摘要:配电网电缆化程度越来越高，导致线路单相接地故障消弧困难。为此，针对含电能路由器(power router, PR)并入的新型配电网，提出了基于PR的配电网单相接地故障柔性降压消弧新方法。首先，提出高压级直流侧接地的模块化多电平换流器(modular multilevel converter, MMC)型PR拓扑。在dq0同步旋转坐标系下，采用比例积分谐振(proportional integral resonance, PIR)控制器无静差跟踪零轴矢量，实时调控系统零序电压与故障相电源电动势幅值相等、相位相反，抑制故障相电压使其降至故障点重燃弧电压以下，实现接地故障主动降压消弧。然后，通过控制系统零序电压线性减小，观测系统零序电流随零序电压线性变化与否，判定是否为瞬时故障。考虑了多种故障工况，在MATLAB/Simulink仿真中，故障相电压可降到约10 V。进一步开展了实物系统平台实验，验证了基于PR的柔性降压消弧方法的有效性和可靠性。

摘要:针对综合能源系统(integrated energy system, IES)中热储元件碳排放流刻画不精确以及多园区供需双侧的灵活性提升问题，提出了一种考虑热储扩展碳排放流的多园区综合能源系统低碳经济调度方法。首先，基于热储元件热耗散效应建立了热储扩展碳排放流模型。其次，构建了多园区综合能源系统供需双响应低碳模型，在园区供应侧考虑有机朗肯循环(organic Rankine cycle, ORC)实现热电联产(combined heat and power, CHP)机组热、电灵活输出响应，需求侧考虑电、热、气负荷的可转移性与可替代性。最后，形成了以上层电-气网络调度成本最低，下层能量枢纽(energy hub, EH)的购能、碳交易、需求侧响应综合成本最小为目标的双层低碳经济调度策略。通过设置多个场景进行仿真分析，结果显示该低碳经济调度策略使多园区综合能源系统的总运行成本降低了3.51%，碳排放量减少了8.72%。

摘要:为支撑构建新型电力系统，水电角色定位已由“电能供应者”逐渐变为“电能供应者+灵活调节者”。而水电传统日前调度方法并未涉及水电参与日内等短时间尺度下的功率平衡调节，导致其无法应对电力系统短时新能源波动情况。为此，提出一种含混合式抽水蓄能的梯级水电系统多时间尺度调度方法，以深入挖掘水电灵活调节潜力。首先，基于混合式抽水蓄能运行特点，分析其新能源消纳能力，并从电量、水量方面分析其参与电力系统实时功率平衡调节存在的问题。其次，构建梯级水-风-火-蓄联合系统多时间尺度调度框架。在实时阶段引入水库水位允许波动范围的概念，以限制调度期末水库水位与期望水位间的水位变幅，达到兼顾水电中长期调度水位边界条件的目的。最后，以系统总成本最小为目标，在IEEE39节点系统进行算例分析。结果表明，混合式抽水蓄能参与电力系统实时功率平衡调节可提高系统调节能力，助力系统实现安全经济低碳运行。

摘要:随着新能源渗透率的提高，电力系统波动性与不确定性增加。为实现预期成本下计及不确定性的灵活性优化调度，提出基于信息间隙决策理论(information gap decision theory, IGDT)的多区域电网源-储-荷灵活优化运行策略。首先，针对华东电网多抽水蓄能(pumped hydro storage, PHS)电站面向多区域供给灵活性的应用场景，建立多PHS电站联合调度精细化模型。其次，建立考虑资源特性的源-储-荷灵活性优化调度模型，作为确定性模型输出IGDT运行策略的基础成本。然后，在基础成本上考虑负荷与新能源的不确定性，建立鲁棒模型和风险模型，从而获得基于IGDT的灵活性优化调度模型。最后，通过算例验证所提策略能够实现预期成本下计及不确定性的多区域电网灵活性优化调度，并可量化预期成本下电网不确定性与灵活性的承受范围以及不确定性因素对灵活性调度的影响。

摘要:以共享储能(shared energy storage, SES)连接多微网(multiple microgrids, MMG)以实现不同微网间能源交互为研究背景，提出一种计及氢能多元利用和绿证-碳交易的MMG-SES协同运行优化策略。为提高风光等可再生能源消纳比例，并实现系统低碳化运行，引入了氢能多元利用模型及绿证-碳交易(green certificate trading-carbon emission trading, GCT-CET)机制。通过量化绿证的碳减排价值，并允许市场主体用绿证减排量抵扣碳配额，实现了绿证市场与碳交易市场的协同优化。进而构建了MMG-SES协同运行模型，并将其等效转化为协同成本最小化和交易电价最大化两个子问题，采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)进行问题求解。算例结果表明，所提模型能够有效降低微网系统和共享储能电站的运行成本，提升新能源消纳能力，降低碳排放量，实现能源的高效利用和系统的低碳经济运行。

摘要:由于风力发电对天气变化的敏感度高，风电场输出功率随时间变化的波动大，传统预测模型难以对风电场输出功率进行准确预测，也难以对风电预测误差进行有效修正。针对上述问题，提出了一种PatchTST-POA-VMD- iTransformer混合预测模型。首先，基于斯皮尔曼相关系数法进行天气特征与风电功率相关性量化分析，完成数据筛选和预处理。然后，引入PatchTST对风电场输出功率进行初步预测，得到初步预测的功率结果。随后，采用鹈鹕优化算法(pelican optimization algorithm, POA)优化的变模态分解(variational mode decomposition, VMD)对风电预测误差序列进行分解，再使用iTransformer对分解后的误差序列进行预测。最后，将已获得的初步功率预测结果与误差序列预测结果相结合，得到最终的风电功率预测结果。消融实验和对比实验结果表明，所提模型具有较小的预测误差和较优的泛化能力，能够有效提升超短期风电功率预测的精度和可靠性。

摘要:为降低风电波动性对电力系统的影响，提出了计及时空关联性的大规模风电场群短期功率预测方法，同步输出所有风电场的短期功率预测结果。首先，提出了综合考虑风速、风向的空间相关性评价指标，进一步建立表征风电场群时空相关性的图拓扑结构。然后，构建一种深度残差图注意力网络挖掘多风电场间的时空相关特征，在训练过程中保存数据中蕴含的时空价值信息。最后，提出了虚假预测评价指标，评估场站预测功率在汇聚成集群预测功率时的虚假预测成分，使场群预测结果评价更加公平。以中国吉林省的某20个风电场组成的风电场群为研究对象开展实验，实验结果表明提出的风电功率预测模型的日前功率预测准确率达到91.68%。

摘要:随着“双碳”战略推进，我国大力发展风电、光伏等新能源。处于电网末端的新能源场站因缺乏交流电源支撑，需依赖柔性直流输电技术(modular multilevel converter-high voltage direct current, MMC-HVDC)实现并网，但电力电子变流器的广泛应用引发了高频谐振的问题。首先，针对新能源场站经柔直并网中的高频谐振问题，建立了包含电磁式电压/电流互感器及其二次电缆在内的MMC孤岛系统主回路与控制环节的数学模型。其次，用π型电路等效电磁式电压/电流互感器二次电缆并对其进行特性分析。然后，对综合考虑电磁式电压/电流互感器二次电缆的MMC孤岛系统展开稳定性分析，明确了电磁式电压/电流互感器二次电缆的传变特性导致孤岛系统发生高频谐振的机理。最后，在PSCAD/EMTDC中进行仿真验证。结合现场试验，证明了所提电磁式电压/电流互感器二次电缆引起孤岛系统高频谐振机理的准确性。

摘要:构网型变流器能够主动向电网提供惯量、频率支撑，然而其类似同步发电机的外部特性可能使系统振荡特性更为复杂，导致系统中振荡源辨识与控制器参数整定较为困难。为评估构网型变流器接入后系统的振荡特性，提出了一种基于振荡能量法的构网型变流器振荡特性分析与参数优化方法。首先构建了详细的构网型变流器模型及其振荡能量模型，并验证了能量模型的准确性。在此基础上，基于轨迹灵敏度技术量化分析了控制器参数对振荡能量的影响，筛选出影响系统振荡状态的主导控制参数，并据此对构网型变流器的控制参数进行优化整定。最后，在DIgSILENT/PowerFactory中构建了含构网型变流器的四机两区系统仿真模型，刻画了系统中振荡能量的流通路径，验证了振荡源辨识和控制器关键参数辨识的准确性，以及参数整定后构网型变流器振荡抑制的有效性。

摘要:为充分挖掘电力负荷固有多尺度特征(multi-scale feature, MSF)间的复杂时序关系，进一步提升电力负荷预测模型性能，特别是提升对节假日负荷预测的能力，提出了一种基于多尺度二次特征提取的短期电力负荷预测模型。首先，利用Prophet算法的拟合分解功能，获取不同尺度下的负荷数据分量，并与强相关的天气数据共同构建多元数据集。其次，采用改进的特征金字塔网络(improved feature pyramid network, IFPN)匹配负荷数据的多尺度特性，并设计了卷积特征增强模块强化对节假日特征的表达能力，实现MSF的第一次提取。基于时间卷积神经网络的优势，深度挖掘一次特征间的时序依赖关系，引入SENet对特征的权重实现自适应赋值，同时完成MSF的二次提取。最后，利用鱼鹰算法优化后的Transformer模型完成负荷预测。在国内外两套负荷数据集上进行了验证，仿真结果表明所提模型的预测效果优于对比模型，特别是在对节假日负荷的预测精度上有所提高。

摘要:综合能源系统在能源结构转型中具有重要作用，但风速和辐照强度的随机波动对系统容量配置与投资决策的影响显著，现有方法难以兼顾波动适应性与全生命周期成本优化。为此，提出了一种容量配置双层优化模型，以全生命周期成本最小化为目标，实现容量配置与运行调度的协调优化。上层优化通过遗传算法进行设备容量配置，采用自适应核密度估计结合自回归模型生成精准的风光典型场景，并基于Wasserstein距离进行场景削减，提高场景代表性与计算效率。下层优化通过混合整数线性规划实现设备运行调度，平衡经济性与鲁棒性，并将调度结果传递至上层，引导容量配置方案迭代更新，形成双层交互优化机制。仿真结果表明，与传统优化方法相比，所提模型在降低全生命周期成本的同时，提高了风光资源利用率和系统运行可靠性，为综合能源系统优化配置提供了理论支撑与实践参考。

摘要:双极直流微电网因其具有较高的灵活性、可靠性和兼容性而受到广泛关注，但也存在极间电压不平衡的挑战。针对双极直流微电网中源、荷功率的不平衡分布导致极间电压偏差的问题，提出一种具备双极输出电压自均衡能力的隔离型DC/DC变换器。该变换器由移相全桥逆变单元和可调节的双极性电压增益单元组成，可有效支撑双极直流微电网极间电压的自动均衡，并且还具备控制简单、结构可扩展的优点。首先，详细阐述了所提变换器的推演过程，并给出了不同模态下的工作原理。然后，对该变换器的电压增益及器件应力、自平衡原理和损耗计算等方面进行了深入分析。最后，搭建了一台1 kW的实验样机对理论分析进行了验证。实验结果表明，所提变换器具备良好的双极输出电压自均衡能力。

摘要:为有效应对高渗透率分布式电源并网引起的电压暂升、电压振荡等电能质量扰动(power quality disturbances, PQDs)问题，提出一种基于双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)网络-注意力机制(attention mechanism, AM)的复合扰动自适应感知方法。首先，通过灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法优化改进的完全自适应噪声集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, ICEEMDAN)参数，实现扰动信号模态分解与重构。其次，提取扰动信号的层次加权排列熵(hierarchical weighted permutation entropy, HWPE)特征。最后，构建BiLSTM-AM模型，利用多维特征长短期依赖关系实现电能质量复合扰动识别。在仿真与真实电网数据集上开展实验验证，结果表明所提方法对不同扰动均具有较好的识别效果。此外，与现有深度网络模型相比，所提模型具有更高的识别准确率。

摘要:配电网非线性设备的广泛接入，导致多谐波源在网内共存，进行谐波治理的前提是通过安装监测装置以明确谐波信息。但是，在监测装置配置决策时，通常会面临配电网谐波源信息未知的场景。提出一种监测装置优化配置方法，兼顾谐波溯源精确性与配置经济性，实现在上述场景下的监测装置最优配置。首先，提出一种多场景谐波电流样本生成方法，构建计算量较低的节点谐波电流关联模型，实现快速、大量地生成谐波电流样本，解决谐波源信息未知状态下的样本缺失问题。其次，提出节点谐波源敏感度计算方法，解决多谐波源相互作用下节点关联性的刻画问题。再次，提出基于敏感度的监测装置配置方法，构建敏感度集中性与分散性约束条件，解决冗余配置问题。最后，基于IEEE33节点系统进行算例分析，结果显示该方法配置的监测装置数量仅占节点总数的21.8%，验证了其正确性和适用性。

摘要:快关汽门是提升电力系统暂态稳定性的经典控制方式之一，但其控制变量具有高维度、离散化的特点，且参数整定不合理将引发功角后续摇摆失稳，控制策略制定的复杂性致使快关汽门难以在线应用与实时决策。为此，提出了基于深度强化学习的快关汽门控制决策方法。首先，构建基于深度强化学习的紧急快关汽门决策制定框架。然后，将快关汽门控制问题转化为马尔可夫决策过程(Markov decision process, MDP)，以综合考虑最优稳定控制效果及最小化稳控代价为目标设置奖励函数，并采用近端策略优化(proximal policy optimization, PPO)算法求解，得到快关策略的合理配置。最后，通过改进的电科院SG-77系统验证所提方法的有效性。仿真结果表明所提方法在保证快关汽门策略有效性与时效性的同时，可实现在预案式失配场景下作出正确决策，提高了电力系统的暂态稳定性和动态响应能力。