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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0136
摘要:
随着风电渗透率的不断提高，如何在提高主动配电网运行稳定性的同时减少运行成本，成为亟待解决的问题。考虑储能、燃气轮机以及变压器分接头、电容器组投切等主动管理措施，建立以降低配电网运行成本和缩小电压偏差为目标的主动配电网有功无功协调鲁棒优化调度模型。针对风电机组出力相关性，利用最小体积封闭椭球(Minimum Volume Enclosing Ellipsoid,MVEE)算法将风电出力场景转化为椭圆不确定集合约束，改善了传统区间不确定集合过于保守的缺点。利用锥对偶理论，将构建的鲁棒模型转化为上下两层混合整数二阶锥规划问题，采用列约束生成算法进行求解。在改进的IEEE 33节点配电网算例中进行仿真分析，研究了风电出力相关性对配电网优化调度的影响，验证了所提方法的经济性和鲁棒性。
随着风电渗透率的不断提高，如何在提高主动配电网运行稳定性的同时减少运行成本，成为亟待解决的问题。考虑储能、燃气轮机以及变压器分接头、电容器组投切等主动管理措施，建立以降低配电网运行成本和缩小电压偏差为目标的主动配电网有功无功协调鲁棒优化调度模型。针对风电机组出力相关性，利用最小体积封闭椭球(Minimum Volume Enclosing Ellipsoid,MVEE)算法将风电出力场景转化为椭圆不确定集合约束，改善了传统区间不确定集合过于保守的缺点。利用锥对偶理论，将构建的鲁棒模型转化为上下两层混合整数二阶锥规划问题，采用列约束生成算法进行求解。在改进的IEEE 33节点配电网算例中进行仿真分析，研究了风电出力相关性对配电网优化调度的影响，验证了所提方法的经济性和鲁棒性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0135
摘要:
直流微电网系统规模不断增大，大量变流器并入电网导致稳定性问题严峻，传统阻抗分析法在建立复杂拓扑网络的等效模型时存在一定局限性。为此，文章提出基于广义阻抗比的改进阻抗分析法，首先推广传统阻抗比的概念，根据端口特性建立系统等效模型，推导并定义广义阻抗比来表征系统稳定性。进一步对系统进行小信号建模，得出基于广义阻抗比的稳定判据进行分析。最后，通过算例分析和时域仿真验证了所提方法在多变流器直流微电网系统稳定性分析中的正确性和有效性。
直流微电网系统规模不断增大，大量变流器并入电网导致稳定性问题严峻，传统阻抗分析法在建立复杂拓扑网络的等效模型时存在一定局限性。为此，文章提出基于广义阻抗比的改进阻抗分析法，首先推广传统阻抗比的概念，根据端口特性建立系统等效模型，推导并定义广义阻抗比来表征系统稳定性。进一步对系统进行小信号建模，得出基于广义阻抗比的稳定判据进行分析。最后，通过算例分析和时域仿真验证了所提方法在多变流器直流微电网系统稳定性分析中的正确性和有效性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0144
摘要:
随着中国电力体制改革的深入，燃煤发电上网电价由市场形成、电网公司组织开展代理购电都标志着市场化改革进入了新的阶段。在未实际运行现货市场的省市地区，由于燃煤机组基数电量的取消，电力市场缺乏处理月度偏差电量的补充机制。在目前代理购电背景下，分析了中长期发电侧和用电侧的电量构成，阐述了中长期月度电量偏差产生的原因，构建了月度市场化购电的模型，提出了3种处理偏差电量的月度平衡机制。通过对华东某省级电网进行算例仿真，分析了不同方法的特点和适应性；最后结合中国电力市场的发展需求，对构建过渡期的市场设计提出了相关建议。
随着中国电力体制改革的深入，燃煤发电上网电价由市场形成、电网公司组织开展代理购电都标志着市场化改革进入了新的阶段。在未实际运行现货市场的省市地区，由于燃煤机组基数电量的取消，电力市场缺乏处理月度偏差电量的补充机制。在目前代理购电背景下，分析了中长期发电侧和用电侧的电量构成，阐述了中长期月度电量偏差产生的原因，构建了月度市场化购电的模型，提出了3种处理偏差电量的月度平衡机制。通过对华东某省级电网进行算例仿真，分析了不同方法的特点和适应性；最后结合中国电力市场的发展需求，对构建过渡期的市场设计提出了相关建议。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0130
摘要:
以电动汽车为代表的需求侧资源通过聚合运营，将为电力系统提供大量的可调节资源，缓解系统平衡运行的矛盾。但其商业运营模式尚未成熟，关键原因之一是电动汽车聚合价值评估难，难以支撑相关市场交易机制的构建。通过引入价值网络建模方法，建立电动汽车聚合运营价值创造模式，构建电动汽车聚合运营价值网络模型。进而基于电动汽车聚合商视角，分析了聚合体系内多主体价值交换关系，提出了聚合模式下多主体价值获取路径。最后，结合国内某区域市场环境，对有无聚合商时的市场各主体效益进行分析。仿真结果表明电动汽车聚合运营使得各主体都能产生增量收益，在现有模式下聚合商获益最大。市场补偿系数、新能源消纳比例增量是影响各方受益的关键因素。
以电动汽车为代表的需求侧资源通过聚合运营，将为电力系统提供大量的可调节资源，缓解系统平衡运行的矛盾。但其商业运营模式尚未成熟，关键原因之一是电动汽车聚合价值评估难，难以支撑相关市场交易机制的构建。通过引入价值网络建模方法，建立电动汽车聚合运营价值创造模式，构建电动汽车聚合运营价值网络模型。进而基于电动汽车聚合商视角，分析了聚合体系内多主体价值交换关系，提出了聚合模式下多主体价值获取路径。最后，结合国内某区域市场环境，对有无聚合商时的市场各主体效益进行分析。仿真结果表明电动汽车聚合运营使得各主体都能产生增量收益，在现有模式下聚合商获益最大。市场补偿系数、新能源消纳比例增量是影响各方受益的关键因素。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0138
摘要:
考虑分布式电源(distributed generation，DG)、配电网静止同步补偿器主动参与调压，提出了一种基于分区协调控制的主动配电网电压支撑运行策略。首先，提出了DG电压支撑能力分布的概念。其次，基于电压支撑能力分布设计了一种具体的DG配置函数，并给出各调压设备的配置方案。然后，通过分析各设备的电压支撑能力，划分各设备的电压支撑域及联合支撑域，并提出了一种基于分区协调控制的电压支撑运行策略。最后，在IEEE BUS-33标准系统中验证了所提策略的有效性。结果表明，所提策略能充分利用DG电压支撑潜力，避免各调压设备动作冲突，保证无功补偿设备维持一定的容量备用，达到良好的调压效果。
考虑分布式电源(distributed generation，DG)、配电网静止同步补偿器主动参与调压，提出了一种基于分区协调控制的主动配电网电压支撑运行策略。首先，提出了DG电压支撑能力分布的概念。其次，基于电压支撑能力分布设计了一种具体的DG配置函数，并给出各调压设备的配置方案。然后，通过分析各设备的电压支撑能力，划分各设备的电压支撑域及联合支撑域，并提出了一种基于分区协调控制的电压支撑运行策略。最后，在IEEE BUS-33标准系统中验证了所提策略的有效性。结果表明，所提策略能充分利用DG电压支撑潜力，避免各调压设备动作冲突，保证无功补偿设备维持一定的容量备用，达到良好的调压效果。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0358
摘要:
在电网换相换流器（line commutated converter，LCC）-电压源型换流器（voltage source converter，VSC）混合直流供电的微网中，微电网受扰下不可避免地会产生频率波动，为使频率在不同扰动工况下均保持在规定范围内，在LCC-VSC供电微网系统中提出了可自适应扰动变化的直流调频方法。首先理论推导了扰动后将系统频率拉入规定范围内所需的临界下垂系数，并基于此提出了自适应扰动变化的变下垂系数一次调频方法，利用直流动作的快速性将受扰后系统频率迅速控制在规定范围内。其次，由于一次调频仍为有差调节，故进而提出变参考功率二次调频控制策略。最后在PSCAD/EMTDC平台上建立仿真模型，结果表明12.5%以内的负荷变化及10%以内的光照变化时，一次调频均可使频率偏差恢复到0.2 Hz以内，15%以内的负荷变化时二次调频可实现无差调节，验证了所提策略的有效性。
在电网换相换流器（line commutated converter，LCC）-电压源型换流器（voltage source converter，VSC）混合直流供电的微网中，微电网受扰下不可避免地会产生频率波动，为使频率在不同扰动工况下均保持在规定范围内，在LCC-VSC供电微网系统中提出了可自适应扰动变化的直流调频方法。首先理论推导了扰动后将系统频率拉入规定范围内所需的临界下垂系数，并基于此提出了自适应扰动变化的变下垂系数一次调频方法，利用直流动作的快速性将受扰后系统频率迅速控制在规定范围内。其次，由于一次调频仍为有差调节，故进而提出变参考功率二次调频控制策略。最后在PSCAD/EMTDC平台上建立仿真模型，结果表明12.5%以内的负荷变化及10%以内的光照变化时，一次调频均可使频率偏差恢复到0.2 Hz以内，15%以内的负荷变化时二次调频可实现无差调节，验证了所提策略的有效性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0210
摘要:
1电力负荷序列易受多重外部因素影响而呈现复杂性，不利于精准预测。为此，提出一种基于变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）的卷积神经网络和长短期记忆网络（convolutional neural network and long short-term memory network，CNN-LSTM）相结合的短期电力负荷并行预测方法。先采用VMD将负荷数据分解为规律性强的各本征模态函数（intrinsic mode function，IMF）及残差；再将各分量分别输入到各自对应的CNN-LSTM混合预测网络获得各初始预测值，并将该值与由气候、日期类型等组合得到的相关因素特征集相结合进一步得出修正预测值；最终叠加各分量修正预测值即得到完整预测结果。在实际负荷数据上做验证分析，结果表明，考虑相关外部因素特征集后日负荷预测平均相对误差均值可降低2.18%。与几种常规负荷预测方法进行效果对比，验证了该方法的有效性和可行性。
1电力负荷序列易受多重外部因素影响而呈现复杂性，不利于精准预测。为此，提出一种基于变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）的卷积神经网络和长短期记忆网络（convolutional neural network and long short-term memory network，CNN-LSTM）相结合的短期电力负荷并行预测方法。先采用VMD将负荷数据分解为规律性强的各本征模态函数（intrinsic mode function，IMF）及残差；再将各分量分别输入到各自对应的CNN-LSTM混合预测网络获得各初始预测值，并将该值与由气候、日期类型等组合得到的相关因素特征集相结合进一步得出修正预测值；最终叠加各分量修正预测值即得到完整预测结果。在实际负荷数据上做验证分析，结果表明，考虑相关外部因素特征集后日负荷预测平均相对误差均值可降低2.18%。与几种常规负荷预测方法进行效果对比，验证了该方法的有效性和可行性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0331
摘要:
针对由于氢能生产经济性低因此难以满足日益增长的氢能需求问题，提出基于斯塔克尔伯格(Stackelberg)博弈机制的光伏制氢系统能量优化管理策略。首先，在博弈模型中，氢能生产商作为上层领导者，以净收益最大为目标制定与下层用户交易的氢能价格；用户作为下层跟随者，以最大消费者剩余为目标，并兼顾上层氢能生产商制定的售氢价格，对自身用能策略进行调整，并将所需负荷量反馈上层，两者进行博弈最终达到博弈均衡。其次，在考虑氢能生产商收益和用户用氢需求的基础上，建立光伏制氢系统能量管理模式以优化制氢系统各个设备出力，达到提高氢能生产商的经济性和满足用户氢能需求的目的。最后，通过分析氢能生产商与用户的博弈目标及策略，从理论上证明了博弈存在唯一均衡解，并调用Cplex求解器对模型进行求解。结果表明，所提出的基于Stackelberg博弈能量优化管理策略可有效提高系统的经济性和满足用户需求，达到了博弈双方双赢的效果。
针对由于氢能生产经济性低因此难以满足日益增长的氢能需求问题，提出基于斯塔克尔伯格(Stackelberg)博弈机制的光伏制氢系统能量优化管理策略。首先，在博弈模型中，氢能生产商作为上层领导者，以净收益最大为目标制定与下层用户交易的氢能价格；用户作为下层跟随者，以最大消费者剩余为目标，并兼顾上层氢能生产商制定的售氢价格，对自身用能策略进行调整，并将所需负荷量反馈上层，两者进行博弈最终达到博弈均衡。其次，在考虑氢能生产商收益和用户用氢需求的基础上，建立光伏制氢系统能量管理模式以优化制氢系统各个设备出力，达到提高氢能生产商的经济性和满足用户氢能需求的目的。最后，通过分析氢能生产商与用户的博弈目标及策略，从理论上证明了博弈存在唯一均衡解，并调用Cplex求解器对模型进行求解。结果表明，所提出的基于Stackelberg博弈能量优化管理策略可有效提高系统的经济性和满足用户需求，达到了博弈双方双赢的效果。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0265
摘要:
针对“双碳”目标将推动电力系统清洁能源接入与智能化配电网设备发展的情况，提出在多场景下考虑配电网自动化设备故障的主动配电网可靠性评估方法。首先采用拉丁超立方抽样法与时间序列分割聚类算法生成场景。再基于设备健康指数理论建立多场景下的自动化设备故障模型，以及综合考虑多场景下的源-荷模型，计算孤岛的实时形成概率与该时段下自动化设备运行情况，进而对配电网可靠性进行评估，计算系统可靠性指标，最后通过IEEE-RBTS BUS6 F4算例证明该方法与模型的有效性。
针对“双碳”目标将推动电力系统清洁能源接入与智能化配电网设备发展的情况，提出在多场景下考虑配电网自动化设备故障的主动配电网可靠性评估方法。首先采用拉丁超立方抽样法与时间序列分割聚类算法生成场景。再基于设备健康指数理论建立多场景下的自动化设备故障模型，以及综合考虑多场景下的源-荷模型，计算孤岛的实时形成概率与该时段下自动化设备运行情况，进而对配电网可靠性进行评估，计算系统可靠性指标，最后通过IEEE-RBTS BUS6 F4算例证明该方法与模型的有效性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0296
摘要:
针对综合能源系统中可再生能源和负荷的不确定性，提出一种基于深度强化学习的优化调度方法。首先，阐述了深度强化学习方法的基本原理；然后，提出了基于深度强化学习的综合能源系统优化调度模型，并对其中的状态空间、动作空间和奖励函数进行设计；继而，设计了基于异步优势策略梯度算法的模型求解流程；最后，通过算例仿真验证表明，所提方法能自适应源、荷不确定性，达到与传统数学规划方法相近的优化效果。
针对综合能源系统中可再生能源和负荷的不确定性，提出一种基于深度强化学习的优化调度方法。首先，阐述了深度强化学习方法的基本原理；然后，提出了基于深度强化学习的综合能源系统优化调度模型，并对其中的状态空间、动作空间和奖励函数进行设计；继而，设计了基于异步优势策略梯度算法的模型求解流程；最后，通过算例仿真验证表明，所提方法能自适应源、荷不确定性，达到与传统数学规划方法相近的优化效果。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0343
摘要:
为了提升电池储能系统的有源配网运行效益，提出面向电池储能有源配网的，包含经济调度与协同优化方法的分层递阶系统架构。首先，概述模型中不同层级间的逻辑运算关系；其次，针对不同层的优化目标，建立含光-储-充有源配网的经济调度与优化的2阶段模型，第1阶段以系统成本最小化为优化目标、第2阶段以系统网损最小为目标进行建模与仿真。最后，基于不同运行场景下的仿真结果，分析光、储、充的变化规律，并给出储能系统在不同节点的优化配置方案。
为了提升电池储能系统的有源配网运行效益，提出面向电池储能有源配网的，包含经济调度与协同优化方法的分层递阶系统架构。首先，概述模型中不同层级间的逻辑运算关系；其次，针对不同层的优化目标，建立含光-储-充有源配网的经济调度与优化的2阶段模型，第1阶段以系统成本最小化为优化目标、第2阶段以系统网损最小为目标进行建模与仿真。最后，基于不同运行场景下的仿真结果，分析光、储、充的变化规律，并给出储能系统在不同节点的优化配置方案。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0332
摘要:
空调温控负荷集群作为当下最具调节潜力的需求侧响应资源之一，在削峰、填谷、分布式光伏消纳和电网调控中将发挥重要作用。因此提出了一种电力市场环境下，基于数据驱动和深度置信网络的空调温控负荷集群参与分布式光伏消纳的可调节潜力评估与互动框架。首先，利用数据驱动构建了基于深度置信网络的可调节潜力评估模型，实时输出温控负荷集群的可调节潜力；其次，考虑功率调整量在一定范围内变化的前提下，构建了基于深度置信网络的需求互动模型，对温控负荷集群进行实时温度调控。最后以冀北地区某10kV馈线作为实际算例进行分析，结果表明：所提框架能够充分利用空调温控负荷集群的可调节潜力，参与分布式光伏的消纳。
空调温控负荷集群作为当下最具调节潜力的需求侧响应资源之一，在削峰、填谷、分布式光伏消纳和电网调控中将发挥重要作用。因此提出了一种电力市场环境下，基于数据驱动和深度置信网络的空调温控负荷集群参与分布式光伏消纳的可调节潜力评估与互动框架。首先，利用数据驱动构建了基于深度置信网络的可调节潜力评估模型，实时输出温控负荷集群的可调节潜力；其次，考虑功率调整量在一定范围内变化的前提下，构建了基于深度置信网络的需求互动模型，对温控负荷集群进行实时温度调控。最后以冀北地区某10kV馈线作为实际算例进行分析，结果表明：所提框架能够充分利用空调温控负荷集群的可调节潜力，参与分布式光伏的消纳。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0297
摘要:
混合型潮流控制器(hybrid power flow controller, HPFC)可以有效解决风电并网系统中存在的支路潮流过载问题，且相较于统一潮流控制器成本更低。针对现有的HPFC潮流优化研究尚未计及支路潮流最大值约束和风电不确定性的问题，提出一种基于场景削减的含HPFC风电并网系统最优潮流模型。首先，建立了HPFC的功率注入模型，并推导了注入功率表达式；其次，采用K均值算法削减风电、负荷概率场景，通过CH(+)指标选择最优场景集合；最后，建立了兼顾发电机运行成本、系统网络损耗、正常运行及N-1故障下的支路负载率的多目标优化模型，采用多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization, MOPSO)算法进行求解，利用模糊满意度函数在Pareto解集中筛选出折衷解。在MATLAB中进行仿真验证所提方法的有效性，结果表明该方法可以计及风电不确定性，保证电网在不同场景下的安全经济运行。
混合型潮流控制器(hybrid power flow controller, HPFC)可以有效解决风电并网系统中存在的支路潮流过载问题，且相较于统一潮流控制器成本更低。针对现有的HPFC潮流优化研究尚未计及支路潮流最大值约束和风电不确定性的问题，提出一种基于场景削减的含HPFC风电并网系统最优潮流模型。首先，建立了HPFC的功率注入模型，并推导了注入功率表达式；其次，采用K均值算法削减风电、负荷概率场景，通过CH(+)指标选择最优场景集合；最后，建立了兼顾发电机运行成本、系统网络损耗、正常运行及N-1故障下的支路负载率的多目标优化模型，采用多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization, MOPSO)算法进行求解，利用模糊满意度函数在Pareto解集中筛选出折衷解。在MATLAB中进行仿真验证所提方法的有效性，结果表明该方法可以计及风电不确定性，保证电网在不同场景下的安全经济运行。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0286
摘要:
直流微电网中常常含有恒功率负载（constant power loads，CPLs），其负阻抗特性会降低系统的稳定性，造成直流母线电压波动甚至崩溃。因此，首先建立了直流微电网的小信号模型，使用根轨迹法分析了恒功率负载对系统稳定性的影响；其次提出一种基于混合灵敏度优化的电压控制策略，提升了直流微电网系统的稳定性，并采用改进粒子群优化 (particle swarm optimization，PSO) 算法对权函数进行了优化，进一步提升了鲁棒控制器的性能；最后采用Matlab/Simulink仿真算例进行验证，仿真结果表明提出的鲁棒控制器减小了母线电压的波动，有效提升了直流微电网系统的稳定性。
直流微电网中常常含有恒功率负载（constant power loads，CPLs），其负阻抗特性会降低系统的稳定性，造成直流母线电压波动甚至崩溃。因此，首先建立了直流微电网的小信号模型，使用根轨迹法分析了恒功率负载对系统稳定性的影响；其次提出一种基于混合灵敏度优化的电压控制策略，提升了直流微电网系统的稳定性，并采用改进粒子群优化 (particle swarm optimization，PSO) 算法对权函数进行了优化，进一步提升了鲁棒控制器的性能；最后采用Matlab/Simulink仿真算例进行验证，仿真结果表明提出的鲁棒控制器减小了母线电压的波动，有效提升了直流微电网系统的稳定性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0269
摘要:
为精准识别台区的线损异常，保证配电网经济、稳定运行，针对台区线损的异常情况，提出一种基于二阶聚类和鲁棒性随机分割森林(robust random cut forest，RRCF）算法的台区线损异常检测方法。首先运用二阶聚类将台区不同的运行工况进行聚类，将相同工况的线损节点归并，然后将各类工况的节点线损数据导入RRCF算法中分析，通过删除和插入样本节点，并对插入节点后评判模型的复杂度进行计算，得到线损异常节点的评分值，进一步找出线损异常的节点。最终，通过有关实例验证所提方法的准确性与有效性。
为精准识别台区的线损异常，保证配电网经济、稳定运行，针对台区线损的异常情况，提出一种基于二阶聚类和鲁棒性随机分割森林(robust random cut forest，RRCF）算法的台区线损异常检测方法。首先运用二阶聚类将台区不同的运行工况进行聚类，将相同工况的线损节点归并，然后将各类工况的节点线损数据导入RRCF算法中分析，通过删除和插入样本节点，并对插入节点后评判模型的复杂度进行计算，得到线损异常节点的评分值，进一步找出线损异常的节点。最终，通过有关实例验证所提方法的准确性与有效性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0336
摘要:
随着我国新型电力系统的不断发展，电力系统次同步振荡问题凸显，严重影响电网的安全稳定运行，而振荡阻尼水平对风电场次同步振荡具有重要影响。由于系统阻尼随电力系统运行方式变化，提出一种基于深度Q网络优化运行方式的风电场次同步振荡抑制策略。首先通过时域仿真分析了桨距角和串补电容对风电场次同步振荡阻尼的影响，在此基础上建立了桨距角调整风机出力、并联电容调整线路串补的次同步振荡联合优化数学模型，其次，将深度Q网络算法应用于系统振荡阻尼优化求解问题，获得风电机组次同步振荡抑制优化策略，并与基于遗传算法求解的次同步振荡抑制结果对比。结果表明该方法有效降低了振荡幅值、提升了系统的阻尼，验证了该方法的合理性和优越性。
随着我国新型电力系统的不断发展，电力系统次同步振荡问题凸显，严重影响电网的安全稳定运行，而振荡阻尼水平对风电场次同步振荡具有重要影响。由于系统阻尼随电力系统运行方式变化，提出一种基于深度Q网络优化运行方式的风电场次同步振荡抑制策略。首先通过时域仿真分析了桨距角和串补电容对风电场次同步振荡阻尼的影响，在此基础上建立了桨距角调整风机出力、并联电容调整线路串补的次同步振荡联合优化数学模型，其次，将深度Q网络算法应用于系统振荡阻尼优化求解问题，获得风电机组次同步振荡抑制优化策略，并与基于遗传算法求解的次同步振荡抑制结果对比。结果表明该方法有效降低了振荡幅值、提升了系统的阻尼，验证了该方法的合理性和优越性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0378
摘要:
可再生能源不确定性背景下，为协调综合能源运营商、电热负荷聚集商及共享储能电站之间的利益关系，提出一种电热综合动态定价机制，基于综合需求响应特性，引导电热负荷聚集商参与综合能源系统运营商优化，促进储能高效应用和新能源就地消纳，实现多利益主体互利共赢。以综合能源系统运营商为主体，以电热负荷聚集商和共享储能运营商为从体，构建一主多从的综合能源多运营主体系统优化模型。充分挖掘共享储能运营商的运行模式，包括充电、放电和提供备用等模式。采用CPLEX对主从博弈模型迭代求解，算例结果验证了模型及方法的有效性。
可再生能源不确定性背景下，为协调综合能源运营商、电热负荷聚集商及共享储能电站之间的利益关系，提出一种电热综合动态定价机制，基于综合需求响应特性，引导电热负荷聚集商参与综合能源系统运营商优化，促进储能高效应用和新能源就地消纳，实现多利益主体互利共赢。以综合能源系统运营商为主体，以电热负荷聚集商和共享储能运营商为从体，构建一主多从的综合能源多运营主体系统优化模型。充分挖掘共享储能运营商的运行模式，包括充电、放电和提供备用等模式。采用CPLEX对主从博弈模型迭代求解，算例结果验证了模型及方法的有效性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0294
摘要:
针对光伏逆变器集中控制对源、荷短时波动考虑不足的问题，提出一种鲁棒集中–就地控制策略。首先以网损和弃光量加权最小为目标，建立逆变器有功、无功集中控制模型; 针对控制间隔内短时波动导致的电压越限和潮流波动，以集中控制结果为参考，通过动态参数就地控制策略平抑波动，提出无功出力–有功削减–斜率参数的三参数集中–就地控制模型。其次采用区间模型建模短时波动，以极端波动场景的电压偏差最小为目标建立就地控制策略鲁棒优化模型。最后基于二阶锥规划和灵敏度分析，提出控制策略的求解方法，通过算例验证模型的有效性，并分析波动性、渗透率、逆变器容量对控制的影响，提升主动配电系统的运行安全性和经济性。
针对光伏逆变器集中控制对源、荷短时波动考虑不足的问题，提出一种鲁棒集中–就地控制策略。首先以网损和弃光量加权最小为目标，建立逆变器有功、无功集中控制模型; 针对控制间隔内短时波动导致的电压越限和潮流波动，以集中控制结果为参考，通过动态参数就地控制策略平抑波动，提出无功出力–有功削减–斜率参数的三参数集中–就地控制模型。其次采用区间模型建模短时波动，以极端波动场景的电压偏差最小为目标建立就地控制策略鲁棒优化模型。最后基于二阶锥规划和灵敏度分析，提出控制策略的求解方法，通过算例验证模型的有效性，并分析波动性、渗透率、逆变器容量对控制的影响，提升主动配电系统的运行安全性和经济性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0298
摘要:
海底电缆作为确保海上风电场并网的重要纽带，其分布电容远高于架空线路，产生的电容电流不可忽略。目前的电流差动保护判据由于没有考虑分布电容且受到负荷电流的影响，抗过渡电阻能力较差，在超长海底电缆输电线路上的适用性不高。针对现有保护判据存在的问题，提出了一种改进的电流差动保护判据，该改进判据对线路中较大分布电容电流进行了补偿，解决了正常运行以及区外短路时保护误动的问题，并减小了负荷电流对差动保护动作特性的影响，从而提升了抗过渡电阻能力。在PSCAD/EMTDC平台搭建了220 kV长距离电缆线路模型，对所提的改进保护方案进行仿真分析，仿真结果表明所提出的超长海底电缆电流差动保护新方案在确保区外故障可靠不动作的基础上，显著提高了区内故障的抗过渡电阻能力，是一种比较理想的高压电缆长线路电流差动保护方案。
海底电缆作为确保海上风电场并网的重要纽带，其分布电容远高于架空线路，产生的电容电流不可忽略。目前的电流差动保护判据由于没有考虑分布电容且受到负荷电流的影响，抗过渡电阻能力较差，在超长海底电缆输电线路上的适用性不高。针对现有保护判据存在的问题，提出了一种改进的电流差动保护判据，该改进判据对线路中较大分布电容电流进行了补偿，解决了正常运行以及区外短路时保护误动的问题，并减小了负荷电流对差动保护动作特性的影响，从而提升了抗过渡电阻能力。在PSCAD/EMTDC平台搭建了220 kV长距离电缆线路模型，对所提的改进保护方案进行仿真分析，仿真结果表明所提出的超长海底电缆电流差动保护新方案在确保区外故障可靠不动作的基础上，显著提高了区内故障的抗过渡电阻能力，是一种比较理想的高压电缆长线路电流差动保护方案。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0276
摘要:
针对因配电网节点数目多但投资成本少造成的同步相量测量单元（phasor measurement unit，PMU）供需不平衡问题，建立了考虑PMU配置个数、状态估计误差的PMU多目标优化配置模型，优化问题的目标是最小化所需的PMU个数和最小化状态估计误差。并提出一种改进鲸鱼优化算法来求解模型。首先引入非支配排序和拥挤度计算来选择并排序Pareto非支配解，保证算法求解全局最优值的能力，其次引入Levy飞行策略对鲸鱼优化算法的螺旋更新位置进行变异扰动，使算法不易陷入局部最优。最后，采用优化配置模型对IEEE 33标准节点系统进行仿真计算。结果表明，与遗传算法和粒子群算法相比，采用改进鲸鱼优化算法求解PMU多目标优化配置模型具有更高的可行性和有效性。
针对因配电网节点数目多但投资成本少造成的同步相量测量单元（phasor measurement unit，PMU）供需不平衡问题，建立了考虑PMU配置个数、状态估计误差的PMU多目标优化配置模型，优化问题的目标是最小化所需的PMU个数和最小化状态估计误差。并提出一种改进鲸鱼优化算法来求解模型。首先引入非支配排序和拥挤度计算来选择并排序Pareto非支配解，保证算法求解全局最优值的能力，其次引入Levy飞行策略对鲸鱼优化算法的螺旋更新位置进行变异扰动，使算法不易陷入局部最优。最后，采用优化配置模型对IEEE 33标准节点系统进行仿真计算。结果表明，与遗传算法和粒子群算法相比，采用改进鲸鱼优化算法求解PMU多目标优化配置模型具有更高的可行性和有效性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0391
摘要:
针对现有差分进化算法在局部遮阴情况下跟踪速度慢的问题，提出一种新的改进差分进化算法的光伏发电系统最大功率点跟踪控制策略。首先，引入三角突变策略，并将其嵌入传统差分进化算法的交叉公式当中，避免因迭代前后输出相同的占空比造成重复采样功率的情况。其次，引入自适应比例因子策略，以加强个体的收敛性。最后，通过奖励惩罚机制平衡所提算法的全局开发和局部探索能力。仿真结果表明，与对比文献的差分进化算法相比，改进算法在跟踪速度、稳定性方面具有显著的优势。
针对现有差分进化算法在局部遮阴情况下跟踪速度慢的问题，提出一种新的改进差分进化算法的光伏发电系统最大功率点跟踪控制策略。首先，引入三角突变策略，并将其嵌入传统差分进化算法的交叉公式当中，避免因迭代前后输出相同的占空比造成重复采样功率的情况。其次，引入自适应比例因子策略，以加强个体的收敛性。最后，通过奖励惩罚机制平衡所提算法的全局开发和局部探索能力。仿真结果表明，与对比文献的差分进化算法相比，改进算法在跟踪速度、稳定性方面具有显著的优势。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0344
摘要:
摘要： 针对低压配电台区量测信息有限、计算资源不足的现实问题，提出一种基于实测灵敏度矩阵的光伏逆变器有功、无功协同调压策略。首先，通过调整光伏出力并观察记录节点电压变化，获取有功、无功调压灵敏度矩阵。然后，考虑逆变器容量约束、功率因数约束，在保证电压质量的前提下以有功出力最大化、无功出力最小化为目标，提出多台光伏逆变器协同调压线性优化模型。最后，以某农村配电台区为例验证所提策略的有效性、控制精度以及计算速度。结果表明，策略充分利用了逆变器无功调压能力，能够在精准控制台区电压水平的基础上有效减少弃光，同时求解速度较快，可适用于实际配电台区有限的计算资源。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0270
摘要:
当高压电网发生故障时，在关键保护或断路器元件出现误动或信息误报、漏报时，现有故障诊断解析模型会出现误判。为解决这一问题，本文提出了考虑保护启动信息的电网故障诊断解析模型及告警方法。首先，在传统故障诊断解析模型的基础上，增加了保护期望启动状态与实际状态差异值，构建了考虑保护启动信息的电网故障诊断适应度函数，并基于粒子群算法进行寻优计算得到故障元件，解决了关键保护或断路器元件出现误动作或信息误报、漏报时诊断错误的问题。然后基于所得到的故障元件，利用保护启动信息生成保护启动层级图，对启动异常的保护进行告警。最后利用推理链的方法对整个故障过程进行完整解析。新解析模型的灵敏度和准确度与传统方法相比有较大提升，且考虑保护启动信息的保护告警方法能对启动信息异常的保护进行提前告警，具有良好的应用前景。
当高压电网发生故障时，在关键保护或断路器元件出现误动或信息误报、漏报时，现有故障诊断解析模型会出现误判。为解决这一问题，本文提出了考虑保护启动信息的电网故障诊断解析模型及告警方法。首先，在传统故障诊断解析模型的基础上，增加了保护期望启动状态与实际状态差异值，构建了考虑保护启动信息的电网故障诊断适应度函数，并基于粒子群算法进行寻优计算得到故障元件，解决了关键保护或断路器元件出现误动作或信息误报、漏报时诊断错误的问题。然后基于所得到的故障元件，利用保护启动信息生成保护启动层级图，对启动异常的保护进行告警。最后利用推理链的方法对整个故障过程进行完整解析。新解析模型的灵敏度和准确度与传统方法相比有较大提升，且考虑保护启动信息的保护告警方法能对启动信息异常的保护进行提前告警，具有良好的应用前景。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0318
摘要:
针对风电功率预测问题，提出了一种基于多元变分模态分解(multivariate variational mode decomposition, MVMD)、多目标纵横交叉优化(multi-objective crisscross optimization, MOCSO)算法和Blending集成学习的超短期风电功率预测。在数据处理阶段，为了保持各序列间的同步相关性以及分解后得到本征模态函数(intrinsic mode functions, IMF) 分量个数和分量频率相匹配，使用MVMD对多通道原始数据进行同步分解。针对单一机器学习模型导致预测的全面性不足，且存在精度和鲁棒性低的问题，提出了基于MOCSO算法动态加权的Blending集成学习模型。即通过对递归神经网络、卷积神经网络、长短期记忆网络的预测结果进行动态加权集成，并通过MOCSO优化调整权重，以提高模型的预测准确性与稳定性。实验结果表明，本文所提出的预测模型不仅有效，且显著优于其他预测模型。
针对风电功率预测问题，提出了一种基于多元变分模态分解(multivariate variational mode decomposition, MVMD)、多目标纵横交叉优化(multi-objective crisscross optimization, MOCSO)算法和Blending集成学习的超短期风电功率预测。在数据处理阶段，为了保持各序列间的同步相关性以及分解后得到本征模态函数(intrinsic mode functions, IMF) 分量个数和分量频率相匹配，使用MVMD对多通道原始数据进行同步分解。针对单一机器学习模型导致预测的全面性不足，且存在精度和鲁棒性低的问题，提出了基于MOCSO算法动态加权的Blending集成学习模型。即通过对递归神经网络、卷积神经网络、长短期记忆网络的预测结果进行动态加权集成，并通过MOCSO优化调整权重，以提高模型的预测准确性与稳定性。实验结果表明，本文所提出的预测模型不仅有效，且显著优于其他预测模型。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0175
摘要:
储能选型是储能参与新能源一次调频规划和设计的关键内容，涉及到安全性、一次调频适应性、经济性和环保性等多方面指标，是一个复杂的多目标决策问题。提出基于层次分析法（analytic hierarchy process, AHP）和逼近理想解排序方法（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution, TOPSIS）相结合的储能参与新能源一次调频选型方案。分析各个指标特征，构建两层决策体系。根据专家打分和实际应用需求，采用AHP法得到各个决策指标的权重，进一步采用TOPSIS法根据各指标的权重和相关参数对储能进行选型。最后选取压缩空气、飞轮储能、磷酸铁锂电池和超级电容器等12种储能类型为案例进行分析，结果表明，磷酸铁锂电池在参与新能源一次调频应用场景中占有优势。该选型方案可以为储能参与新能源一次调频规划和设计提供一定的理论支撑。
储能选型是储能参与新能源一次调频规划和设计的关键内容，涉及到安全性、一次调频适应性、经济性和环保性等多方面指标，是一个复杂的多目标决策问题。提出基于层次分析法（analytic hierarchy process, AHP）和逼近理想解排序方法（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution, TOPSIS）相结合的储能参与新能源一次调频选型方案。分析各个指标特征，构建两层决策体系。根据专家打分和实际应用需求，采用AHP法得到各个决策指标的权重，进一步采用TOPSIS法根据各指标的权重和相关参数对储能进行选型。最后选取压缩空气、飞轮储能、磷酸铁锂电池和超级电容器等12种储能类型为案例进行分析，结果表明，磷酸铁锂电池在参与新能源一次调频应用场景中占有优势。该选型方案可以为储能参与新能源一次调频规划和设计提供一定的理论支撑。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0159
摘要:
为有效缓解三北地区高比例可再生能源并网所存在的大规模弃风问题，将火电机组、热电联产机组、光热电站、风电厂和电热负荷聚合为虚拟电厂。首先采用场景分析法对日前风光场景进行随机优化，降低风光预测误差；利用综合需求响应机制充分调动电热柔性负荷资源。然后综合考虑系统运行成本、弃风成本和需求响应成本构建VPP系统日前调度优化模型，并在多种运行模式下求解以获得最优日前调度计划。最后通过算例分析验证所提方案在提高系统经济性的同时能有效促进风电消纳。
为有效缓解三北地区高比例可再生能源并网所存在的大规模弃风问题，将火电机组、热电联产机组、光热电站、风电厂和电热负荷聚合为虚拟电厂。首先采用场景分析法对日前风光场景进行随机优化，降低风光预测误差；利用综合需求响应机制充分调动电热柔性负荷资源。然后综合考虑系统运行成本、弃风成本和需求响应成本构建VPP系统日前调度优化模型，并在多种运行模式下求解以获得最优日前调度计划。最后通过算例分析验证所提方案在提高系统经济性的同时能有效促进风电消纳。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0179
摘要:
为充分发挥水电的灵活调节作用来应对高比例风电的随机性、间歇性对电力系统调度带来的影响，以促进风电全额消纳、火电运行费用最低、火电机组出力波动量最小作为优化目标，建立了风−水−火电力系统多目标优化调度模型，并且综合考虑了火电机组启停与低负荷运行、风电有无弃风等多种场景，提出了水电利用率、火电运行成本、火电波动量等量化指标，用以评价调度结果的优劣。为保证模型求解效率，设计分层优化求解策略，第一层优化水电机组出力，促进水电调节能力的充分发挥，保证火电机组总波动量最小；第二层优化各台火电机组出力，使得系统运行费用最低；采用粒子群算法对每层优化问题进行求解。通过不同应用场景下的算例测试，进行了优化前后的调度结果对比、考虑机组启停的调度结果对比、不同风电装机容量下的调度结果对比，验证了所建模型和分层优化策略的有效性。
为充分发挥水电的灵活调节作用来应对高比例风电的随机性、间歇性对电力系统调度带来的影响，以促进风电全额消纳、火电运行费用最低、火电机组出力波动量最小作为优化目标，建立了风−水−火电力系统多目标优化调度模型，并且综合考虑了火电机组启停与低负荷运行、风电有无弃风等多种场景，提出了水电利用率、火电运行成本、火电波动量等量化指标，用以评价调度结果的优劣。为保证模型求解效率，设计分层优化求解策略，第一层优化水电机组出力，促进水电调节能力的充分发挥，保证火电机组总波动量最小；第二层优化各台火电机组出力，使得系统运行费用最低；采用粒子群算法对每层优化问题进行求解。通过不同应用场景下的算例测试，进行了优化前后的调度结果对比、考虑机组启停的调度结果对比、不同风电装机容量下的调度结果对比，验证了所建模型和分层优化策略的有效性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0164
摘要:
蓄热式电采暖负荷具有时移性和连续可调性，可作为需求侧资源解决乡村地区新能源消纳困难与清洁供暖问题。当前实施的峰谷分时电价，不能根据源荷变化有效引导电采暖运行以消纳受阻风光。因此提出采用场景法描述风光荷的不确定性，根据源荷峰谷时段变化确定分时电价。并且考虑电采暖响应分时电价时出现用电同时率高问题，引入了需求价格弹性系数，建立以蓄热式电采暖运行成本和系统负荷峰谷差期望最小的日前日内源荷协调优化模型，滚动调整每时段各灵活资源出力。最后通过仿真验证模型的有效性。
蓄热式电采暖负荷具有时移性和连续可调性，可作为需求侧资源解决乡村地区新能源消纳困难与清洁供暖问题。当前实施的峰谷分时电价，不能根据源荷变化有效引导电采暖运行以消纳受阻风光。因此提出采用场景法描述风光荷的不确定性，根据源荷峰谷时段变化确定分时电价。并且考虑电采暖响应分时电价时出现用电同时率高问题，引入了需求价格弹性系数，建立以蓄热式电采暖运行成本和系统负荷峰谷差期望最小的日前日内源荷协调优化模型，滚动调整每时段各灵活资源出力。最后通过仿真验证模型的有效性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0163
摘要:
为提高变压器故障诊断的准确性，提出了一种基于数据增强和特征注意力机制的灰狼优化算法（grey wolf optimization，GWO）-残差神经网络（residual neural network，ResNet）故障诊断方法。针对变压器不平衡数据集对故障诊断模型产生的影响，利用带梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络（generative adversarial network with gradient penalty ，WGANGP）对变压器数据进行数据增强。其次，在诊断模型的输入侧引入特征注意力机制，提升模型对平衡数据集中关键特征的敏感性。然后，为加速模型的收敛性，在训练的早期利用GWO-ResNet。最后基于某实测变压器数据集对所提出WGANGP-ATT-GWO-ResNet故障诊断模型的有效性进行验证。
为提高变压器故障诊断的准确性，提出了一种基于数据增强和特征注意力机制的灰狼优化算法（grey wolf optimization，GWO）-残差神经网络（residual neural network，ResNet）故障诊断方法。针对变压器不平衡数据集对故障诊断模型产生的影响，利用带梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络（generative adversarial network with gradient penalty ，WGANGP）对变压器数据进行数据增强。其次，在诊断模型的输入侧引入特征注意力机制，提升模型对平衡数据集中关键特征的敏感性。然后，为加速模型的收敛性，在训练的早期利用GWO-ResNet。最后基于某实测变压器数据集对所提出WGANGP-ATT-GWO-ResNet故障诊断模型的有效性进行验证。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0225
摘要:
微电网可以将发电高峰期盈余的可再生能源出售来促进可再生能源消纳并获取最大收益。采用拍卖机制确定交易价格，但交易过程中购电需求的变化也会对可再生能源消纳及微电网收益产生影响，为此，提出一种计及购电需求不确定性的微电网能源竞价交易模型。首先采用统一价格同步向上叫价拍卖机制进行定价，并提出了拍卖机制的改进方案来平衡用能消费者的对不同时段的拍卖需求；考虑到用能消费者的购电需求不确定性，采用鲁棒线性优化算法来规避不确定性参数对最优解的影响。最后通过MATLAB软件仿真分析，证明了该模型能够最大限度地提高可再生能源的出售率及微电网的收益。
微电网可以将发电高峰期盈余的可再生能源出售来促进可再生能源消纳并获取最大收益。采用拍卖机制确定交易价格，但交易过程中购电需求的变化也会对可再生能源消纳及微电网收益产生影响，为此，提出一种计及购电需求不确定性的微电网能源竞价交易模型。首先采用统一价格同步向上叫价拍卖机制进行定价，并提出了拍卖机制的改进方案来平衡用能消费者的对不同时段的拍卖需求；考虑到用能消费者的购电需求不确定性，采用鲁棒线性优化算法来规避不确定性参数对最优解的影响。最后通过MATLAB软件仿真分析，证明了该模型能够最大限度地提高可再生能源的出售率及微电网的收益。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0184
摘要:
以风光为代表的新能源具有出力不确定性、波动性，聚合新能源发电资源的虚拟电厂(virtual power plant, VPP)在优化调度时难以避免VPP实际出力与调度计划间的偏差，进而导致VPP运营风险增加，收益降低。提出了考虑新能源不确定性风险的VPP双层调度策略。首先，建立了考虑VPP内部资源聚合效益的上层模型；其次，针对新能源出力不确定性，采用条件风险价值量化虚拟电厂调度风险，建立了考虑VPP收益和风险的下层多目标调度模型；最后，通过算例验证了调度模型的有效性，能够为VPP提供兼顾收益与风险的调度辅助决策。
以风光为代表的新能源具有出力不确定性、波动性，聚合新能源发电资源的虚拟电厂(virtual power plant, VPP)在优化调度时难以避免VPP实际出力与调度计划间的偏差，进而导致VPP运营风险增加，收益降低。提出了考虑新能源不确定性风险的VPP双层调度策略。首先，建立了考虑VPP内部资源聚合效益的上层模型；其次，针对新能源出力不确定性，采用条件风险价值量化虚拟电厂调度风险，建立了考虑VPP收益和风险的下层多目标调度模型；最后，通过算例验证了调度模型的有效性，能够为VPP提供兼顾收益与风险的调度辅助决策。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0355
摘要:
为保障需求响应信息正常交互，确保需求响应工作在各地安全开展，设计一种电力需求响应信息交互下改进的长短期记忆网络识别和检测分布式拒绝服务攻击方法，适用于多类别多特征形式下的需求响应交互流量中的分布式拒绝服务攻击检测分类。首先介绍一种需求响应信息交换规范支持下的电力需求响应流量特征的分类遴选机制；其次，为实现识别需求响应交互系统内部双向流量，引入高斯误差线性单元，建立基于改进的长短期记忆网络的分布式拒绝服务攻击检测模型；最后通过选取需求响应下的流量数据集，设置电网不同状态下不同攻击率的方法进行验证，证明该方法对于需求响应信息交互中多类别分布式拒绝服务攻击具有高辨识率，且能对分布式拒绝服务攻击类型进行准确归类。
为保障需求响应信息正常交互，确保需求响应工作在各地安全开展，设计一种电力需求响应信息交互下改进的长短期记忆网络识别和检测分布式拒绝服务攻击方法，适用于多类别多特征形式下的需求响应交互流量中的分布式拒绝服务攻击检测分类。首先介绍一种需求响应信息交换规范支持下的电力需求响应流量特征的分类遴选机制；其次，为实现识别需求响应交互系统内部双向流量，引入高斯误差线性单元，建立基于改进的长短期记忆网络的分布式拒绝服务攻击检测模型；最后通过选取需求响应下的流量数据集，设置电网不同状态下不同攻击率的方法进行验证，证明该方法对于需求响应信息交互中多类别分布式拒绝服务攻击具有高辨识率，且能对分布式拒绝服务攻击类型进行准确归类。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0215
摘要:
为探索数字孪生在变电站运检中的实用化应用，以雄安数字孪生变电站为案例，结合变电检修运维实际总结痛点问题，并提出成熟的数字孪生应该具备快速扫描建模，物理引擎底座、虚实双向交互的实用化能力。相关技术研究应紧扣标准化和实用化目的，在现有技术的基础上做迁移、延伸等适用化应用。数字孪生技术在变电站运检中潜力巨大，相关理论在各个领域已经存在应用，但实用性示范工程的落地化应用，仍需进一步的体系化研究和标准化研究。
为探索数字孪生在变电站运检中的实用化应用，以雄安数字孪生变电站为案例，结合变电检修运维实际总结痛点问题，并提出成熟的数字孪生应该具备快速扫描建模，物理引擎底座、虚实双向交互的实用化能力。相关技术研究应紧扣标准化和实用化目的，在现有技术的基础上做迁移、延伸等适用化应用。数字孪生技术在变电站运检中潜力巨大，相关理论在各个领域已经存在应用，但实用性示范工程的落地化应用，仍需进一步的体系化研究和标准化研究。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0042
摘要:
针对现有配网结构下蓄热式电采暖接入规模的评估问题，提出了1种含蓄热式电采暖接入的配网承载能力评估方法。首先，分析热负荷的主要影响因素与蓄热式电采暖运行特性，建立蓄热式电采暖系统模型；同时，建立配网可利用低谷电量模型；然后，以供热面积最大为目标，结合配网低谷电量约束与机会约束条件，构建含蓄热式电采暖的配网承载能力评估模型；最后将评估模型应用在河北省某农村配电网中，对比不同评估模型、机会约束置信度以及接入点对配网承载能力的影响。结果表明：所提评估模型可有效增大配网可承载的供热面积，提高配网资源利用率，实现当前配网结构下蓄热式电采暖接入规模的合理评估。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0195
摘要:
针对山地城市电动汽车充电站的规划需求，研究了山地城市道路特性，改进了充电负荷预测与充电站规划方法，主要包括：研究了山地城市道路空间特性，建立了电动汽车单车耗电模型；分析了山地城市单车耗电特性对充电负荷时空分布的影响，结合改进Floyd最短路径算法建立了群体充电负荷预测模型；考虑了充电负荷时空分布受充电站选址的影响，提出负荷预测与充电站规划迭代计算方法；以充电负荷时间维度波动更小与空间分布更均衡为目标，提出了新型山地城市充电站规划方法。通过遗传算法MATLAB仿真求解表明，上述建模方法能够实现对山地城市充电站的更合理规划：一方面，显著降低电动汽车充电负荷波动；另一方面，使得各站充电负荷更加均衡。
针对山地城市电动汽车充电站的规划需求，研究了山地城市道路特性，改进了充电负荷预测与充电站规划方法，主要包括：研究了山地城市道路空间特性，建立了电动汽车单车耗电模型；分析了山地城市单车耗电特性对充电负荷时空分布的影响，结合改进Floyd最短路径算法建立了群体充电负荷预测模型；考虑了充电负荷时空分布受充电站选址的影响，提出负荷预测与充电站规划迭代计算方法；以充电负荷时间维度波动更小与空间分布更均衡为目标，提出了新型山地城市充电站规划方法。通过遗传算法MATLAB仿真求解表明，上述建模方法能够实现对山地城市充电站的更合理规划：一方面，显著降低电动汽车充电负荷波动；另一方面，使得各站充电负荷更加均衡。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0297
摘要:
为提高配电网保护动作信息丢失时故障诊断的准确率及容错性，提出了基于改进的方向性加权模糊Petri网配电网故障诊断方法。首先，考虑故障发生时近后备保护对可疑故障元件故障诊断的影响，对可疑故障元件的各个故障蔓延方向进行建模；其次，在专家经验的基础上采用随机数对模型输入权值进行随机赋值；最后，在保护动作信息丢失时，跟踪改变可疑故障元件保护未动作的可信度取值，并分析该故障诊断方法的适应性与容错性。仿真结果表明，所提基于改进的方向性加权模糊Petri网配电网故障诊断模型在信息不完备或者保护及断路器拒动时，均具有较高的故障诊断准确率。
为提高配电网保护动作信息丢失时故障诊断的准确率及容错性，提出了基于改进的方向性加权模糊Petri网配电网故障诊断方法。首先，考虑故障发生时近后备保护对可疑故障元件故障诊断的影响，对可疑故障元件的各个故障蔓延方向进行建模；其次，在专家经验的基础上采用随机数对模型输入权值进行随机赋值；最后，在保护动作信息丢失时，跟踪改变可疑故障元件保护未动作的可信度取值，并分析该故障诊断方法的适应性与容错性。仿真结果表明，所提基于改进的方向性加权模糊Petri网配电网故障诊断模型在信息不完备或者保护及断路器拒动时，均具有较高的故障诊断准确率。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0125
摘要:
在碳中和、碳达峰的目标推动下，需求侧管理已逐渐成为降低碳排放的一种重要途径。为了更好地对电网进行需求侧管理，提出了一种考虑碳流追踪和用户碳排放程度评级的两阶段电力消费绿色责任证书分配模型，激励用户更好地承担碳减排责任。模型的一阶段以系统发电成本最小选为目标函数进行电力系统优化调度，确定机组的最优组合出力和系统潮流，进而构建碳流追踪模型以得到用户碳排放相关指标；二阶段综合考虑用户碳排放量和碳势建立用户碳排放程度评级体系，并以全网碳排放程度差异最小为目标进行绿色责任证书分配，满足碳减排责任主体共同而有差别地进行责任分摊。用CPLEX求解器对改进的IEEE14节点算例求解，仿真结果表明该方法能有效评估用户的碳排放程度情况，并实现对绿色责任证书的有效分配，降低了高碳用户的等效碳排放状况。
在碳中和、碳达峰的目标推动下，需求侧管理已逐渐成为降低碳排放的一种重要途径。为了更好地对电网进行需求侧管理，提出了一种考虑碳流追踪和用户碳排放程度评级的两阶段电力消费绿色责任证书分配模型，激励用户更好地承担碳减排责任。模型的一阶段以系统发电成本最小选为目标函数进行电力系统优化调度，确定机组的最优组合出力和系统潮流，进而构建碳流追踪模型以得到用户碳排放相关指标；二阶段综合考虑用户碳排放量和碳势建立用户碳排放程度评级体系，并以全网碳排放程度差异最小为目标进行绿色责任证书分配，满足碳减排责任主体共同而有差别地进行责任分摊。用CPLEX求解器对改进的IEEE14节点算例求解，仿真结果表明该方法能有效评估用户的碳排放程度情况，并实现对绿色责任证书的有效分配，降低了高碳用户的等效碳排放状况。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0367
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面向由分布式电源与储能组成的虚拟电厂，提出了一种计及风险的2阶段鲁棒优化调度模型，以应对分布式可再生能源的不确定性对虚拟电厂运行带来的影响。该模型第1阶段对鲁棒模型的不确定集进行优化，同时评估弃可再生能源风险与失负荷风险；第2阶段则在优化的不确定集内寻找最恶劣的运行场景，并对该场景下的虚拟电厂运行成本进行优化。2阶段模型协同求解，可以确定合适的鲁棒模型不确定集，并制定应对最恶劣运行场景的调度方案，保证虚拟电厂运行的经济性与安全性。通过对2类风险进行线性化，所提模型可采用目前最先进的列约束生成算法进行求解。最后用算例分析验证了所提模型的有效性。
面向由分布式电源与储能组成的虚拟电厂，提出了一种计及风险的2阶段鲁棒优化调度模型，以应对分布式可再生能源的不确定性对虚拟电厂运行带来的影响。该模型第1阶段对鲁棒模型的不确定集进行优化，同时评估弃可再生能源风险与失负荷风险；第2阶段则在优化的不确定集内寻找最恶劣的运行场景，并对该场景下的虚拟电厂运行成本进行优化。2阶段模型协同求解，可以确定合适的鲁棒模型不确定集，并制定应对最恶劣运行场景的调度方案，保证虚拟电厂运行的经济性与安全性。通过对2类风险进行线性化，所提模型可采用目前最先进的列约束生成算法进行求解。最后用算例分析验证了所提模型的有效性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0313
摘要:
随着电动汽车和快速充电站的快速发展，电力网络与交通网络之间的耦合日渐增强。作为激励信号，充电价格是引导车辆用户的路径与充电选择的有效手段。为挖掘电动汽车充电负荷的空间灵活性，提出一种电网−充电运营商协同优化架构。首先，基于离散选择模型，对电力−交通融合网络进行建模，完成计及用户决策的异质性与不完全理性的充电负荷计算。之后，通过电网调度与充电运营商的合作，实现充电价格与充电容量的协同优化，对车辆用户的行为模式进行引导，以发掘电动汽车充电负荷的空间可平移潜力。最后，计及充电运营商在合作中的收益损失，基于纳什谈判机制对合作中产生的净收益进行合理分配。算例表明，所提协同运行架构有效地降低了电网的供电成本，同时从个体理性角度保证了合作联盟的稳定性。
随着电动汽车和快速充电站的快速发展，电力网络与交通网络之间的耦合日渐增强。作为激励信号，充电价格是引导车辆用户的路径与充电选择的有效手段。为挖掘电动汽车充电负荷的空间灵活性，提出一种电网−充电运营商协同优化架构。首先，基于离散选择模型，对电力−交通融合网络进行建模，完成计及用户决策的异质性与不完全理性的充电负荷计算。之后，通过电网调度与充电运营商的合作，实现充电价格与充电容量的协同优化，对车辆用户的行为模式进行引导，以发掘电动汽车充电负荷的空间可平移潜力。最后，计及充电运营商在合作中的收益损失，基于纳什谈判机制对合作中产生的净收益进行合理分配。算例表明，所提协同运行架构有效地降低了电网的供电成本，同时从个体理性角度保证了合作联盟的稳定性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0071
摘要:
通过注入一定量的二次谐波电流，能够抑制模块化多电平换流器（modular multilevel converter, MMC）的子模块电容电压纹波，降低对电容值的需求，从而减少MMC换流阀的体积和成本。此外，当电网电压不平衡时，子模块电容电压纹波将会变大，如果不采取合适的策略，有可能会造成子模块的过电压。针对上述问题，提出一种适用于混合型MMC的在不平衡网压工况下的的二次谐波电流注入策略。首先建立不平衡网压工况下的MMC数学模型；接着分析子模块电容电压的纹波特性，揭示子模块电容电压和桥臂功率波动的关系；基于桥臂瞬时功率模型提出谐波注入参数的优化策略和计算过程；最后在PSCAD/EMTDC搭建混合型MMC仿真模型来验证所提策略的有效性。仿真结果表明，所提策略能够有效地抑制几种典型的不平衡网压下的电容电压纹波。
通过注入一定量的二次谐波电流，能够抑制模块化多电平换流器（modular multilevel converter, MMC）的子模块电容电压纹波，降低对电容值的需求，从而减少MMC换流阀的体积和成本。此外，当电网电压不平衡时，子模块电容电压纹波将会变大，如果不采取合适的策略，有可能会造成子模块的过电压。针对上述问题，提出一种适用于混合型MMC的在不平衡网压工况下的的二次谐波电流注入策略。首先建立不平衡网压工况下的MMC数学模型；接着分析子模块电容电压的纹波特性，揭示子模块电容电压和桥臂功率波动的关系；基于桥臂瞬时功率模型提出谐波注入参数的优化策略和计算过程；最后在PSCAD/EMTDC搭建混合型MMC仿真模型来验证所提策略的有效性。仿真结果表明，所提策略能够有效地抑制几种典型的不平衡网压下的电容电压纹波。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0047
摘要:
可信容量是衡量新能源对电力系统发电容量贡献效益的重要指标，对于含新能源系统的规划和调控极为重要。考虑到同一地区新能源出力和负荷存在一定相关性，提出一种计及源荷匹配特性的新能源可信容量评估方法。基于核密度估计求得新能源出力概率模型，采用Copula函数分季节场景描述新能源出力与负荷需求之间的相关关系，建立新能源总出力概率模型，继而构建源荷联合概率密度分布模型。生成计及源荷相关性的出力场景，基于等可靠性指标和可信容量表征指标进行可信容量评估。最后，通过某地区实际算例分析，验证了所提方法的有效性。
可信容量是衡量新能源对电力系统发电容量贡献效益的重要指标，对于含新能源系统的规划和调控极为重要。考虑到同一地区新能源出力和负荷存在一定相关性，提出一种计及源荷匹配特性的新能源可信容量评估方法。基于核密度估计求得新能源出力概率模型，采用Copula函数分季节场景描述新能源出力与负荷需求之间的相关关系，建立新能源总出力概率模型，继而构建源荷联合概率密度分布模型。生成计及源荷相关性的出力场景，基于等可靠性指标和可信容量表征指标进行可信容量评估。最后，通过某地区实际算例分析，验证了所提方法的有效性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0075
摘要:
[1] 随着电力市场逐步放开，允许风电、光伏、储能等新兴市场主体参与电力市场。首先从新兴市场主体参与电力市场价值体系出发，分析了其参与市场交易的利益流动关系及博弈关系，量化了其参与电力市场的电能价值、辅助服务价值和绿色能源价值。以此为基础，从独立式、聚合式、混合式3个角度提出新兴市场主体参与电力现货市场的商业模式。独立式允许容量较大或特定场景下的新兴市场主体与其他市场主体同等地位竞价进入市场；聚合式允许新兴市场主体聚合成虚拟电厂参与市场竞价；混合式聚焦多样化自由参与，允许新兴市场主体部分电量单独参与、部分电量聚合到虚拟电厂参与；其次，构建了基于博弈论的新兴市场主体参与现货联合市场（日前电能量市场和辅助服务市场）的出清模型，给出了不同参与方式下的约束条件。最后，以典型应用场景为例，验证了所提商业模式的可行性和有效性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0030
摘要:
为解决当前配电网灾后抢修策略制定时，未充分考虑道路阻断和交通延误影响抢修进程的问题，提出了考虑交通网延误的配电网灾后滚动抢修策略。首先，建立了计及交通网延误的灾后滚动抢修策略框架，以道路延误函数与路口延误函数建立实时交通网延误模型，通过Floyd算法得到各故障点间最短通行时间矩阵。其次，建立考虑交通网延误的灾后抢修策略双层优化模型，外层以加权失电负荷最小和抢修总时长最短为目标，得到各抢修班组抢修链。内层以最大化恢复失电负荷为目标，得到紧急恢复方案。在抢修过程中根据交通网信息更新最短通行时间矩阵，滚动后续抢修策略。最后，通过算例仿真验证灾后滚动抢修策略的有效性。
为解决当前配电网灾后抢修策略制定时，未充分考虑道路阻断和交通延误影响抢修进程的问题，提出了考虑交通网延误的配电网灾后滚动抢修策略。首先，建立了计及交通网延误的灾后滚动抢修策略框架，以道路延误函数与路口延误函数建立实时交通网延误模型，通过Floyd算法得到各故障点间最短通行时间矩阵。其次，建立考虑交通网延误的灾后抢修策略双层优化模型，外层以加权失电负荷最小和抢修总时长最短为目标，得到各抢修班组抢修链。内层以最大化恢复失电负荷为目标，得到紧急恢复方案。在抢修过程中根据交通网信息更新最短通行时间矩阵，滚动后续抢修策略。最后，通过算例仿真验证灾后滚动抢修策略的有效性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0327
摘要:
大规模新能源发电机组并网替代了部分常规火电机组，致使当前确定的一次调频备用容量无法满足系统发生大扰动下的充分性要求。随着智能电网的发展，以电热水器为代表的需求侧响应资源是极佳的调频备用，利用补偿机制刺激其积极参与系统一次调频，并构造了计及系统惯性、调速器爬坡率、调频死区和电热水器负荷的一次调频动态响应模型，形成机组最小一次调频容量的约束条件。在考虑机组一次调频容量安全约束前提下，将一次调频辅助服务成本纳入系统运行成本中来，以运行成本最小构建目标函数并利用Matlab-Yalmip-Cplex进行优化求解。最后基于改进型的IEEE-30节点标准测试系统算例验证所提模型的有效性和安全性，也验证了电热水器负荷能在频率事故初期快速响应，有效降低频率偏差。
大规模新能源发电机组并网替代了部分常规火电机组，致使当前确定的一次调频备用容量无法满足系统发生大扰动下的充分性要求。随着智能电网的发展，以电热水器为代表的需求侧响应资源是极佳的调频备用，利用补偿机制刺激其积极参与系统一次调频，并构造了计及系统惯性、调速器爬坡率、调频死区和电热水器负荷的一次调频动态响应模型，形成机组最小一次调频容量的约束条件。在考虑机组一次调频容量安全约束前提下，将一次调频辅助服务成本纳入系统运行成本中来，以运行成本最小构建目标函数并利用Matlab-Yalmip-Cplex进行优化求解。最后基于改进型的IEEE-30节点标准测试系统算例验证所提模型的有效性和安全性，也验证了电热水器负荷能在频率事故初期快速响应，有效降低频率偏差。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0046
摘要:
[1] 在碳达峰、碳中和目标的驱动下，风电、光伏等新能源发电快速发展，大规模、集群化和分层分区并网是重要的发展方向。针对新能源大规模并网造成的电力系统潮流波动和电压偏移等问题，提出一种风–光新能源场站群分层分区并网规划方法。考虑电网拓扑结构和输电线路阻抗，基于图论对电网进行分区，构建包含电压偏移、潮流波动和经济运行指标在内的新能源接入电网多指标评估体系，以弃风弃光量最小为目标建立新能源分层分区并网规划模型。采用交流潮流二阶锥近似方法对模型进行简化，求解各项评估指标，结合TOPSIS综合评价法对所有可行方案进行评估，确定最优接入方案。最后，以IEEE 39节点系统为基础算例，验证了所提规划方法的有效性和实用性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0361
摘要:
低压配电网零注入节点无量测装置、可量测节点数据单一且精度较低，导致线路阻抗难以精确估计。因此提出分时感知与分块回溯的阻抗估计方法解决该问题。首先，对简化的典型低压配电网进行拓扑分块，在用户所在块构建时序叠加方程组，求得时间尺度的阻抗序列；其次，以模糊熵计算阻抗序列混乱度，实现用户侧拓扑校验；再次，提出轮廓系数密度聚类算法，通过对阻抗序列聚类实现优质量测数据的感知，在优质量测基础上分块阻抗估计，回溯确定各段线路阻抗边界；然后，建立含阻抗边界的非线性阻抗估计函数，实现各段线路阻抗精确估计。最后用算例验证了所提方法相较于现有方法可提升阻抗辨识精度。
低压配电网零注入节点无量测装置、可量测节点数据单一且精度较低，导致线路阻抗难以精确估计。因此提出分时感知与分块回溯的阻抗估计方法解决该问题。首先，对简化的典型低压配电网进行拓扑分块，在用户所在块构建时序叠加方程组，求得时间尺度的阻抗序列；其次，以模糊熵计算阻抗序列混乱度，实现用户侧拓扑校验；再次，提出轮廓系数密度聚类算法，通过对阻抗序列聚类实现优质量测数据的感知，在优质量测基础上分块阻抗估计，回溯确定各段线路阻抗边界；然后，建立含阻抗边界的非线性阻抗估计函数，实现各段线路阻抗精确估计。最后用算例验证了所提方法相较于现有方法可提升阻抗辨识精度。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0337
摘要:
分时电价作为一项有效的需求响应手段，为解决居民区由于电动汽车渗透率的不断增加而原有电力设备不能满足充电需求的问题提供了方向。首先基于电动汽车用户的出行习惯和调度选择建立负荷曲线，然后以总负荷峰谷差最小为目标对总负荷进行一次调整，最后结合负荷削减成本，以用户综合电费敏感度最小为目标得到分时电价，实现了对总负荷的二次调整。此外，在模型求解过程中对粒子群算法进行了改进。算例表明，可以通过电价设计使得负荷聚合商有能力满足电动汽车充电需求，并且该方法确定的电价有利于引导电动汽车车主由不允许聚合商调度转向允许聚合商调度，算例还表明改进的粒子群算法收敛速度更快。
分时电价作为一项有效的需求响应手段，为解决居民区由于电动汽车渗透率的不断增加而原有电力设备不能满足充电需求的问题提供了方向。首先基于电动汽车用户的出行习惯和调度选择建立负荷曲线，然后以总负荷峰谷差最小为目标对总负荷进行一次调整，最后结合负荷削减成本，以用户综合电费敏感度最小为目标得到分时电价，实现了对总负荷的二次调整。此外，在模型求解过程中对粒子群算法进行了改进。算例表明，可以通过电价设计使得负荷聚合商有能力满足电动汽车充电需求，并且该方法确定的电价有利于引导电动汽车车主由不允许聚合商调度转向允许聚合商调度，算例还表明改进的粒子群算法收敛速度更快。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0349
摘要:
在风电并网处配置一定容量的储能系统对并网风功率进行平抑处理可以大幅提高风电并网的安全性、可靠性。传统的低通滤波等方法具有较高的滞后特性，风电跟随能力较差，这将导致储能系统的充放电深度变大，从而影响储能系统的寿命，同时也会使其配置容量需求增大。因此提出一种灰色预测和低通滤波相结合的储能系统平滑风电功率控制策略，该策略能够根据储能系统的荷电状态(state of charge，SOC)变化自动调整算法参数，保证SOC维持在安全范围内，同时实现风电功率的平滑和跟踪，并减少储能系统的容量配置需求及充放电深度。最后通过Matlab仿真验证了该策略的可行性和有效性。
在风电并网处配置一定容量的储能系统对并网风功率进行平抑处理可以大幅提高风电并网的安全性、可靠性。传统的低通滤波等方法具有较高的滞后特性，风电跟随能力较差，这将导致储能系统的充放电深度变大，从而影响储能系统的寿命，同时也会使其配置容量需求增大。因此提出一种灰色预测和低通滤波相结合的储能系统平滑风电功率控制策略，该策略能够根据储能系统的荷电状态(state of charge，SOC)变化自动调整算法参数，保证SOC维持在安全范围内，同时实现风电功率的平滑和跟踪，并减少储能系统的容量配置需求及充放电深度。最后通过Matlab仿真验证了该策略的可行性和有效性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0362
摘要:
变频空调在家用空调中的占比已超过定频空调，成为主流，为指导这部分日益增大的需求响应资源在电力系统中发挥削峰填谷作用，提出变频空调3层调控框架，对变频空调的响应潜力、调度模型和控制策略进行分析研究：在潜力评估层面，基于变频空调稳态功率获取变频空调负荷聚合功率，考虑用户侧多重影响因素，建立变频空调负荷聚合响应潜力评估模型，获取其聚合响应潜力；在日前调度层，考虑变频空调各时段潜力大小并结合基础柔性负荷响应特性建立联合调度模型，挖掘负荷侧多类型资源参与调节的潜力；在日内控制层，分析变频空动态、稳态模型，以稳态参数和温变参数为特征属性进行聚类分组，针对变频空调采用温度控制方法进行分组控制，使空调负荷跟随调度计划。最后，通过某配电网系统进行验证分析，结论表明：所提3层调控框架对变频空调负荷响应潜力挖掘引导和利用具有一定指导意义。
变频空调在家用空调中的占比已超过定频空调，成为主流，为指导这部分日益增大的需求响应资源在电力系统中发挥削峰填谷作用，提出变频空调3层调控框架，对变频空调的响应潜力、调度模型和控制策略进行分析研究：在潜力评估层面，基于变频空调稳态功率获取变频空调负荷聚合功率，考虑用户侧多重影响因素，建立变频空调负荷聚合响应潜力评估模型，获取其聚合响应潜力；在日前调度层，考虑变频空调各时段潜力大小并结合基础柔性负荷响应特性建立联合调度模型，挖掘负荷侧多类型资源参与调节的潜力；在日内控制层，分析变频空动态、稳态模型，以稳态参数和温变参数为特征属性进行聚类分组，针对变频空调采用温度控制方法进行分组控制，使空调负荷跟随调度计划。最后，通过某配电网系统进行验证分析，结论表明：所提3层调控框架对变频空调负荷响应潜力挖掘引导和利用具有一定指导意义。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0340
摘要:
自愈是智能配电网区别于传统配电网的显著特征，为提高各项自愈技术实用化水平，需要准确掌握智能配电网整体免疫力水平。因此，借鉴人体免疫系统机理，提出了智能配电网免疫系统，包括免疫耐受、免疫自稳、免疫识别、免疫应答和免疫恢复5类功能，在此基础上，提出了基于改进层次分析法与逼近理想解距离法相结合的智能配电网免疫力评估模型构建方法，并构建了智能配电网免疫力评估指标体系以及智能配电网免疫力评估模型。此评估模型能够全面且多层次地考虑影响智能配电网免疫力强弱的各类因素，在实际应用中为智能配电网精细化运维检修和管理提供理论参考。
自愈是智能配电网区别于传统配电网的显著特征，为提高各项自愈技术实用化水平，需要准确掌握智能配电网整体免疫力水平。因此，借鉴人体免疫系统机理，提出了智能配电网免疫系统，包括免疫耐受、免疫自稳、免疫识别、免疫应答和免疫恢复5类功能，在此基础上，提出了基于改进层次分析法与逼近理想解距离法相结合的智能配电网免疫力评估模型构建方法，并构建了智能配电网免疫力评估指标体系以及智能配电网免疫力评估模型。此评估模型能够全面且多层次地考虑影响智能配电网免疫力强弱的各类因素，在实际应用中为智能配电网精细化运维检修和管理提供理论参考。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0322
摘要:
在新型电力系统频率响应容量规划中，由于需要计及频率动态过程而进行时域仿真，已有仅考虑供需功率偏差的随机生产模拟方法已不再适用。针对新型电力系统的多资源结构，设计了包含风电、火电、燃气轮机发电、水电以及储能设备等资源类型的随机生产模拟算法框架，基于参数聚合与惯性环节拟合，建立了多资源的系统频率响应聚合模型，通过系统开环实现对最大频率偏差的解析分析，进而达到频率动态过程快速分析的目标。仿真算例表明：与基于时域仿真的传统方法相比，所提方法在满足计算精度的前提下，计算效率显著提升，可较好地满足快速频率响应备用容量规划制定的需求。
在新型电力系统频率响应容量规划中，由于需要计及频率动态过程而进行时域仿真，已有仅考虑供需功率偏差的随机生产模拟方法已不再适用。针对新型电力系统的多资源结构，设计了包含风电、火电、燃气轮机发电、水电以及储能设备等资源类型的随机生产模拟算法框架，基于参数聚合与惯性环节拟合，建立了多资源的系统频率响应聚合模型，通过系统开环实现对最大频率偏差的解析分析，进而达到频率动态过程快速分析的目标。仿真算例表明：与基于时域仿真的传统方法相比，所提方法在满足计算精度的前提下，计算效率显著提升，可较好地满足快速频率响应备用容量规划制定的需求。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0360
摘要:
随着电力市场改革的深入，市场主体日益剧增，且用户的需求随时变化，现货出清价格不确定。售电公司为了提高利润降低风险，需要进行全周期多时间尺度的购售电匹配，例如合约电量、现货、期权期货等，同时充分利用负荷的需求响应特性为用户制定不同的电价套餐。为此，研究了基于中长期电量滚动均衡化的售电公司全周期多时间尺度的购售电策略，首先采用滚动均衡化方法将中长期电量进行分解，建立中长期电量的梯级分解模型；同时设计期货期权合约来规避现货市场的风险，并建立高耗能用户的价格联动机制。然后，以售电公司利润最大为目标构建鲁棒优化的购售电模型。最后算例证明了模型的有效性，使售电公司的购售电决策在一定置信水平下确保利润最大。
随着电力市场改革的深入，市场主体日益剧增，且用户的需求随时变化，现货出清价格不确定。售电公司为了提高利润降低风险，需要进行全周期多时间尺度的购售电匹配，例如合约电量、现货、期权期货等，同时充分利用负荷的需求响应特性为用户制定不同的电价套餐。为此，研究了基于中长期电量滚动均衡化的售电公司全周期多时间尺度的购售电策略，首先采用滚动均衡化方法将中长期电量进行分解，建立中长期电量的梯级分解模型；同时设计期货期权合约来规避现货市场的风险，并建立高耗能用户的价格联动机制。然后，以售电公司利润最大为目标构建鲁棒优化的购售电模型。最后算例证明了模型的有效性，使售电公司的购售电决策在一定置信水平下确保利润最大。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0370
摘要:
针对连接柔性直流输电的双馈风力发电系统，提出一种基于转子侧换流器与直流电网侧换流器的协调控制策略，使得定子频率及定子电压随着风速变化都在一个较宽范围内变化，实现双馈风力发电机的高效运行。在传统的双馈风力发电机组连接柔性直流输电的拓扑结构下，对单台1.5 MW双馈风力发电机组宽范围电压频率协调控制策略进行了仿真实验，当风速变化时，通过控制直流电网侧换流器相应地调整定子电流频率，同时控制转子侧换流器磁链环使定子磁链保持不变，使得定子电压也同比例变化，从而在全风速范围内都能降低双馈电机的铁损耗。仿真结果表明在全风速范围内均可实现宽范围电压频率协调控制策略，且双馈电机的整体效率相比于恒压恒频控制策略得到很大提高。
针对连接柔性直流输电的双馈风力发电系统，提出一种基于转子侧换流器与直流电网侧换流器的协调控制策略，使得定子频率及定子电压随着风速变化都在一个较宽范围内变化，实现双馈风力发电机的高效运行。在传统的双馈风力发电机组连接柔性直流输电的拓扑结构下，对单台1.5 MW双馈风力发电机组宽范围电压频率协调控制策略进行了仿真实验，当风速变化时，通过控制直流电网侧换流器相应地调整定子电流频率，同时控制转子侧换流器磁链环使定子磁链保持不变，使得定子电压也同比例变化，从而在全风速范围内都能降低双馈电机的铁损耗。仿真结果表明在全风速范围内均可实现宽范围电压频率协调控制策略，且双馈电机的整体效率相比于恒压恒频控制策略得到很大提高。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0049
摘要:
新能源发电本身具有的不确定性和波动性势必会对电网安全造成影响。在火电机组调峰调频能力足够的情况下，通过改变火电机组的出力可平抑电网波动，减小新能源并网造成的冲击。为了电网的安全经济稳定运行，使火电机组具备足够的调节能力，提出了一种基于AGC指令预测的火电机组前馈预测控制方法。首先搭建BP神经网络模型对风电场、光伏电站的出力以及电力系统负荷进行预测，得到基于源荷分析的厂级AGC预测曲线，并根据该预测指令对火电厂负荷进行分配，所得的变负荷趋势作为前馈信息引入到火电机组控制系统中，以修正火电机组的AGC指令曲线，对机组进行优化前馈预测控制。经验证，所提控制方法使火电机组提前做出响应，可有效提升机组的响应能力。与常规控制方法相比，所提方法在控制精度和响应效率上均有一定程度上的提升，提高火电机组的调节能力。
新能源发电本身具有的不确定性和波动性势必会对电网安全造成影响。在火电机组调峰调频能力足够的情况下，通过改变火电机组的出力可平抑电网波动，减小新能源并网造成的冲击。为了电网的安全经济稳定运行，使火电机组具备足够的调节能力，提出了一种基于AGC指令预测的火电机组前馈预测控制方法。首先搭建BP神经网络模型对风电场、光伏电站的出力以及电力系统负荷进行预测，得到基于源荷分析的厂级AGC预测曲线，并根据该预测指令对火电厂负荷进行分配，所得的变负荷趋势作为前馈信息引入到火电机组控制系统中，以修正火电机组的AGC指令曲线，对机组进行优化前馈预测控制。经验证，所提控制方法使火电机组提前做出响应，可有效提升机组的响应能力。与常规控制方法相比，所提方法在控制精度和响应效率上均有一定程度上的提升，提高火电机组的调节能力。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0372
摘要:
随着分布式电源大规模地并网，导致电网电能质量问题日益突出，直接威胁到电网的安全稳定运行。为准确地评估系统电能质量状况，提出了一种主客观变异系数组合赋权电能质量综合评估方法，首先采用层次分析法和指标相关性权重法相结合的方法进行主、客观赋权，然后采用变异系数法求解兼顾主观评价和客观评价的综合权重。该方法综合考虑了主观与客观评估信息，能有效避免主观随意性和客观片面性的弊端。最后通过对实际数据的分析，结果表明所提方法同时考虑了主观和客观因素，综合评估结果更具有可信度与合理性。
随着分布式电源大规模地并网，导致电网电能质量问题日益突出，直接威胁到电网的安全稳定运行。为准确地评估系统电能质量状况，提出了一种主客观变异系数组合赋权电能质量综合评估方法，首先采用层次分析法和指标相关性权重法相结合的方法进行主、客观赋权，然后采用变异系数法求解兼顾主观评价和客观评价的综合权重。该方法综合考虑了主观与客观评估信息，能有效避免主观随意性和客观片面性的弊端。最后通过对实际数据的分析，结果表明所提方法同时考虑了主观和客观因素，综合评估结果更具有可信度与合理性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0006
摘要:
风电集群的有功协调控制是提高风电利用率，促进风电场安全稳定运行的有效手段。为充分挖掘风电集群内各风电场有功主动控制的协调效应，提出了一种限出力下风电集群弃风功率的快速协调分配方法。首先，基于分群思想将风电场分为升功率风电场和降功率风电场两类，并针对两类风电场约束条件的特点分别对其简化等效，构建以风电场出力调整量平方和最小为目标的风电集群弃风功率的协调分配模型；然后，利用强对偶定理推导了所提模型中风电场弃风功率的快速解析求解方法；最后以河南某实际风电集群为例分析验证了所提模型和方法的有效性。算例结果表明，所提风电集群弃风功率协调分配方法能够有效缩减问题规模，提升模型求解速度，所得的风电场弃风策略能够降低风电机组调度指令波动次数和机组启停次数，有利于提高风电场精细化运行控制水平。
风电集群的有功协调控制是提高风电利用率，促进风电场安全稳定运行的有效手段。为充分挖掘风电集群内各风电场有功主动控制的协调效应，提出了一种限出力下风电集群弃风功率的快速协调分配方法。首先，基于分群思想将风电场分为升功率风电场和降功率风电场两类，并针对两类风电场约束条件的特点分别对其简化等效，构建以风电场出力调整量平方和最小为目标的风电集群弃风功率的协调分配模型；然后，利用强对偶定理推导了所提模型中风电场弃风功率的快速解析求解方法；最后以河南某实际风电集群为例分析验证了所提模型和方法的有效性。算例结果表明，所提风电集群弃风功率协调分配方法能够有效缩减问题规模，提升模型求解速度，所得的风电场弃风策略能够降低风电机组调度指令波动次数和机组启停次数，有利于提高风电场精细化运行控制水平。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0374
摘要:
近年来，光伏、风电等分布式电源大规模集群并网，增加了无功优化的难度。而现有研究并未考虑分布式电源集群(distributed generation cluster，DGC)并网后出现较大无功缺额时的电压越限问题。因此，研究了DGC容量特性曲线，当系统出现无功不足时，通过减载集群有功出力，提高集群无功出力范围，以满足系统无功需求。建立了含DGC的配电网无功优化模型，从配电网安全运行方面考虑，将电压偏差、网络损耗以及购电费用作为优化目标，通过ε约束法刻画多目标问题，并调用算法包进行求解。最后在IEEE33节点算例上验证了模型的有效性。
近年来，光伏、风电等分布式电源大规模集群并网，增加了无功优化的难度。而现有研究并未考虑分布式电源集群(distributed generation cluster，DGC)并网后出现较大无功缺额时的电压越限问题。因此，研究了DGC容量特性曲线，当系统出现无功不足时，通过减载集群有功出力，提高集群无功出力范围，以满足系统无功需求。建立了含DGC的配电网无功优化模型，从配电网安全运行方面考虑，将电压偏差、网络损耗以及购电费用作为优化目标，通过ε约束法刻画多目标问题，并调用算法包进行求解。最后在IEEE33节点算例上验证了模型的有效性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0326
摘要:
针对大规模海上风电并网对陆上电网运行带来的影响，结合海上风电与输电系统互联，逐步形成“海上电网”的新趋势，提出一种基于统一潮流控制器(unified power flow controller , UPFC)和拓扑调整的海上风电功率控制策略，对具有互联效应的海上电网中的潮流分布进行控制，构建陆上电网最优潮流和含UPFC和拓扑调整的海上风电功率控制两层联合优化运行模型。算例结果表明，提出的UPFC和拓扑调整的联合控制策略可以较好地控制海上风电功率在各个并网点之间的功率分配，实现陆上电网对海上风电功率在各个并网点功率分配的需求，有利于海上风电友好地接入陆上电网。
针对大规模海上风电并网对陆上电网运行带来的影响，结合海上风电与输电系统互联，逐步形成“海上电网”的新趋势，提出一种基于统一潮流控制器(unified power flow controller , UPFC)和拓扑调整的海上风电功率控制策略，对具有互联效应的海上电网中的潮流分布进行控制，构建陆上电网最优潮流和含UPFC和拓扑调整的海上风电功率控制两层联合优化运行模型。算例结果表明，提出的UPFC和拓扑调整的联合控制策略可以较好地控制海上风电功率在各个并网点之间的功率分配，实现陆上电网对海上风电功率在各个并网点功率分配的需求，有利于海上风电友好地接入陆上电网。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0321
摘要:
为有效评估极端天气对含高比例新能源电力系统供电安全的影响，并提出切实可行的提升电力系统供电安全性的措施，首先对极端天气下负荷特性及新能源出力特性进行建模仿真，其次对极端天气情况下含高比例新能源的电力系统进行生产模拟，从源、网、荷、储各环节提出提升电力系统供电安全性的方案，最后以某省级电力系统为算例，验证提出方案的有效性。
为有效评估极端天气对含高比例新能源电力系统供电安全的影响，并提出切实可行的提升电力系统供电安全性的措施，首先对极端天气下负荷特性及新能源出力特性进行建模仿真，其次对极端天气情况下含高比例新能源的电力系统进行生产模拟，从源、网、荷、储各环节提出提升电力系统供电安全性的方案，最后以某省级电力系统为算例，验证提出方案的有效性。
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doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2022.0200
摘要:
为了解决区域级短期电力负荷预测时输入特征过多和负荷时序性较强的问题，提出了一种基于集群辨识和卷积神经网络(convolutional neural networks，CNN)−双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory，BiLSTM)−时序模式注意力机制(temporal pattern attention, TPA)的预测方法。首先，把用电模式和天气作为影响因素，基于二阶聚类算法对区域内的负荷节点进行集群辨识，再从每个集群中挑选代表特征作为深度学习模型的输入，这样既能减少输入特征维度，降低计算复杂度，又能综合考虑预测区域的整体特征，提升预测精度。然后，针对区域电力负荷时序性的特点，用CNN-BiLSTM-TPA模型完成训练和预测，该模型能提取输入数据的双向信息生成隐状态矩阵，并对隐状态矩阵的重要特征加权，从多时间步上捕获双向时序信息用于预测。最后，在美国加利福尼亚州实例上分析验证了所提方法的有效性。
为了解决区域级短期电力负荷预测时输入特征过多和负荷时序性较强的问题，提出了一种基于集群辨识和卷积神经网络(convolutional neural networks，CNN)−双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory，BiLSTM)−时序模式注意力机制(temporal pattern attention, TPA)的预测方法。首先，把用电模式和天气作为影响因素，基于二阶聚类算法对区域内的负荷节点进行集群辨识，再从每个集群中挑选代表特征作为深度学习模型的输入，这样既能减少输入特征维度，降低计算复杂度，又能综合考虑预测区域的整体特征，提升预测精度。然后，针对区域电力负荷时序性的特点，用CNN-BiLSTM-TPA模型完成训练和预测，该模型能提取输入数据的双向信息生成隐状态矩阵，并对隐状态矩阵的重要特征加权，从多时间步上捕获双向时序信息用于预测。最后，在美国加利福尼亚州实例上分析验证了所提方法的有效性。
2023, 40(1): 1-7.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0218
摘要:
为解决可再生能源制氢项目缺少综合性评价指标、缺少对成本的精准计算等问题，首先对离网型光伏制氢项目成本进行了系统分析，讨论了规模效应、技术进步率对离网型光伏制氢项目成本的影响，分析了总成本构成明细，然后对发电设备购入费、电解效率、技术进步率3个因素进行压力测试。分析结果表明：在2020年发电厂规模100 MW情况下，平准化单位制氢成本（levelized cost of hydrogen, LCOH）为44.96元/kg，其中成本占比最高的是发电厂固定成本，达到30.39%。压力测试结果表明：技术进步率对LCOH的影响最为显著，在基准情景下，假设发电厂技术进步率取10%、电解厂取20%时，LCOH在2050年可降至5.76元/kg，低于煤气化制氢的9.5元/kg，证明离网型光伏制氢项目具有竞争力。
为解决可再生能源制氢项目缺少综合性评价指标、缺少对成本的精准计算等问题，首先对离网型光伏制氢项目成本进行了系统分析，讨论了规模效应、技术进步率对离网型光伏制氢项目成本的影响，分析了总成本构成明细，然后对发电设备购入费、电解效率、技术进步率3个因素进行压力测试。分析结果表明：在2020年发电厂规模100 MW情况下，平准化单位制氢成本（levelized cost of hydrogen, LCOH）为44.96元/kg，其中成本占比最高的是发电厂固定成本，达到30.39%。压力测试结果表明：技术进步率对LCOH的影响最为显著，在基准情景下，假设发电厂技术进步率取10%、电解厂取20%时，LCOH在2050年可降至5.76元/kg，低于煤气化制氢的9.5元/kg，证明离网型光伏制氢项目具有竞争力。
2023, 40(1): 8-17.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0231
摘要:
高渗透率可再生能源并网对电力系统提出了更高的灵活性要求；在可再生能源系统规划阶段计及多种灵活性资源协同优化可有效提升系统灵活性，为此，基于灵活性调节能力分析，提出计及灵活性的配电网分布式电源双层规划模型，将经济目标和灵活性目标作为优化目标，构建了多场景协调优化规划模型；考虑到风光场景集过大所带来求解效率较低的问题，在仿射传播(affinity propagation，AP)聚类算法的基础上提出一种基于AP-Kmedoids的双层场景缩减技术，并对缩减后的场景进行校验。最后通过算例采用整数自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization，APSO)-混沌粒子群算法(chaos particle swarm optimization，CPSO)混合求解策略对双层规划模型进行仿真，结果验证了所提规划方法在提升经济性和灵活调节能力方面的有效性。
高渗透率可再生能源并网对电力系统提出了更高的灵活性要求；在可再生能源系统规划阶段计及多种灵活性资源协同优化可有效提升系统灵活性，为此，基于灵活性调节能力分析，提出计及灵活性的配电网分布式电源双层规划模型，将经济目标和灵活性目标作为优化目标，构建了多场景协调优化规划模型；考虑到风光场景集过大所带来求解效率较低的问题，在仿射传播(affinity propagation，AP)聚类算法的基础上提出一种基于AP-Kmedoids的双层场景缩减技术，并对缩减后的场景进行校验。最后通过算例采用整数自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization，APSO)-混沌粒子群算法(chaos particle swarm optimization，CPSO)混合求解策略对双层规划模型进行仿真，结果验证了所提规划方法在提升经济性和灵活调节能力方面的有效性。
2023, 40(1): 18-26.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0239
摘要:
随着风电等新能源大规模接入，未来次同步振荡问题将更为突出，亟需建立新型次同步振荡监测系统。中国学者已针对次同步振荡监测装置——次同步相量监测装置(subsynchronous phasor measurement unit, SPMU)开展了相关研究。在此基础上，如何经济高效地制定SPMU配置方案成为了构建次同步振荡监测系统的首要问题。基于风电机组频率耦合阻抗模型提出计及评价指标之间重要程度差异、振荡工况发生概率的监测关键度评价体系；考虑到SPMU实际安装配置中常存在多阶段安装的情况，建立计及节点监测关键度的SPMU多阶段优化配置模型；最后利用整数线性规划求解多阶段优化配置方案。采用美国得克萨斯州ERCOT系统、改进的New England 39节点系统，验证了所提指标及算法的准确性和经济性。
随着风电等新能源大规模接入，未来次同步振荡问题将更为突出，亟需建立新型次同步振荡监测系统。中国学者已针对次同步振荡监测装置——次同步相量监测装置(subsynchronous phasor measurement unit, SPMU)开展了相关研究。在此基础上，如何经济高效地制定SPMU配置方案成为了构建次同步振荡监测系统的首要问题。基于风电机组频率耦合阻抗模型提出计及评价指标之间重要程度差异、振荡工况发生概率的监测关键度评价体系；考虑到SPMU实际安装配置中常存在多阶段安装的情况，建立计及节点监测关键度的SPMU多阶段优化配置模型；最后利用整数线性规划求解多阶段优化配置方案。采用美国得克萨斯州ERCOT系统、改进的New England 39节点系统，验证了所提指标及算法的准确性和经济性。
2023, 40(1): 27-34.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0304
摘要:
为解决大规模风力发电并网系统中频繁发生次同步振荡的问题，需要快速准确地识别和检测次同步振荡的方法。次同步振荡发生时具有时变性和不确定性等特征，这给振荡的实时监测带来了挑战，针对该问题，首先提出了基于引入代数估计法改进的固有时间尺度分解算法(intrinsic time-scale decomposition，ITD）的解决方案。该方法不需要任何先验信息，且其性能不受振荡频率构成的影响。其次，利用合成信号、电磁暂态仿真和振荡实测数据进行了综合对比研究，结果表明该方法在信号检查的动态性能和参数估计精度等方面都取得了良好的效果。最后，通过硬件在环测试，验证了该方法的可行性。
为解决大规模风力发电并网系统中频繁发生次同步振荡的问题，需要快速准确地识别和检测次同步振荡的方法。次同步振荡发生时具有时变性和不确定性等特征，这给振荡的实时监测带来了挑战，针对该问题，首先提出了基于引入代数估计法改进的固有时间尺度分解算法(intrinsic time-scale decomposition，ITD）的解决方案。该方法不需要任何先验信息，且其性能不受振荡频率构成的影响。其次，利用合成信号、电磁暂态仿真和振荡实测数据进行了综合对比研究，结果表明该方法在信号检查的动态性能和参数估计精度等方面都取得了良好的效果。最后，通过硬件在环测试，验证了该方法的可行性。
2023, 40(1): 35-41.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0269
摘要:
风电场的大规模建设使得风电渗透率大大提高，为保证系统的安全稳定运行及风电消纳，需要对风电功率进行预测。为解决传统预测方法中数据维度过高的问题，提出一种基于主成分分析和谱聚类进行数据降维的预测方法。首先，基于主成分分析提取风电场各机组功率序列的主成分，实现对功率样本信息和预测对象的降维；其次，考虑风速波动特性和各机组的空间分布特征，对风速信息进行谱聚类，以实现样本数据的进一步降维；然后，基于风功率主成分信息与风速聚类结果，建立基于Elman神经网络的风电功率主成分预测模型，并通过逆变换最终得到风电场各机组功率的预测结果。利用江苏南通某海上风电场实际数据验证该方法，结果表明，预测结果的均方根误差明显降低，所提方法可以提高风电功率预测精度。
风电场的大规模建设使得风电渗透率大大提高，为保证系统的安全稳定运行及风电消纳，需要对风电功率进行预测。为解决传统预测方法中数据维度过高的问题，提出一种基于主成分分析和谱聚类进行数据降维的预测方法。首先，基于主成分分析提取风电场各机组功率序列的主成分，实现对功率样本信息和预测对象的降维；其次，考虑风速波动特性和各机组的空间分布特征，对风速信息进行谱聚类，以实现样本数据的进一步降维；然后，基于风功率主成分信息与风速聚类结果，建立基于Elman神经网络的风电功率主成分预测模型，并通过逆变换最终得到风电场各机组功率的预测结果。利用江苏南通某海上风电场实际数据验证该方法，结果表明，预测结果的均方根误差明显降低，所提方法可以提高风电功率预测精度。
2023, 40(1): 42-49.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0237
摘要:
基于我国抽水蓄能电站存在投资成本回收压力大、社会投资意愿不强、与市场发展不够衔接等生存发展问题，设计抽水蓄能电站两部制电价市场衔接机制，并建立市场化模式下抽水蓄能全寿命周期效益评估模型，对抽水蓄能参与市场的利润空间进行测算。通过对容量电价与容量电费进行电站全寿命周期仿真，发现核定容量电价有下降的趋势并趋于平稳，容量电费呈“U”型变动趋势。研究结果表明设计的两部制电价市场衔接机制可以使抽水蓄能电站在电力市场中获得合理收益，阶梯式逐步降低核定容量电价覆盖电站容量的比重，帮助抽水蓄能电站较平稳地转换到独立市场主体的身份。
基于我国抽水蓄能电站存在投资成本回收压力大、社会投资意愿不强、与市场发展不够衔接等生存发展问题，设计抽水蓄能电站两部制电价市场衔接机制，并建立市场化模式下抽水蓄能全寿命周期效益评估模型，对抽水蓄能参与市场的利润空间进行测算。通过对容量电价与容量电费进行电站全寿命周期仿真，发现核定容量电价有下降的趋势并趋于平稳，容量电费呈“U”型变动趋势。研究结果表明设计的两部制电价市场衔接机制可以使抽水蓄能电站在电力市场中获得合理收益，阶梯式逐步降低核定容量电价覆盖电站容量的比重，帮助抽水蓄能电站较平稳地转换到独立市场主体的身份。
2023, 40(1): 50-58.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0209
摘要:
负荷预测是电网系统中很多应用的关键部分，具有重要作用。然而，由于电网负荷的非线性、时变性和不确定性，使得准确预测负荷具有一定的挑战。充分挖掘负荷序列的潜在特征是提升预测准确率的关键。文中认为在特征提取时应该充分利用负荷序列的位置信息、趋势性、周期性和时间信息，同时还应构建更深层次的神经网络框架进行特征挖掘。因此，提出了基于特征嵌入和Transformer框架的负荷预测模型。该模型由特征嵌入层、Transformer层和预测层组成。在特征嵌入层，模型首先对历史负荷的位置信息、趋势性、周期性和时间信息进行特征嵌入，然后再与天气信息进行融合，得到特征向量。Transformer层则接受历史序列的特征向量并挖掘序列的非线性时序依赖关系。预测层通过全连接网络实现负荷预测。从实验结果来看，文中模型的预测性能优于对比模型，体现了该模型的可行性和有效性。
负荷预测是电网系统中很多应用的关键部分，具有重要作用。然而，由于电网负荷的非线性、时变性和不确定性，使得准确预测负荷具有一定的挑战。充分挖掘负荷序列的潜在特征是提升预测准确率的关键。文中认为在特征提取时应该充分利用负荷序列的位置信息、趋势性、周期性和时间信息，同时还应构建更深层次的神经网络框架进行特征挖掘。因此，提出了基于特征嵌入和Transformer框架的负荷预测模型。该模型由特征嵌入层、Transformer层和预测层组成。在特征嵌入层，模型首先对历史负荷的位置信息、趋势性、周期性和时间信息进行特征嵌入，然后再与天气信息进行融合，得到特征向量。Transformer层则接受历史序列的特征向量并挖掘序列的非线性时序依赖关系。预测层通过全连接网络实现负荷预测。从实验结果来看，文中模型的预测性能优于对比模型，体现了该模型的可行性和有效性。
2023, 40(1): 59-66.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0274
摘要:
随着电力市场化改革逐步推进，市场成员面临的交易风险日益增高，数据服务作为提供战略信息的重要手段，对降低风险、引导市场健康发展意义深远。因此，提出一种立足于售电公司，面向电力用户的数据服务架构体系，并在价值分析的基础上建立数据服务效益测算模型，以模型中效益指标最大化为目标函数，采用混合天牛须搜索的改进非支配排序遗传算法进行用电优化模拟，并将最优解带入效益测算模型进行分析；在MATLAB平台对客户用电权交易进行双向拍卖模拟，将交易后售电公司的收益情况与未交易时售电公司全权调配后的收益情况进行对比，最终得出最佳数据服务经营策略。该研究可为售电公司开展数据服务提供可行性参考。
随着电力市场化改革逐步推进，市场成员面临的交易风险日益增高，数据服务作为提供战略信息的重要手段，对降低风险、引导市场健康发展意义深远。因此，提出一种立足于售电公司，面向电力用户的数据服务架构体系，并在价值分析的基础上建立数据服务效益测算模型，以模型中效益指标最大化为目标函数，采用混合天牛须搜索的改进非支配排序遗传算法进行用电优化模拟，并将最优解带入效益测算模型进行分析；在MATLAB平台对客户用电权交易进行双向拍卖模拟，将交易后售电公司的收益情况与未交易时售电公司全权调配后的收益情况进行对比，最终得出最佳数据服务经营策略。该研究可为售电公司开展数据服务提供可行性参考。
2023, 40(1): 67-72.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0228
摘要:
家庭的短期电力负荷预测在智能电网中发挥着越来越重要的作用，为了进一步提高预测的精度，提出了一种基于状态频率记忆网络的家庭短期电力负荷预测模型。首先采用K均值聚类方法，将具有相同用电模式的家庭归为一类；随后采用小波降噪技术对负荷数据进行降噪处理；最后构建状态频率记忆网络模型进行批量的家庭负荷预测。该模型通过引入离散傅里叶变换将记忆状态分解为多个频率分量，并通过这些频率成分的组合来预测未来的用电量。使用均方误差、均方根误差和平均绝对误差来评估模型，与该领域上性能表现最好的长短期记忆模型相比较，文中的模型在未来一天的负荷预测中，3类误差分别降低了21.6%、11.4%、15.4%，充分验证了模型的有效性。
家庭的短期电力负荷预测在智能电网中发挥着越来越重要的作用，为了进一步提高预测的精度，提出了一种基于状态频率记忆网络的家庭短期电力负荷预测模型。首先采用K均值聚类方法，将具有相同用电模式的家庭归为一类；随后采用小波降噪技术对负荷数据进行降噪处理；最后构建状态频率记忆网络模型进行批量的家庭负荷预测。该模型通过引入离散傅里叶变换将记忆状态分解为多个频率分量，并通过这些频率成分的组合来预测未来的用电量。使用均方误差、均方根误差和平均绝对误差来评估模型，与该领域上性能表现最好的长短期记忆模型相比较，文中的模型在未来一天的负荷预测中，3类误差分别降低了21.6%、11.4%、15.4%，充分验证了模型的有效性。
2023, 40(1): 73-81.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0238
摘要:
针对孤岛微电网在运行过程中受新能源出力及负荷功率不确定性的影响，提出基于不确定裕度分段量化和弃风弃光分段惩罚的孤岛型微电网经济调度算法。日前计划阶段，利用基于不确定裕度分段量化的不确定集，并采用列约束生成算法，将原问题分为主问题和子问题进行交互迭代求解，得到在“最恶劣场景”下的最优经济调度方案。日内调度阶段，保持日前计划得到的储能系统出力，对传统能源出力、需求响应负荷、新能源弃风弃光量进行调整优化。最终，通过算例仿真验证了该算法在不同的场景下的经济性和鲁棒性。
针对孤岛微电网在运行过程中受新能源出力及负荷功率不确定性的影响，提出基于不确定裕度分段量化和弃风弃光分段惩罚的孤岛型微电网经济调度算法。日前计划阶段，利用基于不确定裕度分段量化的不确定集，并采用列约束生成算法，将原问题分为主问题和子问题进行交互迭代求解，得到在“最恶劣场景”下的最优经济调度方案。日内调度阶段，保持日前计划得到的储能系统出力，对传统能源出力、需求响应负荷、新能源弃风弃光量进行调整优化。最终，通过算例仿真验证了该算法在不同的场景下的经济性和鲁棒性。
2023, 40(1): 82-91.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0202
摘要:
为了最大化调动同一区域变电站下有效电气连接的负荷资源，提出了考虑异质热控负荷集群联合控制的负荷网络系统架构。以相同电气连接的端侧负荷构成网络系统的物理感知层；受区域分散性和参数异质性限制，实际发生有效功率转移的负荷资源有限，引入边缘数据中心，解析异质热控负荷物理设备层级的共性，虚拟聚合同一区域变电站下物理分散的负荷，建立多负荷状态空间协同的联合控制模型；云端电网数据中心综合考量热控负荷可调节容量和工作状态，经过两次分配确定最佳任务参与组和每组任务量；以同质聚合组作为基本控制单元，开发边缘侧面向异质负荷集群的协同管控模型，发布统一控制指令，协调端侧负荷参与能源服务。最后以算例验证所提系统和异质热控负荷联合控制模型的有效性。
为了最大化调动同一区域变电站下有效电气连接的负荷资源，提出了考虑异质热控负荷集群联合控制的负荷网络系统架构。以相同电气连接的端侧负荷构成网络系统的物理感知层；受区域分散性和参数异质性限制，实际发生有效功率转移的负荷资源有限，引入边缘数据中心，解析异质热控负荷物理设备层级的共性，虚拟聚合同一区域变电站下物理分散的负荷，建立多负荷状态空间协同的联合控制模型；云端电网数据中心综合考量热控负荷可调节容量和工作状态，经过两次分配确定最佳任务参与组和每组任务量；以同质聚合组作为基本控制单元，开发边缘侧面向异质负荷集群的协同管控模型，发布统一控制指令，协调端侧负荷参与能源服务。最后以算例验证所提系统和异质热控负荷联合控制模型的有效性。
2023, 40(1): 92-99.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0230
摘要:
为应对高风电渗透率，对其所在区域的电网稳定性提出了更高要求。储能作为应对高风电渗透率的关键因素，其配置与系统最终稳定性密切相关。为解决单纯依靠增加单一储能配置来提升电网稳定性将会造成投资成本高等问题，兼顾储能的可靠性与经济性，基于不同类型电池特性提出了一套储能配置方案：将锂电池功率调节性强与液流电池容量储存度大的优势相结合，依据通过实际需求所设立的技术指标，结合储能平均使用成本最小化的目标函数，利用免疫算法进行求解，得到所提储能功率与容量的综合配置方案。最后利用山东某风场数据进行实例分析，评估所提方案下的储能配置对于风场出力的改善情况，验证此方案的经济性与可靠性。
为应对高风电渗透率，对其所在区域的电网稳定性提出了更高要求。储能作为应对高风电渗透率的关键因素，其配置与系统最终稳定性密切相关。为解决单纯依靠增加单一储能配置来提升电网稳定性将会造成投资成本高等问题，兼顾储能的可靠性与经济性，基于不同类型电池特性提出了一套储能配置方案：将锂电池功率调节性强与液流电池容量储存度大的优势相结合，依据通过实际需求所设立的技术指标，结合储能平均使用成本最小化的目标函数，利用免疫算法进行求解，得到所提储能功率与容量的综合配置方案。最后利用山东某风场数据进行实例分析，评估所提方案下的储能配置对于风场出力的改善情况，验证此方案的经济性与可靠性。
2023, 40(1): 100-107.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0241
摘要:
针对基于模块化多电平换流器的多端高压直流输电系统(modular multilevel converter based multi-terminal DC，MMC-MTDC)中，交流区域的负荷波动导致该区域功率短暂不平衡，造成区域内电网频率波动的问题，首先提出一种基于虚拟同步发电机(virtual synchronous generator, VSG)的换流器控制方法。其次，针对在应用VSG策略调频过程中会改变换流站的输出功率，打破直流侧的功率平衡，而导致直流电压偏差过大，当存在线路阻抗时影响尤为明显的问题，将VSG控制与改进下垂控制相结合，形成MMC-MTDC系统多站综合协调控制策略。该控制方法不仅可以为交流区域提供频率支持，还能优化直流母线上不平衡功率的分配，提高系统直流电压的稳定性。最后，基于Matlab/Simulink构建5端MMC-MTDC系统进行仿真，仿真结果验证了所提控制策略的有效性。
针对基于模块化多电平换流器的多端高压直流输电系统(modular multilevel converter based multi-terminal DC，MMC-MTDC)中，交流区域的负荷波动导致该区域功率短暂不平衡，造成区域内电网频率波动的问题，首先提出一种基于虚拟同步发电机(virtual synchronous generator, VSG)的换流器控制方法。其次，针对在应用VSG策略调频过程中会改变换流站的输出功率，打破直流侧的功率平衡，而导致直流电压偏差过大，当存在线路阻抗时影响尤为明显的问题，将VSG控制与改进下垂控制相结合，形成MMC-MTDC系统多站综合协调控制策略。该控制方法不仅可以为交流区域提供频率支持，还能优化直流母线上不平衡功率的分配，提高系统直流电压的稳定性。最后，基于Matlab/Simulink构建5端MMC-MTDC系统进行仿真，仿真结果验证了所提控制策略的有效性。
2023, 40(1): 108-116.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0234
摘要:
为提升电网智能化、数字化水平，针对变电站逻辑模型的建模、移交及展示3个方面提出一套完整的变电站数字化移交应用研究方案。首先研究了变电站逻辑模型建模总构架、数据库文件建模格式和数字化信息交互的方案，通过将逻辑模型中的抽象概念与实体概念相结合，设计出合理的数据结构，实现逻辑模型的全数字化表达；其次对移交格式、导入导出接口进行了详细的阐述，开发了数字化全景逻辑模型信息展示平台，将数字化逻辑模型信息与三维模型相关联，并用于展示变电站相关数字化信息。所提数字化设计的逻辑模型移交研究是对变电站纯物理模型移交的一个补充，为数字化电网发展提供基础。
为提升电网智能化、数字化水平，针对变电站逻辑模型的建模、移交及展示3个方面提出一套完整的变电站数字化移交应用研究方案。首先研究了变电站逻辑模型建模总构架、数据库文件建模格式和数字化信息交互的方案，通过将逻辑模型中的抽象概念与实体概念相结合，设计出合理的数据结构，实现逻辑模型的全数字化表达；其次对移交格式、导入导出接口进行了详细的阐述，开发了数字化全景逻辑模型信息展示平台，将数字化逻辑模型信息与三维模型相关联，并用于展示变电站相关数字化信息。所提数字化设计的逻辑模型移交研究是对变电站纯物理模型移交的一个补充，为数字化电网发展提供基础。
2023, 40(1): 117-124.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0227
摘要:
智能电网中，为调控电网峰谷期间的用电量，提高负荷用户效益，提出了一种基于博弈论的负荷调控方法。以用户侧与电网侧为博弈主体分别构建负荷模型、负荷效益模型及电网侧效益模型。设计了基于博弈机制的电价调控策略，通过多轮动态调整博弈双方的收益，协调用户侧与电网侧之间的不平衡关系。在负荷与电价的双重约束下，通过CPLEX求解器计算负荷用户收益结果与电网负荷调控结果。算例表明，相同数据条件下，与改进粒子群算法相比，所提调控方法的负荷侧支出减少了0.95%，网侧支出减少了6.14%。验证了该方法可在有效调控电网峰谷期间负荷的同时，保证用户侧效益最优。
智能电网中，为调控电网峰谷期间的用电量，提高负荷用户效益，提出了一种基于博弈论的负荷调控方法。以用户侧与电网侧为博弈主体分别构建负荷模型、负荷效益模型及电网侧效益模型。设计了基于博弈机制的电价调控策略，通过多轮动态调整博弈双方的收益，协调用户侧与电网侧之间的不平衡关系。在负荷与电价的双重约束下，通过CPLEX求解器计算负荷用户收益结果与电网负荷调控结果。算例表明，相同数据条件下，与改进粒子群算法相比，所提调控方法的负荷侧支出减少了0.95%，网侧支出减少了6.14%。验证了该方法可在有效调控电网峰谷期间负荷的同时，保证用户侧效益最优。
2023, 40(1): 125-132.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0255
摘要:
智能电网逐步发展为大型电力信息物理系统，信息与物理系统的交互降低了其抵御虚假数据攻击（false data injection attacks, FDIA）的能力。针对这一问题，研究并提出了一种基于多层递阶融合模糊特征映射方法（multi-layer hierarchical fusion fuzzy feature mapping, MLHFFFM）与条件深度信念网络（deep belief network, DBN）相结合的智能电网虚假数据注入检测方法。首先，对FDIA原理进行分析，基于MLHFFFM结合主成分分析法对智能电网负荷数据进行聚类，选取日负荷与预测日类似的近似日；然后，提出利用条件深度信念神经网络对近似日智能电网负荷进行分析，通过选取不同参数对日负荷特征进行动态捕捉从而检测FDIA；最后，结合某省实际负荷以IEEE33节点系统为例进行分析。案例分析结果表明，所提模型相比于其他模型，在不同攻击强度下准确率均保持在95%以上，错报率在5%以下，能够有效检测出虚假数据的注入。
智能电网逐步发展为大型电力信息物理系统，信息与物理系统的交互降低了其抵御虚假数据攻击（false data injection attacks, FDIA）的能力。针对这一问题，研究并提出了一种基于多层递阶融合模糊特征映射方法（multi-layer hierarchical fusion fuzzy feature mapping, MLHFFFM）与条件深度信念网络（deep belief network, DBN）相结合的智能电网虚假数据注入检测方法。首先，对FDIA原理进行分析，基于MLHFFFM结合主成分分析法对智能电网负荷数据进行聚类，选取日负荷与预测日类似的近似日；然后，提出利用条件深度信念神经网络对近似日智能电网负荷进行分析，通过选取不同参数对日负荷特征进行动态捕捉从而检测FDIA；最后，结合某省实际负荷以IEEE33节点系统为例进行分析。案例分析结果表明，所提模型相比于其他模型，在不同攻击强度下准确率均保持在95%以上，错报率在5%以下，能够有效检测出虚假数据的注入。
2023, 40(1): 133-142.
doi: 10.19725/j.cnki.1007-2322.2021.0254
摘要:
采用小样本量测信息进行配电网实时状态估计，对提高配电网可靠性，保证其稳定运行具有重要作用。为了在配电网量测信息不足条件下进行高精度状态估计，提出了一种基于改进的图卷积网络(graph convolutional network，GCN)的物理–数据融合配电网状态估计新方法。该方法首先利用少量相量量测单元将配电网进行切割分区，然后根据分区后的最大直径确定卷积网络所需要的卷积模块数量，其次修改了传统GCN中的邻接矩阵表示方法，从而实现利用卷积网络将配电网分区子系统中的状态变量均由量测量表示。通过IEEE33节点典型算例，验证了所提方法有效性。同时，通过与传统的高斯–牛顿优化算法和传统深度学习网络对比测试，结果表明，所提方法不仅能够将计算复杂度转移到离线阶段，而且能够不依赖于高冗余度的伪量测，具有较高的估计精度与计算速度。
采用小样本量测信息进行配电网实时状态估计，对提高配电网可靠性，保证其稳定运行具有重要作用。为了在配电网量测信息不足条件下进行高精度状态估计，提出了一种基于改进的图卷积网络(graph convolutional network，GCN)的物理–数据融合配电网状态估计新方法。该方法首先利用少量相量量测单元将配电网进行切割分区，然后根据分区后的最大直径确定卷积网络所需要的卷积模块数量，其次修改了传统GCN中的邻接矩阵表示方法，从而实现利用卷积网络将配电网分区子系统中的状态变量均由量测量表示。通过IEEE33节点典型算例，验证了所提方法有效性。同时，通过与传统的高斯–牛顿优化算法和传统深度学习网络对比测试，结果表明，所提方法不仅能够将计算复杂度转移到离线阶段，而且能够不依赖于高冗余度的伪量测，具有较高的估计精度与计算速度。
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