针对大规模电网机组组合问题中传统分支定界法计算量随计算规模指数级增长的“维数灾”问题,提出一种机组组合状态迭代路径搜索优化方法.为避免简化问题和缩减可行域导致最优解丢失,将机组状态方案的确定划分为深度遍历与广度迭代双阶段进行;在优选初始解的基础上,以机组动态优先顺序表作为机组状态迭代路径的搜索方向,通过深度遍历确定最佳关停冗余机组及对应关停时刻,并利用广度迭代拓展问题可行域以提高解的最优性.IEEE 118和ACTIVSg10k系统上的测试结果表明,所提方法能够缩小问题规模,减少机组状态尝试数,实现机组状态的高效搜索迭代,计算速度快、效率高,对大规模机组组合优化问题求解具有一定实用性和有效性.

作为消纳新能源的有效方式之一,微电网是新型电力系统的重要组成部分.以高比例新能源注入的微电网为背景,针对新能源功率预测和微电网优化调度目标不一致的问题,建立以微电网运行效益最高为目标的功率组合预测与微电网日前、日内调度端到端优化模型,并提出求解优化问题的方法.首先,构建双层优化问题,上层为功率预测模型训练,设计为组合预测问题;下层为微电网运行成本最小,其运行成本优化结果设为上层组合权重优化问题的损失函数.然后,利用启发式算法迭代求解上下层问题,获得使运行成本最低的预测结果和调度方案.最后,在由IEEE 33节点和IEEE 123节点系统扩展的微电网中接入真实的新能源数据,验证了该方法对提升微电网运行效益的有效性.

新建微电网缺少历史运行数据,常规数据驱动的方法难以精确预测可再生能源出力,进而影响调度计划制定的准确性.为此,提出一种适用于新建微电网小样本数据场景的微电网优化调度方法.首先,设计融合域对抗神经网络和长短期记忆网络的改进网络结构,将域对抗思想和梯度反转机制引入迁移学习中,提高模型泛化能力,减小数据的域分布差异,使用出力特征相似电站的丰富运行数据对目标电站出力进行预测,克服小样本条件下出力预测精度不高的问题.进一步,将优化调度模型转化为马尔可夫决策过程,使用双延迟深度确定性策略梯度算法求解.最后,以改进CIGRE 14节点微电网为例验证了所提方法的有效性.

电力行业是碳排放的重点控排行业,准确、实时的电力行业碳排放计量是支撑其降碳减排的基础.目前,电力行业的碳排放计量主要基于实测法或核算法,难以很好地兼顾低计量成本与实时计量能力.为此,充分考虑电力行业良好的电力数据基础,挖掘电-碳间的相关关系,以电力历史数据为基础,基于机器学习方法提出一种电力行业短期以电折碳方法,实时估算电力行业短期碳排放情况.该方法使用卷积神经网络进行特征提取,并采用轻量级梯度提升树算法开展基于特征提取值的碳排放测算.此外,为了提升模型的泛化能力和鲁棒性,在模型训练中采用K折交叉验证技术,在模型参数优化过程中采用网格搜索技术.最后,为了验证所提模型的有效性,对比所提模型和其他机器学习模型在同等数据集划分条件下分别基于日度数据集与小时数据集中进行训练的效果.结果表明:所提模型在效果评估和测算值与目标值分布分析中均优于其他模型,能够较好地反映电力行业的短期碳排放情况.

针对电、热、气多能源主体网络耦合的城市园区综合能源系统的多维用能需求和电压/无功控制需求,提出一种考虑电压偏差控制的分布式协调优化方法.首先建立电力-燃气-热力网络各能源主体设备运行模型和潮流耦合模型,然后以全系统运行成本最小和平均电压偏差最小为目标,构建全系统多目标日前调度模型和各主体本地调度模型,并结合基于偏好先验的多目标规划法与异步协调的交替方向乘子法实现了本地计算-全局协调的综合能源系统分布式调度.搭建14节点电网、14节点热网和15节点燃气网构成的综合能源系统仿真试验,通过与现有多目标解法对比,并分析所提方法的帕累托前沿坐标,验证了所提多目标规划方法的准确性与实用性.同时,在相同计算量分布的情况下,与同步分布式协调方法对比,异步协调方法的计算效率提高了16.6%,验证了算法的有效性.

火电机组面临寿命损耗加快但服役期限延长的矛盾现状.一方面,大规模新能源并网导致机组调峰工况增多,损耗加快;另一方面,现役机组将在碳中和之前达到设计寿命,电力系统灵活运行要求延长机组服役期限.因此,在调度模拟过程中考虑不同工况对机组寿命造成的损耗,优化机组运行结构,对实现机组延寿,助力碳减排意义重大.为尽可能使理论研究时的机组寿命损耗接近实际值,摒弃传统模型中仅对深调峰工况机组寿命损耗进行平均化计算的思路,区分并建立火电机组常规工况及多种特殊工况判定条件,将机组寿命损耗成本融入目标函数中并修改对应约束条件,构建考虑火电机组多工况寿命损耗问题的机组组合模型.算例验证表明:常规模型低估了机组实际损耗成本,而所提模型在考虑多工况寿命损耗的基础上,能降低运行成本,减少机组寿命损耗,同时进一步发挥火电机组调峰能力,促进风电消纳.

当下电力设备状态大数据呈现爆炸式增长,设备故障、数据传输以及人为操作失误等原因都会导致问题数据的出现,影响数据质量以及后续分析结果,因此数据清洗具有重要意义.目前大多数研究着力于识别异常数据并直接剔除,破坏了数据的完整性.针对此问题,提出一种基于改进堆叠降噪自编码器的数据清洗方法.首先,采用粒子群算法优化堆叠降噪自编码器中的超参数;然后,利用堆叠降噪自编码器提取、还原数据特征的特点来进行数据清洗,实现对孤立点的修复和对空缺数据的填补,以有效提升电力设备状态数据的质量.所提方法简单高效,可以同时提高数据集的准确性和完整性.以电力设备的历史运行数据为例进行测试,算例结果表明所提方法相比于其他经典方法,数据清洗效果更好,且针对不同异常程度和运行状态的数据集都有良好的清洗效果,能够提高电力设备状态数据的质量.

为了解决双桥谐振变换器(DBRC)轻载条件下回流功率过大、失去零电压开关(ZVS)运行的问题,设计了一种双变压器型串联谐振变换器(DTSRC).该变换器采用双变压器结构,有效降低了变压器两端所受电压应力.通过优化高频变压器变比系数,DTSRC在轻载条件下能够保证开关管实现ZVS运行,降低变换器开关损耗.同时,采用最小电流轨迹(MCT)控制策略,使二次侧电压与电流同相位运行,实现同步整流,消除回流功率,并降低变换器导通损耗.最后,搭建200 W/100 kHz的变换器样机来验证方案的有效性.实验结果表明:DTSRC的开关管在全负载范围内均能实现ZVS运行,整体运行效率超过90%.

对气体绝缘封闭开关设备(GIS)局部放电(PD)的检测是进行状态评估和故障诊断行之有效的方法.放电量估计是PD检测中的重要内容,脉冲电流法是通用的测量方法,但无法在线应用.针对这一问题,基于特高频(UHF)信号对时间的二次积分值估计最大实际放电量,提出了数字化模型下GIS的UHF信号反演实际放电量的方法.首先,建立GIS数字化模型及局部放电源、UHF传感器模型;然后,采用更适用于大尺寸运算的时域有限差分(FDTD)法模拟放电脉冲激发电磁波传播的过程,利用仿真数据验证通过UHF信号对时间积分的值来估计实际放电量方法的合理性,并给出了电磁波在GIS内传播中电磁场的分布图;最后,通过与高压试验结果的对比分析给出了影响实际放电量估计准确性的因素.研究结论为基于数字化模型的GIS内部实际放电量反演分析提供解决思路,且相较于有限元法在求解时间上更具优势.

变电站隔离开关和断路器操作会产生特快速暂态过电压(VFTO),通过电缆传输和空间辐射两种方式干扰电力二次设备安全可靠运行.VFTO是一种包含多个频段干扰分量的暂态干扰脉冲,其干扰分量频率可达100 MHz,现有电磁干扰模型和试验标准难以描述VFTO干扰波形时频特性.为此,首先分析变电站VFTO产生机理及VFTO传输路径,提出变电站VFTO测量方法,测量隔离开关操作时电压互感器二次侧VFTO宏脉冲和微脉冲.其次,提出基于同步压缩小波变换的VFTO时频特性分析方法,得到VFTO时频二重域特性,提升了时域和频域分辨率.最后,建立基于衰减阻尼振荡波的变电站VFTO干扰模型,提出基于进化差分算法的VFTO干扰模型参数提取方法.实验结果表明:模型结果和实测结果基本一致,两者决定系数R²为0.85,能够表征VFTO干扰波形时频特性,为VFTO抗扰度标准制定和电力设备运维提供依据.

随着新能源接入比例的不断提高,电力系统的次/超同步振荡风险加剧,准确评估新能源电力系统的振荡稳定性是保障系统安全稳定运行的关键.首先,研究了一种基于频域模态分析的新能源电力系统振荡稳定性评估方法,该方法通过建立新能源机组和场站、传输线、同步机、变压器等关键设备和场站的频域阻抗或导纳模型,根据实际系统拓扑构建系统级频域网络模型.然后,通过求解回路阻抗矩阵或节点导纳矩阵行列式的零点来评估新能源电力系统的振荡稳定性,通过计算弱阻尼振荡模式的节点参与因子矩阵定位系统薄弱点,为振荡抑制措施的实施提供依据.以国内华东地区某实际新能源电力系统为例,利用频域模态分析法评估新能源接入容量和电网运行工况变化下系统的振荡稳定性.最后,利用PSCAD/EMTDC软件搭建该系统的时域仿真模型,验证了理论分析的正确性.

分布式光伏发电系统点多面广,缺乏科学规范的运维管理体系,同时可用数据匮乏,难以准确识别由气象波动干扰导致的光伏设备异常.针对分布式光伏的运维现状和数据特征,提出一种基于神经网络分位数回归(QRNN)的光伏发电功率异常检测方法.首先分析晴天的太阳辐照度特性,利用晴朗日筛选方法排除阴雨天气的干扰影响;然后对不同电站的出力相关性进行分析,以获取出力相关性高的光伏电站作为横向参考;再将待测电站在不同晴朗日的出力曲线进行纵向对比,排除天气与环境条件等干扰因素.将排除干扰的计量出力有功功率数据输入QRNN模型,得到光伏正常有功功率出力区间,以正常出力区间的功率阈值识别光伏发电功率的异常.对某实际光伏系统数据进行仿真分析,结果表明:该方法能排除气象因素的干扰,准确识别出存在故障的光伏系统,推动分布式光伏的精细化运维.

弱电网下静态有功输出与小扰动稳定能力是制约光伏可靠并网发电的关键因素.为提升弱电网下光伏发电系统有功稳定输出能力,提出一种基于无功功率-电压(Q-V)下垂系数自适应在线调整方法的光伏逆变器稳定控制方法.首先,为保障弱电网下的静态有功输出能力,提出计及电压、电流限制约束的Q-V下垂系数“一次优化”方法.然后,为进一步满足弱电网稳定性约束,开展光伏逆变器并网系统阻抗建模与稳定性分析,基于人工智能神经网络实现以闭环系统最弱极点为稳定性约束条件的“参数-最弱模式”映射关系和以有功稳定输出为目标的Q-V下垂系数“二次调整”方法;结合卡尔曼滤波器辨识的电网阻抗信息,最终实现所提Q-V下垂系数自适应在线调整方法.最后,利用远宽实时仿真平台对所提控制方法的有效性进行了分析与验证.

换流器型电源具有控制灵活、响应快的优点,利用其转子动能可实现对系统频率的快速支撑.针对现有方法缺乏控制对频率最低点影响的量化分析,无法在不同条件下有效提升频率最低点,提出一种基于功率阶跃控制的频率支撑策略,旨在提升频率最低点.首先,分析功率阶跃控制下系统的频率响应,推导受扰后两次频率下跌时频率最低点的解析表达式.然后,基于该表达式,结合各风力发电机(风机)可释放的转子动能确定功率阶跃控制的最优参考值,实现多风机附加功率的协调分配.最后,在MATLAB/Simulink上搭建测试系统模型,数值仿真结果验证了所提策略的有效性.

针对电动飞机电推进系统轻量化与高可靠性之间的矛盾,首次提出一种考虑轻量化约束的可靠性分配方法.构建质量与可靠性之间的解析表达,以此为约束考虑电动飞机运行工况的不确定性,提出基于典型飞行剖面的“质量-可靠性”多场景均衡优化方法,实现了可靠性约束下的质量最轻和质量约束下的可靠性最高.以“创新精神”号电动飞机为例,所提方法可在保证系统可靠性的同时,通过对各子系统的可靠性分配,将电动飞机推进系统总质量减轻3.5%;通过设计不同场景验证所提方法的有效性,为电动飞机高功重比发展提供技术支撑.