摘要:采用多零序电流互感器结构和补偿参数介入的方法，研究了小电流接地系统单相接地故障选线问题。设计了系统的拓扑结构，分析了不同性质补偿参数对各零序电流互感器电流幅值和相位影响的规律及对故障选线灵敏度的影响问题。分析了不同补偿参数条件下流过故障点零序电流的变化规律及故障电流的安全性问题。该选线方法的选线判据具有很高的可靠性和适应性，能够准确识别出故障线路，有效解决目前小电流接地系统单相接地故障选线领域存在的可靠性差和适应性低的技术问题。

摘要:建立电压源换流器(Voltage Source Converter, VSC)模型对研究风机并网特性具有重要作用。为了解决目前VSC线性化模型对高频电力电子开关器件建模繁琐以及数据驱动模型泛化性差、精度低等问题，提出了一种基于模型与数据混合驱动的VSC等效建模方法。将VSC模型中的比例积分控制环节采用线性化模型进行快速计算，以及脉宽调制环节采用时间卷积网络构建数据模型。同时，将信号分解合成嵌入到数据模型的学习过程中，构建模型数据混合驱动下的VSC深度学习建模框架。算例通过PSCAD仿真数据，给出了永磁直驱同步风机VSC模型的建立过程。采用不同工况下的样本验证了所提方法的可行性与优越性。

摘要:以含双馈风力发电机(Double-Fed Induction Generator, DFIG)的扩展双机系统为研究对象，研究DFIG参与系统调频对系统暂态功角稳定性的影响。将含DFIG的两机系统等值为含DFIG的单机无穷大系统，计及风电比例、风机并网位置、故障位置、负荷接入位置等四种影响因素。运用等面积法则对风机参与系统调频前后两种情况下系统的极限切除角进行理论计算，其中DFIG采用受控电流源等效模型。在PSD-BPA中搭建含DFIG的扩展双机系统的仿真模型，来验证理论分析的正确性。结果表明，DFIG参与系统调频有利于系统的暂态功角稳定性。

摘要:模块化多电平换流器(Modular Multilevel Converter, MMC)内部存在环流问题，导致功率损耗和系统成本增加。在分析MMC环流产生机理的基础上，阐述了基于二倍频负序坐标变换、基于准比例谐振和基于内模控制的三种环流抑制器的控制原理，提出一种评价环流抑制器性能优劣的指标，即环流谐波占比。通过仿真对比三种策略在系统稳态运行、直流电压阶跃和接收功率阶跃等三种工况下的指标大小，得出结论：基于内模控制的环流抑制策略更适用于系统稳态运行的工况；基于准比例谐振的环流抑制策略抗干扰能力最强，更适用于系统发生直流电压或功率突变的工况。

摘要:针对永磁同步电机存在非线性项的不确定性，以及在运行过程中参数摄动与负载扰动对机械角频率、转速以及系统控制产生的影响，为适应高精度、高稳定的调速应用要求，提出一种基于灰狼优化的永磁同步电机自适应反推鲁棒控制策略。应用非线性反推控制解决电机的非线性问题，并将灰狼优化应用于自适应反推算法中，实现电机转速对期望值的自适应调节跟踪，从而获得较好的动态响应及鲁棒性。首先，建立包含参数摄动以及输出侧负荷扰动的永磁同步电机数学模型，设计出满足李雅普诺夫稳定的反推控制器。其次，用灰狼算法对反推控制器参数进行优化，进一步提高系统的稳定性和鲁棒性。仿真结果验证了该控制器具有良好的速度跟踪与抗干扰调节效果，表明了该方法的有效性。

摘要:电流差动保护基于基尔霍夫电流定律，其从原理上具有绝对的选择性。但随着输电距离日益增加、线路分布特征愈加显著，传统电流差动保护需要增长延时、提高门槛以避免故障暂态分布电容电流引起的误动，降低了保护速动性、灵敏度。为了解决上述问题，研究了利用线路补偿点计算电流的差动保护改进判据，对由线路参数耦合特性引入的健全极不平衡电流的产生机理进行理论分析及仿真验证，提出了基于分布参数模型利用多补偿点计算电流的高压直流输电线路差动保护方案。所提出差动保护方案不受输电线路参数分布特性、耦合特性的影响，能够在故障全过程投入，实现直流线路分极保护，保护灵敏度高。多种故障情况下数字仿真结果及与传统差动保护的对比仿真验证结果，均表明了所提出差动保护原理的可行性及有效性。

摘要:目前，电力系统中频率邻近的间谐波和含有暂态扰动的信号中的间谐波难以准确检测。针对上述两类间谐波成分，首先，采用矩阵束算法在噪声情况下对含有邻近间谐波的稳态信号进行检测。其次，对于含有暂态扰动的信号中的间谐波，提出了奇异值分解(SVD)和矩阵束算法相结合的检测方法。该方法运用SVD精准定位信号发生突变的时刻，将含暂态扰动的信号分解为多段平稳信号后利用矩阵束算法计算模态参数。通过对Matlab仿真数据和风机次同步振荡仿真信号的检测对上述方法的准确性进行了验证。进一步检测了某风电场双馈风机输出功率变化时定子电流中的谐波、间谐波参数，其结果与理论分析相符合，具有较强的实用性。

摘要:传统电网运行品质调节控制忽略了高压配电网拓扑结构对潮流转供的作用。将高压配电网计入所提城市输电网运行品质调节控制策略中，通过高压配电网的拓扑重构，提升输电网运行品质。通过马尔科夫链蒙特卡洛抽样生成大量高压配电网拓扑数据，计算每种拓扑下的运行品质，包括线路损耗、母线电压、线路负载率和断面负载率。使用深度神经网络拟合高压配电网拓扑和以上输电网状态参数之间非线性关系，生成基于深度神经网络的城市输电网运行品质评估代理模型。该数据驱动代理模型可以实现快速高效的输电网状态评估。之后将数据驱动代理模型嵌入非支配排序遗传算法(NSGA-II) 的寻优计算中，对高压配电网拓扑结构进行迭代，寻找到能提高城市输电网运行品质的拓扑重构策略。所提算法在某城市电网进行验证，显著提高了城市输电网运行品质。

摘要:电能质量检测分析是研究电动汽车与电网互动的前提和基础。而现有工作大都没有采用真实的数据进行充电站电能质量评估研究，已有的实测数据研究中时间分析尺度多为分钟级，且缺乏对不同类型充电站进行差异特性对比分析。为此提出一种基于实测数据的电动汽车充电站电能质量分析方法。首先通过充电平台数据可视化，提取综合充电站和公交充电站的实际到站充电车辆的时序特性。其次通过仿真建模奠定充电机拓扑对谐波特性影响的理论基础，并给出了仿真与实测数据的对比。然后结合相关国家标准对两站实测电能质量指标进行定性和定量评估并比较其优劣。最后基于实测数据设计不同实验场景深入挖掘影响充电站谐波特性的关联因素。结果表明：综合充电站的谐波水平优于公交充电站；电动私家车相比电动巴士车对充电站造成的电流谐波更小。此外充电总功率大小、多台充电桩谐波源之间的谐波相消幅度、电动汽车的入断事件、不同负荷组合等因素都会对充电站电能质量产生影响。该方法为电动汽车充电站谐波监测与治理提供了一种新思路。

摘要:当电网发生故障时，大量的遥信告警和变位信息上传到调度端，使得调度人员很难在短时间内对故障设备及故障类型做出准确的判断。因此提出了利用分组遥信数据识别故障类型，利用人工智能方法纠正差错遥信的电网故障诊断方法。对于此，将各种设备的标准遥信数据映射到故障诊断空间中，求取最优编码集，把故障遥信的故障空间编码值和故障空间最优编码值进行比较归类，查找故障类型，实现电网的故障诊断。通过不同故障模式的远程变位信号数据，利用站内丢失遥信事件的历史数据样本，训练智能状态估计模型。对遥信误变位或漏传数据进行纠正，实现遥信数据的前端数据纠错，提高故障诊断正确率，最终形成具有纠错能力、适用于大数据平台应用的电网故障智能诊断方法。通过案例仿真验证和实际大数据平台挂网运行，验证了智能状态估计模型和故障诊断模型对电网故障元件诊断的有效性。

摘要:高压内置型高阻抗变压器空载合闸时可能会产生高幅值的零序涌流，该零序电流在上游线路中分配后很可能引起线路零序过流保护误动作。这一现象同样存在于变压器备自投过程中，从而导致备自投失败。为解决这一问题，首先从零序涌流特征出发，结合零序涌流的半解析表达式，量化分析零序涌流中间断角和二次谐波含量特征，并据此分析利用传统的间断角和二次谐波涌流识别判据进行零序涌流辨识的可行性。理论分析表明：较相涌流，零序涌流的间断角显著减小，不适用于涌流识别；二次谐波特征显著加强，可作为识别零序涌流的可取方案引入零序过流保护，保证变压器备自投正常进行。最后，基于PSCAD/EMTDC的仿真结果验证了上述结论的正确性。

摘要:提出了基于用户需求曲线的需求响应不确定性模型，通过区间弹性系数反映用户响应行为的不确定性，并得到不确定需求曲线。为提高需求响应的可靠性，基于用户响应偏差的区间数构建了负荷聚合商的储能优化配置模型，利用蒙特卡洛模拟求解该模型得到储能配置方案，并就储能对需求响应可靠性的改善效果进行评估。PJM历史数据仿真表明，所提模型和算法能有效改善用户的需求响应偏差，优化负荷曲线，提高需求响应的可靠性。

摘要:针对电缆导芯和金属护层之间存在电磁耦合影响故障定位准确精度的问题，提出一种考虑金属护层耦合的高压电缆故障定位方法。该方法通过双τ分布参数模型建立电缆导芯和金属护层耦合关系，利用首末端的电气量，进而确定电缆导芯分布电压的表达式。然后以首末端分别计算的故障点导芯电压瞬时值差值来构造定位判据，同时对不良数据进行有效剔除，采用混沌粒子群搜索法求解故障精确位置。利用PSCAD/EMTDC仿真模型所得数据进行计算，结果表明在不同故障距离、故障电阻下所提故障定位算法都具有较高的精度。

摘要:由于光伏出力的不稳定性，在包含高比例光伏出力的区域，需要配置储能设备才能实现能源供需平衡。为实现长期经济效益最大化，应分析含高比例光伏出力区域的分布式储能优化方法，设计分布式储能的选址和容量分配方案。首先，针对光伏出力的间歇性，从电量出发，利用改进的快速排序算法建立了特征光伏曲线的选择算法。其次，利用FCM模糊聚类算法，设计了用能曲线的选择算法。分析选择的曲线，得到每个用户的特征电量。以特征电量和成本为依据，得出了储能站的位置选择和容量关联方程。再次，采用贪心算法的基本思路对方程进行求解，得到了最优的储能配置方程。对方程进行优化，可以将储能的容量分配至不同的用户。此外，还考虑了未来因素对储能配置的影响。最后，为了验证算法的有效性，以某工业园区的数据为依据进行了实验分析，取得了较好的效果。

摘要:为充分利用丰富的新能源，满足用户多样化能源的需求，可采用含新能源的系统实现冷热电联供。当新能源作为电源或辅助冷热源时，可减少环境压力，但多种能源形式会导致不确定性、能源利用率低且成本升高，需要新的方法对含新能源的冷热电联供(CCHP-PV-Wind)系统的优劣进行评估。提出采用基于模糊层次分析(Fuzzy-Analytic Hierarchy Process, Fuzzy-AHP)和反熵权法(Anti-Entropy Weights, AEW)的多目标决策法(Multi-objective decision-making, MODM)，建立指标体系并计算权重。同时引入能值指标来描述系统的可持续发展水平，并利用Copula理论中的Kendall秩相关系数(Kendall’ )处理CCHP和CCHP-PV-Wind系统相关性问题。最后，选取我国西部某城市建筑为研究对象，结合能值理论对CCHP和CCHP-PV-Wind两种系统进行综合评估与分析，研究结果可以为我国新能源的综合利用提供一定参考。

摘要:电压暂降严重程度指标是定量评估节点暂降水平的基础。针对现有评估方法未考虑敏感设备耐受能力不确定性与差异性的问题，提出了一种改进的用户侧电压暂降严重程度区间评估方法。首先，阐述了现有评估方法无法反映不同敏感设备耐受能力不确定性的问题。为刻画耐受能力的不确定性，基于典型敏感设备的不确定区域，采用区间数理论对严重程度指标计算方法进行修正。针对传统区间评估方法运算结果过于保守的问题，基于节点负荷占比波动范围确定区间权重，采用仿射算法计算得到用户侧综合严重程度区间指标。通过测量函数进行节点排序。采用IEEE 30节点系统进行仿真验证。结果表明所得区间指标能够通过区间范围与上下边界，刻画配电网节点用户侧的综合暂降水平与动态耐受特性。

摘要:随着电动汽车的逐步推广，研究电动汽车充电负荷特性，既有利于充电站优化运行，又有利于电力系统安全稳定运行。根据电动汽车充电负荷的时空性，提出了一种基于自编码器的电动汽车充电负荷研究方法。基于NHTS数据集分析找出电动汽车充电负荷的时间分布规律。通过自编码器方法提取电动汽车出行里程和出行结束时间的特征。以此为基础计算出电动汽车到达不同目的地的概率，从而建立电动汽车充电负荷的时空特性模型。计算了每辆电动汽车的最短等待时间，统计负荷时考虑了时间误差，提高了充电负荷计算的精确性。最后，通过算例得到了地区内电动汽车的充电负荷，验证了所提出研究方法的可行性和准确性。

摘要:针对现场合并单元SER软故障问题造成SV采样数据异常的情况，分析了SER软故障使合并单元失效的机理。提出双数据流的概念，采用数据处理冗余防误方法，解决了SER故障造成SV数据出错的问题。面对智能化变电站母线合并单元异常情况下控制保护设备大面积失压的问题，提出了母线合并单元配置冗余方案。采用双套母线合并单元电压接入间隔合并单元的无缝电压选择机制，解决了单套母线合并单元异常控制保护设备失压的问题，并在工程现场得到充分验证。

摘要:针对变电站二次回路设计采用CAD图纸表达方式无法机器获得设计内容的问题，提出一套完整的变电站二次回路数字化设计流程；并研究服务于数字化设计的变电站二次设备及回路的建模方案。从二次回路数字化设计需求着手，分析不同部门对二次回路建模的需求，二次设备建模关注设备的物理属性和连接属性。在建模方案中，定义智能建模的范围、建模对象以及建模语言，并通过建模工具实现变电站二次设备建模及二次回路数字化设计。试点工程的设计效果验证了方案的可行性。

摘要:作为电力系统重要的无功补偿设备，高压并联电抗器能够补偿输电线路的电容效应，具有调节无功和电压的作用。运行中电抗器故障将对输电网络的安全稳定构成严重威胁，因此分析其故障成因对维护电网安全具有重要意义。针对一起500 kV油浸式高压并联电抗器故障，基于油色谱中特征气体成分分析、气体含量比值计算、特征气体增长趋势分析及返厂前设备特征气体计算等方法对其故障成因进行剖析。然后通过直流电阻、绝缘及介损、振动、噪声和温升试验等诊断试验进一步排查，综合运用绕组检查、铁心检查、连接部位检查、样品检测分析等研判出本次事故原因为电抗器铁心硅钢片间绝缘不良。最后提出了相应的防范措施，为同类型高压并联电抗器的制造工艺管控、故障诊断和运行维护提供参考。

摘要:智能录波器的基础配置工作是将全站配置描述文件(Substation Configuration Description, SCD)中智能二次设备(Intelligent Electronic Device, IED)各运行数据输出端口的地址信息分类映射至录波器不同信息组中。目前主流配置方法是针对端口的文本描述进行人工配置。在大规模高电压等级变电站内端口文本描述繁杂，人工操作耗时长，工作量大。针对该现状，提出了基于字符级TextCNN深度语义学习的智能录波器自配置方法。首先利用word2vec模型针对高维稀疏的文本样本矩阵进行降维与稠密化处理，实现字符词向量的分布式表达。之后建立TextCNN模型，基于其多层次抽象化提取样本特征的结构特点进行文本语义挖掘与分类。依据文本分类结果实现端口地址信息的分类映射。案例分析表明，基于TextCNN模型的录波器自配置方法具有分类时间短与分类精度高的优点，提高了录波器自动化配置的准确性。