新型电力系统主动构网机理与技术路径

随着新一代“双高”电力系统的发展,新能源并网变换系统逐渐由随网型向构网型演变,当新能源机组集群运行时,并网情况将更加复杂。变换器的构网能力需亟待研究,同时也是电力能源转型需承担的重要使命。该文立足并网系统内外形态的全局性和传统并网变换系统性能分析的局限性,对并网变换器的主动构网支撑机理进行再揭示。首先,对虚拟同步技术与构网机理进行简要评述;其次,就集群并网系统的建模问题、多机集群并网运行时的耦合交互问题、支撑构网能力的储能配置和运行边界等3个关键技术问题,进行深入研究;最后,针对上述3个关键技术问题,进行技术路径探索和研判。该文的思路为形成适用于未来新能源集群并网运行的系统化理论和实用化方法奠定一定基础。

低秩矩阵恢复下的自适应图像超分辨率重建

低分辨率自适应图像的像素密度过于稀疏,导致图像清晰度达不到超分辨标准。为此提出低秩矩阵恢复下的自适应图像超分辨率重建方法。构建低秩矩阵恢复模型,计算峰值信噪比参数,完成低秩矩阵恢复下的自适应图像降噪处理。在图像区域中提取自适应特征,根据超分辨率判别条件定义具体的重建函数表达式,完成低秩矩阵恢复下自适应图像超分辨率重建方法的设计。实验结果表明,该方法的应用可使图像有效去噪,信噪比高于31 dB,重建后图像分辨率均值达到100 PPI,实现了超分辨重建。

多市场参与下热电联产虚拟电厂低碳经济协同调度方法

热电联产(combined heat and power,CHP)机组与虚拟电厂(virtual power plant,VPP)结合,可以有效提高能源利用效率,增强电力系统运行的可靠性及稳定性。为保证CHP-VPP灵活、低碳、经济运行,文中提出一种聚合风电、光伏、CHP机组、锅炉、碳捕集设备、燃气轮机、燃料电池、储能及电、热负荷的综合能源VPP,并在参与电-热-旋转备用-碳等多市场下,研究其低碳经济协同调度问题。首先,以各时刻VPP在多市场下整体净收益最大为目标,建立其CHP-VPP两阶段鲁棒优化调度模型;然后,考虑新能源出力、市场价格及负荷的不确定性,利用蒙特卡洛法进行场景削减,从而降低系统风险,增强其鲁棒性;最后,采用列与约束生成算法对模型进行求解,得到最恶劣场景下系统运行的经济性最优调度方案。仿真结果表明:所提综合能源VPP结构合理,可通过动态调整碳捕集设备及储能电池,达到平抑新能源出力波动的效果,从而实现碳排放的大幅降低;所提调度策略可有效保证源-荷-储多侧电、热资源的协同优化运行,提高VPP的灵活性、经济性和低碳性。

基于神经网络同步学习的功率模块散热器拓扑优化快速迭代方法

随着功率模块集成化程度的提高,其散热结构优化已成为研发中的关键。拓扑优化可通过变换散热器形貌、结构来最大化地提升散热效果,因此受到了广泛关注。但在拓扑优化过程中,每步迭代均需要计算模块与散热器温度分布,占用较庞大的计算资源和计算时间。为加速传统散热器拓扑优化进程,在基于传统固体各向同性材料惩罚SIMP(solid isotropic material with penalization)散热器拓扑优化方法的基础上,提出一种嵌套神经网络NN(neural network)同步学习的快速迭代方法。首先,构建散热器基于编码器-解码器结构的NN预测模型,即基于散热器形貌迭代进化过程实现优化结构的快速预测;其次,将NN模型与散热器SIMP拓扑优化流程相嵌套,利用迭代过程中的中间形貌同步训练NN;最后,针对单芯片、两芯片模块结构,对比所提方法与传统迭代方法的拓扑优化结果,验证了所提NN同步学习方法的准确性和快速性。

基于差动调速的风氢联合发电系统容量配置与运行性能

差动调速型风电机组可在无需整流-逆变装置下与电网友好连接,为大规模风电并网和特大型风电装备的研制提供了新的技术途径。面向国家“双碳”需求,以提高风电消纳能力及并网运行稳定性、经济性为导向,提出了一种基于差动调速的风氢联合发电系统方案,并分析了其基本结构和调速原理,构建了关键单元的数学模型。为确保风氢联合发电的系统稳定、经济运行,在综合考虑风电出力及负荷需求等不确定性因素条件下,建立了制氢储能系统的容量优化模型;在保持高水平风能利用的条件下,完成了制氢储能系统的容量配置,并揭示了关键参数对容量配置的影响规律。搭建了所提风氢联合发电系统的仿真模型,在不同风速条件下,验证了所提方案的原理可行性及其在运行性能上的优越性。

基于碳卫星与电力排放数据的碳计量

目前,基于温室气体卫星遥感探测技术的碳感知正逐步成为新一代碳计量方法的重要组成部分。然而,从碳卫星数据中准确提取由人类活动产生的碳排放数据是一项至关重要且极具挑战性的任务。文中结合碳卫星与电力排放数据,提出一种新的人工智能算法,以实现准确的碳排放计量。首先,介绍了所使用的包括碳卫星和电力数据在内的多模态数据源,并设计了相应的数据筛选方法。然后,提出了考虑此多模态数据特性的深度学习方法,构建反映碳卫星数据、发电量数据与碳源碳排放量之间函数关系的数据驱动模型。最后,基于美国OCO-2碳卫星的碳浓度遥感数据及美国1304家火力发电厂的连续烟气监测系统数据验证了所提方法在发电厂碳排放量计量问题上的有效性。

基于复杂网络理论的电力通信网加边保护策略

基于复杂网络理论,对华中电力通信网进行了网络建模和拓扑统计特性分析,得出华中电力通信网是一个典型的无标度网络的结论。其结构特点造成华中电力通信网对随机攻击具有较强的鲁棒性,而在蓄意攻击尤其是高介数节点攻击下十分脆弱。针对华中电力通信网的结构特点,从连通脆弱性和网络效率2个角度,对比了随机加边策略、低度数节点加边策略、低介数节点加边策略和代数连通性加边策略对华中电力通信网鲁棒性的影响,研究表明:上述加边策略可以有效地提高华中电力通信网的鲁棒性,低度数节点加边策略在保护效果及计算效率上明显优于其他3种策略。

光伏电站接入对多机电力系统低频振荡的影响分析

为了研究光伏电站接入对多机电力系统低频振荡的影响,综合考虑并网光伏电站的动态模型,详细推导并建立了含光伏电站的多机系统状态方程及其线性化模型。在此基础上,选取两区四机系统作为分析案例,采用模式分析法,针对光伏电站接入后系统转动惯量改变和转动惯量保持不变两种典型分析场景,研究不同接入点及不同渗透率情况下光伏并网对于电力系统低频振荡的影响,并通过时域仿真法验证了模式分析的正确性。仿真结果表明:光伏电站不会产生新的低频振荡模式。在转动惯量改变和保持不变的两种场景下,光伏电站的接入对于系统低频振荡的影响存在显著差异,取决于其接入位置与接入容量。最后,通过特征值灵敏度分析,验证了光伏电站不同接入位置、接入容量对于区间低频振荡模式的影响。

关于风电不确定性对电力系统影响的评述

风电的波动和间歇行为都具有强烈的不确定性,其对电力可靠性、电能质量、经济性及社会福利的影响随着渗透率的增加而越发突出。为此,讨论风电波动性、间歇性与随机性的关系;归纳风电不确定性因素的构成、描述,及其对电力系统功角稳定性、频率与电压可接受性、充裕性、电能质量、电力市场及减排等方面的影响;并将其纳入广义阻塞的框架。回顾对其机理的研究现状;讨论发电侧、电网、需求侧及其综合的不确定性分析及协调控制;提出计及风电不确定性的电网三道防线;强调量化和风险观点在上述研究中的重要性。

双馈型风电场详细模型建模方法

提出一种双馈型风电场详细模型的建模方法。所建立的模型可体现风场内每一台风机以及集电系统的电磁暂态过程。该建模方法利用元件连接法(CCM)的思路,首先将风机、集电线路及变压器等视为分立元件,并建立各个元件的详细模型。再根据CCM元件连接规则连接各元件,构成风电场的详细模型。利用该建模方法能够获得系统的非线性微分方程,便于后续利用非线性系统理论进一步对系统展开分析。此外,该模型建立在dq坐标系,稳态时各物理量均为直流,借助线性化工具,可方便地获得风电场在某稳态工作点处的线性化矩阵。通过对比仿真验证了该建模方法的准确性。

混合整数线性规划形式的抗差状态估计方法

现有的抗差状态估计方法一般需要求解非线性非凸优化问题,并用基于梯度的方法予以求解,难以保证获得全局最优解,且可能存在收敛性问题。基于精确线性化量测方程提出了一种混合整数线性规划形式的抗差状态估计方法。首先通过引进辅助状态向量和辅助量测向量,得到了线性量测方程;通过引入代表量测量是否为正常量测量的二值变量,将线性量测方程变为线性量测不等式;最后求取一个可使尽可能多的正常量测量来支持的状态向量。所提方法抗差能力强,从数学上可保证获得全局解;无需非线性迭代。仿真算例验证了所提方法的有效性和高效性。

基于遗传算法的VSC-HVDC控制系统PI参数优化

针对采用直接电流控制策略的电压源换流器(voltage source converter,VSC)控制系统比例积分(PI)参数难以选取的问题,提出了一种优化外环PI控制器参数的方法。首先建立解耦后的外环参数整定模型,然后基于时间乘绝对误差积分(integral of time multiplied by the absolute value of error,ITAE)准则构造PI参数优化的性能泛函,针对此最优控制模型的特点,论文采用遗传算法进行求解,在PSCAD搭建VSC-HVDC模型进行仿真验证。

电力零售核心业务架构与购售电决策

随着电力工业改革的不断发展和智能电网的兴起,现代电力系统正逐步演变为更加复杂的信息物理融合系统。未来电力系统中将同时融合可再生能源、分布式发电设备、储能设备、智能表计、需求响应等新技术与新机制。在电力零售市场环境下,这些新技术与新机制给零售公司带来了严峻挑战,需要发展新的决策机制与方法。随着中国新一轮电力市场化改革的逐步深化,多个区域的电力零售市场也正在逐步建立和运营。为了给国内构建完整的竞争性电力零售市场提供有益的参考,并帮助相关研究学者和技术人员更好地了解电力零售市场的研究现状,文中首先介绍了一些主要国家的电力零售市场情况,然后以澳大利亚和芬兰为例,详细说明了电力零售公司的组织结构和购售电业务流程。接着,比较系统地综述了近年来国内外电力零售决策方面的研究进展,包括零售负荷预测、零售公司购电策略、零售定价策略、零售风险管理等。最后,讨论了电力零售研究领域的一些关键问题和未来可能的发展方向。

一种双线性抗差状态估计方法

传统状态估计方法一般需要求解某个非线性非凸优化问题,并用基于梯度的方法予以求解,因而存在难以保证获得全局最优解、可能收敛困难等问题。文中基于国外学者提出的精确线性化量测方程构建了一种双线性抗差状态估计方法。该方法仅需求解一个线性加权最小绝对值估计问题(等价为线性规划问题)、一个非线性变换以及一个线性加权最小二乘估计问题(二次规划问题),从数学上可保证获得全局最优解,并不存在收敛性问题。最后,通过仿真算例验证了所提方法的有效性。

基于相关辨识法的大型光伏电站广域阻尼控制器设计

针对含大型光伏电站的电力系统可能存在的区间低频振荡问题,提出基于相关辨识法的大型光伏电站广域阻尼控制器设计方法。首先采用基于伪随机信号的相关辨识法得到系统的开环传递函数。接着将TLS-ESPRIT法应用到主模比指标的计算中,并结合留数指标对阻尼控制器输入信号进行优选,然后采用极点配置的方法整定控制器参数。最后,在DIgSILENT/PowerFactory中搭建含光伏电站的两区域系统机电暂态模型,时域仿真结果表明:所提出的光伏广域阻尼控制器能够有效抑制系统区间低频振荡,提升了系统小干扰稳定性。

电力市场环境下输电网混合性规划模型

随着中国电力市场的发展与完善以及电网新技术的采用,电网规划尤其是输电网规划面临着新问题和新挑战。为了应对上述情况,文中在确定性规划准则和概率性规划准则的基础上,提出了一个在电力市场环境下应用于输电网中长期规划的多场景混合性规划模型。该模型整合了确定性规划准则和概率性规划准则的相关约束和参数,包括:柔性约束、投资费用、电力供应、购电费用、时间成本、故障发生概率、可靠性成本、期望缺供电量(EENS)以及缺电时间期望(LOLE)等。同时,通过定义多个场景来模拟电力系统的负荷水平,并考虑电力市场的因素,将输电网规划问题转为混合整数线性规划问题,通过直流潮流模型和商业优化软件CPLEX,寻找输电网最优规划方案。最后,通过与传统规划模型的对比和实际电网算例,验证了该模型的有效性、灵活性和经济性。

一种应用于经颅磁刺激脉冲宽度可调的节能型激励源

为了提高经颅磁刺激系统中激励源的节能率,该文在脉冲宽度可控经颅磁刺激仪(cTMS1)的基础上,提出一种节能型激励源(EEES),并设计EEES电路拓扑结构和开关控制方法。首先,通过控制开关的导通时间,实现脉冲电流宽度的调节。然后,设计电路拓扑结构,实现能量的回收再利用,提高系统的能量利用率。最后,开发EEES实验平台并对系统性能进行测试。实验结果表明,EEES可以产生幅值高达1058A的脉冲电流,可调脉冲宽度范围为5~160μs。与cTMS1激励源相比,EEES能量自损率明显低于cTMS1,节能率高达62.60%~93.21%。因此,该文提出的EEES系统为TMS激励源的发展提供了重要参考。

人工智能可解释性:发展与应用

近年来人工智能在诸多领域和学科中的广泛应用展现出了其卓越的性能,这种性能的提升通常需要牺牲模型的透明度来获取。然而,人工智能模型的复杂性和黑盒性质已成为其应用于高风险领域最主要的瓶颈,这严重阻碍了人工智能在特定领域的进一步应用。因此,亟需提高模型的可解释性,以证明其可靠性。为此,从机器学习模型可解释性、深度学习模型可解释性、混合模型可解释性3个方面对人工智能可解释性研究的典型模型和方法进行了介绍,进一步讲述了可解释人工智能在教学分析、司法判案、医疗诊断3个领域的应用情况,并对现有可解释方法存在的不足进行总结与分析,提出人工智能可解释性未来的发展趋势,希望进一步推动可解释性研究的发展与应用。

风速时间序列的符号化描述

利用统计分析技术,对已知的时间序列外推,可以克服短期风速预测中缺乏因果关系的困难。但在选择外推模型、参数及学习样本等方面存在主观认识模糊性的挑战。为降低主观认识模糊性对分类预测效果的影响并提高样本分类效率,提出按变化特征来定义符号,以及用符号串描述风速时间序列的粗粒化概念。在此基础上,引入趋势特征,完善风速时间序列的符号化过程,提出单元窗口特征和趋势特征相结合的两层符号化方法。利用甘肃酒泉风电基地一年的实际数据验证了该粗粒化方法的有效性。

基于无电流传感器的永磁同步电机系统模型预测控制

针对无任何相电流传感器的三相永磁同步电机(PMSM)驱动系统,提出基于扩张状态观测器(ESO)的无电流传感器模型预测转矩控制(MPTC)策略。为了进行电流反馈以实现高精度控制,两个相电流传感器是必不可少的,为此采用ESO技术构造无电流传感器,以实现对PMSM驱动系统相电流和时变定子电阻的快速准确估计;为了减小转矩和磁链脉动、提高控制性能,给出PMSM驱动系统的MPTC设计方法。所设计基于ESO无电流传感器的MPTC策略能够使PMSM驱动系统不仅可靠稳定运行,而且具有满意的动态性能和较强的鲁棒性。仿真结果验证了所提方法的正确性和有效性。