数字化背景下新型电力系统谐波溯源关键技术

构建以新能源为主体的新型电力系统是能源电力行业推动“双碳”战略目标的关键举措。伴随多类型电力电子设备大规模接入系统,源网荷储谐波源交互影响,谐波污染加剧且复杂多变,呈现全局化特征,影响了电力系统优质可靠供电。文中聚焦多类型谐波源交互作用下的谐波来源追溯,深度融合先进数字技术在数据资源和智能协作的优势进行主导源头辨识和谐波贡献评估。首先,围绕谐波溯源概念,分析其在数字化背景下新型电力系统面临的新挑战和新机遇。然后,阐述了谐波溯源研究现状,指出关键技术的发展新需求。基于此,利用数字电网技术架构设计了云-边-端协同溯源策略。针对数字化背景下的新型电力系统,阐述了谐波源确定在数据采集、机理分析、协同应用等方面的主要技术。最后,展望了未来数字电力系统安全、可靠、灵活发展的技术方向。

基于MCS-SBL算法的配电网故障定位方法

配电网拓扑结构复杂,传统方法往往需要大量测点信息且难以实现快速有效的故障定位,本文提出基于少量测点信息的故障定位方法。首先,利用等效原理建立一个欠定的故障节点电压方程;其次,利用多重测量向量模型的贝叶斯压缩感知算法求解方程,根据重构稀疏电流矩阵的非零元素位置求解故障区域,实现故障定位;最后,在IEEE33节点配电系统上进行仿真实验,结果表明,所提方法仅需要少量测点的故障前后正序电压分量便可有效定位故障,计算速度较快,并且基本不受故障类型、过渡电阻的影响,同时适用于单故障和多重故障的场景,具有较强的抗噪能力。

海上风电场经交流海缆并网谐波谐振放大分析

采用交流海缆接入电网的海上风电场在电缆线路分布电容的作用下,可能出现陆上风电场不常见的谐波谐振与谐波放大现象,严重威胁到海上风电场安全可靠运行。为研究海上风电场谐波谐振机理与谐波放大影响因素,首先,建立了海上风电场输电系统与集电系统两部分的状态空间模型,并给出谐波放大倍数、谐波含量等指标的计算方法;其次,通过特征值和参与因子揭示了谐波谐振机理及关键影响因素;然后,通过根轨迹法研究了电网短路容量、高压电缆参数和风电机组并网台数对谐振模态的影响;最后,在Matlab/Simulink仿真平台搭建江苏某海上风电场.验证理论分析的有效性。

基于混合分解多尺度时频图和Res-GRU-AT的电能质量复合扰动识别

能源互联网背景下的电能质量问题越来越凸显,针对传统电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)识别过程中存在的信号特征提取复杂、算法识别能力不足和复合扰动区分困难等问题,提出了一种混合分量多尺度时频图和残差神经网络(residual neural network,ResNet)、门控循环单元(gated recurrent units,GRU)网络与注意力机制(attention,AT)组合的电能质量复合扰动识别新方法—Res-GRU-AT。首先利用奇异谱分解(singular spectrum decomposition,SSD)和逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)对PQDs信号分别进行多尺度分解得到混合分量,再对混合分量进行希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT),分析得到多尺度时频图。其次,利用Res-GRU-AT模型对多尺度时频图进行深层次特征提取、强化和识别。Res-GRU-AT模型能够利用ResNet的二维图像空间特征提取能力和GRU的时序特征提取能力进行特征融合,再通过AT进行特征加权强化,提高了PQDs的识别能力。不同方案的仿真结果表明,所提方法特征提取能力强且抗噪性能好,对复合扰动识别率高。

基于改进等效电路模型的直流微电网大信号稳定性分析

对高阶非线性直流微电网进行简化建模是大信号稳定性分析的有效方法。传统简化模型主要关注LC滤波器和线路阻抗等参数,难以分析换流器控制参数的影响,所建立的判据存在难以准确反映直流微电网稳定域的问题。因此,该文提出直流电压下垂控制换流器的具备完整状态变量集的改进等效电路模型,相比于传统简化模型,能更准确地刻画系统低频响应特性。基于混合势理论推导了直流微电网大信号稳定判据及其稳定域,并结合LaSalle不变集定理得到能量指标,以反映系统稳定性变化趋势。建立的稳定判据可指导控制参数优化,且能拓展到多端直流微电网的大信号稳定性分析。在多场景下仿真验证了所提改进等效电路模型和大信号稳定判据的有效性。

含垃圾能源化处理及电动汽车负载的区域综合能源系统协调优化

传统能源系统互相独立、欠缺联动,容易导致能量的浪费,并且能源结构也难以优化。区域综合能源系统具备多能互补、高效利用的优点,是提高能源利用效率和环保性的重要改进技术。为了利用垃圾蕴含的能量和电动汽车负载端的能源消纳,文中建立一个考虑垃圾焚烧和电动汽车负载的区域综合能源系统模型,利用模型进行系统的优化调度研究。论文分析了系统内的多能源能量流通关系,而后对系统内的各种能源转换设备及电动汽车进行分析,引入垃圾能源化处理,将热能转化为电能,并利用电动汽车进行电能消纳的模式,得出区域综合能源系统的能源效益最大化的模型。通过python进行算例分析,结果表明,含垃圾处理和电动汽车参与的区域综合能源系统既能提高能源的利用效率,又能带来更优的经济效益。

风光储参与电网预防-紧急控制策略研究

基于风光储有功功率连续平滑调节能力,提出一种风光储协同切负荷优化的电网预防-紧急控制策略。首先,分析风光储参与电网预防-紧急控制原理,给出风光储参与电网预防-紧急控制策略。在故障发生前通过削减风光出力预留有功备用容量,通过调整发电机机组出力、储能充放电状态平抑风光出力改变引起的系统功率波动;在故障发生后,优先考虑风光预留有功备用量填补系统功率不平衡量,若风光预留有功备用量不足,则采取切负荷措施进行紧急控制。然后,综合考虑风光有功备用成本、预防、紧急控制措施成本,分别建立风光储参与电网预防、紧急控制模型,采用Matlab/CPLEX求解模型。最后在改进IEEE 39节点系统进行仿真验证本文所提控制策略的有效性。

基于CatBoost算法的配电网分区拓扑辨识

含多分布式电源配电网的拓扑结构具有多样性与多变性,影响拓扑辨识的实时性和准确性。提出一种基于CatBoost算法的配电网分区拓扑辨识方法。构建结合拓扑分区的配电网拓扑辨识框架,采用区域开关状态矩阵描述拓扑结构,以进行物理上的辨识降维;提出基于CatBoost算法的特征选择与拓扑辨识方法,通过分区并行离线训练得到历史拓扑和未知拓扑的区域拓扑辨识CatBoost模型,通过在线应用得到实时的区域开关状态矩阵标签,形成配电网开关状态矩阵,实现系统拓扑辨识。配电网算例系统测试结果验证了所提方法的有效性。

基于双分支并联的特征融合电能质量扰动分类方法

为了提高对电能质量扰动信号(power quality disturbance signal,PQDs)在受到噪声和异常数据干扰时的分类准确率,提出了一种双分支并联特征融合网络的PQDs分类方法。首先,采用一维残差神经网络和一维卷积神经网络两个分支进行特征提取。然后,通过特征融合模块将这些特征融合在一起。最终,通过分类模块对PQDs进行准确分类。相对于串联神经网络,所提方法融合特征向量,增强了特征的区分度,同时适用于并行计算,进一步提高了识别速度。仿真结果表明,所提方法在叠加信噪比为13 dB、15 dB和18 dB的PQDs分类任务中,识别率均超过95%,此外,该方法对异常数据的分类效果也具有一定的鲁棒性。

风电不确定性输入下电力系统仿真的区间仿射算法

大规模的风电机组并网改变了以同步发电机为主的传统电力系统的暂态特性,此外风电出力的随机性会影响电力系统的暂态稳定性。为此,文中提出了基于仿射算术的电力系统不确定性时域仿真算法,以考虑风电出力的波动性。在双馈风电机组机电暂态模型的基础上,扩展电力系统机电暂态模型,建立考虑双馈风电机组输入功率波动下的电力系统机电暂态仿射模型,通过隐式梯形积分法将仿射模型转化为的仿射雅克比矩阵方程迭代求解。仿真结果表明,文中所提出的仿射方法在不假设输入不确定量概率分布的情况下,能够较蒙特卡洛仿真更快地获得电力系统暂态响应的区间边界。

新型电力系统应对极端事件的风险防范与应急管理关键技术

保障电力安全是贯彻落实总体国家安全观的基本要求。当前,我国电力系统正向新型电力系统演进,新能源不确定性、设备低抗扰与弱支撑性等特征变化叠加日益严峻的极端事件威胁,使得提升电力系统弹性、防范电力安全风险成为一项复杂且具有挑战性的工作。该文在详细介绍新型电力系统弹性提升所面临挑战的基础上,从“风险评估—投资规划—预防准备—响应恢复”4个层面归纳新型电力系统应对极端事件的电力风险防范与应急管理技术,系统分析各层面的关键技术与研究重点。最后,对保障新型电力系统电力安全的实现路径进行展望,提出进一步深入研究的方向。

基于特征集重构与多标签分类模型的谐波源定位方法

传统基于谐波状态估计的谐波源定位方法需要专门的同步相量量测装置,工程应用受到限制。为此,基于电能质量监测装置所采集的非同步量测数据,提出了基于特征集重构与多标签分类模型的谐波源定位方法。利用监测数据的充分统计量来挖掘量测时段的谐波信息,同时利用标签特定特征学习算法重构特征集,从而消除冗余特征以及无关特征对于谐波源定位精度的影响;提出基于邻接矩阵以及灵敏度分析的测点配置方法,结合电路网络拓扑信息实现测点的优化配置;提出基于改进极限学习机的谐波源定位方法,该方法以重构特征集为输入,建立多标签分类模型,实现谐波源定位。通过仿真与算例分析,验证了所提方法的可行性及有效性。

电力系统关键碳排放节点辨识

为提高电力系统关键碳排放节点辨识的准确性,从碳排放流分析法中选取节点碳势、碳流率通量、负荷碳流率与机组注入碳流率指标,基于复杂网络理论与节点碳排放特征提出改进度、改进平衡度、改进介数与改进聚类系数指标。利用熵权-逼近于理想解的排序技术综合评价不同节点碳排放重要度,在此基础上,建立电力系统两阶段辨识模型用于高碳节点辨识:第一阶段的模型对关键碳排放负荷节点进行辨识,第二阶段的模型对关键碳排放电源节点进行辨识,最终得到包含关键碳排放负荷节点与电源节点的电力系统简化拓扑结构。IEEE118节点系统与某地区实际电网的仿真结果表明,所提方法可有效选取电力系统高碳节点。

基于混合储能的交直流混联微电网功率分级协调控制策略

针对交直流混联微电网孤岛运行时,仅靠互联变流器协调网间功率无法有效缓解系统频率与电压波动,且单一蓄电池储能难以适用多场景功率需求的问题,提出利用超级电容和蓄电池混合储能的交直流混联微电网功率协调控制策略。将混合储能作为储能子网连接在直流母线上,优先采用超级电容平抑交直流子网内功率波动,提出以储能荷电状态来划分五种工作模式的改进混合储能控制策略。兼顾超级电容快速响应特性和减少互联变流器的频繁起动,根据直流子网电压和交流子网频率波动程度,提出功率自治和功率互济工况的两级分层协调控制策略。通过设计混合储能处于不同工作模式的网间功率互济场景,仿真证明了所提混合储能和互联变流器协调控制策略能够平抑各子网负荷功率波动。

一种基于多目标优化的独立微电网容量配置方法

针对独立型微电网容量配置存在经济成本和供电可靠性难以实现同时最优的问题,提出一种实现经济成本和供电可靠性最优的独立型微电网容量多目标优化配置方法。根据独立型风光储微电网系统中各分布式电源的机理构建风机、光伏、磷酸铁锂电池的数学模型,以等年值投资成本为评估指标构建独立微电网经济成本模型,功率偏差为评估指标构建出基于层次分析法的独立微电网可靠性模型,使用非支配排序的多目标粒子群算法求解系统最优容量配置。算例结果表明,该方法对独立型微电网容量配置在同时实现供电可靠性和经济性上更有优越性。

基于5G技术的舰船电力调度自动化系统研究

考虑舰船电力系统线路复杂、设备多样,调度数据冗杂且规模巨大,在此情况下为实现舰船电力系统快速、有效自动化调度,设计基于5G技术的舰船电力调度自动化系统。系统使用由RTU远动终端设备采集电力系统的线路、设备运行信息后,由5G通信网关发送至调度器;调度器结合目前电力系统运行信息,使用基于线性求解器的电力系统自动化调度模型,构建以快速实现断电负载故障合理恢复为调度目标的目标函数,由线性求解器自动化求解满足目标函数条件的电力系统开关动作方案,以故障重构的方式实现舰船电力调度自动化管理。实验中该系统调度下,舰船电力系统失电负荷为0 kW,5G通信网络的整体效用值不受调度数据业务数据包数量的约束,高达0.9,能够稳定、高效地支持大规模调度数据的传输。

基于卷积神经网络与Transformer的电能质量扰动分类方法

复杂电能质量扰动(power quality disturbances, PQD)的智能分类对于智能电网发展具有重要意义。扰动特征的提取与定位、模式识别与分类是电能质量扰动分类方法研究的难点。采用深度学习算法,将具有关注全局信息的Transformer与善于提取局部特征的卷积神经网络相融合,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)与Transformer的电能质量扰动分类方法,即CTranCBA。这种双深度学习模型分类方法主要是通过一维卷积神经网络提取电能质量扰动信号特征,利用Transformer自注意力机制引导模型关注序列中不同位置间的依赖关系,实现对扰动信号局部特征与全局特征的互补,克服了因感受野的限制而带来的识别不清、分类不准等问题。使用23种不同电能质量扰动信号,将CTranCBA与Deep-CNN、CNN-LSTM、CNN-CBAM方法进行比较。结果表明:该方法在分类准确率和抗噪性方面表现优异,可为电能质量扰动智能分类提供一种新的方法。

基于深度学习的新能源场站不良数据辨识与修正方法

针对新能源场站数据采集错误的问题,考虑到新能源场站数据具有海量和相互耦合的特点,提出一种基于深度学习的新能源场站不良数据辨识与修正方法。首先,构建长短期记忆神经网络模型,利用偏差阈值进行判断得到标识的不良数据;在此基础上,提出了萤火虫算法优化的BP修正模型,建立修正评判标准,将标识的不良数据进行修正,得到新能源场站可靠的运行数据;最后,通过实际数据集对方法的有效性进行了验证,结果表明所提方法能够有效处理新能源场站运行不良数据,具有实际应用价值。

“电力系统分析”思政教学探索与实践

阐述了开展工科专业课程思政的必要性,分析了工科课程思政教育中存在的主要问题,并以电气类专业核心课“电力系统分析”为例,提出了工科课程思政教学设计的三要素,举例说明工科课思政教学创新设计的全过程,最后探讨了课程思政教学效果评价方法,为工科专业课程融入思政教育起到一定参考价值和借鉴意义。

基于改进TS模糊的直流电弧炉闪变抑制优化

为提高静止无功补偿器(static var compensator,SVC)应对直流电弧炉等冲击性负载的闪变抑制性能,文中在改进Takagi-Sugeno(TS)模糊算法的基础上,提出一种SVC滚动预测控制方法。首先,建立直流电弧炉电气模型并仿真分析其无功特性;然后,针对经典TS模糊预测算法应用于波动负荷时出现的输出异常置0情况,提出一种范围自适应修正的改进方法,该方法能消除一类算法应用机理导致的异常值,从而提高TS模糊算法对波动负荷无功功率预测的可靠性和准确性;最后,基于模型训练时间约束,建立无功功率半周期滚动预测控制模型,提前10 ms预测无功功率,改善了SVC传统控制系统响应的滞后特性。仿真结果表明,相比于SVC传统控制方法,所提方法的平均闪变改善率提高了54.17%,验证了所提方法对闪变现象的抑制效果提升显著。