摘要:为充分利用构网控制的电压源特性，协同场站内多无功源进一步提升新能源场站对高比例新能源电力系统的暂态电压主动支撑能力，提出了基于构网变流器的新能源场站暂态电压分散协同控制策略，包括多无功源暂态电压控制改进策略和容量配置方法两方面。首先，对场站无功源的基本特性进行分析。然后，构网变流器增加了基于无功补偿的暂态控制，提高暂态内电势电压。跟网变流器和静止同步补偿器(static var generator, SVG)分别通过暂态有功/无功自适应变化控制策略、暂态参考值变化策略，增大两者的暂态无功出力。静止无功补偿器(static var compensator, SVC)采用暂稳态切换控制策略，由稳态的无功控制切换为电压控制，以进一步提高电压调节水平。同时基于最大暂态电流和补偿容量需求提出多无功源的容量配置方法。最后，构建弱电网下暂态电压主动支撑典型场景，验证了所提分散协同控制策略提高了场站的暂态电压支撑能力，挖掘了构网控制在场站主动暂态电压支撑方面的作用。

摘要:针对三相交错并联三电平DC-DC变换器相间电流易受参数失配影响而不均衡的问题，提出一种基于解耦模型预测控制的均流控制策略。基于虚拟电压源对变换器进行拓扑等效，建立了变换器的平均状态方程。在此基础上，引入扩张状态观测器补偿相间电流差值中的耦合扰动，并基于控制环路的解耦关系提出一种具有间接控制变量与归一化代价函数的解耦模型预测控制。所提均流控制策略通过多控制环节的独立寻优，在实现变换器相间均流的同时可兼顾输入电压均压与平均输出电流跟踪的控制目标。同时，对解耦电流内环进行降阶等效，简化电压外环控制参数设计。最后，通过实验验证了所提均流控制策略的有效性。

摘要:远程终端单元(remote terminal unit, RTU)是当前电网中最主要的测量终端，但是其量测量没有统一时标，更新频率低，而且存在不确定性的传输时延。而同步相量测量单元(phasor measurement unit, PMU)具有高同步、高精度等特点，成为电力系统中重要的数据采集装置。为协调利用这两种测量数据，首先归纳出RTU量测非同步的来源，分析了量测数据不同步对状态估计和潮流计算的影响，并给出了相关的验证结果。并提出基于能量交互算子的量测数据相关性分析方法。该方法应用同步数据间相关性最大的原理，利用PMU所产生的精确数据来同步RTU数据，为混合测量系统确定测量基准时刻。通过对IEEE39节点电网和广东83节点实际电网的仿真，结果表明该方法能有效校正量测数据非同步以及改善状态估计和潮流计算精度。

摘要:针对复合电能质量扰动检测算法实时性差、时频分辨率低的问题，提出了一种基于改进自适应S变换(improved adaptive S transform, IAST)的电能质量扰动实时检测方法。构建全局自适应高斯窗作为IAST的核函数，可随检测频率变化自适应调整窗函数有效窗长及频谱，避免为提高时频分辨率频繁切换窗口参数，降低算法复杂度。以增强信号能量集中度为参数调优目标选取窗口参数，确保对各类扰动的精确时频定位。采用自动阈值法确定实际扰动信号的主频点，并对主频点进行时频变换，进一步提高算法执行效率。仿真和实测结果表明，相比于现有复合电能质量扰动检测算法，该检测方法实时性好、时频分辨能力强、计算复杂度低，适用于复杂电能质量扰动实时准确检测。

摘要:风电参与系统调频是提升新能源高占比电力系统频率安全稳定水平的关键措施之一。然而风电机组的现有调频控制策略难以适应系统多样化的功率扰动，未能充分发挥风电机组的快速频率支撑能力。建立了直驱型风电机组调频控制的通用电磁暂态模型，并对现有调频控制策略下风电机组的动态特性进行了分析，明确了限制其调频能力的原因。在此基础上，通过建立计及风电调频的改进系统频率响应模型，实现了系统功率扰动程度的评估，并进一步提出了基于该评估结果的风电机组的主动频率支撑控制策略。该策略基于扰动发生后的最大频率变化率(rate of change of frequency, RoCoF)判断系统功率扰动程度，结合风电机组的运行模式，选择不同的调频控制组合，能够在充分发挥风电机组的主动频率支撑能力的同时，显著降低系统频率的二次跌落风险。仿真结果表明，相比于定参数调频策略和传统自适应调频策略，所提方法在不同扰动程度下的调频性能优势明显，证明了方法的有效性。

摘要:基于连续频域的模态分析可定位影响系统弱阻尼模态的主导节点。随着换流器数量的增加，待研究系统呈现出高阶动态特性，给系统模态辨识及其定量分析带来挑战。为此，提出了一种基于离散状态空间模型的稳定性量化评估方法。首先，参考电磁暂态仿真建模思想，建立系统离散域等效电路模型，利用计算机进行数值计算建模分析，规避了连续频域分析因涉及符号变量运算而产生的计算负担。其次，由等效电路得到离散时域模型求解系统模态，并根据离散节点导纳频域模型进行节点参与因子分析，定位系统薄弱点。最后，进一步结合链式法则，量化系统模态对换流器参数的灵敏度，从而实现针对性参数优化调整以提升系统性能。研究表明，该分析流程为复杂系统的稳定性评估提供了一种高效可靠的解决途径。

摘要:针对高渗透率下并网逆变器输出阻抗与电网阻抗之间相互耦合引发系统稳定性和动态性能下降的问题，从优化锁相环控制结构角度考虑，提出一种基于前馈补偿的新型锁相环设计方案。首先，建立考虑锁相环影响的并网逆变器输出阻抗模型，基于此模型对传统锁相环和惯性锁相环特性进行分析，结果表明二者在弱电网下面对电网扰动时系统的动态和稳态性能均有所下降。为解决上述问题，通过对闭环系统零极点进行合理配置，推导出基于前馈补偿的新型锁相环结构小信号模型，同时给出参数设计方法并对其系统性能进行详细分析。分析表明，所提新型锁相环能够在提供附加惯性与阻尼的同时提升系统鲁棒性，有效解决弱电网下锁相环引起的系统稳定性与动态性能下降的问题。最后，通过RT-LAB硬件在环实验验证所提新型锁相环设计方案的有效性。

摘要:为提升牵引供电系统在故障工况下的供电恢复能力，针对光储接入的牵引供电系统提出了一种基于遗传算法与二进制粒子群混合算法的自愈重构恢复方法。首先，利用图论方法构建了系统的节点边等效模型，结合铁路故障应急处置原则，考虑系统相关拓扑和潮流约束条件，以恢复节点数最多和开关操作费用最少为目标建立了自愈重构目标函数。然后，使用广度优先搜索算法缩短个体编码长度，并引入混沌映射实现种群初始化，增加初始种群的均匀性和多样性，并对算法的部分参数进行了改进。最后，运用改进的混合算法求解了牵引供电系统典型故障工况下的自愈重构方案，并与其他算法进行对比验证。算例结果表明，所提方法具有良好的收敛速度与寻优能力，提高了牵引供电系统的故障恢复能力。

摘要:直流微电网作为新型电力系统的重要环节，因新能源的随机性和不确定性，直流微电网中负载端接口变换器的输出电压容易受到扰动影响，导致输出特性不佳。为有效消除在控制器参数保持恒定时不确定性特征对系统性能产生的不利影响，提出了一种基于近端策略优化(proximal policy optimization, PPO)算法的自抗扰控制方法。该方法利用PPO智能体与传统自抗扰控制系统环境进行交互，感知环境状态的变化，并依据奖励的反馈来优化控制策略。在训练过程中，智能体通过探索不同的控制动作，实现观测器参数的自适应调整，从而确保了变换器输出电压的稳定。最后，在数字仿真平台上，将PPO-LADRC与传统线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control, LADRC)、双闭环比例-积分控制方法进行了对比分析，验证了该控制策略可以显著提升系统在各种扰动下的动态性能。

摘要:针对次同步振荡(sub-synchronous oscillation, SSO)信号的准确辨识问题，提出了一种基于动态时间规整 (dynamic time warping, DTW)算法改进的辛几何模态分解(symplectic geometry mode decomposition, SGMD)与二阶盲辨识(second order blind identification, SOBI)相结合的多通道次同步振荡辨识预警方法。首先，对SSO信号进行SGMD，经对角平均化与自适应重构后分解为初始辛几何模态分量(initial symplectic geometric mode components, ISGMCs)，通过DTW算法计算ISGMCs间的最优距离值以度量序列的相似性，自适应筛选出具有独立模态的辛几何分量(symplectic geometry components, SGCs)。其次，将主导的SGCs作为观测信号输入SOBI算法矩阵中，并对观测矩阵联合近似对角化逼近，得到完整的SSO源估计信号，引入最小二乘法改进SOBI算法直接辨识SSO的振荡频率、衰减因子。最后，通过对理想算例与仿真算例的对比分析，验证了所提算法能够精确高效地辨识多通道次同步振荡信号。

摘要:针对油浸式变压器故障诊断中因样本存在冗余特征，导致故障诊断精度低的问题，提出一种新的多策略改进蜣螂算法(multi-strategy improved dung beetle optimizer, MSIDBO)优化核极限学习机(kernel extreme learning machine, KELM)的变压器故障辨别模型。首先，利用随机森林(random forest, RF)与核主成分析法(kernel principal component analysis, KPCA)对变压器原始数据进行特征提取，合理降低特征量的维度。其次，引入改进的Circle混沌映射、变螺旋搜索机制、非线性控制因子、融合正余弦算法和融合多种群差分进化算法的变异策略对蜣螂算法(dung beetle optimizer, DBO)进行改进，提高全局搜索能力和收敛精度。最后，利用MSIDBO对KELM中的核参数和正则化参数进行优化，构建KPCA-MSIDBO-KELM的变压器故障诊断模型。实验表明，其诊断准确率为94.07%。与DBO-KELM、WOA-KELM、HHO-KELM、GWO-KELM和PSO-KELM故障模型进行对比分析，准确率分别提高了2.54%、3.39%、5.93%、7.63%和13.56%。相比其他模型，所提方法能够有效提高变压器故障诊断的准确率。

摘要:为解决传统的下垂控制存在均分精度不足、无法合理分配电流、下垂系数的取值无限制以及电池荷电状态(state of charge, SOC)均衡速度慢的问题，提出一种基于改进下垂系数的SOC均衡下垂控制。首先，分析了传统幂指数形式下垂控制的缺陷，提出幂指数嵌套反正切函数的下垂系数形式，以此来限制下垂系数的取值进而提高控制系统的稳定性与可靠性。随后，针对SOC均衡速度较慢的问题，提出在下垂系数中引进增速因子Q来提升均衡速度，并分析了不同Q值对下垂曲线的影响。最后，搭建仿真模型对改进方法进行对比验证。仿真结果表明所提改进的SOC均衡速度在SOC差距较小时有较大提升。在SOC均衡的过程中，下垂系数的变化更平滑，母线电压在SOC差距较大时也不会发生较大振荡。

摘要:新型电力系统下电网具有间歇性、波动性特征，在此背景下电力变压器运行将面临多物理场耦合作用的复杂工况。针对传统的电力变压器状态评估模型存在无法有效挖掘缺陷和失效机理、无法有效利用多源异构数据的问题，提出了一种基于物理信息长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络的电力变压器状态评估方法。融入模型-数据驱动思想，为电力变压器在新型电力系统背景下的精细化管理和智能运维提供新的研究思路。首先，分析电力变压器在电磁-流体-温度多物理场耦合下的物理模型，建立变压器的状态评估先验知识函数。然后，将该知识函数嵌入LSTM网络损失函数中，惩罚违反物理先验知识的“黑箱”数据，有效挖掘多物理场耦合复杂工况下电力变压器的演化规律，通过Softmax分类器获取电力变压器健康指数和寿命预测模型。最后，根据变压器实际运行情况验证所提算法的有效性，实现对电力变压器关键性能及其相关性分析的综合状态评估。

摘要:随着电力电子设备在现代电力系统中的大规模普及，电力系统谐波污染问题愈发严峻，谐波污染源不断增多。在此背景下，三相四桥臂有源电力滤波器(active power filter, APF)等装置在解决谐波污染、提升电能质量方面的价值日益凸显。在分析三相四桥臂APF数学模型的基础上，提出APF变流器滑模变结构控制(fractional-order sliding mode control, FOSMC)与模糊滞环控制(fuzzy-hysteretic control, FHC)的整体方案。其中，采用分数阶滑模控制策略以提升APF电流跟踪精度，n相补偿电流采用模糊滞环控制以抑制零序分量。在此基础上提出综合控制方案，实现abc相与n相协调控制。MATLAB/Simulink仿真与实验结果表明，运用相关策略后电网三相总谐波畸变率得到有效抑制，零序电流也得到了有效抑制，表现出良好的应用效果和工程推广性。

摘要:随着高碳电力系统向新型电力系统的快速转型和发展，风电、光伏等新能源及电力电子设备大规模接入电网，导致电力系统产生更为复杂、多变的电能质量扰动问题。为快速、准确地检测与捕捉扰动数据，并针对传统扰动识别方法对复杂混合扰动适用性降低、人工选取特征困难等不足，提出一种电能质量混合扰动检测与识别新方法。该方法首先采用所提出的峰差引导局部差和累加扰动检测方法，以快速、准确地检测与捕捉扰动数据。其次，采用改进迭代自适应核回归滤波方法对捕捉到的含噪扰动数据进行预处理，达到有效抑制噪声干扰、保留扰动突变等细节特征的目的。最后采用所提出的改进可视化轨迹圆方法把一维扰动数据变换为形状特征更明显、更利于辨识的二维轨迹圆图像，并输入卷积神经网络进行自动特征提取与分类。实验结果表明，新方法不仅具有较强的抗噪性和较高的扰动检测准确率，且对单一及复杂混合扰动具有较高的识别准确率。

摘要:在新型电力系统低惯量的背景下，发电侧惯量支撑责任的合理分摊可以公平地补偿惯量辅助服务的参与者，激励其技术革新的同时降低辅助服务的总成本。因此，设计了考虑惯量补偿的日内经济调度模型，通过合作博弈理论的方法探索了发电侧惯量支撑责任的分摊问题。然后，具体运用Aumann-Shapley法进行分摊并阐述其公理化标准。最后，以不同配置的IEEE 30节点系统为例，对发电侧惯量支撑责任分摊方法的可行性、公理化标准、效果以及适应性进行分析论证。结果表明，Aumann-Shapley法具有一定合理性且不同配置系统均适用，在满足效率和公平性等分摊标准的同时能有效激励发电机组提高惯量支撑，相较于对比分摊方法在降低生产成本上也具有一定优越性。

摘要:在含有储能的光伏制氢系统中，故障类型的准确识别及精确定位对其安全稳定运行具有重要意义。针对短距离直流输电系统故障识别与定位精准度低、快速性差的问题，提出一种基于小波变换(wavelet transform, WT)和Teager-Kaiser能量算子(Teager-Kaiser energy operator, TKEO)的双端行波故障测距方法。首先对故障信号进行小波变换，使用软阈值进行去噪并重构信号。提取并分析每个小波分解层的特征信息，根据高低频分解层能量的比值判定故障类型。其次采用TKEO法提取出经小波分解后的瞬时能量谱，精确标定首个波头到达直流线路两端的采样点。然后采用双端测距法精确求解出故障距离。最后在Matlab/Simulink中搭建光伏直流制氢系统进行仿真验证。结果表明，所提方法对故障类型的识别和定位具有较高的准确性。