基于特征图像组合与改进ResNet-18的电能质量扰动识别方法

针对传统电能质量扰动(power quality disturbance,PQD)识别体系中单一图像特征信息受限与算法识别能力不足等问题,依据特征融合的思想,提出一种基于特征图像组合与改进ResNet-18的PQD识别方法。首先,对PQD信号进行变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)得到一系列固有模态函数(intrinsic mode functions,IMFs)与残差分量;其次,将IMFs、残差分量、原始扰动信号与Subtract分量纵向拼接成分量矩阵,利用信号-图像转化方法生成特征分量彩色图;再次,对原始扰动信号进行连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)生成小波时-频图;最后,将特征分量彩色图与小波时-频图组合输入改进的六通道ResNet-18中训练学习并完成扰动识别。通过仿真对PQD识别方法进行分析并将其与目前常用识别体系进行比较。结果表明,所提方法具有较好的抗噪性能并且能够更好地提取PQD特征信息,达到更高的识别准确率。

一种基于蒙特卡洛方法的配电网概率可靠性快速计算方法

配电网的概率可靠性能够弥补传统可靠性指标的期望值仅从均值角度衡量系统可靠性的不足,但随着配电网规模扩大以及数据量的剧增,能够同时兼顾计算准确性与计算速度的概率可靠性计算方法是亟待研究的。为此,提出一种基于蒙特卡洛方法的配电网概率可靠性快速计算方法,利用改进三点估计法以及三阶多项式正态变换,在保留输入变量相关性的同时有效缩减输入样本点规模,并采用级数展开得到概率可靠性。首先采用改进三点估计法,在独立标准正态空间内选取样本点,再通过三阶多项式正态变换将其转换为原始变量空间的样本点;接着采用序贯蒙特卡洛方法,在考虑孤岛划分的情况下对样本点进行可靠性计算;最后通过Edgeworth级数展开,得到可靠性指标的概率分布。对改进的IEEE-RBTS Bus6的F4馈线进行算例分析,结果表明:该文所提方法与传统蒙特卡洛方法的配电网系统可靠性计算结果之间仅存在2.195%的最大偏差,而该文所提方法计算时间仅为传统蒙特卡洛方法的1.05%,证明该文所提方法在保证较高精度的同时可以显著提升计算速度。

面向新型电力系统的柔性直流换流器统一控制架构

新型电力系统的发展对柔性直流输电技术提出了更高需求,随着异构串联型直流换流器拓扑架构的提出,柔直换流器已在拓扑层面实现结构统一。然而,在控制层面,传统柔直换流器控制虽然具备功率解耦控制能力,但交流电压、直流电压和子模块电容电压之间存在紧密耦合,难以发挥柔直换流器全控型器件运行灵活性高的优势。首先,基于现有直流换流器控制架构,提出控制自由度的概念,并引入调制比的表征方法,构建模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)的多自由度控制体系;然后,通过分析MMC换流器内部的电压耦合机理及其与调制比的关系,系统地揭示了现有MMC换流器的各种控制策略之间的关联性,形成具备“功能统一、结构统一”的MMC换流器的4自由度统一控制架构。并针对柔直系统中不同控制目标的MMC换流器分析4自由度控制架构的应用及其控制潜能;最后,在单端MMC物理动模实验系统中对MMC换流器4自由度控制在典型应用场景下的性能进行实验验证。

振动对交流电压下针板电极局部放电起始特性的影响

高压电气设备在实际运行过程中常伴随着持续的机械振动,为探究振动对极不均匀电场局部放电起始放电特性的影响,搭建了空气中振动条件下针板电极局部放电试验平台,采集了起始放电过程的局部放电信号,在工频电压下分别研究了电极间距、振幅、振动频率对局部放电起始过程的影响规律。研究结果表明:随着振幅增加,间隙最大电场强度增大,碰撞电离过程加剧,起始放电电压降低,负半周放电次数和放电量增加,正负半周放电相位扩大;随着电极间距增加,振动对电场不均匀程度影响减小,负半周起始放电过程受振动影响逐渐减弱;振动频率会影响起晕段内高场强区的作用时间,振动频率越高,带电粒子能够获得的最大动能越小,碰撞电离过程越微弱,放电的剧烈程度越低。

基于SGD和余弦退火算法改进YOLOv3的高压电力设备目标检测方法

针对现有高压电力设备检测方法存在实时性差、准确性低和难以部署在移动端等问题,提出一种基于随机梯度下降(SGD)和余弦退火算法改进YOLOv3的高压电力输送设备安全检测算法。采用网络复杂度较小、计算速度快、识别精度高且易于部署的移动端YOLOv3作为算法的主要框架;然后设计了深层的残差网络(Darknet53)作为该模型的主干特征提取网络,在提高识别精度的同时解决网络过深可能产生的梯度爆炸问题;进一步地结合SGD优化算法和余弦退火算法,在保证网络训练学习效率较高的同时避免网络陷入局部最优解,以此提高高压电力设备安全检测的速度和精度,满足实际需要;最后使用采集的高压电力设备数据集对整个网络进行训练。结果表明,YOLOv3在高压电力设备数据集上的平均检测精度达到了97.08%,检测速度达到了56帧/s,误检率只有0.78%。

基于磁耦合谐振的多自由度电机无线电能传输

针对多自由度电机无线电能传输中传输效率较低的问题,提出基于磁耦合谐振的多自由度电机无线电能传输方法。该方法根据共振原理构建磁耦合谐振式无线电能传输模型,通过反射系数描述阻抗匹配状态,获取最佳负载阻抗;采用混沌优化算法优化电机线圈损耗率,实现多自由度电机无线电能传输优化。实验结果表明,应用该方法后,多自由度电机的电能输出功率达到了893 W,传输效率提升了0.10以上,提高了电能输出功率和传输效率,方法有效,具备可行性。

基于光储联合系统的电网分段恢复策略

当前新能源大量引入至电力系统,为了使其代替传统的水电、燃气机组作为黑启动电源,文中研究了基于光储联合系统的电网分段恢复策略。首先,根据光储系统的结构和控制方式,提出由储能系统建立稳定的并网母线线电压,光伏系统分步并网的启动方式;其次,为了增强光伏发电系统的惯性阻尼支撑,提出在光伏系统逆变器侧加入虚拟同步控制;最后,在待启动机组和系统负荷并网过程中,利用储能系统配置附加阻尼控制器抑制电网黑启动产生的次同步振荡,保证电网稳定恢复。在PSCAD/EMTDC中搭建光储联合系统黑启动的电磁暂态仿真模型并进行分析,结果表明系统恢复过程中母线线电压偏差不超过0.65%、系统频率偏差不超过1%,满足黑启动要求,验证了文中所提启动策略的可行性。

储能虚拟惯量主动支撑与调频状态转移控制

释放储能装置的频率支撑潜力,将是提升风、光高占比系统并网稳定性的关键。该文首先对比分析常规发电机组的固有惯量、风电机组的虚拟惯量及储能的惯性支撑特性。其次,根据系统中的储能容量配置,约束量化储能的虚拟惯量,为系统惯量需求提供评估依据,以保障频率安全。在此基础上,利用储能独特的功率支撑特性,提出恒频控制与调频状态转移控制结合的储能并网频率主动支撑控制策略,突破虚拟惯量及一次调频的传统控制模式。最后,搭建风电高渗透电网仿真系统,验证储能装置在所提控制策略下能够显著提升系统的频率稳定性,改善其对电网的主动支撑性能。

“新能源输配电系统柔性互联装备及控制技术”专题:特约主编寄语

在新能源并网渗透率快速攀升的背景下,发展输配电系统先进柔性互联电力电子装备及控制技术对优化电网运行水平、提升新能源消纳能力、改善电网电能质量意义重大。然而,新型柔性互联电力电子装备还存在着控制灵活性不足、复杂电网环境适应性差、装备故障辨识困难等挑战。

直流换流阀海上运输动力响应分析方法研究

大型变电设备在驳船实际运输中,在风浪、潮流等外部作用下经常发生不同程度的损坏,研究最不利环境下设备的动力响应,对运输设备的安全性进行探讨是必要的。为此,以某海上直流换流阀塔为研究对象,基于其自身振动特性研究其在海上运输的动力响应,针对海上运输环境复杂多变、研究工况多、时频分析计算周期较长,在功率谱分析的基础上提出了基于拟静力的分析方法。结果表明:当波浪频率与结构基频比值小于0.15时,可用拟静力分析方法直接得到结构应力响应,位移响应则需对拟静力结果放大1.30倍修正以保证安全;当波浪频率与结构基频比值接近1.00时,结构响应的放大系数和频率比呈线性相关。该研究为设备的海上运输安全评估及加固提供依据。

基于反射系数谱的配电电缆局部缺陷识别定位

传统配电电缆在局部缺陷识别与精准定位上灵敏度较差,位置范围识别受到限制,为解决现有技术在配电电缆缺陷诊断上存在的不足,提出一种基于反射系数谱的配电电缆局部缺陷识别定位方法。首先依据电缆分布参数模型,获得配电电缆完好状态与存在局部缺陷段的反射系数谱,然后利用广义正交积分法,将反射系数谱的虚部从频域转换到空间域,建立积分诊断图,得到具有直观性的定位图谱,根据积分诊断图实现配电电缆局部缺陷的识别与精准定位,方法适用于同时存在多处电缆缺陷的情况。最后,在实验室50 m长的配电电缆上制作老化与破损两种缺陷,用于验证所提方法的有效性。仿真和实验结果表明,该方法对不同缺陷情况均具有较高的识别精度,定位误差小于0.15 m。

适应并离网模式切换的DFIG电磁暂态仿真建模

目前,常用的商业仿真软件中的双馈式感应发电机(double-fed Induction Generator,DFIG)模型通常不支持离网运行模式,难以实现风力发电系统由离网到并网的全过程电磁暂态仿真,对电力系统仿真分析工作带来极大不便。研究适应并离网模式切换的DFIG电磁暂态仿真建模方法。基于模块化思想分别对风力机、异步电机、变流器以及断路器进行建模,在系统组装形成DFIG风力发电系统电磁暂态仿真模型。提出了适应并离网模式切换的DFIG受控源等效电路模型和离散时间域实现方法,通过设计状态变量矩阵元素的截取和扩充算法实现了模型在并离网模式下的无缝衔接。在MATLAB/Simulink中搭建DFIG发电系统模型对所提方法和模型进行验证,仿真结果表明,所提建模方法能够很好地支持DFIG离网运行模式,实现DFIG由离网到并网的全过程电磁暂态仿真。

基于改进型ZVT Buck电路的IPT充电系统设计

为了避免在感应式无线电能传输系统的耦合机构中增加多余的开关器件以及额外的无源元件,同时减小系统工作在高频率、大功率时全控型开关器件存在的开关损耗,提出基于改进型ZVT Buck电路闭环控制的方法实现对电池的恒流、恒压充电,通过分析改进型ZVT Buck电路的工作模态以及对电路参数的设计,确保在整个充电过程中DC-DC变换器均工作在软开关状态,最后搭建充电电流为35 A、充电电压为370 V的实验平台验证该方法的可行性。结果表明:该方法控制简单,并且降低了系统电路结构的复杂度,传输效率相对较高,能够满足恒流恒压充电需求。

基于密度聚类模态分解的卷积神经网络和长短期记忆网络短期风电功率预测

近年来,随着碳达峰和碳中和“双碳”战略目标的提出,风力发电已成为可再生能源发电的关键部分。为提高风电功率短期预测的准确度,提出基于密度聚类与自适应噪声完备集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和卷积神经网络与长短期记忆网络结合的短期风电功率预测方法。首先,利用密度聚类将风电功率与天气特征分成不同类别的数据集,通过自适应噪声完备集成经验模态分解算法将不同类别的数据进行频域分解得到子序列分量。以此为基础,将不同的子序列分量与天气特征进行特征选择,输入到卷积神经网络与长短期记忆网络的预测模型。最后,将不同的预测结果进行叠加得到最终的预测结果。整个预测过程通过聚类、分解和特征选择,有效提高了短期风电功率预测的准确度。

基于多信息融合的换流站直流设备健康状态决策树评价模型

针对换流站直流设备间交互信息融合能力较差、小样本与大样本难以均衡的问题,设计基于多信息融合的换流站直流设备健康状态决策树评价模型。使用同质多传感器多信息数据融合方法对多信息实施融合处理;利用k近邻方法和层次聚类方法划分换流站直流设备健康状态量,提取健康状态量的有效信息作为输入,构建决策树评价模型,输出换流站直流设备健康状态评价结果。实验结果表明,该模型具备较好的多信息融合能力和样本均衡能力,且可从不同角度实现换流站直流设备健康状态评价,评价结果较为准确。

基于多级电容电场感应取能周期性供电电源的优化设计方法

电场能因具有供能稳定的特点可作为输变电设备上在线监测设备的可靠供电来源,但在实际应用场景中存在因取能功率密度低而使在线监测装置工作间歇时间较长的问题。针对该问题,该文提出一种基于多级电容的电场感应取能电源结构及控制方式,协调各级取能电容充放电工作模式,并通过采用多绕组变压器能量传输媒介、优化配置取能电源关键参数,有效降低装置损耗与体积,提升能量转移效率。最终通过实验测试可在高压电场下进行能量采集,当采用两级取能电路进行取能的情况下,通过优化关键取能参数使得每周期取能能量可达226 mJ,工作时间增加至优化前的2.11倍,可满足无线电流传感器工作1.648 s,发送3次在线监测数据。

基于GNSGA-Ⅱ算法的线圈优化设计

在电动汽车无线充电技术中,充电线圈的性能直接影响系统的整体传输性能。在分析常用线圈形状的基础上,引入拉梅曲线方程,设计了一种新型超圆角方形线圈;对耦合电路进行理论分析,得到优化目标传输效率和功率密度与待优化参数之间的关系;利用改进的多目标优化算法(GNSGA-Ⅱ)进行线圈的参数优化,得到一组最优的参数解用于工程设计。该方法相比于传统有限元仿真计算法,具有节省时间的优点,优化设计结果表明该方法具有有效性。

高海拔高速运行高铁车顶绝缘子风压分布及海拔修正

车顶绝缘子是高铁动车组列车重要的组成部件,高海拔地区运行中车顶绝缘子在高速气流作用下周围风压分布形成负压区导致其综合气压远低于实际海拔对应的气压进而影响车顶绝缘子电气性能。该文基于计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD),建立仿真模型,分析高速气流作用下车顶绝缘子周围风压分布特性及影响因素,并提出高海拔高速气流综合作用下车顶绝缘子电气强度修正方法。结果表明:车顶绝缘子的风压低值分布在侧风面伞裙根部(大伞在下表面根部,小伞在上表面根部);迎风面风压、背风面和侧风面风压的绝对值都随风速的增大呈指数增长,且海拔越低,增长越快;攻角为80°左右时将形成更明显的低压区;海拔4000m、运行速度为360km/h综合作用下车顶绝缘子形成负压相当于4599米海拔对应的气压,车顶绝缘子外绝缘修正应予以考虑。

基于行波模态分解的特高压直流输电线路双端行波测距方法

基于晶闸管换流器的特高压直流输电系统(ultra-high voltage direct current based on line commutated converter,LCC-UHVDC)的故障定位算法对智能电网的安全稳定运行起着重要作用。针对长距离特高压直流输电系统故障测距方法精准度低、快速性差的问题,提出了一种基于变分模态分解法(variational mode decomposition,VMD)和Teager能量算子(Teager energy operator,TEO)的双端行波故障测距方法。首先,研究了LCC-UHVDC线路故障电压行波的传播特性。利用零模电压随线路传播衰减明显的特征,通过VMD算法提取采样点处零模电压行波的时频特性。针对VMD参数选择不当导致的模态混叠问题,利用K-L散度(Kullback-Leibler divergence)对提取的模态指标进行优化。然后采用TEO对分解后信号进行瞬时能量谱提取,精确标定波头到达时间,最后采用双端迭代测距法迭代求解故障距离。在PSCAD/EMTDC搭建±800 kV LCC-UHVDC仿真模型进行验证。结果表明,所提方法在不同故障位置、过渡电阻和故障类型下具有较强的鲁棒性。

基于重采样和混合集成学习的不平衡窃电检测

针对电力用户类别不平衡导致窃电检测具有偏向性问题,该文提出一种基于重采样和混合集成学习的不平衡窃电检测模型。首先以Easy-ensemble混合集成学习框架为基础确定最佳采样子集数;然后通过重采样自适应策略,即根据用户用电数据集的不平衡度以及最佳采样子集数确定检测模型的重采样方式,使用电数据达到平衡;最后按照先串行集成减小偏差、后并行集成降低方差的混合集成方式,对重采样后的均衡样本进行窃电检测。算例对比分析表明所提检测模型通过重采样和混合集成有效解决了传统集成算法在不平衡窃电检测中的偏向问题,降低了由于用电数据的不平衡性对集成结果的影响,提高了用户类别不平衡的窃电检测效果,在多种不平衡度下模型的准确率、F1值和G均值均表现优异。