摘要:新时代低碳发展目标给配电网带来巨大挑战，为保证供电时降低配电网碳排放，提出了一种考虑有载调压变压器(on-load tap changer, OLTC)模糊控制的低碳配电网双层规划模型。依据网损灵敏度确定微型燃气轮机(micro-turbine generator, MTG)、新能源、储能和电容器(capacitor banks, CB)选址，采用双层模型实现低碳配电网规划。上层规划层以综合成本最小为目标，考虑了微型燃气轮机、新能源、储能和电容器投资运行成本，采用改进鲸鱼算法求解。下层运行层以运行成本和电压偏移量最小为目标，考虑了OLTC模糊控制、电容器投切、新能源不确定性、微型燃气轮机和储能调度，采用自适应ε约束法多目标粒子群算法获得均匀帕累托前沿，利用TOPSIS决策法选取最优解。最后通过改进IEEE33节点系统算例验证表明，所提方法能够实现配电网低碳经济运行，改善潮流分布，提高电压质量，降低网损。

摘要:针对自抗扰控制策略在并网系统参数变化时能否维持逆变器接入弱电网的稳定性展开了进一步研究。首先，建立了计及频率耦合的自抗扰控制型并网逆变器等效单输入单输出序阻抗模型，并采用Nyquist稳定判据定量分析逆变器输出功率、电网短路比、锁相环以及自抗扰控制器参数变化对并网系统稳定性的影响。其次，针对上述参数变化所导致的弱电网下自抗扰控制型逆变器稳定性降低、宽频带振荡等问题，提出了一种改进线性扩张状态观测器(enhanced linear expansion state observer, e-LESO)的自抗扰控制宽频带振荡抑制方法。通过在传统一阶自抗扰控制器中LESO内部增添比例支路和滤波环节，重塑自抗扰控制型并网逆变器输出阻抗，拓宽其中频段(100 Hz~1 kHz)内呈正阻尼特性的频率范围，从而增强自抗扰型并网逆变器鲁棒性，实现宽频带振荡抑制。最后，通过仿真验证了所提方法的有效性。

摘要:嵌套同时快速求解(nested fast and simultaneous solution, NFSS)算法通过消去电路节点可以显著提高仿真速度。然而，商业仿真软件提供的永磁同步发电机(permanent magnet synchronous generator, PMSG)模型无法获取等效电路，限制了该算法在海上风电中的应用。针对上述问题，提出了PMSG电磁暂态(electro-magnetic transient, EMT)等效建模方法，并分析了建模方法的稳定性。首先，将PMSG数学模型离散化，得到用三相受控电流源表示的等效电路及接口方法，给出PMSG的控制模式和等效模型求解流程。并结合实际PMSG参数取值，分析了等效建模方法的稳定性。最后，在PSCAD/EMTDC中搭建了PMSG详细模型和等效模型进行仿真精度对比及稳定性验证，结果表明，所提模型及稳定性分析具有较好的正确性，为NFSS算法在海上风电中的应用提供了模型基础，也为发电机参数的选取提供了约束条件。

摘要:电力系统日常运行过程中时刻存在类似噪声的小扰动信号，利用小扰动信号开展负荷参数辨识可解决传统总体测辨法无法处理的负荷时变性和分布性难题。基于PMU实测小扰动信号提出一种“Z+IM”综合负荷模型参数辨识方法。该方法采用PMU量测数据滚动识别框架，滚动识别主要包括数据处理和负荷参数辨识两个步骤。首先，针对PMU量测小扰动信号的特点，通过厂站初筛、预处理、可辨识集粗筛和去噪等步骤得到较为优质的PMU小扰动数据集。然后，基于预报误差思想通过两阶段辨识策略辨识负荷时变参数、电磁参数和机电参数。所提方法得到的负荷参数无需折算可直接应用于PSASP、BPA等国内主流仿真程序，具有实际工程应用价值。最后，算例通过3机9节点系统仿真和湖南实际电网验证所提方法的有效性和鲁棒性。

摘要:由于分布式新能源接入的波动性，需要针对孤岛直流微电网配置一定容量的储能设备。为了防止分布式储能单元的过度放电或深度充电，必须保证储能单元充放电过程中荷电状态(state of charge, SOC)均衡。针对该问题，提出了一种考虑通信异常的储能单元分布式控制策略。针对不同额定容量的储能单元，对传统下垂控制进行改进，利用采样保持器周期性修改下垂系数，直至储能单元SOC均衡。并利用电压和电流信息生成单一的补偿环实现输出电流按额定容量的比例分配和直流母线电压补偿，降低系统通信能力要求。若通信发生故障，通过Dijkstra算法更新拓扑结构矩阵，基于改进后的动态一致性算法获取相邻节点的信息，得到新通信拓扑结构下的信息平均值；并通过频域分析证明系统的稳定性。最后，在RTLAB平台中搭建4种案例模型，验证所提控制策略的有效性。

摘要:针对目前孤网模式下水轮机调节系统(hydraulic turbine regulating system, HTRS)稳定性研究方法忽略水轮机非线性的问题，结合Hopf分岔理论、二分法和稳定性判据，提出了一种考虑水轮机非线性的控制器参数约束确定算法(controller parameter constraint determination algorithm based on Hopf bifurcation theory, bisection method and stability criterion, HBBC)，以实现对孤网模式下非线性水轮机调节系统的全工况稳定性分析。首先搭建了孤网模式下含非线性水轮机模型的高精度HTRS数值仿真平台，然后详细介绍了基于HBBC的稳定域约束定量计算过程。最后以某实际水电站为例，基于HBBC计算了孤网模式下非线性HTRS全工况下的稳定域，并在特殊工况下对稳定域计算结果进行了验证。结果表明，在HTRS稳定性分析中，HBBC可取代传统的稳定域计算方法，在准确性和可靠性方面优于后者；HTRS存在稳定域较小的“恶劣工况点”。

摘要:蓄意流量攻击通过抢占有限的网络带宽降低正常数据流的时效性。对于网络化负荷频率控制(load frequency control, LFC)，流量攻击将造成稳定裕度下降、频率偏差幅度上升甚至越限事故。现有控制方案一般采用单一且固定的控制器保证最大攻击强度下的渐进稳定性，存在设计约束多、保守性大的缺点。因此提出了一种跟随攻击强度自适应调整控制器增益的LFC策略。首先，基于确定性网络演算，得到了无攻击场景下数据流传输延时上边界，并预设了一系列表征不同攻击强度的传输延时范围。其次，通过构造Lyapunov泛函，推导了针对每个攻击强度的控制器设计准则。最后，基于切换控制理论，确定了所提自适应方案所能容忍的最大攻击强度变化频率。仿真表明，与现有控制方案相比，所提方法的频率偏差幅度可下降12.60%，区域控制误差的绝对值误差积分可下降10.85%。

摘要:提出了新能源并网联络线零序方向纵联保护的整定方法。考虑了新能源场站的各种主变联结组别，包括YNd、YNdd、YNynd接线方式，推导了并网联络线区内与区外接地故障时线路两侧零序测量阻抗表达式。结果表明：并网联络线区内接地故障时，主变采用YNd、YNdd联结组别的新能源场站侧零序测量阻抗与联结组别有关，而主变采用YNynd联结组别的新能源场站侧零序测量阻抗与联结组别和系统运行方式有关。据此给出了新能源并网联络线零序正方向元件和反方向元件最大灵敏角和动作区的整定方法。PSCAD/EMTDC仿真结果表明，各种故障情况下的零序阻抗角与分析结论一致，零序方向纵联保护能够正确可靠动作。

摘要:针对低压配电系统中单个用电负载支路串联电弧故障辨识困难的问题，提出一种基于高频重构信号和Bayes-XGBoost的低压电弧辨识方法。首先，搭建多支路、多负载类型的低压电弧故障真型实验平台，并采集相关数据。其次，基于故障前后主线路电流高频信号变化规律，提出信号微弱变化叠加法重构故障有效信号。最后，建立适用于单个负载支路电弧故障辨识的XGBoost模型，并采用Bayes算法对模型多个超参数进行优化。实验结果表明，所提方法在多种工况下对单个负载支路电弧故障具有较高的辨识准确率。与6种主流故障分析方法对比，所提方法在精度、训练速度和泛化能力等方面展现出了显著的优越性，有利于实现低压配电系统单个负载支路电弧故障的可靠辨识。

摘要:为解决高比例新能源并网带来的系统惯量水平降低及频率安全问题，有必要从同步机的角度出发，进一步发挥同步机组的调频能力，提高系统的频率稳定。考虑系统中各同步机组频率支撑能力的不同，基于灵敏度的方法分析不同机组调差系数的改变对最大频率偏差的影响程度。综合考虑同步机与风机参与调频，推导最大频率偏差的解析表达式。在考虑频率安全约束的基础上，提出考虑同步机调差系数灵敏度的多目标机组组合模型，并采用快速非支配多目标优化算法(non-dominated sorting genetic algorithms-II, NSGA-II)进行模型求解。仿真结果表明，所提模型在考虑频率约束的机组组合模型基础上，进一步发挥了同步机组的调频能力，抑制了最低点频率的跌落，改善了系统的频率响应。

摘要:在面向居民的非侵入式负荷辨识场景中，存在部分电路结构、功率相近的相似电器。对于这些电器，现有算法辨识成功率较低。为提高对居民相似电器辨识的准确率，提出了一种基于多元特征分析的非侵入式相似电器辨识算法。该算法使用一对多维的低频电器特征数据进行分析，先将特征规范化，计算两种电器特征间马哈拉诺比斯距离，用以判断两种电器是否相似，再对原始特征使用主成分分析，以提取相似电器的主特征，最后将主特征输入多元高斯模型，得到辨识结果，判断电器运行状态，并分项计量电器能耗。使用实测电器数据与居民实际用电数据进行验证，并与其他模型进行对比。结果显示，该算法可有效提高相似电器辨识的准确性。

摘要:针对电动汽车行驶过程中高频需求功率分量引起的锂离子动力电池寿命衰减问题，提出了一种完备集合经验模态分解-排列熵(complete ensemble empirical mode decomposition-permutation entropy, CEEMD-PE)能量管理策略。电动汽车功率需求被分解为有限个本征模态函数分量，并依据排列熵量度的各个本征模态函数分量的数据复杂度，将各个分量重构为低频分量和高频分量。最后，将包含瞬态功率和快速变化的高频分量分配给超级电容器，而将低频分量相应地分配给电池，实现了功率需求低频分量和高频分量在锂离子动力电池和超级电容之间的功率分流。实验结果表明，相较于Haar小波混合储能能量管理策略，在中速和高速区间的锂离子动力电池电流的均方根值分别减小5.91%和4.17%，电流峰值分别减小14.70%和5.77%。所提出的策略有助于抑制锂离子动力电池所承受的高频功率需求，降低大电流对锂离子动力电池的冲击。

摘要:谐振接地系统中，故障点残流的测算对于故障风险防范、消弧线圈补偿效果评估等运维工作具有指导意义。然而，长期以来始终未找到合理的技术方向。针对谐振接地系统单相接地故障，首先分析正常状态下信号注入和接地故障燃弧状态下两个不同阶段线路出口处的零序测量导纳。分析表明，信号注入时所有线路的零序测量导纳为本线路导纳，而故障发生后故障线路的零序测量导纳为背后导纳。然后，根据零序测量导纳和母线零序电压，分别计算故障点残流中的有功分量和无功分量，进而提出一种故障点残流测算方法。Matlab/Simulink仿真验证表明，该方法基本不受系统失谐度和过渡电阻的影响，且测算结果准确性较高。

摘要:为阐释高阻抗变压器三相涌流严重不平衡的产生机理，定义了可反映三相涌流不平衡特性的铁心“饱和深度”概念，并结合相量理论提出了基于饱和深度动态相量图的涌流不平衡特性分析方法。基于该方法可直观掌握变压器运行时各相铁心饱和深度随分合闸角度及时间的变化规律，从而快速辨识涌流极限不平衡的边界角度。不同分合闸角度时的数值模拟结果表明不平衡度和零序电流大小趋势基本一致，仿真和录波验证了出现涌流极限不平衡和零序电流峰值的边界角度的一致性。基于高阻抗变压器参数特征及边界角度，阐释了高阻抗变压器因原边零模涌流变大和副边环流变小两方面原因导致三相涌流严重不平衡的现象。

摘要:考虑发电机稳态输出无功对其支撑暂态电压恢复稳定能力的影响，基于机器学习研究优化发电机稳态输出无功提高电压对故障扰动保持暂态稳定能力的预防控制方法。该方法采用加权多二元表暂态稳定裕度指标量化母线暂态电压对不同预想故障扰动的综合稳定裕度，并基于指标排序确定稳定裕度薄弱母线。同时基于发电机无功调节对预想故障下各薄弱母线电压暂态稳定裕度综合作用灵敏度排序，选择作用灵敏发电机。在利用XGBoost建立根据系统稳态特征向量预测薄弱母线暂态电压稳定的分类模型基础上，以系统对预想故障扰动保持暂态电压稳定为约束、以减小发电机稳态无功调节对网损产生影响为目标，基于潮流计算寻优灵敏发电机稳态输出无功，以提高薄弱母线的暂态电压稳定性。最后采用雅湖直流接入江西电网的PSASP计算模型验证了所提方法的有效性。

摘要:针对继电保护设备热设计阶段定量分析手段不足的问题，开展设备高热损元器件温度仿真分析及寿命评估。首先分析了继电保护设备的结构特征及散热机理，提出了继电保护设备机箱及板卡热仿真精细化建模方法，并基于Icepak软件建立了典型继电保护设备有限元仿真模型。然后通过改变继电保护设备有限元模型的仿真参数，仿真计算了不同环境温度、不同散热措施下各板卡高热损元器件工作温度，定量分析了高热损元器件温度变化情况。在此基础上，提出了基于继电保护设备温度分布特性及阿伦尼乌斯方程的高热损元器件寿命评估方法，揭示了设备运行环境温度对元器件寿命及可靠性的影响规律。得到的元器件温度特性及寿命分析结果，可为继电保护设备开展热设计及优化提供数据与理论依据。

摘要:目前电力数据共享方案主要采用属性基加密技术实现一对多的电力数据访问控制，但存在加密效率低和用户属性易被篡改等问题。为了解决这些问题，提出了一种基于区块链和属性基加密的电力数据共享方案。结合属性基加密和对称加密算法，实现了电力数据的机密性和细粒度访问控制。引入在线/离线加密模式，大大提升了数据拥有者的加密性能。利用外包计算技术，降低了数据访问用户的计算负担。将属性集合和电力数据的哈希值上传至区块链，保障用户属性的不可伪造性和解密密文的正确性。分析结果表明，该方案实现了电力数据的安全共享，其加密/解密性能适用于资源受限的电力终端设备。

摘要:准确预测储能锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)对于电力系统的安全性与可靠性至关重要。针对锂离子电池老化轨迹呈现非线性变化的问题，提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)和集成机器学习的锂离子电池剩余使用寿命预测方法。首先，利用集成经验模态分解算法分解锂离子电池老化数据。其次，分别利用集成的长短时记忆神经网络与相关向量机对分解得到的残差数据序列和本征模态数据序列建模预测。最后，融合预测的残差数据序列和本征模态数据序列，综合计算锂离子电池未来寿命老化轨迹。采用储能锂离子电池老化数据进行验证，结果显示所提出的锂离子电池RUL预测方法具有更好的鲁棒性与非线性跟踪能力。