摘要:锂离子电池容量预测面临工况复杂、测试成本高及衰退过程强非线性等挑战，传统数据驱动方法在数据匮乏场景下准确性与泛化性受限。为此，提出融合变分自编码器 (variational autoencoder, VAE) 与时空注意力图卷积神经网络 (spatio-temporal attention graph convolutional neural network, STAGCNN) 的预测方法。首先，利用 VAE 学习得到电池老化潜在分布，通过隐空间重采样生成多样化样本，增强少样本条件下的数据覆盖与模型鲁棒性。其次，将电池多维度特征构建为图节点，基于特征相关性动态生成邻接矩阵，并引入时间注意力机制，实现空间关联与时间依赖的协同建模。最后，利用实际电池数据集进行实验验证。结果表明，所提模型预测精度显著提升，并具有一定的跨电池泛化潜力。

摘要:限流控制下虚拟同步发电机 (virtual synchronous generator, VSG) 并网系统在大扰动后的功角振荡和控制模式切换期间会出现暂态过电压现象。为揭示暂态过电压的产生机理，提高系统的暂态安全稳定运行能力。建立考虑电流限制的 VSG 并网系统相角切换模型，推导限流模式下并网点电压的解析表达式，并据此获得暂态过电压的相角边界。基于等面积法则，推导多场景下计及过电压约束的临界切除角表达式。在此基础上，提出以提升系统安全稳定运行能力为目标的最优饱和电流角配置方法。MATLAB/Simulink 仿真结果表明，临界切除角表达式能够准确计算暂态过电压限制下系统的暂态稳定边界，最优饱和电流角配置方法能在兼顾暂态功角稳定与电压安全的前提下使临界切除角最大，提高系统的安全稳定性。

摘要:为解决全纯嵌入法 (holomorphic embedding method, HEM) 求解最优潮流 (optimal power flow, OPF) 时难以处理不等式 Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 条件而引起的变量与乘子冲突的问题，提出一种基于 HEM 的 OPF 求解框架。该框架将不等式乘子以平方形式参数化以避免乘子取负时的路径失效，并将 KKT 变量划分为潮流物理变量与乘子变量。以直流最优潮流 (direct current optimal power flow, DC OPF) 解作为部分变量的预设初值，并由无功平衡关系确定无功变量的预设初值。提出基于惩罚机制的自适应不等式乘子初值调整策略，引导解析延拓过程。在 5 节点及 IEEE6/9/14/30 节点系统中与中心轨迹内点法进行对比，HEM 经较少次数的递归即可逼近 OPF 目标解。结果表明，该方法提升了 OPF 求解的准确性与可行性，为含有不等式约束的 OPF 计算提供一种解析化求解方法。

摘要:跟网型新能源设备在接入弱电网时存在次同步振荡风险，而构网型设备能够主动提供电压支撑、增强系统强度，从而有效抑制次同步振荡。场站级构网型与跟网型变流器的混联运行已成为提升弱电网运行稳定性的主流趋势。因此，亟需能够准确评估场站并网稳定裕度并指导构网型变流器定量配置的方法。针对次同步振荡抑制需求，提出了一种基于短路比裕度的站内配置方法。首先，基于阻抗模型和奈奎斯特判据，提出了跟网型变流器临界短路比的理论计算和试验测试方法，进而提出新能源场站的短路比裕度指标。其次，量化分析了构网型设备接入对场站短路比裕度的影响，提出构网型设备的配置方法。最后，通过实际光伏场站算例验证了该方法的有效性。

摘要:为解决传统深度学习模型难以充分挖掘电能质量数据中复杂时间特征的问题，提出一种基于 TimesNet-Transformer 融合模型的预测方法。该方法首先利用 TimesNet 中的时序二维变换模块，将一维时间序列转换为二维空间结构，提取复杂时间特征。其次，引入多层 Transformer 网络，捕捉特征中的长期依赖关系。然后，设计自适应加权融合模块，对两个分支所提取的特征进行对齐与加权融合，强化关键信息，并通过全连接层输出最终的预测结果。最后，以山西省太原市某地区电网全年实际运行数据构建数据集进行验证。实验结果表明，所提方法在模型计算精度上较 Transformer 和 TimesNet 分别提升 11.83% 和 3.16%，训练效率提升约 29.32%。欧洲公开数据集跨域泛化验证显示，融合模型在核心电能质量指标上均取得最优精度，验证了其在复杂电网场景下的适应性与鲁棒性。

摘要:在协助风电场运行过程中，储能系统受时序耦合特性与容量限值制约。当风电功率偏差持续存在时，易出现能量备用缺口，难以平抑风电功率波动。为此，提出一种兼顾储能功率与能量备用的风电功率波动实时平抑方法。首先，在传统储能运行模型之上，构建含 6 类备用模式的储能功率备用模型，并建立考虑时序约束的能量备用模型。其次，将能量备用约束嵌入储能实时优化运行框架，形成融合功率、能量备用的风电波动实时平抑模型，提升储能对预测时域内风电功率随机波动的适应能力。该模型求解核心是确定功率与能量备用容量，因此搭建日前优化模型，采用随机整数规划求解备用参考值，为在线平抑控制提供依据。最后，依托实际风电场运行数据，并结合电网 “两个细则” 考核标准开展仿真验证，结果证明了该方法的可行性与有效性。

摘要:针对质子交换膜氢储系统 (proton exchange membrane hydrogen storage system, PEMHSS) 优化配置中运行参数、设备动态效率及价格不确定性对系统经济性和实用性的影响问题，提出一种计及设备动态效率与电堆价格不确定性的 PEMHSS 优化配置方法。首先，考虑两相传输与物质守恒机制，建立能够精准反映实际运行特性的 PEMHSS 精细模型。然后，针对精细模型计算复杂度高、耗时长的瓶颈问题，采用数据驱动方法构建系统代理模型，实现模型高精度与求解高效率的统一。最后，基于代理模型对电堆运行参数进行优化，并在此基础上建立综合考虑设备动态效率与电堆价格不确定性的氢储系统优化配置模型。算例结果表明，经参数优化后，PEMHSS 的制氢与发电效率分别提升了 5.95% 和 13.04%，且配置方案有效降低了系统年均综合成本，验证了所提方法的有效性。

摘要:针对高原牵引供电系统再生制动能量利用率低、电压波动剧烈以及缺乏实时行车指令导致负荷预测困难的问题，提出一种面向“源-网-车-储”系统日内调度与实时控制的超短期负荷预测方法。首先，构建秒级特征量化体系，并提出多阶段动态特征筛选模型，剔除冗余特征以实现模型轻量化。其次，构建融合自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)、卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)、双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)和随机森林(random forest, RF)的混合预测模型，并引入贝叶斯优化对超参数进行自适应寻优。最后，算例结果表明所提方法能够有效提升高原牵引负荷超短期预测精度，具有较好的动态特征捕捉能力、跟踪性能和稳定性，可为实时能量管理提供可靠的前瞻性决策依据。

摘要:在新能源高渗透率与电力市场化改革深化背景下，针对独立运营抽水蓄能在关键时段承担供电保障责任的前提下，参与日前电能量市场的竞价决策问题，提出考虑容量履约约束的竞价决策模型。首先，构建容量承诺与履约缺口的连续变量表征方法，并将持续供电时长嵌入关键保障时段可用容量评估，实现履约约束与能量可行性的统一刻画。其次，在收益函数中纳入容量补偿结算与缺口罚金，引入容量收益强度指标(capacity earnings intensity, CEI)以量化容量收益的贡献度。进而，建立以电站净收益最大化为上层目标、以市场购电成本最小化为下层目标的主从博弈模型，并利用KKT条件将其等价转化为混合整数线性规划模型进行求解。基于IEEE30节点系统的算例结果表明，容量补偿机制可引导抽水蓄能在关键保障时段前提高库能留存并优化报价与充放电安排，从而降低履约缺口并改善收益结构，增强关键时段可用性水平。

摘要:为提高风电功率预测在复杂波动、多变量和强周期条件下的准确性，提出一种融合自适应信号分解与频域增强iTransformer的预测方法。首先，利用霜冰优化算法(rime ice optimization algorithm, RIME)对变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)的模态数与惩罚因子进行自适应寻优，对原始风电功率序列进行分解。随后引入样本熵(sample entropy, SE)对分解得到的模态分量进行重构，以降低输入维度并抑制噪声干扰。在预测阶段，构建基于iTransformer的iFANformer模型，通过以傅里叶分析网络(Fourier analysis networks, FAN)替代前馈结构，引入可学习频率特征以增强对序列周期特征的刻画能力。最后，基于实际风电场运行数据开展对比实验与消融分析。结果表明，所提方法在预测精度上优于对比模型，验证了自适应分解与频域增强策略的有效性。

摘要:针对现有光伏组件寿命预测方法往往忽略积灰动态影响，难以准确评估多尘环境下组件可靠性的问题，提出一种计及积灰效应下环境应力量化的光伏组件寿命预测方法。首先，分析无尘状态下光伏组件热平衡模型，并提出计及积灰效应的光 - 电 - 热耦合模型及环境应力修正方法。其次，利用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解法提取光伏退化趋势信号。然后，构建融合温度、湿度、紫外线辐射和热循环效应的改进环境应力累积损伤模型。通过求解参数估计问题，得到计及积灰效应的光伏组件寿命预测模型。最后，基于实际数据集进行验证，所提方法在 50% 训练样本下剩余使用寿命预测误差仅为 0.11 年，与传统方法相比预测精度提升了 9.23%，为干旱多尘地区光伏电站运维和清洗策略制定提供了理论依据和决策指导。

摘要:针对风电功率的非平稳性导致传统预测模型难以精确捕捉其变化规律引起预测精度不足的问题，提出一种基于“二次分解-预测”协同优化的新型预测框架。该框架通过设计引入混沌映射以及精英引导权重的多参数鲸鱼优化算法(multi-parameter whale optimization algorithm, MP-WOA)实现了变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)参数的自适应匹配。结合完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)实现功率序列的自适应多尺度解析，形成具有物理可解释性的多尺度特征表达。设计时空注意力融合网络，通过双向长短期记忆网络捕捉分解特征的局部动态模式，利用高效时序预测模型建立功率序列与环境参数的全局依赖关系。采用实际的风电场数据集进行实验，相较于传统的风电功率预测方法，所提框架在高波动情况下表现出更强的优越性和鲁棒性，为复杂环境下的风电功率预测提供了新思路。

摘要:针对电动汽车在车辆-电网双向互动(vehicle-to-grid, V2G)模式下现有能量管理策略难以在最大化用户收益与抑制电池加速老化之间实现精细化权衡，提出了计及电池损耗的电动汽车V2G功率多目标优化动态规划策略。首先，区别于传统经验循环次数或成本系数方法，构建了耦合深度放电(depth of discharge, DOD)与荷电状态(state of charge, SOC)的动力电池寿命损耗量化模型。其次，以V2G收益最大、电池损耗最小为目标，以充放电功率为控制变量、SOC为状态变量，建立V2G能量管理控制模型。进而，结合实时电价与所提老化模型，设计了基于动态规划的V2G功率最优控制方法，并给出逆向递推求解与正向状态转移过程。最后，在初始SOC为20%、50%和80%条件下进行算例分析。实验结果表明，所提策略以收益减少29.99%为代价，实现动力电池容量损耗减少68.23%，验证了其在权衡V2G经济性与电池寿命、延缓电池衰减方面的显著优势。

摘要:针对电力通信机房中设备串联故障电弧监测难问题，基于CONMI特征选择算法和Transformer模型提出一种CONMI-LSGC-Transformer串联故障电弧检测方法。首先，基于不同工况下采集的电流数据，从时域、频域和时频域等领域提取相关特征以全面表征故障电弧影响，并使用CONMI进行特征筛选。然后，使用非因果时间卷积网络(non-causal temporal convolutional network, NCTCN)分支和门控分支构造局部尺度门控卷积(local-scale gated convolution, LSGC)结构，并用该结构替换Transformer编码器中的前馈网络，构建LSGC-Transformer模型，实现全局特征依赖和局部细节相结合。最后，将筛选出的特征子集通过该模型进行故障电弧识别。经对比实验和消融实验验证，所提方法性能优良，识别准确率可达98.89%，证明了该方法在故障电弧检测中的稳定性和有效性。

摘要:针对柔性直流输电线路大规模、高频次车 - 机协同巡检作业效率偏低，车辆路径、无人机调度、电池分配高度耦合的难题，提出路径 - 能量协同双层嵌套优化框架。首先构建包含驻车决策、无人机作业半径、路径能耗的多目标统一约束优化模型；其次设计外层路径优化、内层能量调度联动的双层协同结构，以内层调度结果反馈修正外层车辆路径与资源配置；最后依托典型柔直线路巡检场景仿真验证。结果表明该算法 15–25 次迭代即可完成主要收敛，最优总作业时间 182 min，电池利用率 92.3%；相比现有协同方案总作业时长缩短 13.2%~25.3%，在巡检规模扩张、无人机续航变化场景下具备良好可扩展性与工程实用性。

摘要:针对柔性直流配电网中直流侧故障识别困难、传统判据抗干扰能力弱等问题，构建了基于改进分数阶小波变换(fractional wavelet transform, FRWT)的柔性直流配电网故障保护方法。首先，利用FRWT对直流线路暂态电压进行提取，采用自适应细节系数能量阈值作为启动判据。然后，针对不同故障下直流线路两侧限流电抗器的暂态电压差异性特点，提出利用散布熵识别故障位置的保护判据。最后，利用细节系数能量差异性，计算出正、负极整流侧限流电抗器暂态电压的细节系数能量之比，构成故障选极的判据。结果表明，该方法能够准确地区分故障极以及区内、外故障，耐受过渡电阻能力强并对高频分量具有较强的处理水平，抗噪声能力强。在不同工况下表现效果均良好，能够满足柔性直流配电网对保护的要求。