摘要:针对柔性直流输电线路故障定位过程中信号易受噪声干扰、耐过渡电阻能力差的问题，提出了采用小波变换(wavelet transform, WT)进行消噪处理、并结合变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)的柔性直流输电线路故障定位方案。首先利用基于Logistic函数的循环位移小波阈值去噪对故障信号进行处理。然后采用雪消融优化器(snow ablation optimizer, SAO)结合VMD对信号进行有效分解。最后对分解后的高频分量进行S变换(S-transform, ST)，选取对应频率下的幅值曲线进行波头标定。此外，提出了一种不依赖波速的测距算法。在PSCAD/EMTDC平台中搭建双端柔性直流系统并进行仿真验证。结果表明，所提方案不仅对采样率要求低，且能耐受300Ω的过渡电阻和30dB的噪声，在不同故障距离下均能准确进行测距。

摘要:针对风电场规划中风速的高随机性问题，提出了一种基于小样本空时融合压缩残差网络点预测(spatio-temporal integration and compression deep residual, STiCDRS)模型。该模型旨在深入挖掘风速序列中的空间和时间特征，以提升点预测精度。首先，采用空时融合压缩残差网络点预测模型得到点预测结果。然后，在此基础上采用新颖的空时融合压缩残差网络区间(STiCDRS-Gaussian process regression, STiCDRS-GPR)预测模型得到风速的区间预测结果，进而得到更为可靠的风速概率预测结果。该模型采用贝叶斯优化方法进行超参数选择，确保超参数的高效自动化调优。最后，使用内蒙古地区风电场的风速数据集，将STiCDRS模型与传统经典模型的预测结果进行对比。实验结果表明，相较于其他模型，所提STiCDRS-GPR模型在风速预测中具有更高的点预测精度、适宜的预测区间以及可靠的概率预测结果，充分展示了其在风速预测领域的良好应用潜力。

摘要:随着大规模直驱风电场并入弱交流电网，两者之间复杂的交互作用使得系统遭受扰动后的短期电压稳定问题愈发突出。如何在线准确分析扰动后直驱风电场并网系统的短期电压稳定性是一个关键性挑战。为此提出一种基于广义瞬时能量函数法的短期电压稳定性分析方法。首先，建立了锁相环dq坐标系下的直驱风电场并网系统的动态模型。然后，根据无功守恒原理构造出直驱风电场并网系统的广义瞬时能量函数。基于广义瞬时能量函数提出动态无功能量安全域(dynamic reactive power energy security regions, DRPESR)来在线评估系统的短期电压稳定性。利用构造出的分层能量结构来分析直驱风电场并网系统的短期电压失稳机理。最后，基于Matlab/Simulink的时域仿真结果，证明了广义瞬时能量函数的有效性和所提判据的准确性。

摘要:配电网中分布式光伏渗透率的不断提升对其充分消纳提出了更高的要求。针对配电网分布式光伏承载能力提升的问题，提出一种考虑相关性的分布式光伏承载能力提升方法。首先，利用Frank-Copula函数描述分布式光伏出力与负荷间的相关性，基于Nataf变换得到各随机变量的相关性样本矩阵，并进行概率潮流计算。然后，以分布式光伏接入容量最大为目标，电网运行安全指标为约束，建立分布式光伏承载能力提升模型。最后，提出采用非线性反向学习鲸鱼算法对模型进行求解，以IEEE 33节点系统为算例进行仿真分析。结果表明，所提方法能够有效提升配电网分布式光伏承载能力。

摘要:三电平T型换流器(three-level T-type converter, 3LT2C)与LCL滤波器在可再生能源发电系统中被广泛使用。最近研究表明，由于LCL滤波器的电感和电容的分数特性，分数阶模型在描述LCL-3LT2C变换器的静态和动态行为方面比整数阶模型具有更高的准确性。为了评估并网分数LCL-3LT2C(FLCL-3LT2C)的稳定性，通常采用分数阶阻抗模型；然而，由于分数微积分的存在，特征方程的整体阶次会增加，从而导致高处理器计算负荷。此外，现有的特征值估计方法在特征值取值范围精度方面存在不足。为了解决这些问题，提出了一种基于Ostrowski定理的低复杂度和较少保守性的稳定性判据，该准则根据系统环路增益矩阵确定关键稳定点。首先，在不平衡电网下建立了单个和多并联F3LT2C的分数序列导纳模型。其次，通过Ostrowski定理确定了系统的临界稳定点。仿真和实验结果验证了所提出的分数模型的建模准确性，以及提出的低复杂度和少保守性稳定性判据的有效性。

摘要:在极端自然灾害愈加频发的背景下，电网调度人员不仅需要考虑如何调度维修资源加快电力信息物理系统的恢复，还需要考虑如何降低引发的次生灾害造成的负面影响。针对上述问题，提出了一种计及次生灾害影响的电力信息物理系统恢复方法，根据信息物理协同的特点和次生灾害发生的概率调度维修资源至受灾区域，减少停电损失。首先，建立了基于以太无源光纤网络和应急电源协同的电力信息物理系统模型，研究信息网络和物理网络对系统韧性提升的效果。然后，提出了一种计及次生灾害影响的协同维修方法，并与单独维修方法进行对比。最后，搭建了一种求解所提恢复方法的分析框架，并在IEEE 33节点系统上进行仿真，确定最佳的维修资源调度策略。仿真结果表明，所提方法能降低次生灾害造成的负面影响、提高维修资源的利用率。

摘要:为了全面考虑综合能源系统的运行性能，提出一种计及能量转换装置可变效率的综合能源系统多目标优化运行方法。首先，对具有可变效率的能量转换设备运行特性曲线进行分段线性化处理。其次，建立以经济成本、碳排放量和综合能源利用效率为优化对象的多目标优化调度模型，并通过Charnes-Cooper变换解决综合能源利用效率目标的非凸非线性问题。最后，在求解该多目标模型时，运用规格化法平面约束法生成均匀分布的帕累托前沿，再采用改进熵权双基点法决策出折衷最优解。对修改的IEEE 33节点电网和8节点热网耦合的综合能源系统进行仿真分析。结果表明：优化后的模型和算法可以得到兼顾综合能源系统经济性、低碳性及高效性的优化运行方案，为决策者提供科学的决策参考。

摘要:由于可再生能源的间歇性特点，储能单元广泛应用于孤岛直流微电网中。为保护储能单元，防止过度充放，需要对储能单元的荷电状态(state of charge, SOC)实行均衡控制，然而各储能单元线路阻抗及容量存在的差异将对SOC均衡造成影响。针对这一问题，提出了一种基于一致性算法及自适应下垂控制的储能单元SOC均衡控制策略。首先，通过定义电流比例系数，建立了各储能单元下垂系数与SOC之间的函数关系式，实现了储能单元自适应SOC均衡，并通过劳斯判据证明了系统的稳定性。其次，将所提控制策略与其他文献控制方法进行对比，并且考虑了4种不同工况对SOC均衡的影响。最后，通过Matlab/Simulink进行了仿真分析，验证了所提控制策略的有效性。

摘要:在直流微电网中，为了保证直流母线与负载之间能量流动的稳定性，解决在能量流动中不确定因素产生的扰动问题。在建立DC-DC变换器数学模型的基础上，设计了一种基于深度强化学习的DC-DC变换器自抗扰控制策略。利用线性扩张观测器对总扰动的估计补偿和线性误差反馈控制特性对自抗扰控制器结构进行简化设计，并结合深度强化学习对其控制器参数进行在线优化。根据不同工况下的负载侧电压波形，分析了DC-DC变换器在该控制策略、线性自抗扰控制与比例积分控制下的稳定性、抗扰性和鲁棒性，验证了该控制策略的正确性和有效性。最后，在参数摄动下进行了蒙特卡洛实验，仿真结果表明该控制策略具有较好的鲁棒性。

摘要:目前，干式电抗器故障诊断方法主要围绕在基于振动信号的机械故障展开，故障类型单一，并且存在传感器安装困难等问题。为此，搭建了基于声信号下的干式电抗器故障试验平台，设置了多种故障类型。为了提升小样本下故障识别的准确率，提出一种基于双通道特征融合网络的干式电抗器故障诊断方法。首先，采用格拉姆角场(Gramian angle field, GAF)进行编码，将一维时序转化为二维图像。其次，采用双通道并行的CNN-ResNet网络结构，引入高效通道注意力机制(efficient channel attention, ECA)来获取二维关键信息，将二维图像特征与一维时序特征进行深度提取与融合。最后，基于有限元仿真来获取源域数据，采用迁移学习方法来获取目标域最优网络参数。试验对比表明：所提方法相比其他方法有着较强的特征提取能力，能够将故障特征显著分离，在小样本下的故障识别准确率最高可达99.5%，同时具有良好的泛化性和收敛速度。

摘要:海洋复杂运行环境下，风电机组故障多样，故障有效样本数据明显不足，严重影响了故障诊断效果。为解决海上风电运行数据及故障样本积累不足的问题，提出了一种基于GRA-rACGAN生成对抗网络的数据增强方法，可有效扩充海上风机异常工况数据，并通过实际运行数据进行诊断验证。首先，对SCADA系统采集的数据进行灰色关联分析(grey relation analysis, GRA)，筛选出与海上风电机组运行状态高度相关的状态变量，对数据进行归一化处理，将特征的最小最大范围添加为每个样本的两个附加属性，避免异常数据干扰，提高数据生成能力。然后，将筛选出的状态变量数据集输入至改进型辅助分类器，采用生成对抗网络进行学习，扩充故障数据。最后，以海上风机实际运行数据的增强结果作为样本进行故障诊断，检验故障数据增强方法的可靠性。通过对海上风电场的实际运行数据实测结果表明，本模型相比于传统数据增强技术可以有效地生成故障样本，提高故障诊断的准确率与稳定性，为海上风机故障的准确预警提供技术支撑。

摘要:针对直流闭锁故障引起的暂态过电压问题，提出了一种调相机励磁系统控制参数优化策略。首先，引入暂态电压影响因子量化分析了直流闭锁故障下调相机无功出力对暂态电压的影响。基于调相机的暂态特性分析，明确了励磁系统控制参数对调相机暂态无功出力的影响机理。其次，推导建立了直流闭锁故障下调相机动态无功出力与暂态过电压的量化关系，并量化分析了调相机暂态无功出力与励磁控制参数之间的关系。提出了一种抑制过电压的励磁系统控制参数优化策略，可实现直流闭锁故障下调相机暂态无功调节能力的深度挖掘。最后，在PSCAD仿真平台中搭建含调相机的交直流混联系统，仿真验证了所提出的励磁参数优化策略具有较好的暂态过电压抑制能力。

摘要:近年来，具有强不确定性、弱支撑能力的风电机组大规模并网，对新型电力系统的频率安全及稳定运行造成了严重冲击。为保障高比例风电电力系统安全、优质、经济运行，提出了一种考虑风电爬坡限幅与频率安全约束的电力系统多层级优化调度策略。首先，考虑风电预测误差与风电场并网要求，对相邻调度时段风电爬坡进行几何描述与特征分析。其次，提出日前-日内-实时多阶段风电场站-电力系统级联合调度架构，进一步建立考虑风电爬坡限幅约束的场站级优化调度模型与计及频率安全约束的系统级优化调度模型。最后，基于改进IEEE 39节点系统开展算例分析，验证了所提策略的有效性。

摘要:处于改建阶段的智能变电站采样模式复杂，继电保护装置难以发现采样回路轻微异常，导致回路隐患暴露时间严重滞后。针对上述问题，分析改建时期智能变电站的采样模式和二次设备配置情况，提出基于同源录波数据比对的继电保护采样回路异常检测方法。首先，利用双向编码器表征(bidirectional encoder representations from transformers, BERT)语言模型与余弦相似度算法，实现同源录波数据的通道匹配。然后，利用重采样技术和曼哈顿距离完成波形的采样频率统一与时域对齐。最后，基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)算法提出改进算法，并结合采样点偏移量共同设置采样回路的异常判据。算例分析表明，该方法可以完成录波数据的同源通道匹配，实现波形的一致性对齐，并且相比于传统DTW算法，改进DTW算法对异常状态识别的灵敏性和准确性更高。根据异常判据能够有效检测继电保护采样回路的异常状态，确保了智能变电站的安全可靠运行。

摘要:继电保护二次虚回路出现失效风险，会给保护功能造成隐患，影响继电保护系统安全可靠运行。为了解决该问题，提出虚回路失效风险动态识别技术，系统性预警虚回路失效风险，及时发现虚回路故障。首先，通过分析虚回路对象，梳理虚回路显性缺陷和隐性缺陷，构建二次虚回路失效风险预警技术架构。关键技术包含二次回路链路故障识别和二次回路功能故障识别。对于二次回路链路故障识别，通过装置断链告警处理、端口光功率分析、光纤损耗评估等技术监测端口，并通过判据监测异常报文。对于二次回路功能故障识别，监测保护功能有关的跳合闸回路、检修压板状态、虚回路软压板状态。最后，通过智能录波器的技术应用，验证该技术可行、方法正确。该技术为继电保护智能运维在虚回路失效风险方面提供助力，具备很好的实用价值。

摘要:针对配电网行波波头标定方法易受噪声、波头畸变影响的问题，提出一种基于行波全频带特征的配电网故障行波波头标定方法。首先，根据行波高频段分量包含奇异点特征、行波中低频段分量不受噪声干扰的特点，提出利用行波全频带分量特征来标定行波，并分析了不同工况下利用行波全频带分量特征标定波头的优势。然后，设计并搭建基于目标检测模型的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)，以行波全频带分量作为特征输入量，利用一维卷积核提取行波信号的波头特征。最后，结合特征金字塔网络与路径聚合网络结构，融合行波波头高中低频带特征，实现行波到达时刻的准确标定。与传统方法相比，所提方法在短线路、强噪声情况下具有较强的适应性，并且在微弱故障行波场景下也能够实现波头标定，具有良好的现场应用效果。

摘要:首先对现有的调相机失磁保护进行分析，结果表明在系统低电压工况下调相机发生部分失磁故障，现有的失磁保护不能可靠动作，保护存在死区。通过研究调相机失磁后的励磁电流变化规律，得出调相机发生失磁故障后气隙合成磁势中含有高次谐波分量，将在定子绕组中产生对应的谐波电流。在此基础上，提出了一种基于谐波检测的调相机失磁保护方法。利用定子绕组中偶次谐波电流含量构建新的失磁保护策略，解决了系统低电压工况下失磁保护不能识别部分失磁故障的问题。最后，通过PSCAD/EMTDC建立了带有调相机的扎鲁特-青州±800 kV特高压直流输电模型，仿真结果验证了该方案的可行性。