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】为了实现光伏发电功率精准预测，解决传统神经网络方法对地基云图中云信息提取不充分的问题，提出了一种基于云特征和视觉变换器+长短期记忆网络（vision transformer+long short-term memory，ViT+LSTM）的超短期光伏发电功率预测方法。【方法】首先，采用基于大津算法（Otsu’s method，OTSU）的自适应云识别算法，获取高准确率的云分布二值图；其次，提出混合云位移矢量算法，结合基于相似度加权的云位移矢量算法与Farneback光流法，生成像素级云位移矩阵，并且拼接地基云图、云分布图和云位移矩阵形成融合图像；最后，建立ViT+LSTM神经网络预测架构，利用ViT神经网络提取融合图像的全局空间特征，联合历史光伏发电功率与时间特征数据输入LSTM神经网络捕捉时序动态特征。【结果】算例分析结果表明，该方法能有效降低云位移矢量计算误差，在超短期预测任务中，均方根误差（root mean square error，RMSE）较基准持续性方法下降16.75%。【结论】所提云特征提取方法能够有效提取显式的云特征，所提神经网络架构相较现有方法预测能力明显提高；所提方法在不同天气条件下对光伏发电功率波动能够准确预测。
【目的】为解决云团快速变化导致光伏功率预测精度下降的难题，提出一种基于云-辐照度-功率耦合机理的超短期光伏功率预测方法。【方法】首先，构建双流卷积网络提取云团的空间与运动特征，并基于Transformer编码器提取辐照度时序特征；其次，通过交叉注意力机制对二者进行特征融合，以实现对地表辐照度的多步预测；最后，为克服纯数据驱动方法的局限性，以预测辐照度为输入，引入地表辐照度-光伏出力物理约束构建光伏功率预测模型。【结果】实验结果表明，所提地表辐照度预测方法在不同天气类型下均优于基准模型，进一步将辐照度预测结果作为光伏功率预测输入，相较于直接引入云信息的方法，光伏功率预测精度有所提升。此外，通过引入物理约束，光伏功率预测进一步提高，同时模型的泛化性能得到有效增强。【结论】深度挖掘三维云信息的动态变化对辐照度的影响，并引入辐照度与光伏功率的物理先验知识，是提升超短期光伏功率预测精度与模型泛化能力的一条有效途径。
【目的】针对大规模电力-交通耦合网络在遭遇突发韧性故障时，传统方案生成速度慢、难以实时响应动态信息交互，且人工智能算法在应用中易因缺乏安全机制引发电压越限等安全事故的问题，提出一种基于安全深度强化学习（safe deep reinforcement learning， SDRL）的电力-交通耦合网络韧性提升策略。【方法】首先，构建电力-交通两阶段优化架构，第一阶段以最小重构成本优先保障高价值负荷，第二阶段以最小交通调度成本优化电动汽车路径。然后，设计基于改进彩虹算法的分层决策模型。上层输出电网联络开关动作方案，并将重构后的电网状态输入下层。下层结合电网重构状态与实时交通信息，优化电动汽车路径选择，确保适配电网恢复需求。此外，嵌入拉格朗日乘子安全机制，构建含风险惩罚的目标函数，实现动态惩罚电压越限、电流越限等风险行为。【结果】基于上海实际路网与IEEE 123节点配电网的仿真表明，所提策略可显著提升系统在故障场景下的韧性与运行安全性。与混合整数规划、粒子群优化方法相比，所提方法在负荷恢复率、恢复速度、电压稳定性和策略安全性等方面均表现出更优的综合性能。【结论】所提方法证明了分层安全深度强化学习在电力-交通耦合网络韧性提升中的有效性。该方法通过两阶段架构解决了电力-交通网络目标割裂的问题，实现了计算效率、负荷恢复率与运行安全性的平衡协同。
【目的】针对风电集群功率预测中时空特征提取不足和多尺度特征难以有效融合的问题，提出一种时空图谱聚类（spatio-temporal graph spectral clustering，ST-SpecCluster）与时序二维化Transformer（time-series 2D-reshaping transformer， T2Dformer）的风电集群功率多尺度融合预测方法。【方法】首先，以风电场地理坐标构建空间骨架，并基于滑动时间窗口内的功率数据动态计算风电场间的皮尔逊相关系数，构建了一种能同时感知静态地理邻近性与动态运行关联性的混合时空图；通过时空图卷积网络提取深度时空特征，并融合注意力聚合机制与谱聚类划分出强相关子集群；随后，利用局部加权回归的季节与趋势分解（seasonal-trend decomposition procedure based on loess， STL）将子集群内功率及数值天气预报序列分解出趋势项、周期项和残差项。最后，设计了新的预测模型，通过快速傅里叶变换周期提取、时序二维化、Inception卷积与注意力机制的协同，实现多尺度特征联合建模。利用时序二维化Transformer分别预测各个集群的各个分量，并合并重构结果，将该方法应用于中国吉林某风电场集群。【结果】与前沿的预测方法相比，所提方法的归一化均方根误差降低了1.89%，归一化平均绝对误差降低了2.87%，决定系数提升了10.87%。【结论】所提方法为高精度风电功率预测提供了一种有效解决方案，对提升电力系统调度能力与新能源消纳具有重要实际意义。
【目的】为深入挖掘综合能源系统负荷序列数据的潜在结构，进一步提高综合能源系统负荷预测模型的整体预测精度与可靠性，提出一种基于优化模态分解与DGRUK网络的综合能源系统负荷预测方法。【方法】首先，针对多元负荷序列分解环节，采用改进的常春藤算法对改进的完全集合经验模态分解的参数进行优化，将冷、热、电等多元负荷序列分解为若干本征模态分量集合，降低原始序列的非平稳性与复杂耦合性；其次，在特征提取阶段，将离散余弦变换纳入通道注意力机制中，高效捕获各通道间的全局相关性，增强关键特征的表征能力；最后，构建了结合柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络非线性映射优势的DGRUK网络，弥补传统全连接层在处理复杂非线性关系时的局限性，从而提升模型对高维、非平稳负荷数据的处理能力与预测精度。【结果】所提方法在冷、热、电负荷预测的平均绝对百分比误差分别为2.045%、2.379%和1.234%，各项误差指标均低于其他常用方法，验证了方法的有效性。【结论】所提方法有效解决了综合能源系统多元负荷序列的非平稳性、复杂耦合性等问题，能够为综合能源系统优化调度与运行管理提供科学支撑。
【目的】“双碳”目标驱动下，新能源大规模并网。由于并网场景多样，往往采用跟网型与构网型相结合的混合控制方案，但规划阶段未能考虑详细控制配置，仅通过预留较大安全裕度保障系统稳定性，经济性欠佳。如何根据特定并网场景需求，科学配置新能源基地内跟网和构网变流器比例，优化其部署位置及控制参数，实现并网系统稳定性能最优，成为当前工程实践与学术研究中亟待解决的关键问题。【方法】本文提出稳定控制配置分阶段求解技术体系，并对相关技术进行系统综述。首先，从典型新能源基地送出工程及特性出发，量化表征多样化并网场景下新能源基地稳定控制需求。其次，分别围绕网架结构和设备要素组成优化、控制环节结构选型及环节能力提升、控制环节参数优化三个求解阶段，对现有技术进展进行综述，深入剖析当前研究的不足和面临的挑战。【结果】最后，从提升控制需求表征的可用性、优化要素组成以考虑设备非线性和场景多样性、量化控制环节能力及增加选型种类、系统优化控制环节参数四个方面展望未来重点研究方向，为该领域技术研究和发展提供后续路径参考。
【目的】针对换相失败后高比例新能源送端系统面临暂态电压与系统频率运行风险不明晰的新问题，揭示换相失败后送端系统暂态电压-频率的动态耦合机理，为含高比例新能源送端系统的稳定运行提供理论基础。【方法】基于DIgSILENT/PowerFactory软件搭建含高比例新能源送端系统的仿真模型。首先，分析了换相失败下整流器传输有功与消耗无功的动态耦合规律；基于此，研究了新能源故障穿越特性对送端系统不平衡功率的影响；其次，考虑新能源并网比例变化对送端系统惯性常数与节点短路容量的影响，揭示了以暂态电压为传导路径的暂态电压-频率动态耦合规律。【结果】当系统强度随新能源出力的增加逐渐降低时，换相失败后送端系统呈现的低压-高频、高压-高频故障耦合特性愈发严重；新能源低压穿越有利于抑制频率上升，低压穿越恢复过程不利于频率由高频向工频恢复，高压穿越有利于频率恢复，验证了机理分析的正确性。【结论】揭示了换相失败后以暂态电压为传导路径的含高比例新能源送端系统的电压-频率故障耦合特征，并对高比例新能源送端系统暂态电压-频率运行风险抑制技术做出了展望分析。
【目的】为有效提升台风灾害下配电网的韧性，减少自然灾害造成的负荷中断与供电损失，提出一种台风灾害下计及负荷恢复优先级与动态修复的配电网韧性优化策略与评估方法。【方法】结合Batts台风模型与线路故障模型构建台风灾害故障场景，刻画台风强度与路径对配电网的影响。在此基础上，以重要负荷优先恢复供电为核心目标，耦合动态重构、故障修复与分布式资源（distributed energy resources， DERs）动态出力特性，建立多源协同优化模型，实现灾中快速响应与资源高效调度。提出考虑负荷权重的负荷平均恢复水平韧性评估指标，用于定量评估不同场景下的系统韧性水平。【结果】基于改进的IEEE 33节点配电系统算例分析表明，所提策略能够在台风灾害场景下有效降低整体系统负荷损失，显著提升关键节点与重要用户的供电恢复水平。仿真结果同时验证了所提评估指标在区分不同策略优劣中的适用性与有效性。【结论】所提策略实现了配电网从灾害冲击到恢复过程的动态优化，相较于传统方法，在负荷恢复速度、供电可靠性及资源利用效率方面均具有明显优势；所提韧性评估指标能够更科学地刻画系统在灾害条件下的韧性水平，弥补了传统指标的不足，为未来电力系统在台风灾害下的故障恢复与韧性评估提供了重要参考。
【目的】构网型特高压柔性直流换流站是支撑高比例新能源外送的重要方案，但其多阀组串并联结构在构网控制下易引发直流电压分配不均与能量耦合问题。文章旨在揭示双阀组系统能量耦合机理，并提出相应控制策略，以实现阀组间能量解耦与内部电容能量均衡。【方法】首先建立双阀组系统能量交互数学模型，从理论上分析能量耦合的产生机制。然后提出一种基于子模块能量平衡理论的双模块化多电平换流器（modular multilevel converter， MMC）阀组主从构网控制策略，以抑制阀组间能量交互并实现解耦控制。最后通过PSCAD/EMTDC平台搭建送端构网型特高压MMC多阀组电磁暂态仿真模型，验证理论分析的正确性与所提控制策略的有效性。【结果】所提出的控制策略有效抑制了双阀组间的能量交互，实现了阀组间能量解耦，同时在保持稳定功率传输的前提下，平衡了换流阀内部及阀组间的子模块电容能量分布。【结论】通过数学建模与主从构网控制策略，解决了构网型特高压MMC双阀组运行时的能量耦合问题。该方法不仅实现了阀组间能量解耦与电容能量均衡，也为实际工程中多阀组柔性直流系统的稳定运行提供了理论依据与控制方案。
【目的】伴随着中国的新型电力系统建设，沙戈荒新能源基地逐步成为重要的电力供应来源。在考虑沙戈荒基地规划容量的基础上，其供应受端电网的电力还受到多种外部因素的影响，且各个环节责任主体不同。因此，对于由多基地、多通道、多受端组成的复杂沙戈荒新能源基地系统，其中任一基地的外送能力评估需要综合考虑多方面因素。【方法】分析了基地电源通过输电通道向受端电网供电的全过程，通过对其中各个领域已有成果的研究，详细阐述了影响基地外送功率的各类因素。【结果】基地外送可划分为3个环节，基地电源、输电通道和受端电网。在基地电源中，新能源波动、跟网型和构网型技术影响电源输出的有功功率；在输电环节中，常规直流输电技术或柔性直流输电技术的控制策略，及送受端电网强度影响通道最大传输能力；在受端电网中，单直流馈入、多直流技术组合方案，以及多直流耦合影响受端电网的受电能力。沙戈荒新能源基地外送能力评估需要综合考虑上述因素。【结论】所提系统性评估方法可推动各环节多主体协同合作，综合考虑基地容量规划和外送影响因素的约束，为最终实现对沙戈荒新能源基地复杂系统外送能力的准确评估提供技术思路和借鉴参考。
【目的】针对“沙戈荒”地区弱电网（短路比<1.5）与大规模新能源集中接入所引发的电力系统稳定性问题，提出一种能够体现构网型储能作用的新能源多场站临界短路比计算与判别方法。【方法】在分析新能源多场站短路比的基础上，引入虚拟阻抗、储能容量和连接电抗等关键参数，建立新能源多场站短路比修正公式；结合拓展雅可比矩阵特征值分析，提出临界短路比实时计算与稳定性判据，实现短路比指标与静态电压稳定理论的统一；并基于电磁暂态仿真平台PSCAD/EMTDC，构建3机9节点系统仿真模型。【结果】构网型储能接入后，系统短路比水平显著提高，临界短路比由1.07提高至1.52，风电极限渗透率由50%上升至54%，并且电压跌落幅度减小，支撑能力增强。进一步仿真分析发现，合理配置虚拟阻抗可提升电压稳定裕度，增加储能容量可增强系统强度，而增大连接电抗会削弱耦合作用降低临界短路比。【结论】所提方法能够准确判定系统临界稳定状态，量化构网型储能参数对电网强度的影响敏感性，弥补了当前短路比指标难以反映构网型储能作用的不足。
【目的】针对传统变换器应用于氢燃料电池并网时，存在升压能力不足以及器件应力过高的问题，提出了基于双Z源网络的低电应力高增益单管升压变换器（low electric stress high-gain single-switch converter based on dual Z-source network，LEHGSSC-DZ）。【方法】该变换器将准Z源变换器中的开关管前置，减少其器件应力，同时，将变换器其中一个电感用准Z源网络进行替代，构成双Z源网络结构，以增强变换器的升压能力；分析了变换器的工作原理及输出特性，将LEHGSSC-DZ与其他多种高增益升压变换器进行综合比较，并根据其输出特性给出元器件参数设计过程。通过仿真与实验验证理论分析的正确性和LEHGSSC-DZ的可行性。【结果】LEHGSSC-DZ拓扑器件数量较少，经济性较高，且相较于传统Z源Boost变换器，输出电压提高了43.8%，相较于传统Boost变换器，输出电压提高了5.1倍，开关器件电压应力减少了30%。【结论】所提出的变换器具备低电应力、高增益、器件数量少的突出优势，且效率最高可达97.25%，有助于提高氢燃料电池并网系统的工作效率。
【目的】聚丙烯（PP）薄膜电容器因其低损耗、高耐压等优异特性，广泛应用于关键电力设备，然而，其较低的介电常数制约了性能提升。【方法】提升薄膜介电常数是实现高性能电容器的核心途径。通过填充高介电陶瓷纳米颗粒虽可提高介电常数，但往往导致击穿场强下降。因此，如何在提升介电性能的同时保持高击穿强度成为挑战。本文创新性地以高介电钛酸钡（BaTiO₃）为核、低介电无序结构为壳，构建具有分级结构的复合薄膜。【结果】实验表明，该复合薄膜的储能密度达10.6 J/cm3，较纯PP薄膜提升5倍，实现了介电常数与击穿场强的协同优化。机理分析揭示：1）低介电壳层可缓冲有机-无机界面的介电失配，抑制电场畸变，显著提高击穿强度；2）核壳界面诱导的空间电荷在电场作用下形成特殊分布，迁移时产生强界面极化，从而大幅提升介电常数。【结论】本研究通过精准调控纳米填料微观结构，成功解决了介电性能与绝缘强度的矛盾，为高性能电容器薄膜的设计提供了新思路。
【目的】针对在弱电力系统中直接投建构网型储能面临投资成本高和投资回收周期长等问题，考虑多元市场的价值激励，在已有跟网型电化学储能的基础上，提出了一种计及电能量-调频-惯量联合市场下的电化学储能构网型改造策略优化方法。【方法】在包含电化学储能的电能量-调频-惯量联合市场交易框架基础上，从电化学储能运营商的视角出发，计及电化学储能构网型改造成本，建立了电化学储能参与电能量-调频-惯量联合市场的交易决策双层模型。其中，上层模型以储能收益最大为目标进行市场交易决策以及优化构网型改造策略，下层模型模拟电能量、调频和惯量市场的联合出清过程。针对计及火电机组启停状态导致下层市场出清非凸的问题，通过松弛处理，并基于对偶理论进行原始-对偶重构，将其转化为单层混合整数规划问题求解。【结果】算例分析表明，在计及多元市场价值激励下，构网型改造后电化学储能运营商的净收益增加了94 772.32元，增幅高达73.5%，同时系统运行成本下降约0.2%；当系统风电装机规模增加50%时，电化学储能运营商的最优构网型改造比例由29%增加至64%，净收益增加量提高至 204 746.46元，系统总运行成本减少量增加至385 667.39元。【结论】该方法可有效激励跟网型电化学储能进行构网型改造，并通过减少高边际成本火电机组开机，提升系统整体社会福利水平，同时，随着系统新能源占比的提高，电化学储能构网型改造需求将进一步增大。
【目的】为解决风储系统参与电力市场竞标能力弱、市场消纳能力弱，同时优化调峰能力不足、新能源消纳不足的问题，提出了一种风储氢系统参与有功辅助服务市场的日前交易模型。【方法】首先，研究风电制氢系统机理，提出风储氢系统、火电机组在有功辅助服务市场的竞价模型；其次，兼顾风储氢系统和电力交易机构决策的收益诉求，建立双层优化模型；最后，利用KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件和强对偶理论将所提双层模型转换为单层整数规划模型，并进行算例仿真分析。【结果】随着负荷的增长，对于电能市场，储能供应商在电能市场的交易价格也随之增长，且对于辅助服务市场，电力供需关系趋势也基本相似。储能在参与电能、调频辅助服务及备用辅助服务市场时效益更高，为54.49万元，相较于储能仅参与电能市场、参与电能与调频辅助服务市场、参与电能与备用辅助服务市场的经济效益分别提升了53.44%、47.40%和22.59%。且加入氢能耦合系统后，可以将富余的风电转换为氢气储存并卖出获取利益，实现峰谷套利，进而将风电全额消纳，此时，考虑氢能收入的储能供应商与不考虑氢能收入的储能供应商相比，收益提高14.37万元，提升了26.37%。【结论】所提风储氢系统模型不仅增大了运营商的收益，而且提高了系统参与电力市场竞价优势，在一定程度上减少了风电因弃风造成的成本浪费，提高了风电消纳水平，结果分析验证了所提模型的有效性。
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