摘要:中性线断线故障的识别与定位对低压配电网的故障诊断有重要作用。但传统基于电流或电压故障特征量的断线检测方法会因负载的波动和其不平衡度的大小而导致漏判误判，并且随着大规模分布式新能源的接入，故障特征随着低压配电网拓扑结构的改变而改变，传统故障识别判据不再精确有效。为此，在考虑新能源接入的情况下提出了一种基于权重修正D-S理论多判据融合的中性线断线检测方法。根据中性线断线故障特性的分析结果，分别对基于中性线电流和三次谐波电流变化的电流故障特征判据以及基于中性点偏移电压的电压故障特征判据进行改进，修正新能源接入对多种判据带来的影响。最后基于动态临近历史数据的判断结果，采用权重修正D-S 证据理论将改进电流、电压多个判据信息进行融合，形成中性线断线故障综合判据。该方法能够提高对不同场景的适应度，并解决传统检测带来的误判问题。仿真结果验证了该方案的有效性。

摘要:新能源大规模接入电网对电力系统灵活调节能力带来巨大挑战，针对目前电力系统灵活性评估及优化调度集中于供需匹配而缺乏对线路传输能力的考虑，提出了计及线路传输能力的新能源电力系统灵活性评估及优化调度方法。首先，分析线路传输能力对灵活性需求实现的影响，并计及新能源及负荷的波动性和不确定性，量化节点灵活性需求及其在线路上的分配。然后，从资源灵活性裕量和线路灵活性传输裕量两个角度提出系统灵活性不足量评估指标，多方面评估系统灵活性。将该评估指标作为机会约束条件，构建考虑资源-线路双重裕量的优化调度模型。采用线性化手段和基于拉丁超立方抽样的机会约束确定性转化方法将优化调度模型化简为混合整数线性规划模型以降低求解难度。最后，采用改进IEEE39节点系统和某实际电网进行仿真验证，结果表明所提方法能够减轻线路阻塞，减少切负荷量，提高新能源消纳。

摘要:以光伏、储能为代表的逆变式电源(inverter interfaced distributed generator, IIDG)大量接入配电网，使得传统距离保护受到巨大干扰，同时存在拒动或误动的风险。针对此问题，分析了含IIDG配电网不同类型故障下的复合序网，利用IIDG侧正序故障分量求取不同故障下的附加阻抗角。结合故障下阻抗的复平面关系，计算线路故障位置对应的短路阻抗，得到了一种真实短路阻抗求解办法。提出了一种适用于逆变式电源接入下的自适应距离保护方案。该方案求解过程利用IIDG侧单端电气量，解决了距离保护受IIDG故障输出受控特性和过渡电阻影响的问题，在有效降低配网通信成本的同时不受故障位置变化的影响。通过实时数字仿真器(real time digital simulator, RTDS)对该保护方案进行了验证，结果表明其在不同类型故障下都有较好的选择性和可靠性。

摘要:齿轮箱是风电机组重要且易出现故障的设备，早期故障威胁系统运行安全。在极端条件中高效、准确的齿轮箱故障诊断对风电机组的安全稳定运行至关重要，因此提出了基于改进深度森林的行星齿轮箱故障诊断方法。为了实现不平衡小样本与强噪声的极端条件下行星齿轮箱故障的高效诊断，首先针对旋转机械振动数据样本较少与不平衡的情况，在Wasserstein生成对抗网络中引入梯度惩罚，生成样本补充原始数据集。然后利用多粒度扫描处理振动信号数据点之间的联系，增强数据中的故障特征。最后在级联森林内部引入新的基学习器并运用量子粒子群算法优化参数，获得具有高诊断精度的模型结构进行故障分类，输出诊断结果。经与其他智能诊断方法在多场景下进行的对比实验，证实了所提方法在极端条件下的分类效果较好，能有效提高齿轮箱故障诊断的准确性。

摘要:针对现有充电站规划大多忽略配电网容量上限，且交通网、快充网以及配电网耦合关系考虑单一导致电动汽车大量接入产生配网负载不均的问题，提出一种基于交通-电力均衡耦合的电动汽车快充站与配电网双层联合规划模型。首先，基于海量网约车订单数据进行数据挖掘和出行特征融合，得到快充负荷时空分布。然后，基于交通网-快充网-配电网之间的信息交互与能量流动关系提出均衡分区耦合模型，并在此基础上建立电动汽车快充站与配电网双层联合规划模型，采用遗传算法与混合整数线性规划相结合的方法求解。最后，基于成都市主城区路网，以54节点配电网为例开展仿真分析，结果表明，提出的双层联合规划模型对于电动汽车快充站规划具有一定的可行性，且均衡耦合模型可以优化配网分区结果，在一定程度上提高了配电网的安全性和稳定性。

摘要:随着配电网用户侧异构电力物联设备(以下简称“配电网用户侧物联设备”)接入电力系统的规模逐步扩大，针对它的网络攻击将会对电力系统安全造成严重的破坏，配电网用户侧物联设备的网络风险评估由此成为了目前电力系统亟需解决的关键问题。首先，计及设备终端、移动应用、云端等各组件网络安全防护和终端运行特性，识别配电网用户侧物联设备网络风险评估指标，并结合改进的层次分析法和变异系数法对评估指标进行组合赋权。进而，依据设备网络风险概率以及设备被恶意攻击后对电力系统造成的物理后果，提出一种信息物理融合的配电网用户侧物联设备网络风险评估模型。最后，针对高风险的配电网用户侧物联设备，通过指标对标分析目前终端、移动应用、云端等各组件网络安全防护的薄弱环节，指明设备各组件网络安全防护亟待改进的方向。研究成果以期对用户侧电力物联网的建设以及安全防护提供一种有效的科学判据，从而降低用户侧电力物联网网络风险，确保电力系统运行安全。

摘要:为抑制双馈感应发电机(doubly-fed induction generator, DFIG)风电场与串补输电线路间次同步控制相互作用(sub-synchronous control interaction, SSCI)，提出基于改进无源控制的SSCI抑制策略。首先，分析了DFIG并网中SSCI发生机理，发现转子侧变流器双环PI控制对SSCI影响较大，可对PI控制进行改进以抑制SSCI。其次，基于DFIG欧拉-拉格朗日(Euler-Lagrange, EL)模型和无源理论，设计转子侧无源控制器，通过计算稳定状态点，注入阻尼抑制SSCI。为提高抑制能力，采用带通滤波器改进无源控制，通过保持输入信号稳定提升控制器性能。最后，给出小干扰分析和时域仿真分析结果，并与PI控制和常规无源控制对比，验证所提策略在串补度变化和风速变化时的抑制效果。

摘要:充电截止电压是大多数电动汽车用户充电都会经历的电压点。针对传统安时积分法忽略初始容量误差和电池老化等一系列待优化的问题，提出了双层集成极限学习机(extreme learning machine, ELM)算法，实现锂离子电池充电截止电压下的荷电状态(state of charge, SOC)和健康状态(state of health, SOH)联合估计。首先，提取易测的电池健康特征(health indicator, HI)，采用集成极限学习机映射HI及充电所需时间与SOH之间的关系。其次，用测得的HI估计难以在线测量的充电所需时间，对充电截止电压下安时积分法的SOC进行在线修正。该方法充分考虑了电动汽车用户初始充电状态的不确定性，指导电动汽车用户合理充电。此外，通过选择合适的集成ELM模型集成度，解决了单个ELM模型输出不稳定的问题。最后，选用NASA和CALCE数据集进行实验验证。验证结果表明，锂离子电池充电截止电压下SOC的估计均方根误差均小于1.5%，集成ELM相比于其他常见算法具有较高的训练、测试精度和较短的预测时间。

摘要:清洁能源逐渐成为电力市场的竞争主体，考虑风光出力不确定性和探究高效的市场运行机制成为电力现货市场建设进程中的关键问题。采用非参数核密度估计法和多元Gaussian-Copula函数生成典型出力场景来描述风光出力的不确定性和时空相关性。上层模型基于纳什谈判理论最大化风-光-储合作联盟收益，采用麻雀搜索算法优化风光发电商的报价策略。下层模型以购电总成本最小为目标，设计了多主体参与含价格型需求响应的主辅联合市场的出清机制。最后分析了风光出力的典型场景和市场出清结果的合理性。通过算例验证了该优化模型能够提升合作个体的收益，降低了购电总成本和负荷的峰谷差。

摘要:电力系统脱碳是全社会零碳发展的关键。近年来分布式小微主体发展迅速，成为未来我国能源结构的重要组成部分。首先，从虚拟电厂(virtual power plant, VPP)出发，在分析VPP参与我国现行碳交易市场方式的基础上，提出VPP参与电-碳联合市场的运行机制。其次，构建了联合市场运行机制下多主体互动博弈的两阶段双层竞价策略模型。第一阶段为VPP内部分布式小微主体预调度模型；第二阶段内层为VPP与多市场主体间非合作博弈竞价模型，以VPP参与日前现货市场和碳交易市场的总收益最大为目标，采用多场景描述竞争对手报价的不确定性；外层是以全社会福利最大化为目标函数的多主体互动决策出清模型。最后，采用Q-learning算法和路径跟踪内点法进行模型求解，算例验证了所提模型的可行性和有效性。

摘要:对于三电平中点钳位光伏逆变器，基于断续脉宽调制(discontinuous pulse width modulation, DPWM)并通过选择特定矢量进行钳位控制的方法，存在矢量分解计算时间长、注入共模电压分量和漏电流过大等不足。对此，提出了一种基于I-DPWM的三电平中点钳位光伏逆变器漏电流抑制方法。通过计算各类DPWM等效调制波来解析注入的低频共模电压分量。针对低频共模电压分量最小的DPWM1，在低频共模电压不连续点注入新的零序分量，通过减小低频共模电压来抑制漏电流幅值。同时，采用载波实现DPWM，免去了复杂的矢量运算。最后，在Matlab/Simulink平台建立了20 kW三电平中点钳位光伏逆变器的仿真模型，同时结合所设计的125 W实验样机验证了所提方法的有效性。

摘要:碳捕集电厂能够实现高碳火电的低碳化，是降低碳排放的有效举措之一。伴随着风电渗透率的不断增加，且风电出力具有间歇性等特点，给电力系统带来巨大的调峰压力。通过综合灵活运行碳捕集电厂中的溶液存储设备进行“能量时移”，以解决系统接入大规模风电所造成的调峰问题。同时考虑到风电的随机性会增加调度运行中的风险，引入金融风险管理方法中的条件风险价值(conditional value-at-risk, CVaR)对调度运行中的风险成本进行度量，以系统运行经济性最高为目标，建立计及CVaR含碳捕集电厂与风电电力系统的综合低碳优化调度模型。通过仿真算例证明了所提模型的可行性，在有效降低系统的碳排放与运行风险的同时保证系统经济性最优。

摘要:双母线直流(direct current, DC)微电网采用传统的下垂控制时，存在电压控制性能与功率分配精度的局限性。为此，提出一种考虑储能荷电状态(state of charge, SOC)均衡的电压和功率协调控制策略。首先，对于高压或低压侧母线电压稳定和功率分配问题，在电压/电流双环控制策略的基础上，采用基于SOC幂指数的自适应系数动态改变功率分配比例，对电压和功率进行精确控制。其次，针对双直流母线由于功率不平衡造成的电压偏移问题，根据双侧直流母线电压差以及高/低侧的工作模式，制定高/低压母线之间DC/DC变换器的控制策略，保证高/低压侧功率平衡和电压稳定。最后，利用Matlab/Simulink软件建立不同工况下双母线直流微电网模型，并进行仿真验证。仿真结果表明，所提出的控制策略可改善功率分配和电压控制精度，使各储能SOC趋于一致，同时实现高/低压直流母线之间功率相互支撑。

摘要:锂离子电池由于位置分布和热管理条件差异而产生的温度不一致，会导致串联电池组可用能量减小、峰值功率下降等问题，但是量化影响关系不明晰。基于二阶RC等效电路模型，在-20 ℃~25 ℃温度范围内，采用温度插值和插值拟合的方法，分别获取任意温度的电池放电曲线和峰值电流，其误差分别在2.19%和6%以内，为定量研究温度不一致对串联电池组放电性能的影响提供模型支撑。在此基础上，为定量分析由温度不一致引起的能量和功率效率，定义了电池组能量利用率和功率利用率，对不同平均温度和温差下100块串联电池进行量化仿真研究。结果显示，平均温度的降低和温差的增大都会加大电池能量和功率损失，为电池组热管理的温度阈值控制提供数值参考。

摘要:水流滞时是影响梯级电站短期优化调度的重要因素。如何构建流量动态滞时模型以精确描述梯级水电上下游水力联系，成为水电短期优化调度中亟需解决的问题。尝试引入极端梯度提升树算法(eXtreme gradient boosting, XGBoost)作为表现梯级水电站间流量动态滞时的工具。首先利用沙普利加性解释(Shapley addictive explanation, SHAP)评估各输入特征重要性，并从中选择最优特征集。其次建立了一种基于极端梯度提升树的动态滞时模型，利用网格搜索和交叉验证算法对模型参数进行选取。最后基于实际案例与人工神经网络、支持向量回归及固定滞时模型进行对比实验。结果表明，所构建的SHAP-XGBoost模型能更准确地模拟水电站间动态滞时关系，与传统模型相比平均预测精度至少提高了18%，且与实测序列的变化趋势匹配程度最佳。同时证明了输入特征筛选的加入能够使模型精度进一步提高。

摘要:为提高变电站长段动力电缆漏电监测水平，提出了一种基于空间矢量复合判据的变电站长段动力电缆漏电检测算法。首先对现有方法中无法检测三相漏电故障的问题进行了分析。然后，引入空间矢量的概念，将剩余电流数据转换为空间矢量圆，提出了剩余电流差流、A相漏电流以及空间矢量圆半径变化率3个漏电状态判断指标。并建立了针对电缆不平衡漏电及三相漏电故障的类型判断机制，实现了对长段动力电缆漏电状态及类型的准确检测。最后，通过仿真及江苏电网某500 kV变电站实际数据对所提方法的有效性与优越性进行验证。结果表明，该方法能够准确实现对不平衡漏电故障、故障演变过程以及三相漏电故障的判断，丰富了电缆漏电故障的诊断信息，有效提高了对变电站漏电问题的分析处理效率。

摘要:电力电子变换器的参数辨识能提升系统控制和运行效果，然而传统的参数辨识方法难以同时辨识多组参数且辨识结果精度较低。针对此问题，提出了基于数字孪生的三相逆变器参数辨识方法。首先，构造出数字孪生三相逆变器，包括利用Runge-kutta库塔方法建立三相逆变器主电路的数学模型和控制器离散模型。然后，利用自适应粒子群优化算法更新并优化数字孪生逆变器的电路参数，直至数字孪生逆变器和物理逆变器相应的电路参数相同。最后，通过仿真和实验验证了所提参数辨识方法的有效性。结果表明，该方法在稳态与动态条件下均能快速地辨识出物理逆变器的电感、寄生电阻和开关管内阻参数，辨识结果的相对误差在2%以内。