摘要:直流线路遭受雷击干扰易导致行波保护等灵敏性较高的主保护误动作。在主保护动作前，可靠区分雷击干扰和短路故障将有效提高主保护的安全性，保障直流系统的安全稳定运行。但对于柔直系统而言，现有雷击干扰识别方法动作速度不足，难以在主保护动作之前判定雷击/故障性质，且在因数据传输异常或噪声干扰条件下出现远偏离实际值的坏数据时，动作性能有待进一步提升。为此，提出了一种具有足够速动性及安全性的雷击干扰识别方法。首先揭示了反向线模电压行波的特征。然后根据所揭示的特征分别提出了基于小波熵相对变化率识别算法的判据以及一种结合中值滤波的线性拟合函数一次项系数大小的判据，二者协同工作实现不同雷击及故障叠加场景下雷击非故障场景的识别与主保护的闭锁，从而有效增强主保护的安全性。基于PSCAD/EMTDC的仿真结果表明，在短至1 ms的时窗内即可在全线范围内完成对雷击干扰的辨识，并具有良好的抗坏数据干扰能力。

摘要:针对微电网中源荷匹配较弱及储能应用不充分的问题，计及需求侧管理与碳排放对其源荷储进行协调优化。所研究的并网型微网优化分为需求侧管理与调度两阶段。首先，第一阶段引入需求侧管理模型，结合储能电池并采用纵横交叉算法求解,使微网的净负荷最小与自供率最大。然后，第二阶段依托第一阶段需求侧管理后的信息从经济和环保角度出发，建立以综合成本最小及碳排放量最低为目标的风光燃储微网日前优化调度模型，利用改进多目标灰狼优化算法进行求解。最后，以福建某实际微网为例，通过仿真表明引入需求侧管理可有效利用储能电池改善微网源荷匹配度，充分挖掘需求响应潜力。相比单阶段优化，两阶段优化更有利于提高可再生能源渗透率，降低微网日运行成本与碳排放量，实现微网的低碳经济运行。

摘要:针对多个电池储能单元间的分布式协调控制问题，提出了一种分布式储能单元分组一致性控制策略。首先，提出了一种基于分布式模型预测控制和状态约束的加权一致性算法，能考虑各储能单元的功率约束条件并快速完成多储能单元的功率分配。其次，提出了一种储能单元分组控制策略。根据荷电状态(state of change, SOC)信息设定储能单元的权重，达到改善储能单元SOC的一致性的目的。同时基于所提一致性算法，制定储能单元组间协调控制策略和储能单元效率提升策略，从而达到改善储能系统调节能力、延长储能系统寿命和提升能量转换效率的目的。最后，在Matlab中构建含8个电池储能单元的微电网系统，对所提算法和控制策略进行仿真分析。仿真结果表明，所提算法和控制策略在提升收敛速度、优化控制效果、延长储能系统寿命以及提升储能系统运行效率方面均具有一定优势。

摘要:分布式电源(distributed generation, DG)大量应用给电网故障识别与定位提出了更高要求。配电网断线故障时绝缘虽未遭到破坏，但可能导致DG故障穿越，甚至诱发并网逆变器闭锁，造成电气量越限，威胁电网稳定运行。为此，提出了一种利用正序电压差实现含DG配电网的断线接地复合故障定位方法。通过解析不同故障情况下配电网馈线序电流和DG并网点电压，发现了非故障点两端正序电压差等于线路压降，而断口两端正序电压差恒为正数且多大于非故障区段压差的特征，构造了基于正序电压差的故障定位判据。针对定位判据可能出现的死区问题，引入DG输出电流作为辅助判据提高定位可靠性，进而提出了含DG配电网的断线接地复合故障定位方法。理论分析和仿真结果表明，所提方法能够实现不同DG容量、故障位置下的断线接地复合故障区段准确定位，且具有较强的耐过渡电阻能力。

摘要:在国家“数字经济”与“新基建”战略的双重推动下，近年来互联网数据中心(internet data center, IDC)快速发展并逐渐成为电力系统中重要新增负荷和需求响应(demand response, DR)资源。为支撑IDC与电力系统协调发展，提出了一种考虑灵活性潜力的IDC与配电网双层协同规划框架。首先，根据IDC数据负荷及用电负荷特性建立IDC能耗模型，并从数据负荷的时空可迁移、可削减等角度分析了IDC灵活调节潜力。在此基础上，通过深入分析IDC与配电网之间的信息传递和互动关系，并考虑不确定性因素的影响，提出了以配电网运营商为上层领导者制定实时节点电价，数据中心运营商为下层跟随者基于实时电价参与DR的IDC优化选址和配置模型。该模型在充分考虑二者规划运行及价格的约束下，实现了上层净盈利最大化、下层成本最小化的双层协同规划。最后通过算例仿真和对比分析，证明了所提方法的有效性。

摘要:随着配电网分布式电源的大量接入以及城市区域负荷的快速发展，使得配电网运行环境愈发复杂。同时由于配电网重构涉及大量的开关状态二进制零散变量，现有优化方法很难求解大规模城市配电网重构问题。基于此，提出一种基于深度强化学习的城市配电网多级动态重构方法。首先，建立基于深度学习的配电网多级重构快速判断模型，通过该模型实现对重构级别在线决策，并对智能体动作空间进行降维。其次，使用含参数冻结和经验回放机制的深度Q网络对预测负荷、光伏能源输出功率等环境信息进行学习。以运行成本、电压偏移度以及负荷均衡度最优为目标，通过习得的策略集对配电网进行动态重构与运行优化。建立多智能体强化学习模型，对各个时段的不同重构主体进行联合优化。最后，通过算例分析验证了所提方法的有效性。

摘要:双碳和新型配电系统构建目标下优化多种灵活型资源位置与容量是实现该目标的重要技术路线。为此，兼顾规划运行的经济性和安全性，提出一种考虑越限风险的主动配电网中可再生分布式电源(distributed genevation, DG)、智能软开关(soft open point, SOP)、储能(energy storage, ESS)的两阶段协调规划方法。阶段1以综合成本与越限风险最小为目标优化DG、SOP与ESS的位置和容量。阶段2属于联合SOP、网络重构、有载调压变压器、电容器组、需求响应和储能多种调节手段的多目标运行优化。同时，以基于灰靶决策技术的LDBAS算法和二阶锥优化的混合方法为规划优化的求解工具。在IEEE 33节点配电系统上仿真，测试结果证明了所提两阶段协调规划模型能够有效地提高系统运行效率、增强灵活性、降低运行安全风险及经济成本。

摘要:双馈异步风电机组可以提供无功功率参与电网无功调节，但是其无功功率范围具有不确定性，导致在制定风电场无功电压控制策略时存在困难。对此提出双馈风电场无功支撑范围评估方法，并基于评估结果优化风电场参与电网调压的无功控制策略。首先，基于双馈风电机组有功功率数据，估算出机组的无功功率极限，并分析了风电场的无功容量构成及计算方法。然后，通过两阶段评估方法评估风电场容量。第一阶段获得风电场最大无功支撑范围，第二阶段校验风电场在各种不确定条件下的无功调节能力。在此基础上，以减小风电场节点电压偏差、降低网络损耗和利用风电机组无功潜力为目标，构建多目标问题，并利用优化算法求解。最后，通过算例证明所提控制策略可以在充分利用风电机组无功潜力的前提下，减少风电场节点电压偏差和网络损耗。

摘要:针对计及通信时延的直流微电网分布式储能系统多储能单元之间的协调问题，提出了一种模型预测控制策略。首先搭建多储能单元状态空间模型，设计多储能单元的模型预测控制及其电流期望轨迹。然后分析计及通信时延的一致性规律，补偿时延引起的荷电状态偏差。进而通过求解以快速跟踪电流动态期望值及控制信号变化最小为目标函数的最优解，保证系统直流母线电压稳定，实现各储能单元间协调稳定运行以及基于荷电状态的动态一致均衡。最后利用Matlab/Simulink仿真平台，验证所提控制策略在计及通信时延的情况下储能充、放电过程以及源、荷波动下的有效性和稳定性。

摘要:电动汽车用户对于需求侧调控的响应存在相当比例的不确定性，当电动汽车充电信息不完整时，高效处理充电行为不确定性问题的方法仍然较少。因此，采用信息间隙决策理论对用户响应不确定性进行精确建模，并量化评估了相应的机会收益和风险损失。首先，为了量化分析聚合商对电动汽车预测响应率与实际响应率之间的可接受偏差度，将聚合商确定性的成本决策问题转换为计及电动汽车响应不确定度的优化问题。其次，根据聚合商对于策略风险成本的接受程度，将调度模型分为乐观型和悲观型。基于信息间隙决策理论依据给定成本与预期成本的偏差分别生成对应的机会策略和鲁棒策略，不同风险偏好的聚合商可根据此算法结果采取相应的优化策略来保证期望收益。最后，仿真结果表明，在有限充电信息环境下，所提算法能有效应对电动汽车响应不确定性问题，降低电动汽车充电聚合商的总调度成本。

摘要:对于电力系统暂态稳定评估而言，在故障清除后的早期阶段，临界样本间的特征差异不明显，预测准确率低。随着时间推移，准确率提高，但难以保证评估的及时性。针对暂态稳定评估的评估准确性与及时性之间的矛盾，提出了基于集成学习的时间自适应电力系统暂态稳定评估方法。首先，通过EasyEnsemble算法对不平衡数据进行采样，训练出多个不同评估时刻的集成长短期记忆网络分类器，输出样本在不同评估时刻的稳定性预测结果。其次，将评估时刻进行划分，提出了多阶段阈值分类规则，自适应调整阈值，对样本预测结果进行可信度评估。最后，预测结果评估为不可信的样本交由下一评估时刻的模型继续判断，直到可信度达到阈值后输出。在IEEE 39节点系统的仿真结果表明，所提方法相较于其他时间自适应方法具有更优的评估性能，在样本不平衡的情况下该方法实现了更好的修正效果。

摘要:为减少用户停电时间，电力企业常采取“一停多用，联合检修”模式。然而，检修计划往往侧重于关注线路本身的运行状态，而缺乏对电网整体运行性能的考虑。在跨区联合检修中，由于多条线路陆续停电检修，系统的脆弱性可能被放大。电力信息物理系统之间的融合关系也可能加剧故障跨域传播的深度和广度。在协同破坏效应下，系统存在连锁故障及大停电的可能。为此，提出一种该场景下输电线路脆弱相关性的辨识方法。首先，对联合检修中的能量流动和信息传输过程建模，构建联合检修事故记录数据库。其次，挖掘数据库中存在脆弱相关性的线路组合，通过计算线路组合在诱发停电事故时的贡献度，实现脆弱相关性的量化。仿真结果表明：联合检修时，脆弱相关的线路组在物理层和信息层都表现出了协同破坏效应。所提方法能有效地辨识和量化线路组的脆弱相关性，为制定更加合理的联合检修计划、避免大停电事故的发生提供理论指导。

摘要:受不可抗力影响，配电网低压台区数据中普遍存在缺失值，整体数据质量较差，限制了台区的精益化管理水平。传统的数据修复方法忽略了数据的周期性和时序性，修复精度较低。提出了一种基于图像编码和生成对抗网络的台区缺失数据修复方法。首先引入了一种一维时序信号编码图像预处理方法，将原始的时序信号转换为格拉姆角场图像，然后利用卷积神经网络在图像特征提取上的强大优势构建了生成对抗网络模型。结合像素损失和相似性损失的双重约束条件增强了生成图像的质量。整体流程由数据驱动，无需先验知识的分布假设与显式物理建模。最后的算例结果表明，该方法能够较为精确地实现台区缺失数据的修复。

摘要:在变电站、发电厂等电力场景中，保障输配电线路及其设备安全尤为重要。为方便调度指挥更好地应对电力突发事件，需要知道终端的精准位置信息，从而获取对巡检周边电力设施或设备状态的实时数据。基于此，提出一种基于智能反射表面(intelligent reflecting surface, IRS)辅助的北斗+5G融合定位算法。在通过北斗定位进行位置监测的基础上，采用由IRS辅助的5G网络进行信息传输以降低时延，同时在加强直射径信号功率的基础上解决了基站数目不足、非直射径引起的信号衰减等问题。在捕获北斗卫星阶段，提出利用改进的鸡群优化(chicken swarm optimization, CSO)算法快速准确搜索整周模糊度，从而获得准确的差分信号；在利用基站和IRS传输差分信息时，提出了一种改进的基于凸优化的精准位置估计算法。仿真结果证明了所提方法能够实现对目标的精准定位。

摘要:在“双碳”目标下，以氢能等零碳能源为主体的综合能源系统高速发展，发挥其运行策略与容量配置的协同优化有利于保障能源供应、提高规划经济性。在此背景下，提出一种运行与规划协同的电热氢联供系统(electricity heat hydrogen cogeneration system, EHH-CS)最优容量配置方法。首先，在构建EHH-CS模型的基础上，通过拉丁超立方抽样与改进K-均值聚类结合的方法，建立不确定性变量的典型场景，实现可再生能源及负荷不确定性的合理刻画。其次，建立EHH-CS容量配置双层联合迭代模型。上层为优化配置层，以日投资净收益最大为目标进行优化配置，下层为优化运行层，以日运行收益最大为目标进行优化运行。并通过粒子群算法进行循环迭代求解，以获得协同最优的运行策略及容量配置方案。最后，以某EHH-CS为例进行仿真验证。结果证明，所提方法促进了可再生能源的就地消纳，有效地均衡了系统的规划成本及运行费用。

摘要:因配电网线路分段、分支开关数量多，导致配电网保护级差配合困难，故障切除模糊，故障范围扩大。应用配电自动化系统，可解决这一问题并完成配电网自愈。目前，配电自动化多采用主站集中式，即收集各节点电气量和开关量信息上送至主站，主站完成逻辑判断，进行策略下发，实现故障隔离和电网自愈。但主站式方式数据传输、校验环节多，故障隔离时间通常在分钟级，在配电网络自愈时，需短时对主供线路停电。采用基于5G通信技术的分布式馈线自动化，通过下沉计算及逻辑判别节点至配电终端，实现了毫秒级的故障就地隔离及网络重构，故障切除精准。探索的配网保护定值优化方案，通过配网保护定值与分布式馈线自动化故障判别策略的融合配合，实现了主供线路不停电情况下的故障隔离和配电网重构，做到了用户停电“零感知”。工程在成都市配电网首次实施应用，取得了良好效果，有效解决了城区保护级差配合困难的问题，为5G通信保护在配电网及其他电压等级电网上的拓展应用积累了经验。

摘要:针对现有配电网故障定位算法在含DG的故障定位中存在耗时长、准确率低等问题，提出了一种将分层模型与改进免疫算法相结合用于含DG的配电网故障定位方法。简化配电网模型，使用改进的免疫算法定位故障区域，并使用改进的免疫算法对故障区域进行二次定位。通过试验对单点故障和多点故障进行分析，验证了所提方法的优越性。试验结果表明，相比于传统的故障定位方法，所提方法引入了分层理论，有效降低了故障节点的搜索维数，在保证速度的情况下，具有较高的故障定位精度。

摘要:单粒子效应引发的存储器软错误对微机继电保护具有不可忽略的影响。介绍了 粒子和高能中子的来源，以及中国部分城市的大气中子通量。讨论了对继电保护装置进行中子辐照试验的方案细节，以及根据实验数据求取现场环境下单粒子失效率的方法。从现有可靠性指标出发，推导得到继电保护装置单粒子效应的可接受失效率。将该指标和辐照试验得出的失效率相比较，可以判断装置是否满足现场运行要求。该方法对评价继电保护装置的单粒子失效率具有一定的参考意义。

摘要:由于风能的随机性，含风能的经济排放调度问题变得更加复杂。因此，为了解决含风能的经济排放调度问题，将该问题描述为一个机会约束问题来处理风力发电的随机特性。基于此，提出了一种混沌正余弦算法来提供最优发电计划，以同时最小化发电成本和碳排放量。该算法利用混沌序列替代正余弦算法的随机数，避免了局部最优点的早熟收敛，提高了解的精度。然后，对比实数编码化学反应优化算法和基于二次逼近的混合人工协同搜索算法，通过2个10-unit案例仿真，验证了所提方法的有效性和准确性。最后研究了约束条件阀值水平 对优化结果的影响，当 增加时，风电渗透率增加，从而导致总生产成本和排放值的降低。

摘要:随着当前电化学储能技术的广泛应用，电池储能电站的安全运维问题日渐突出。传统电池管理系统仅能获得各电池单体的电压、电流及温度，并且受限于硬件处理能力、数据传输带宽及延迟等条件，掌握海量电池单体储能系统的健康与安全运行状态成为关键技术难题。机器学习方法在锂离子电池运行状态预测领域的应用为储能电池系统安全管理创造了条件。针对锂离子电池安全管理需求，首先对锂离子电池滥用及热失控风险机理的相关研究进行了介绍。随后，讨论了锂离子电池管理系统架构及其应用特点，并详细论述了机器学习方法在锂离子电池健康与安全状态分析方面的应用。最后，对储能电站锂离子电池的安全管理进行了展望。