电网运行费用方面具备显著优势。

摘要:分布式低碳能源站（distributed low?carbon energy station，DLCES）能提高能源利用效率和可再生能源消纳率，准确预测DLCES的未来运行状态能保障其安全可靠运行。为此，提出一种基于数据驱动的分布式低碳能源站状态预测方法。首先，分析DLCES结构与运行状态，利用关键状态量和偏移量变化将运行状态划分为正常、恢复、临界及紧急状态；其次，构建深度长短期记忆（long?short term memory，LSTM）模型，并利用改进粒子群算法进行超参数优化，提升预测模型性能；最后，利用测试集数据对柯西变异的粒子群算法（Cauchy mutation particle swarm optimization，CMPSO）和LSTM相结合的模型进行预测仿真，将其与RNN、LSTM及BP神经网络预测结果对比分析。结果表明：CMPSO?LSTM模型能提高预测效果，更具实际意义。

摘要:输入串联输出并联型（input?series output?parallel，ISOP）直流变换器广泛应用于能源互联网中的直流电网场景，其关键问题在于解决系统模块间输入电压不均衡。为此，结合谐振型和移相型双有源桥（dual active bridge，DAB）变换器，提出一种具备自适应均压能力的混合型模块化ISOP型直流变换器，系统同时具备谐振型DAB的高效率和移相型DAB的灵活控制能力。通过在DAB源端的滞后桥臂中点增设无源的LC谐振支路，该谐振支路与相邻子模块的2个半桥模块共同构成非隔离型双有源半桥，以此来实现系统输入电压的自适应均衡。此外，提出一种低电压穿越（low voltage ride?through，LVRT）方法，在DAB前端连接电压调整模块，模块内部的高频变压器的副边串联电感，当系统输入输出侧发生电压跌落时具备故障穿越的能力，提高系统的暂态可控性。最后，在MATLAB/SIMULINK环境下搭建模型进行验证，可以证明系统的自适应均压性能及故障穿越方法的有效性。

摘要:导电混凝土做输电线路杆塔基础接地已在国内多个工程中得到试点应用。但其连续雷电冲击作用下杆塔导电混凝土基础的温升特性目前尚需理论分析与试验研究。为此，考虑连续雷电冲击下土壤电离的火花效应及其累积效应，建立杆塔导电混凝土基础散流的ATP?EMTP仿真模型，计算导电混凝土的杆塔基础在受到连续雷电流冲击作用时的热稳定情况，为工程实际提供理论参考。结果表明：在雷电冲击下，导电混凝土基础的热效应改变了周围土壤的盐碱度和含水量，提高周围土壤的电阻率，使得接地电阻相较于雷击前提高了6.56%；当连续雷电冲击次数n≤2时，导电混凝土基础上产生的温升Δt=287.06<300 ℃，此时杆塔导电混凝土基础是安全稳定的。当n≥3时，Δt>300 ℃，导电混凝土基础的结构存在被破坏的可能，有可能给电力系统稳定运行带来安全风险。因此，在工程实际中采用导电混凝土基础作为杆塔接地装置，应当尽可能减小导电混凝土基础周围土壤的电阻率，增强其散流散热能力。