摘要:互联大电网运行方式复杂多变，广域稳态量测数据采集不同步将引入较大的量测误差。为提高稳态量测数据时标一致性，提出一种基于统一时钟的全网同时断面生成方法。首先，基于广域稳态量测数据时序特征，提出一种固定时间间隔的数据滚动存储及循环更新方法，解决断面数据对齐问题。然后，采用电气介数法识别关键节点，在保证关键节点量测数据实时性的基础上，基于量测量的时空关联特性修正未更新量测数据，从而确保整合后全网同时断面数据的时效性和准确性。最后，基于标准算例和实际电网算例仿真结果，验证了所提方法的正确性和有效性。

摘要:在含非线性负载的光伏并网系统中，光伏发电单元、非线性负载、电网三者之间的相互作用可能导致系统出现振荡，因此提出一种改进的电容电流反馈有源阻尼(capacitor current feedback active damping, CCFAD)控制方法。首先，采用谐波线性化方法建立含非线性负载的光伏并网系统序阻抗模型，并基于阻抗模型和对数频率稳定判据揭示含非线性负载的光伏并网系统振荡特性。随后，基于负电阻理论定义阻抗相对灵敏度指标，评价不同参数变化对系统阻抗特性的影响程度，获取影响系统稳定性的关键参数。基于不同参数的阻抗相对灵敏度分析，提出一种改进的CCFAD方法。该方法拓展了传统CCFAD的正阻尼区域，有效地改善了系统输出阻抗的相位裕度，提高了系统稳定性。最后，在Matlab/Simulink中搭建仿真模型，验证了分析方法的正确性和所提控制策略的有效性。

摘要:针对高比例分布式光伏接入配网所引起的电压控制问题，利用柔性负荷的无功调节能力，并考虑光伏和负荷的不确定性，提出了配网日前两阶段无功随机优化调度方法。首先，在第1阶段根据光伏和负荷的预测值，优化反映电容器组动作和柔性负荷无功调度的离散决策变量。其次，在第2阶段考虑光伏和负荷的不确定性，优化光伏的无功出力和柔性负荷的无功调度量。在优化模型中，设置了电压偏差最小化和柔性负荷的无功调度次数最小化两种目标函数，采用ε约束法对多目标优化问题进行求解，并利用熵权优劣解距离(technique for order preference by similarity to ideal solution, TOPSIS)法选择最优折衷解。在修改的IEEE33节点系统进行仿真，结果表明所提方法能有效缓解由高比例分布式光伏并网所引起的电压越限问题。

摘要:虚拟同步发电机(virtual synchronous generator, VSG)技术因提供阻尼和惯量而被广泛用于新能源并网逆变器。光储并入弱电网易发生频率耦合等问题，因而VSG并网稳定性分析变得更加复杂。针对光储并入弱电网系统，考虑频率耦合，在dq域中建立基于谐波状态空间(harmonic state space, HSS)理论的多时间尺度虚拟同步发电机模型。采用归一化参数灵敏度分析法，揭示功率环、电压环和低通滤波中虚拟惯量J、虚拟阻尼Dp、下垂系数Ku、比例系数kpu和截止频率ωc等关键控制参数根轨迹的特性和电网强度对系统稳定性的影响。并通过调整优化控制参数，提高系统稳定性。最后在Matlab/Simulink仿真平台验证谐波状态空间模型精确度和关键参数根轨迹特性。

摘要:现阶段柔性直流电网线路保护大多依赖边界元件，不适用于线路间无明显边界的“网孔结构”柔性直流电网。针对此类电网在远距离输电场景下的线路保护问题，提出了一套不依赖于边界元件的反时限过流保护配置方案。首先，通过分析故障电流的暂态特性，确定了不同故障位置下保护配置的思路。然后，基于保护要求，利用故障电流的波头特征，构造电阻补偿系数保证方案的耐过渡电阻能力，建立了适用于柔性直流电网故障特性的反时限过流保护动作方程，并确定了延时的计算和整定原则。最后，基于PSCAD/EMTDC仿真平台验证了该方案的有效性和适用性。结果表明，所提方案能够准确、可靠地识别故障，具有较强的耐过渡电阻能力。

摘要:针对孤岛直流微电网中多个储能单元的协调控制，提出了一种基于改进一致性算法的储能系统分布式控制策略。首先，提出了一种改进一致性算法，并证明该算法相比经典一致性算法收敛时间更短。然后，基于改进一致性算法，提出了一种储能系统分布式控制策略，通过合理调节各储能单元的功率，维持了直流母线电压的稳定、避免了储能电池的过充过放。该策略具有两种运行模式，分别适用于微电网有扰动与无扰动的情况，在及时调节储能单元功率的同时，减少了控制所需的通信量和计算量。最后，搭建了孤岛直流微电网系统仿真算例，仿真验证了所提控制策略的有效性及其在控制时间方面的优越性。

摘要:大规模风电接入使得电力系统惯量水平降低，暂态功角失稳风险加剧，开展含风电电力系统故障前的暂态功角稳定在线预警对保障其安全稳定至关重要。提出了基于临界惯量和预想故障的含风电电力系统暂态功角稳定在线预警方法。首先，通过理论分析得到风电场在故障清除后短时间的功率恢复过程不能忽略的推论，并建立等效外特性模型，进而基于扩展等面积定则构建了计及风电场多阶段外特性的暂稳数学模型。其次，定义了含风电系统暂态功角稳定的临界等效惯量，并通过匀加速分段等效提出了实用化的求解方法，进一步提出了暂态临界惯量指数，实现稳定裕度量化分析并给出风险等级。最后，以含风电接入的四机两区域系统和IEEE39节点系统为例，仿真验证了所提方法的有效性和适用性。

摘要:针对多电动汽车参与电网需求响应互动场景下电动汽车充放电协同调度需求，提出一种电动汽车聚合商动态定价并指导电动汽车规模化入网参与电力需求响应调度的两阶段博弈模型。首先，构建电动汽车聚合商动态定价下计及电动汽车聚合商成本和电动汽车充放电价格的非合作博弈模型。其次，提出基于logit协议的电动汽车充放电调度多策略集演化博弈模型。最后，联合求解两阶段博弈的演化均衡和纳什均衡，得到各主体的最优策略。算例仿真表明，所提模型能有效实现电网负荷的削峰填谷，同时兼顾电动汽车聚合商和电动汽车用户的经济利益。

摘要:针对并网型交直流混合微电网交流侧电压不平衡时会产生交流电流负序分量导致直流母线电压二倍频脉动的问题，提出了一种直流侧母线电压分数阶滑模控制以及交流侧负序电流抑制方法。首先，基于同步旋转坐标系下电网电压不平衡时交直流混合微电网互联接口变换器的数学模型，设计电压外环变结构滑模控制器。然后，根据电压不平衡时互联接口变换器的功率传输特性，提取交流侧三相电压的正序分量，得到交流侧负序电流抑制指令。接着，采用分数阶滑模趋近律设计内环电流解耦控制器，并利用李雅普诺夫函数进行稳定性校验。最后，基于Matlab/Simulink搭建的交直流混合微电网模型，验证了所提控制策略相较传统PI控制不仅抑制了三相电流的不平衡，而且将响应速度提升了近50%。

摘要:风机和光伏电池等分布式电源(distributed generator, DG)大量接入配电网会导致电压波动和网损增大等问题，需要对动态无功进行优化。但是由于风光存在的不确定性会影响动态无功优化的效果，因此提出了一种含固态变压器新型配电网动态无功多目标优化方法。首先，通过 Weibull 分布和 Beta 分布对风速和光照强度进行曲线拟合，再采用风机和光伏电池出力公式生成 DG 出力模型。其次，通过蒙特卡洛仿真抽样法对上述模型进行抽样，生成上千个DG日出力场景，并采用k-means 聚类算法将上千个场景聚类成k个典型场景，以缩短随机潮流计算时间。再次，以IEEE33 节点系统为基础，建立含固态变压器有源配电网方案和含有载调压变压器有源配电网方案，以日内网损和电压波动最小为目标，采用改进型多目标灰狼算法对两种方案的相关参数进行优化。最后，以优化后的相关参数进行仿真和对比，证明了所提方法在降低配电网网损和维持节点电压稳定方面的优越性。

摘要:风电具有明显的波动性和反调峰特性。为减少风电大规模并网对电力系统调峰带来的影响，提出了一种基于风电调峰场景的多时间尺度调度策略，提高了极端风电场景下电网调度的执行效率。首先，构建了风电-负荷数据驱动模型。提出了风电调峰功率的多时间尺度评估指标，根据该指标对一年的风电功率进行时域分解并生成典型的风电调峰场景。其次，为保证在调峰场景下电网的功率平衡，针对历史场景构建了风火储协同调峰模型，并制定典型场景的经济最优调度预案。在此基础上提出多时间尺度调度策略，通过对调度预案进行滚动修正以应对风电的不确定性。最后，通过算例分析验证了所提方法在保证电网经济稳定运行的前提下可有效地提高调峰调度的计算速度并及时实施调峰调度。

摘要:新能源集群并网系统中需保证一定数量的常规电源提供短路容量以支撑系统电压，而开机容量过大导致新能源可消纳空间减少，故合理优化常规机组开机方式对于兼顾新能源消纳与电网强度至关重要。针对该问题，基于短路比指标计算方法，以临界短路比指标约束建立了常规机组开机方式与新能源并网系统强度之间的耦合模型；然后在满足新能源设备极限并网强度要求的前提下，提出以新能源最大化消纳为目标的机组最小开机方式优化模型，并采用遗传算法和CPLEX求解器相结合的混合策略进行求解。最后以我国三北地区某新能源汇集送端系统工程为例，验证了所提方法的有效性及优越性。

摘要:针对传统的多电平逆变器存在有源器件数量较多、电容电压不平衡、结构复杂以及电压增益低的问题，提出一种降低器件数量且可扩展的多电平逆变器。该逆变器由开关电容单元和两个半桥组成，使用1个直流电源、3个电容、13个开关管，实现4倍电压增益和九电平交流输出电压。该逆变器通过2个半桥代替后端H桥转换输出电压极性，可以有效降低开关管总电压应力。在所提逆变器的扩展结构中，电容逐级充电的工作方式进一步提高了电压增益和输出电平数。首先，详细阐述了所提逆变器的工作模式、调制策略、电容分析、电压应力计算和电路参数设计。然后，与其他类似多电平逆变器进行了比较。最后，通过仿真与实验验证了所提逆变器的可行性和理论分析的正确性。

摘要:配电网参数估计和拓扑识别是配电网规划、运行分析和安全控制的基础，传统线性回归方法对量测数据误差或噪声数据具有较高要求，只有在无噪声情况下，估计才是准确的。然而实际输入测量值(如电压幅值和相位角)和输出测量值(如有功和无功功率)均存在噪声数据，对于拓扑估计，即使量测误差很小，回归方法也无法得到准确拓扑。针对上述问题，首先构建了配电网参数估计的基本模型，并定量分析了量测误差对线路参数估计和拓扑识别的影响。在此基础上，建立了考虑双侧量测误差的线路参数估计模型。针对其非凸导致的难以求解的问题，基于拉格朗日函数进行等价转化，得到易于求解的最小化瑞利熵问题。最后，基于IEEE 8节点系统进行仿真分析，并与传统线性回归、最小二乘法进行对比，证明所提方法在量测误差达到10%时，依然具有良好的估计精度。

摘要:电动汽车用户充电行为的随机性，给电动汽车充电站充电负荷的短期预测带来极大挑战。针对在多因素影响下电动汽车充电站充电负荷短期预测精度低的问题，提出一种基于改进麻雀搜索算法-卷积神经网络-门控循环神经网络(improved sparrow search algorithm-convolutional neural network-gated recurrent unit neural network, ISSA- CNN-GRU)模型的电动汽车充电站充电负荷短期预测方法。首先，构建包含气温、日期类型、节假日3种充电负荷显著影响因素与历史充电负荷的输入特征矩阵。然后，融合CNN在特征提取、数据降维和GRU神经网络在时间序列预测上的优势，搭建CNN-GRU混合神经网络模型，使用基于混合策略的ISSA算法优化混合神经网络模型的超参数。最后，在优化后的CNN-GRU模型中输入特征矩阵实现充电站充电负荷的短期预测。以美国ANN-DATA公开数据集中充电站的历史负荷数据作为实际算例，与随机森林、CNN、GRU神经网络、CNN-GRU模型以及分别用贝叶斯优化、粒子群优化、标准麻雀优化算法进行超参数调优的CNN-GRU模型相比，实验结果表明所提方法具有更好的预测效果。

摘要:以某西南电网变电站出现的4种故障的实测数据作为数据集，针对高压直流输电(high voltage direct-current, HVDC)系统的故障诊断设计出一种基于集成学习(ensemble learning, EM)的故障诊断方法，显著提升了故障诊断的速度、精度和鲁棒性。首先，对4类故障数据进行数据预处理，同时对故障数据的特征进行提取并完成训练，使用故障数据标签对故障数据集进行均分权重。然后，计算当前弱分类器对带权重数据集的分类误差，并计算当前分类器在强分类器中的权重。最后，更新训练样本权值的分布得到强分类器，根据训练好的模型对不同数据集下的故障类型进行辨识实验。通过与BP神经网络故障诊断模型对比，所提出的方法在多组测试中可以达到89%以上的诊断准确率，错误率较低并且鲁棒性强，有利于HVDC系统的故障识别和快速诊断。

摘要:针对风电场送出线路纵联保护在数据延时传输及异常采样数据下保护性能不佳的问题，提出了基于正序阻抗幅值比的纵联保护。通过分析风电系统送出线路发生区内外故障时正序阻抗幅值特征，得出区内外故障下双端正序阻抗幅值差异比特征不同。引入综合层次聚类(balanced iterative reducing and clustering using hierarchies, BIRCH)方法剔除正序阻抗幅值序列中异常采样数据，形成不含异常采样数据的故障时间序列聚类特征，并结合双端正序阻抗幅值差异比特征，构造不受数据延时传输影响的纵联保护判据。仿真结果表明，所提出的纵联保护不受系统运行工况、故障类型、数据延时传输及异常采样数据的影响。在过渡电阻达到150  时，所提出的纵联保护仍能正确判别故障方向，具有较强的抗噪性能，适用于含风电接入的弱馈型电力系统。