中国科学引文数据库(CSCD)核心期刊
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中国科技核心期刊
ISSN 1000-7229 CN 11-2583/TM
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【目的】基于模块化多电平技术的大容量电压源型逆变器（static var generator，SVG），可实现主动构网、无功补偿、谐波抑制、阻抗重塑等多种功能，是支撑新型电力系统构建的重要设备。【方法】对大容量电压源型逆变器在新型电力系统构建中的关键技术进行了论述。首先，回顾了SVG的发展历程和基本拓扑原理，梳理了SVG与模块化多电平换流器（modular multilevel converter，MMC）演化转换关系，分析了SVG支撑电网强度的量化评估公式，总结了SVG保障新型电力系统在高比例新能源、高比例电力电子设备接入下安全稳定运行的优势。然后，重点对基于SVG的多源换相换流器（multisource line commutation converter，SLCC）技术、有源滤波器、构网型SVG、储能型SVG等关键技术进行了分析。最后，对SVG在未来新型电力系统中可发挥的关键作用和后续重点研究方向进行了展望。【结果】在未来新型电力系统构建中，大容量SVG在大规模新能源孤岛送出、弱系统电压支撑、广域谐波抑制等方面应用前景广阔。【结论】孤岛新能源下SVG预充电和黑启动、多SVG间协调配合控制等方面有待开展进一步深入研究。
【目的】由于电力电子变流器的并网特性，电力系统在新能源发电占比不断提高的背景下，整体惯性显著降低。为了增强电力系统的频率稳定性和抗扰动能力，要求并网变流器主动提供惯性支撑。【方法】在功率分配控制策略基础上，深入分析了基于常规锁相环（phase locked loop， PLL）控制结构的零极点分布及其在并网控制中的稳定性下降问题，提出了一种适用于并网变流器的基于改进锁频环（frequency locked loop， FLL）控制结构的惯性增强控制结构，将频率导数信号与参考有功功率成比例结合，以解决功率振荡问题。并且，采用一种改进的模型预测控制代替传统电流内环，以改善动态性能。通过频率阶跃响应的对比，展示了在弱电网条件下基于改进锁频环控制结构在并网变流器频率稳定性方面的优势。给出了基于改进锁频环架构的有功环控制策略，阐述了其惯量增强的原理，并对惯性参数进行了调优设计。【结果】通过硬件在环（hardware in loop， HIL）实验验证了所提策略的有效性。【结论】该方法避免了因微分操作引入的高频噪声和锁相环导致的不稳定问题，显著改善了系统的频率响应特性，实现了系统惯性增强的控制目标。
【目的】随着直流电网传输容量的提升，基于全控型电力电子器件的混合式直流断路器普遍存在故障电流上升速度快、幅值大、开断困难以及造价昂贵等问题。针对上述问题，提出了一种耦合电感辅助限流的混合式直流断路器拓扑。【方法】该拓扑主支路的耦合电感一次侧对故障电流进行一次限流，限流支路实现对故障电流的二次限流，充分有效地降低了故障电流上升率；主支路的耦合电感二次侧对自充电电容进行预充电，降低设备复杂度；采用晶闸管代替传统IGBT和并联电容实现避雷器的投切，提高了经济性。【结果】对所提拓扑的工作原理和各个主回路参数进行了分析和设计，通过PSCAD/EMTDC建立了四端直流输电网系统模型，将该拓扑与已有典型拓扑进行了对比仿真分析，在发生短路故障时，所提拓扑对故障电流的限流峰值进一步降低，开断时间进一步缩短，避雷器的吸能进一步减少，且有一定的经济性。【结论】所提拓扑具有良好的开断性能，且有一定的经济性，可为后续高压直流断路器在直流输电网系统中的应用提供一定的理论基础。
【目的】直流输电技术在新型电力系统建设中具有举足轻重的作用，为了拓展直流输电新的或未知的应用模式，需要对直流输电的底层物理特性作比以往更深入的归纳和总结。【方法】根据基本的物理原理，将直流输电系统的固有物理特性归纳为5个方面，分别为频率隔断效应、故障电流隔断效应、输电距离不受限制特性、输送功率大幅提升特性和无分布电容电流特性。在此基础上，将既有的直流输电应用模式建立在直流输电系统的固有物理特性之上。【结果】建立了直流输电的固有物理特性与现有各种应用模式之间的对应关系，为新型电力系统背景下拓展直流输电技术应用模式提供一种思考的途径。【结论】直流输电技术的固有物理特性与交流输电技术的固有物理特性具有相互补充的关系，在交流电网中合理应用直流输电技术可以大大提升电力系统的运行性能，未来新型电力系统将是一个在各电压层级交直流有机融合的电力系统。
【目的】为改善传统水电站监控告警事件诊断中样本不平衡度大且诊断效率较低，而基于人工智能的诊断方法缺乏可解释性且诊断准确度难以保证的问题，设计了一种基于大语言模型的水电站告警事件样本增强与故障诊断深度学习框架，同时引入了基于正则表达的专家知识实现对告警诊断结果的校核，提高告警事件诊断结果的可信度。【方法】首先，针对水电站监控事件样本不均衡问题，采用SimBERT模型对样本数较少的故障类型进行数据增强并将增强数据与原始数据相混合构成深度学习网络的输入样本；其次，基于电网监控告警规则构建典型故障的正则表达，实现基于正则表达式的典型故障准确判别；最后，基于文心一言（ERNIE）大语言模型构建水电站监控事件的词向量样本，并输入层级注意力网络中学习样本特征并输出分类结果，与正则判断结果进行校核，得到最终的故障诊断结果。【结果】测试实例表明，相比于传统水电站监控告警事件诊断方法，所提模型能够使诊断精度提升2%以上，模型训练时间减低30%且能够在0.1 s内实现故障诊断。【结论】所提的基于大语言模型的水电站告警事件样本增强与故障诊断深度学习框架能够实现系统故障时对故障事件类型的快速精准诊断，有利于保障电力系统长期稳定安全运行。
【目的】为缓解我国新型电力系统转型中凸显的分布式光伏消纳和电网调峰困难压力，提出了一种灵活资源与输配协同规划方法。【方法】首先，为准确描述输配电网的运行特征，并简化模型的复杂度，对输电网层实现变电站的精细化建模，在配电网层对配电线路及其所带的负荷和分布式光伏的位置采取了等效化处理，同时在配电网层整合需求响应、分布式储能和负荷转供三类灵活资源，确保输电网和配电网之间的协同配合；其次，引入负荷转供约束以及变电站潮流反向限制条件，以满足N-1故障下的保供和消纳需求；最后，针对海量N-1故障待选集造成的计算困难，采用状态评估和割集打包的策略改进传统的列与约束生成（column-and-constraint generation， CCG）算法，从而实现模型的快速求解。【结果】XJTU-ROTS区域C算例表明，系统新能源消纳率平均提高4.67%，反向潮流风险由5.45%降低至4.86%。【结论】所提方法可以在保障负荷可靠供应的基础上有效提高新能源的消纳率，为电力系统规划提供了新思路。
【目的】为解决农村地区新能源系统容量配置问题，响应乡村振兴与低碳要求，提高可再生能源的消纳率，提出一种基于子微网间交互且考虑沼气能发电的微网系统容量配置方法。【方法】首先对农村多微网结构进行了分析，并建立一个包含了微网间能量调度策略的沼气能发电的多微网系统模型；其次建立含沼气能发电的多微网系统容量配置与运行协同优化双层模型，上层目标为多微网的年综合成本最小与可再生能源利用率最大，下层目标为多微网系统的运行成本最低，并利用粒子群算法结合Cplex求解器进行求解；针对微网系统成本，采用Shapley值法对各微网进行公平分摊。【结果】Matlab仿真结果和算例分析表明：所提引入沼气能作为发电单元，能够增加新能源的渗透率；所提农村微网间电能交互，新能源与储能的容量配置总体均有减少，降低了年投资成本，使得多微网从外部购买电能成本降低9%，售电量也呈下降趋势；采用Shapley值法对微网成本进行分摊，各微网实际成本相较于各微网独立运行场景下分别降低6.3%、2%、4.4%。【结论】所提含沼气能发电的农村多微网系统容量配置双层优化模型，使得年综合成本降低，减少了碳排放，增加了新能源的内部消纳，同时减少农村负荷侧对电网的依赖，能够实现经济性与环保性。
【目的】为解决大规模新能源并网导致新型电力系统安全问题由传统工频段扩展到中高频段的问题，推动基于人工智能的宽频振荡源定位方法系统性研究，提出了一种基于Transformer和图注意力神经网络（graph attention neural network， GAT）相结合的宽频振荡源定位方法。【方法】首先在子站侧，利用Transformer网络的强大信号处理和特征提取能力，对电力系统的量测信号进行高效的编码压缩，以保证在有限带宽条件下有效传输关键的宽频振荡信息，并减少数据的冗余。其次在主站侧，结合压缩信号特征与系统网络拓扑结构利用GAT对振荡源进行定位。最后，利用含风电场的四机两区系统进行验证。【结果】仿真和实验结果表明，所提Transformer编码器可以从宽频振荡信号中提取有效特征以实现对子站信号的压缩；所提GAT模型可以实现宽频振荡源准确定位。在与其他算法进行的对比实验中，GAT模型在定位振荡源时具有较低的误报成本，并且保持灵敏度和特异度之间的平衡。【结论】Transformer-GAT方法通过信号特征与网络拓扑的协同分析，有效提升宽频振荡源定位精度与鲁棒性，为新型电力系统稳定运行提供技术支撑。
【目的】为提升生物质能综合能源系统（integrated energy system，IES）的能源利用效率和灵活性，促进高渗透率新能源消纳以及实现氢能的高效利用，降低系统的运行成本和碳排放量，提出一种考虑奖罚连续式碳交易和氢能多元化应用的生物质能综合能源系统优化运行策略。【方法】首先对包含生物质有机朗肯循环热电联产（organic Rankine cycle-combined heat and power，ORC-CHP）机组、风电机组、光伏机组、氢能多元化应用模块以及各储能设备的综合能源系统进行建模，其中氢能多元化应用模块对氢能应用进行综合考虑，包含电解槽（electrolyzer，EL）、甲烷反应器（methane reactor，MR）、甲醇合成反应器（methanol synthesis reactor，MSR）和热电比可调的氢燃料电池（hydrogen fuel cell，HFC）设备。其次，对非等步长排放区间的奖罚连续式碳交易机制进行建模。最后，构建以包含系统购能成本、碳交易成本、弃风弃光惩罚成本、出售甲醇收益等系统运行总成本最小化为目标的优化调度模型，并运用CPLEX商业求解器进行求解。【结果】仿真分析表明，相较于传统生物质热电联产（combined heat and power，CHP）机组，所提策略可实现系统碳排放量降低28.35%，运行总成本降低16.20%；相较于阶梯式碳交易机制，其系统碳排放量降低271.6 kg，验证了所提策略可以提升IES的低碳性和经济性。【结论】采用生物质ORC-CHP技术可以显著降低系统运行成本与碳排放；氢能多元化应用提升了新能源就地消纳率，增强IES的稳定性与经济性，同时兼具低碳效益与商品收益；非等步长排放区间的奖罚连续式碳交易机制可以规避阶梯式机制的边界套利问题，更加灵活地引导减排行为，提升系统低碳性与经济性。
【目的】针对传统分布式光伏承载力测算方法未统筹考虑输电网新能源消纳能力与配电网设备运行安全的问题，提出了一种考虑主配协同的分布式光伏承载力区间构建与最优求解方法。【方法】首先，在输电网层面，考虑不同的省域新能源利用率水平和储能配置比例，依托生产模拟时序仿真构建分布式光伏承载力区间。然后，在配电网层面，以配电网投资经济性最优为目标，计及输配电网潮流、电能质量、储能充放电约束等，提出了一种分布式光伏承载力最优求解与区间校核方法。最后，选取我国不同区域省份进行算例分析。【结果】结果表明，分布式光伏承载力区间可以与分布式光伏承载力最优解相互约束，兼顾满足输电网新能源消纳利用需求和输配电网可靠运行需求。【结论】所提方法将分布式光伏纳入省域供需平衡计算，统筹考虑全量电源消纳空间对承载力计算的影响，科学评估电网可接入裕度，为引导分布式光伏合理布局提供了重要参考。
【目的】针对大规模直驱风电场详细电磁暂态建模面临“维数灾”导致计算负担过重，以及传统单机等值模型难以精确反映次同步振荡特性的问题，提出了一种高精度、高效率的风电场动态等值建模方法，以有效支撑风电并网系统次同步振荡特性分析，并揭示整个风电场振荡特性与关键振源机群特性之间的内在关联。【方法】基于风电并网系统的特征值分析计算主导特征值参与因子，辨识影响次同步振荡特性的关键因素，并基于K-means聚类算法，提出将运行工况、集电线路与系统状态变量稳态初值三者作为聚类指标的风电场分群动态等值建模方法，推导并给出了相应的分群等值参数计算方法。【结果】搭建30台直驱风机联网系统的电磁暂态仿真算例，从特征值、时域仿真结果对比，多角度验证了用于次同步振荡分析的分群聚合等值模型的有效性。【结论】所提出的基于主导特征值参与因子指导、融合运行工况、集电线路及状态变量初值三指标聚类的风电场多机分群等值建模方法，可显著提高次同步振荡分析的精度和效率，突破了单机等值局限，能够精准捕捉并分离风电场内部不同集群（特别是振源机群）对次同步振荡的贡献，可为大型直驱风电场并网系统的次同步振荡机理研究、稳定性评估及抑制策略制定提供可靠的建模工具。
【目的】感知分布式光伏的出力异常对降低运维成本，提高发电效率具有重要意义。然而，由于分布式光伏受成本和地理分布限制，缺乏均值对比算法、四分位法和神经网络等现有光伏出力异常辨识算法所依赖的高精度辐照度数据，使得依赖光伏出力与辐照度线性相关特性的传统异常辨识方法难以适用于分布式光伏。【方法】基于此，提出一种基于平衡迭代规约层次聚类（balanced iterative reducing and clustering using hierarchies， BIRCH）和高斯云模型的分布式光伏出力异常感知方法。首先，提出一种基于BIRCH算法的光伏典型出力曲线辨识方法，通过提取分布式光伏的运行状态指标，并根据季节和天气划分场景集以排除气象干扰，识别分布式光伏的典型出力曲线。其次，提出一种基于高斯云模型的光伏出力异常感知方法，利用光伏数据的整体分布特征生成高斯云，并比对实时出力的高斯云与典型出力的高斯云，实现分布式光伏出力异常感知。【结果】以杭州某地分布式光伏为例进行验证分析，算例结果表明，所提算法能有效辨识光伏典型出力曲线，准确感知分布式光伏出力异常。【结论】场景集划分方法能有效降低分布式光伏异常感知对高精度辐照度数据的依赖；高斯云模型能准确感知光伏出力异常，所检测异常具有明确的高斯云参数特征，为后续相关研究提供了有益参考。
【目的】光伏场站并网系统中，由于光伏侧正、负序阻抗在送出线路故障时差异较大，导致光伏场站侧正、负序电流分配系数不相等，使得序分量选相元件失效的风险剧增。为此，提出一种考虑负荷参与和储能调节的光伏场站送出线路序分量选相元件性能提升策略。【方法】在光伏侧利用储能系统和厂用负荷对正、负序电流分配系数进行调控，在送出线路故障时将正、负序电流分配系数调至相等，从而恢复序分量选相元件选相能力。【结果】PSCAD/EMTDC仿真结果表明，在各类复杂故障工况下，所提出的策略均可有效实现对正、负序电流分配系数的调控，恢复序分量选相元件的选相能力，且具备高灵敏度。【结论】所提方法在不同故障工况下均能发挥出选相元件的选相作用，针对带有过渡电阻的故障工况也能正确选相，且可在后续保护动作时间要求范围内完成选相，可靠性较高。
【目的】全国统一电力市场体系构建加速，但复杂的市场机制和现有方法的实时性不足，导致现货市场运营风险动态预警困难。【方法】为此，提出基于出清前特征变量的运营风险评价模型，并采用Stacking集成学习模型进行预测。首先，选取对市场影响显著的特征变量，通过改进的拉丁超立方抽样法生成大量风险场景。其次，构建现货市场运营风险评价指标体系，现货市场出清后计算风险指标。随后，采用基于云熵优化算法的物元可拓云模型，平衡定量与定性转化中的模糊性与不确定性，实现合理的风险评级。最后，以随机森林（random forest，RF）、深度神经网络（deep neural network，DNN）和XGBoost（extreme gradient boosting）模型作为初级学习器进行五折交叉验证，提取市场特征，并采用Logistic回归作为次级学习器对市场综合风险和指标风险进行预警。【结果】基于IEEE 24节点系统的仿真结果表明，所提模型避免了少数类欠拟合问题，综合风险预测准确率为79.36%，Top-2准确率达97.01%，较传统模型提升4%~12%，单指标风险预警平均准确率达78.95%。【结论】所提模型可实现电力现货市场运营风险的合理评价、准确预警，有效识别风险来源，为实时风险决策提供有效辅助工具。
【目的】售电市场深化改革进程中，出现售电商基于市场主体信念异质性，获取超额收益现象，严重影响了售电市场稳定性。基于此，考虑用户群体信念结构和售电商理性层级，构建了一种基于有限理性的售电市场演化模型。【方法】采用K层级和CH认知层级模型，分别对用户群体信念结构和售电商决策理性层级进行建模，给出售电商报价策略方程。基于理性层级分布给出复制动态方程，研究分析不同用户群体信念结构下，售电商最优报价策略修正和理性层级演化过程。【结果】研究发现用户群体信念结构为0时，即用户群体对售电市场内涵达不成共识，发电商报价1.91元/kWh；信念结构为20‰时，即用户群体1000人中每20人能分别达成共识，发电商报价0.45元/kWh；信念结构为1时，即用户群体1000人中所有人对售电市场完全理解并达成共识，发电商报价为0.59元/kWh。【结论】用户群体信念结构较好描述售电市场改革初期、扩展期和成熟期。通过研究认为：改革初期，由于用户群体认知不足，售电商通过高报价获取高利润，监管重点是建立市场信心，保障售电市场有效运营；扩展期，用户群体理性层级提高，售电商采取低价策略，获取更多市场份额，监管重点是防止垄断市场行为出现；成熟期，售电市场进入长期有效增长稳态，市场监管重点是激励技术创新和品牌创新。
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