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】新能源机组采用多元控制策略，其动态响应的强非线性与参数时变特性，显著增加了等效惯量、阻尼评估的难度，提出一种计及阻尼控制的受端构网型换流器惯量和阻尼协同估测方法。【方法】首先，分析调频关键参数对各频率动态响应指标的影响。然后，提出基于最小二乘法和遗传算法的协同估测方法，同时设计一种基于P-ω导纳法的双模型对比验证方案。最后，完成了光伏经柔直并网算例的参数估测与验证。【结果】所提方法可在0.2 s内完成受端构网型换流器惯量与阻尼参数的快速估测，惯量估测误差控制在5%以内，表明该方法具有较高估测精度与工程适用性。【结论】针对构网型换流器惯量与阻尼参数估测问题展开研究，提出的估测方法及验证方案可为整个系统的调频关键参数估测以及安全稳定分析提供基础。
【目的】随着新型电力系统中分布式节点广泛接入配电网，频繁的数据交互增加了配电网遭受虚假数据注入攻击（false data injection attacks，FDIA）的风险。常规的数据驱动检测方法在挖掘数据特征时往往将所有数据作为一个整体，忽略了不同节点数据中的个性特征。针对这一问题，文章提出了一种基于最大信息系数的个性化联邦训练方法，用于分布式新能源场景下的虚假数据注入攻击检测。【方法】所提方法将检测模型部署在分布式边缘节点，提高了边缘节点的网络安全防护能力及本地数据隐私保护能力；通过应用多层神经网络进行个性化联邦训练，将其分为不同特征层来进行共性和个性特征分离，在分布式检测的基础上加强对异构节点数据的特征处理；考虑量测数据中的时间特征，通过引入最大信息系数深入挖掘数据中潜在的规律性特征，将分析结果融合个性化联邦训练，以提高对节点本身数据个性特征的提取能力。【结果】以含分布式新能源节点的园区数据为例进行仿真分析，所提方法相比传统联邦框架和不考虑相关性分析的检测方法，检测准确率、精确率、召回率和F1分数均有所提升；最大信息系数在处理周期性数据时具有较好的个性特征提取能力。【结论】所提方法增加了对数据共性和个性特征的分离和提取，在客户端数量较多时检测模型具有较快的收敛速率，更适合分布式新能源场景下的FDIA检测。
【目的】针对新型电力系统数据驱动算法对抗攻击风险及攻防协同性不足的问题，搭建对抗攻击与防御协同优化理论框架，提升攻击靶向性、防御鲁棒性及复杂攻击特征辨识能力，建立攻防协同进化的闭环优化机制。【方法】在对抗攻击生成模块中，通过自注意力机制量化节点特征贡献度并结合Top-K策略筛选关键节点；利用编解码器与强化学习动态优化扰动策略，经过滤器保留关键节点扰动以提升攻击效率。在对抗防御模型中，采用栈式自编码器提取静态结构特征，卷积神经网络-长短期记忆网络融合时空特征，通过动态权重策略整合多模态特征后，经支持向量机分类器实现攻击样本与正常样本的辨识。【结果】相较于随机节点攻击、快速梯度符号法及投影梯度下降攻击方法，所提攻击方法在维持较高成功率的同时，其全攻击强度范围内的鲁棒性更贴合电力系统对抗攻击实际需求，且扰动可集中于关键节点，由此验证了攻击靶向性优势；防御层面，融合模型性能显著优于单一模型，凸显多模态特征融合对复杂攻击模式的强辨识能力。【结论】攻击侧融合自注意力与强化学习，实现了关键节点的靶向扰动；防御侧采用多模态特征融合，提升了复杂攻击的辨识能力；并通过闭环反馈机制，实现了攻防策略的动态协同进化。
【目的】电力系统数据表现出高随机、强互动、多耦合等特征，传统基于条件假设和模型简化的机理建模仿真分析其时效性无法满足大电网实时防御要求。利用大电网广域时空序列信息可以提高分析的精确性和时效性，突破机理模型的限制，对电网物理运行状态进行多层次态势感知。【方法】采用数据驱动并结合电网动态特性，基于随机矩阵理论对电网时空数据进行分析挖掘，克服传统基于电网物理拓扑的局限，实现关键节点的实时评估和辨识；根据关键节点评估结果，基于数据驱动采用马尔科夫链，提出扰动传播预测方法，实现对电网节点个性化风险评估和电网态势群体性预测分析。【结果】通过个性化风险评估电网节点，找出系统中风险节点即关键节点，探索将监测预警向预测预警转变；利用马尔科夫链预测相对受扰节点从而预测扰动传播，通过算例分析验证所提方法的有效性和合理性。该方法可在电力系统发生扰动后，对即将引发系统严重事故的关键节点进行重点监控，相比于其他辨识方法，该方法既考虑了系统电气特性，又考虑了系统拓扑特性，辨识结果会随着系统运行状态的改变而改变。【结论】通过提前预防控制保证系统的安全稳定运行，对防御大停电事故具有重要意义。
【目的】为提升极端天气下电力系统的应急保供能力，文章提出一种电动公交车集群协同调控策略。【方法】利用电动公交车在非运行时段作为移动储能单元优化配电网运行。首先，基于车辆运营情况建立电动公交车交通网络模型，根据线路及运行特点形成车辆调配策略；其次，以配电网灾害条件下运行费用最小化为目标，考虑配电网运行约束及电动公交车调控约束，建立配电网和电动公交车协同优化的混合整数线性规划模型。【结果】经IEEE 33节点扩展算例及IEEE 118节点算例验证，策略可在故障后1 h内实现车辆快速并网与V2G供电覆盖，有效降低负荷损失，并在响应速度、迁移效率和经济性等方面表现优异，显著增强电网韧性。【结论】研究成果为极端天气下电力应急保障提供了有效解决方案，同时对完善城市防灾减灾体系和推动“双碳”目标实现也具有重要价值。
【目的】为解决新型电力系统中风电高比例渗透引发的电价高波动性与预测难题，提出一种适用于风力发电商的动态竞价策略。【方法】首先，构建了多市场因素融合的Informer（Market-Informer）预测模型，通过引入碳价、绿证价格及煤炭价格等关键变量，实现日前电价预测；进一步，将预测信息嵌入基于多智能体双延迟深度确定性策略梯度（multi-agent twin delayed deep deterministic policy gradient， MATD3）算法的竞价决策框架中。该框架通过在包含水电、火电、光伏发电商的市场环境中进行集中训练，最终实现风力发电商的最优竞价策略。【结果】以欧洲某电力市场2022年数据为案例进行竞价，结果显示其预测方向准确性（directional accuracy coefficient，DAC）在10%的误差水平下可达94.3%，较传统自回归积分移动平均模型（autoregressive integrated moving average model，ARIMA）提升了18.6个百分点。该策略使系统总成本降低11.4%，风力发电商收益提升9.8%，中标率提高18.7%，收益波动降低22.3%。【结论】算例分析验证了“预测-决策”动态耦合机制在提升可再生能源竞价能力与低碳转型中的有效性，为高比例可再生能源电力市场提供了智能化决策范式。
【目的】随着新电改政策的深入实施和“双碳”目标的推进，新能源在电力系统中的渗透率不断提高。高比例新能源接入虽然有助于清洁能源转型，但也带来了显著的电价波动与市场不确定性风险，尤其对依赖现货交易的发电商而言，报价策略制定的复杂性大幅增加。针对传统火电企业及多类型能源主体在电能量与调频辅助服务联合市场中如何制定最优报价策略的问题，提出了一种基于近端策略优化（proximal policy optimization， PPO）的报价策略优化方法。【方法】首先，构建包含多类型发电资源参与的电能量-调频联合市场双层优化模型，并且考虑新能源配储，通过投标过程中的充放电调节实现价格平抑，提升风储联合体等市场主体的风险应对能力：上层发电商以利润最大化为目标制定报价策略；下层市场出清模型以系统运行成本最小化为目标实现联合调度。其次，将报价问题转化为马尔可夫决策过程（Markov decision process， MDP），引入深度强化学习（deep reinforcement learning，DRL）框架，并利用PPO算法实现报价策略的自主学习与动态优化。【结果】通过典型算例将所提方法与理论最优解进行对比，验证了其在提升火电企业收益、平抑新能源价格波动风险、降低市场运行成本及提升调频效率方面的优势。【结论】该方法在联合市场环境中表现出更优的策略经济性与更高的实时计算效率。
【目的】在可再生能源大规模并网与电力市场深化改革的背景下，为应对风光出力不确定性、电氢多能互补复杂性及多层级市场协同挑战，构建了多虚拟电厂（multi-virtual power plant，MVPP）与虚拟电厂调度中心（virtual power plant operator，VPPO）协同优化新架构。【方法】首先，采用Wasserstein距离构建风光出力模糊集，结合两阶段分布鲁棒优化模型量化预测误差风险；然后，建立Stackelberg-Nash双层博弈框架，VPPO作为领导者动态制定电能/氢能交易价格与资源分配策略，MVPP作为跟随者优化购售电计划、氢能调度及灵活负荷响应；最后，采用多智能体双延迟深度确定性策略梯度（multi-agent twin delayed deep deterministic policy gradient，MATD3）算法，通过集中训练分散执行机制与双重Critic网络抑制策略偏差，高效求解高维非凸问题。【结果】算例结果表明，所提策略成功实现VPPO跨市场套利收益与MVPP运行成本协同优化，显著提升算法收敛效率与策略稳定性，增强系统应对风光波动的鲁棒性及电氢协同灵活性，同时通过灵活负荷调峰服务优化资源时空分布。【结论】所提方法融合鲁棒优化与博弈理论，有效协调了电氢耦合与多市场交互矛盾，为高比例新能源并网下虚拟电厂集群的经济、鲁棒运行提供了创新解决方案。
【目的】为给电力系统规划提供精准的电力负荷数据支持，提出一种基于霜冰优化组合模态分解及Informer的空间负荷预测方法。【方法】首先，建立待预测区域的电力地理信息系统。其次，对其中元胞的负荷历史数据应用基于连通性的离群因子检测法进行离群点检测并应用移动平均法进行修正。再次，运用辛几何模态分解技术将修正后的元胞负荷时间序列分解为不同频率和幅值的辛几何模态分量，通过计算排列熵将各分量重构为高频分量、振荡分量和趋势分量。然后，采用霜冰优化算法对变分模态分解技术中的参数进行优化，并利用该变分模态分解技术对元胞负荷的高频分量进行二次分解，获得更具规律性的高频子分量。最后，对一次模态分解重构和二次模态分解得到的多个分量分别建立各自的Informer预测模型，并将各分量的预测结果重构得到相应元胞目标年的负荷预测值。【结果】所提方法在计算出待规划区域内所有不同空间位置元胞的负荷预测值后完成了空间负荷预测，较对比方法预测误差显著减小，提升了预测精度。【结论】所提方法通过一种递进式负荷规律性分析技术有效提取负荷规律，并分量建立Informer预测模型，进而实现空间负荷预测，得到了更好的预测结果。
【目的】随着新能源占比不断提升，新能源提供的短路电流对系统运行方式安排及开关遮断容量校核影响逐渐增大，目前高比例新能源电力系统短路电流计算面临传统计算方法精度不足、新能源模型参数获取困难等挑战。为准确评估新能源并网对系统短路电流特性的影响，提出一种基于分区线性化诺顿等值的高比例新能源电力系统短路电流计算方法。【方法】首先，基于典型低电压穿越控制逻辑，建立了将新能源故障响应划分为外部区、影响区和核心区的实用化电压-电流映射模型，该模型仅需要易获取的并网导则或设备规格参数。其次，针对影响区的新能源单元，推导了随端电压动态变化的线性化诺顿等值参数计算式，克服了传统固定参数等值模型的局限性。然后，为提高大规模系统计算效率，提出了一种基于故障影响区域自适应划分的分区迭代计算策略，将精细化的诺顿等值模型应用于故障核心及影响区域，并与外部区域的简化模型协同求解。【结果】通过在改进3机9节点和IEEE 30节点系统上的仿真验证，结果表明，所提方法计算的节点电压和短路电流MATLAB/Simulink仿真结果高度吻合。【结论】所提方法能够在不依赖复杂内部控制参数的前提下，准确刻画新能源在故障过程中的非线性、多阶段响应特性，为高比例新能源电力系统的短路电流分析提供了有效工具。
【目的】新能源高比例接入背景下，电力系统正加速向电力电子装备主导转型，变流器作为新能源并网的核心接口，其暂态稳定性已成为制约新型电力系统安全运行的关键问题。跟网型（grid-following， GFL）与构网型（grid-forming， GFM）变流器是两类主流并网变流器范式，二者在同步机理、动态特性及失稳机制上存在本质差异。系统梳理两类变流器的暂态稳定机理，对比分析评估方法并归纳稳定性提升策略，对于支撑变流器并网系统安全运行具有重要意义。【方法】基于同步机理与控制结构差异，梳理跟网型锁相环（phase-locked loop， PLL）同步控制与构网型功率同步控制（power synchronization control， PSC）在暂态行为上的核心差异，阐明锁相环动态、等效惯量与阻尼特性、电流限幅等环节对暂态稳定性的影响机理。在此基础上，系统归纳三类暂态稳定分析方法：微分代数方程求解类方法、能量函数类方法以及人工智能类方法，并总结其适用范围、优势与局限。【结果】研究表明：GFL变流器暂态稳定性高度依赖电网强度与扰动强度，弱电网或大扰动下易因PLL失步引发同步故障；GFM变流器能主动构建电压与频率基准，但在多机互联系统中可能因控制耦合呈现更强的非线性特征，且电流限幅环节可能诱发非期望平衡点及模式切换问题。总体而言，当前研究仍存在三方面不足：对强非线性控制下暂态同步失稳机理的揭示仍不充分，适用于电力电子主导系统的暂态稳定判据仍不成熟，多源系统的全局分散协同控制思路仍不清晰。【结论】本文系统总结了含GFL/GFM变流器的并网系统暂态稳定性研究进展，并指出未来研究可重点聚焦：不同运行方式下的暂态稳定机制表征、多机系统耦合机制及暂态稳定判据构建、参数弱依赖的稳定性提升分散协同控制策略、物理机理与数据驱动相结合的评估与控制方法等方向。相关结论可为深化电力电子主导系统暂态稳定性认知、支撑新型电力系统安全运行提供参考。
【目的】随着电力系统逐步向“双高”趋势演进，系统振荡频发并呈现宽频特征，对运行安全提出更高要求。为实现宽频振荡源的准确定位，本文提出一种新型电力系统振荡源定位方法。【方法】首先，提出复合本征噪声辅助分解（compound intrinsic noise-assisted decomposition， CIND）方法对各发电机宽频信息进行模态分解；然后，构建基于相关系数与能量的宽频振荡关键模态筛选方法；最后，结合关键分量计算耗散能量流，实现宽频振荡源定位。【结果】基于WECC 179节点系统和含风电的NE 39节点系统的验证表明，算法在100、65、55、45 dB噪声下溯源精度接近100%，单机计算耗时达毫秒级。【结论】该方法在多种噪声条件下均能有效定位宽频振荡源，具备良好鲁棒性与适应性。
【目的】为提升电网中高比例电力电子设备条件下的次同步振荡抑制能力，推进连续可调式移相器在电网潮流调节与振荡抑制方面的应用，明确其振荡抑制机理并提升其振荡抑制性能。【方法】首先解析了连续可调式移相器所在线路中次同步振荡、线路电流及移相器各参数间的量化关系，并利用这一关系刻画了其振荡抑制性能边界，揭示了移相器自身振荡抑制能力的局限性。然后，提出了一种计及次同步调制信号的增强型多频调制策略。为进一步拓宽移相器的振荡抑制性能边界，并避免谐波污染，提出了电容串补型移相器，同时给出了串补电容的设计方法；最后，为解决其伴生的潮流反转问题，提出了一种开-闭环融合的潮流调节策略。【结果】增强型多频调制策略可将次同步振荡降低至10%左右，但同时会造成一定的谐波污染，降低电能质量；基于传统、增强型多频调制策略及串补电容的可调移相器振荡抑制能力对比验证了传统移相器抑制能力的局限性和电容串补型移相器在提升抑制性能方面的优越性。【结论】所提增强型多频调制策略有效提升了振荡抑制能力，但存在谐波污染问题；电容串补型移相器不仅能够通过控制串联电压调节电网潮流，而且可以提供与振荡源反相的同频电压来抑制次同步振荡，在拓宽振荡抑制性能边界的同时避免了谐波污染，为电网次同步振荡抑制提供了新的技术路径。
【目的】分布式储能因可有效抑制风光出力波动、提升可再生能源消纳率而在微电网中得到广泛应用，但通常采用基于一致性的矢量控制方法，稳定域较窄，当微电网发生大幅不确定性扰动或通信故障时，系统易失稳。为解决这一问题，针对分布式储能非线性、强耦合特性，从能量角度出发，构建全局能量函数。【方法】在dq坐标系下建立储能并网变换器端口Hamilton模型，准确表征状态变量与控制变量间的无源特性。采用分层控制方式，上层设计无源一致性控制器，将相邻储能系统状态变量期望轨迹跟踪一致性误差嵌入无源性控制律，仅需少量通信，即可实现各储能并网变换器同步快速跟踪并网电压与频率期望轨迹，确保分布式储能并网系统全局渐近稳定；下层设计基于动态事件触发的储能荷电状态（state of charge， SoC）均衡控制方法，根据相邻节点储能SoC误差，实时调节无源一致性控制阻尼注入需求，提升并网电压幅值与频率期望轨迹跟踪速度。【结果】基于dSPACE的实验结果表明：微电网发生负载突变、参数摄动和通信故障情形下，所提方法调节时间短，仅需约3 s，放电和充电工作模式下超调量、稳态误差分别低于1%和1 W。【结论】所提方法能够实现分布式储能稳定协同控制，功率精确分配，SoC动态均衡，具有较优动态性能，且同步性好、稳定域宽。
【目的】针对新能源占比定义不明确引起的暂态过电压变化趋势不明的问题，为揭示新能源出力波动性及机组开机方式随机性导致的不同新能源占比对暂态过电压的影响，提出不同新能源占比对直流故障下暂态过电压的影响分析及估算方法。【方法】首先，建立暂态电压与功率不平衡量、短路容量之间的数学模型，对影响暂态电压的因素进行灵敏度分析。其次，根据新能源发展规划分析新能源接入对短路容量的影响和新能源出力特性，对新能源占比进行了四种定义，并系统阐述不同定义下新能源占比提升时暂态过电压的变化趋势。最后，以新能源占比类型Ⅰ为例，在考虑有功不平衡量的基础上提出了暂态过电压快速估算方法，明确了系统传输功率对暂态过电压的影响。【结果】系统发生直流故障后，送端暂态过电压极值与送端不同新能源占比情况有关；且随着系统传输功率的增加，暂态过电压极值逐渐增大，验证了理论分析的正确性。【结论】针对不同新能源占比下暂态过电压的分析及估算方法的研究可为提升更高比例的新能源接入及电力调度运行部门提供一定的理论指导。
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