摘要:

摘要:光伏场经柔直送出是未来电力系统发展的一个重要趋势，但是光伏与柔直系统之间的相互作用存在引发系统振荡失稳的风险。为此，文中建立光伏场经柔直并网的开环和闭环互联模型，基于开环模式谐振理论，分析光伏场子系统与柔直子系统之间的动态交互作用。当二者发生强交互作用时，可能会使相应的闭环振荡模式进入复平面右侧，进而引发系统振荡失稳。针对光伏场子系统与柔直子系统之间的交互失稳风险，可以通过调整主导环节的控制参数进行抑制；当控制参数无法调整时，文中提出一种对光伏单元附加阻尼控制器的抑制措施，调整光伏场子系统的开环振荡模式，使其在复平面远离柔直子系统的开环振荡模式，从而破坏模式谐振，使闭环系统稳定。文中通过仿真算例，验证了上述理论分析结果的正确性以及所提阻尼控制器的有效性。

摘要:目前大部分关于并网变换器的研究忽略直流侧动态，在直流侧使用恒定电压源，一定程度上影响小干扰稳定性分析。文中主要考虑直流侧动态对跟网型变换器进行建模及稳定性分析。首先，分析新能源场站并网系统直流侧可等效为电压源和受控电流源的适用条件，论证并网变换器建模时考虑直流侧动态的必要性。随之，建立考虑直流侧动态的跟网型变换器谐波状态空间(harmonic state-space,HSS)阻抗模型。其次，在不同电网强度下，通过伯德判据对不同直流侧结构的系统进行稳定性分析，揭示电网强度对跟网型变换器稳定性的影响机理。然后，分析锁相环、电流环、滤波环节对系统阻抗特性的影响。最后，理论分析与电磁暂态仿真结果表明弱电网条件下，锁相环与电网呈现强交互作用，降低了系统的小干扰稳定性，且考虑直流侧动态的系统临界短路比更大。

摘要:现有安全稳定控制系统(简称稳控系统)的可靠性评估方法本质上属于静态建模，由于未能体现系统内各装置老化和检修等动态过程，在一定程度上影响了评估结果的准确性。为此，文中提出一种基于马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)的稳控系统动态可靠性评估方法。首先针对失效过程，构建四状态非齐次马尔可夫模型来模拟装置老化过程，并给出各状态评判方法；其次针对修复过程，分析不同检修策略对装置状态转移的影响以体现状态检修的差异性；最后考虑稳控装置状态转移过程的时序或条件相关性，对稳控系统可靠性进行动态建模。以实际稳控系统为例，仿真对比不同检修策略下的可靠性，并对模型参数进行灵敏度分析。评估结果表明，该方法可以求解稳控系统的时变可用度，用于指导稳控装置现场合理检修。

摘要:逆变工况下，半桥子模块下部绝缘栅双极晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)(简称T₂管)损耗占比较大，减小其损耗有利于提升设备运行可靠性。同时，抑制电容电压纹波有利于减小电容需求及提高功率密度。然而，现有优化控制策略未关注损耗分布优化及电容电压纹波间的矛盾，难以兼顾设备运行可靠性及功率密度。为此，文中提出兼顾减小T₂管损耗及抑制电容电压纹波的综合优化方法。首先，通过分析电荷量对器件损耗及电容电压纹波的影响路径，阐述减小T₂管的通态损耗与抑制电容电压纹波间的内在矛盾。接着，通过引入罚函数，建立计及T₂管损耗及电容电压纹波的综合目标函数。然后，以主动旁路策略为例，通过分析二倍频环流与三次谐波电压注入对T₂管损耗和电容电压纹波的影响规律，提出基于二倍频环流及三次谐波电压注入的综合优化方法。最后，在MATLAB/Simulink及PLECS中搭建仿真模型进行验证。仿真结果表明：该综合优化方法兼顾了T₂管损耗与电容电压纹波优化，一定程度上增加了设备可靠性与设备的功率密度。

摘要:虚拟同步发电机(virtual synchronous generator，VSG)通过模拟同步发电机的工作原理，引入虚拟惯量与阻尼系数，提高了分布式电源并网的稳定性。但是当电网发生电压跌落时，电压的跌落与恢复均会使电网电压的相位与幅值发生跳变，而传统的VSG控制策略难以解决该问题。为此，文中提出一种基于相位与幅值补偿的VSG低电压穿越控制方法。首先，分析电网电压跌落与恢复对电网造成的不同影响。其次，在电网电压跌落期间，通过将VSG输出电压和电网电压之间的相位与幅值差控制在允许范围内来实现过流抑制、输出功率的快速稳定以及无功补偿的目的。然后，在电网电压恢复时，通过快速补偿消除VSG输出电压和电网电压之间的相位与幅值差，从而抑制因电网电压跳变而造成的过流等问题。最后，通过MATLAB/Simulink仿真验证所提控制策略的有效性。根据仿真结果可知，文中提出的控制策略可以有效抑制过流的产生并且能够实现无功补偿。

摘要:针对风电全直流系统并网给交流电网带来的系统惯量降低、调频能力不足等问题，提出一种改善惯性响应与一次调频的变系数风电全直流系统协调控制策略。在惯量响应方面，网侧换流站采用惯性同步控制，直流升压站采用恒变比控制，实现直流电容对电网的惯量支撑及直流低压侧的直流电压对交流系统频率的感知，在此基础上对直流风电机组(direct current wind turbine,DCWT)附加变虚拟惯性系数的虚拟惯量控制，使风电全直流系统在不同频率响应阶段具备不同的等效惯量。在一次调频方面，DCWT采用超速与变桨相结合的减载运行方式，通过变下垂控制来改变其有功出力，充分利用不同风速下的备用容量，使风电全直流系统更有效地参与一次调频。仿真算例表明，文中所提策略改善了风电全直流系统接入后电力系统的惯性响应及一次调频。

摘要:基于发生概率最高的新能源功率预测数据进行确定性调度计划安全稳定校核，其结论与电网实际情况相差较大。为提高安全稳定校核结果的适应性，提出一种考虑新能源不确定性的调度计划安全稳定校核方法。基于传统确定性调度计划安全稳定量化评估结果，构建计及新能源场站预测功率置信区间约束的安全稳定裕度最小化模型，实现高风险计划方式的有效识别。基于有功灵敏度对新能源场站进行等值聚合和不确定性变量降维，提高安全稳定裕度最小化模型的求解效率。基于并行处理平台进行调度计划多方式分组并行安全校核，得到考虑新能源功率预测不确定性的安全稳定校核结果。所提方法可有效提升高比例新能源电网调度计划安全稳定校核的准确性和时效性。实际电网算例验证了所提方法的有效性。

摘要:电池系统是支撑下一代新型电网的关键，然而不合理的充放电策略会使电池发生析锂副反应，导致电池充放电性能大幅减弱。因此，文中针对三元锂离子电池，基于参比电极揭示了析锂后电池的充电性能变化情况，并对其安全充电电流进行控制。首先，设计不同温度下的充放电循环实验，得到低温循环与高温循环后的电池；其次，通过植入参比电极标定安全充电曲线对比电池的负极电位，发现高温循环后的电池发生了析锂，且平均充电电流相比新电池降低了61.7%；最后，对析锂后的电池建立安全充电荷电状态-温度-电流等高线图，对比新电池等高线图后发现，200 A以上的充电电流区域减少了69.84%。文中提供了一个析锂后电池充电性能衰减的量化指标，需要在实际的锂离子电池全寿命周期管理中予以考虑。

摘要:在碳达峰、碳中和背景下，碳捕集机组可有效降低电力系统碳排放。但是在含新能源的电网中，碳捕集机组频繁参与系统调峰会降低系统的经济性。为此，文中首先在分析灵活运行碳捕集机组运行原理和碳交易工作机制的基础上，提出引入抽水蓄能机组辅助碳捕集机组参与系统调峰，以促进风电消纳，使碳捕集机组更专注捕碳工作并降低系统碳排放量；然后针对风电并网后的不确定性，引入模糊理论，将系统功率约束中风电和负荷用模糊参数表示，使约束转变为基于可信性的模糊机会约束，运用清晰等价类将模糊机会约束清晰化；接着以系统净收益最高为目标函数，综合考虑机组上网收益、抽蓄收益、碳交易收益、运行成本以及系统安全性约束等因素，构建碳捕集-抽蓄联合运行模型；最后通过CPLEX求解模型。仿真结果表明，引入抽蓄机组后系统净收益提高7.62%，碳排放降低7.01%。引入抽水蓄能机组能够兼顾系统的经济性和环保性。

摘要:为进一步降低碳排放水平以及源-荷不确定性对系统运行的影响，文中提出一种基于奖惩阶梯型碳价机制和分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)的能源枢纽(energy hub,EH)日前-日内-实时多时间尺度低碳优化调度策略。引入奖惩阶梯型碳价计算方法，构建EH日前低碳优化调度模型，并制定基于DMPC的日内滚动和实时调整的反馈闭环优化策略，降低源-荷预测误差，提高传统模型预测控制(model predictive control,MPC)的求解效率。在日内阶段，构建以阶梯型碳成本、运行成本和储能调整惩罚成本之和最小为目标的日内滚动优化模型；在实时阶段，分解整体优化问题，建立基于DMPC的多智能体实时调整模型。算例结果表明，文中所提策略能够有效提升系统经济效益，降低源-荷不确定性，实现EH的低碳经济、稳定可靠运行。

摘要:随着智能电网的发展，电能质量问题已遍布电网并威胁着电网的安全稳定，且电能质量监测数据日渐庞大，因此实现大规模系统中电能质量扰动(power quality disturbances，PQDs)的深度特征提取及智能分类识别对电力系统污染检测与管理具有重要意义。为此，文中提出一种基于堆叠稀疏自编码器(stacked sparse auto encoder，SSAE)和前馈神经网络(feedforward neural network，FFNN)的电能质量复合扰动分类方法。首先，基于IEEE标准构建PQDs仿真模型。然后，建立基于SSAE-FFNN的PQDs分类模型，并引入缩放共轭梯度(scaled conjugate gradient，SCG)算法对模型进行优化，以提高梯度下降速度和网络训练效率。接着，为有效降低堆叠网络的重构损失同时提取出深度的低维特征，构建SSAE的逐层训练集及微调策略。最后，通过算例分析验证文中方法的分类效果、鲁棒性、泛化性和适用场景规模。结果表明，文中方法能够有效识别电能质量复合扰动，对含误差扰动和某地市电网的21组实测扰动录波数据也有较高的分类准确率。

摘要:伴随分布式能源广泛接入低压配电网，其对配电网运行灵活性和消纳能力的要求不断提高。利用低压柔性互联装置将独立运行的低压配电台区分区互联，避免传统电压调节和无功补偿装置频繁动作。考虑到柔性互联装置造价昂贵，协同传统电压-无功调节装置，文中提出低压柔性互联装置的选址定容规划方法。首先，分析低压柔性互联装置拓扑和运行方式，建立其潮流模型。其次，建立低压柔性互联装置优化配置的双层规划模型，上层规划以年综合费用最小为目标，下层规划考虑电压-无功协调控制时间序列模型，以运行成本和电压偏差最小为目标，基于粒子群优化算法和混合整数二阶锥规划算法交替求解，得出配电系统最优柔性互联方案和最优运行方式。最后，在IEEE 33节点系统上进行实例分析，验证该双层规划算法的有效性。结果表明，所提方法能有效减少柔性互联装置的过度布置，同时减少由分布式能源频繁波动造成的运行成本。将模型凸化并线性化的方法明显提高了求解效率。

摘要:针对传统固定权重多目标无功优化在应对新型电力系统复杂多变的工况时无法针对实时工况做出最合适的控制决策的问题，提出一种自适应多目标无功优化控制策略。该策略以系统有功网损和并网点电压偏离量的加权最小作为目标函数，目标函数的权重系数根据并网点电压的偏离情况自适应调节。首先，分析海上风电场并网点电压波动与有功、无功输出的关系，建立相应的无功分配模型，并针对风电机组及静止无功发生器(static var generator，SVG)的输入输出特性，建立相应的无功控制模型。此外，考虑海上运行的功率约束、安全运行约束等，采用变惯性权重粒子群优化算法对无功控制策略进行求解。最后，在MATLAB中搭建海上风电场模型进行仿真验证，仿真算例表明：相较于传统固定权重多目标无功优化，自适应多目标无功优化控制策略可以根据电网实时工况，迅速调整各优化目标的优先级，较好地实现有功网损和并网点电压的协调优化。

摘要:针对电动汽车充电负荷时空分布预测中的随机性、不确定性问题，文中提出一种结合出行链理论和实际地理信息的电动汽车充电负荷预测方法。基于路网融合及出行链理论，对电动汽车充电需求的时空特性建立模型，以此模拟用户的出行行为特性。同时，通过对目标区域的路网进行建模，按功能区进行划分，将出行链理论的用户行为特性与目标地理信息相结合，通过Floyd算法对电动汽车用户的出行路径进行规划设计，以预测电动汽车充电需求负荷。算例结果表明，所提出的模型能够基于实际地理信息，预测电动汽车充电负荷变化规律，分析不同功能区、不同行政区域下的电动汽车充电需求负荷特性。仿真结果验证了所提模型和方法的有效性。

摘要:电动汽车(electric vehicle,EV)充电负荷变化量受微电网爬坡性能限制，因此文中考虑微电网机组爬坡特性，提出一种计及动态电价的EV参与微电网调度双层优化策略。上层为EV 负荷模型，分析不同类型EV快/慢充特性，考虑微电网电价对EV充电需求的引导，建立以用户满意度最大为目标的EV负荷模型。下层为多微电网运行模型，根据微电网净负荷大小制定动态电价策略，考虑EV充电负荷对微电网新能源的消纳及电源爬坡的需求，优化各区域动态电价，并以微电网净负荷波动及运行成本最小为目标，建立多微电网区域运行模型。最后对某城市区域微电网及EV充电需求算例进行分析和验证，结果表明：与固定电价及峰谷分时电价相比，所提方法实现了EV负荷在微电网区域有序充电、平抑净负荷波动的效果，能有效降低充电行为对微电网安全经济运行的影响。

摘要:新能源大规模馈入配电网的背景下，集群划分是配电网实现海量数据分析和设备调控的重要手段，但当前集群划分研究存在划分结果不合理、划分算法准确度低的问题。针对上述问题，文中阐述了分布式电源高渗透的配电网集群划分时应考量的因素，设计了规模限制指标；对遗传算法迭代过程进行观察记录，分析遗传算法全局寻优能力受限的原因，并利用遗传过程中个体趋同的特征对算法进行机理改进。经过仿真实验验证，可知文中所提出的规模限制指标能够有效规避不合理分区，避免人为筛选结果的弊端；所提出的改进遗传算法较大程度地提高了计算的准确度，并降低了迭代次数。但由于遗传算法缺少收敛判据，降低迭代次数暂时不能减少单次实验耗时。综上，文中所提策略能有效提高配电网集群划分结果的准确度及配电网分区控制的效率。

摘要:随着极地科考力度的加大，能源需求迅速增加，以燃油为主的极地用能所带来的环境污染和碳排放问题已不容小觑，亟须构建以清洁可再生能源为主的微电网系统以保证极地科考绿色可持续发展。文中通过分析南极科考站的资源特性，选择风光储微电网结构，建立系统容量优化配置模型。极地环境复杂多样，对储能系统影响较显著，为保证微电网未来运行具有更好的适应能力，在配置阶段详细考虑了储能容量衰减对微电网系统经济效益的影响，分析了温度、充放电倍率、循环次数对电池容量的影响，建立基于自适应灰色关联分析法的多因素耦合的电池容量衰减模型，并将其纳入优化配置模型，使用改进粒子群算法对南极科考站进行算例求解与分析。算例仿真结果表明，考虑储能容量衰减的微电网配置方案可降低电池过充、过放概率，延长电池的使用寿命，更适用于极地。

摘要:为有效提高风电入网的经济性和可行性，文中提出一种考虑风电典型场景概率的电热混合储能优化配置方案。首先通过场景分析，利用K-means聚类法将大量风机历史出力数据简化为6个典型出力场景，确定各场景发生的概率，其中聚类数目由肘部曲线法和Dunn指数法综合确定；其次提出电热混合储能系统控制策略，建立适用于多场景的风储联合系统模型；最后，以经济性成本最低与弃风量最小为目标，建立包含电、热负荷综合响应的容量配置优化模型，并将场景概率以权值的形式加入到目标函数中，采用粒子群算法求解模型。通过仿真分析和与其他储能配置场景对比，发现所提配置策略能够提高风电利用率约16.12%，同时减少系统综合成本约43.76%，验证了所提策略的合理性和有效性。

摘要:针对现场气体绝缘组合电器(gas insulated substation，GIS)局部放电绝缘缺陷漏报、误报情况频发的问题，文中根据GIS实际运行温度范围对GIS内部常见固体绝缘缺陷开展不同温度下间歇性放电特性试验研究，搭建GIS电-热耦合间歇性放电模拟试验平台，采用脉冲电流法、特高频(ultra high frequency,UHF)法、超声波法和气体特征组分检测法获取不同温度下固体绝缘缺陷间歇性放电特征数据并进行分析。研究发现：UHF法和脉冲电流法在不同温度下均能有效检测到试验缺陷间歇性放电UHF信号，超声波法和气体特征组分检测法无法有效采集到有效放电数据；固体绝缘表面金属污秽缺陷和内部气隙缺陷间歇性放电电压与温度呈负相关，污秽缺陷间歇性放电电压呈较为明显的线性下降趋势，气隙缺陷间歇性放电电压呈先大幅下降后较平缓线性下降趋势；污秽缺陷间歇性放电的平均放电量和UHF信号幅值与温度的升高呈正相关；污秽缺陷放电间歇性在不同温度下随放电时间的增加会增强，而气隙缺陷放电时间间隔在26 ℃、40 ℃、50 ℃下能由秒级发展为毫秒级，存在演变成击穿放电的风险。文中研究成果进一步丰富了GIS间歇性放电理论体系，有助于提升现场GIS间歇性放电的有效诊断率。

摘要:准确预测油中溶解气体含量的变化趋势，对变压器的状态评价和寿命评估有着积极的作用。为了提高油中溶解气体预测的准确性，文中提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise，CEEMDAN)和时间卷积网络(time convolution network,TCN)的油中溶解气体预测方法。首先，通过CEEMDAN方法将油中溶解气体含量的原始序列分解为多个本征模态分量，并将其中的稳定分量与非稳定分量分离；其次，对本征模态分量分别建立TCN并预测未来趋势变化；最后，叠加TCN对各个本征模态分量的预测结果，重构得到原始序列的预测结果。实例分析表明，该预测方法的均方根误差、平均绝对误差、最大误差分别为1.01 μL/L、1.53 μL/L、5.54 μL/L，相较于未采用CEEMDAN算法时分别减小了53.47%、41.18%、13.36%；在使用CEEMDAN的情况下，对比常用的递归神经网络，3种误差均最小。且对比现有油中溶解气体预测方法，文中提出的油中溶解气体预测方法具有更高的预测精度，可以为制定状态检修策略提供更有效的支撑。

摘要:油浸式电力变压器作为电网的重要组成部分，其可靠运行至关重要。针对变压器长期运行后无法定量评估其绝缘状态的问题，文中开展了油纸绝缘模型的加速老化及受潮试验，探究了油纸绝缘老化及受潮程度对其回复电压曲线的影响规律，并提出采用粒子群优化-极限学习机(particle swarm optimization-extreme learning machine，PSO-ELM)算法的参数预测方法，实现了基于回复电压曲线特征参量的油纸绝缘老化与受潮状态量化评估。由油纸绝缘模型理化性能分析的对比结果可知，基于PSO-ELM方法的预测值精度远高于传统ELM方法，油纸绝缘内含水率及纸板聚合度预测的绝对误差范围分别小于±0.4%、±30。

摘要:声纹检测技术可以助力巡检人员对变压器状态进行检测和评估。文中提出一种基于声纹压缩和代价敏感的变压器状态检测和评估方法。该方法首先提取变压器音频的声纹特征，然后在频率维度上对声纹特征进行筛选和压缩，最后使用卷积神经网络评估变压器状态，并引入代价敏感损失函数以提高对难检出样本的关注度。以某35 kV变压器为研究对象，通过收集现场音频、模拟实验和样本扩充得到变压器音频数据集。测试结果表明，文中所提方法将声纹维度从1 025维降低到80维，计算量和显存分别降低到1 025维的8.1%和7.7%。同时，所提方法的声纹识别准确率高达83.5%，并将最难检出的短路电流异常状态的召回率从48.2%提升至63.6%。

摘要:变压器带电故障诊断对于保证电力变压器安全平稳运行具有重要的意义。针对变压器工作环境复杂且单一参数表征变压器故障类型不全面的问题，文中提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise，CEEMDAN)和特征熵权法(entropy weight method，EWM)进行故障诊断的方法。通过相关系数与峭度加权(correlation coefficient and weighted kurtosis，CCWK)原则筛选CEEMDAN分量并重构信号，在实现剔除冗余分量的同时，提升变压器振动信号特征的表征能力；利用EWM构建特征判定系数实现单一数据诊断变压器故障类型；通过主成分分析法减小混合域特征尺度，采用鸡群优化算法优化支持向量机(support vector machine，SVM)模型进行故障诊断。对某变电站110 kV三相油浸式变压器进行分析，结果表明与概率神经网络和SVM等变压器故障诊断方法相比，文中方法能在提前定性故障类型的同时，进一步提高变压器故障诊断的准确率与效率。

摘要:为解决在直线感应电机(linear induction motor，LIM)高性能闭环控制系统取消速度传感器后，速度闭环中缺少速度反馈信息问题，在考虑LIM边端效应前提下，实现了一种基于扩展卡尔曼滤波算法的速度观测器。首先，基于考虑边端效应的三相LIM数学模型，推导出具有合适增益和协方差更新矩阵的扩展卡尔曼滤波观测器，并基于LIM的矢量控制系统，将观测器辨识的速度参数反馈到速度闭环系统中。然后，在Simulink中搭建带有速度观测器的LIM矢量控制系统模型，对观测器的辨识速度和电机实际速度进行对比。结果表明，利用辨识速度进行闭环控制可以保证系统稳定运行。在3种负载情况下，观测器的预测速度和实际速度之间的误差在0.51%~2.34%之间。对系统多种动态性能进行分析可知，基于扩展卡尔曼滤波观测器的LIM矢量控制系统，随着负载增大，预测速度的误差增大，推力误差减小，磁链幅值误差略微增大。因此，在考虑边端效应情况下，基于扩展卡尔曼滤波的观测器可以代替速度传感器实现空载和带载时的三相LIM控制。

摘要:通过巡检机器人进行变电站二次设备的监测是提升电力设备自动化、智能化管理的重要方式，有利于保障电力工程设备的安全运行。文中开发了一种用于变电站二次设备自动化巡检的Mecanum轮式全向移动机器人，其具备自主导航定位与作业辨识的能力，可极大提升设备巡检效率及保护压板状态识别准确性。通过Mecanum轮的驱动方式实现巡检机器人在狭窄作业环境下的灵活运动与姿态调整，通过多轨道升降平台实现对350~1 800 mm高度范围内的二次设备及压板的图像采集与状态辨识。机器人采用基于激光雷达的即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)导航方法进行自主定位导航，并结合基于视觉的路径提取与跟踪算法进行姿态位置修正，实现在待测点位置的精确定位。同时，提出了基于颜色辨识的图像排列与状态辨识方法，针对二次设备保护压板连通状态进行识别和判断。实验结果表明，研制的变电站二次设备巡检机器人可以实现自主导航与位置精确定位，在路径跟踪过程中最大偏角和偏距分别为±3°和±8 mm。结合机器视觉与颜色辨识的压板辨识方法可以准确识别压板状态，识别准确率大于95.80%，有助于提升机器人自动化的电力巡检作业水平。

摘要:随着新能源的发展，作为系统惯量主要来源的常规机组不断被替代，负荷侧惯量占比持续提升，其重要性日益凸显。而目前已有负荷侧惯量估计方法较为简单，其估计结果误差较大，不能满足系统运行管理的需求。基于惯性资源统计，文中提出一种负荷侧惯量估计的精细化统计修正方法。首先，从负荷侧基础元件的惯量分析入手，基于基本负荷单元的惯量建模，并给出各种典型负荷模式下的负荷侧惯量估计表达式。然后，面向负荷侧分布式电源接入场景，分析其对惯量估计的隐藏效应，针对表后电源具有与不具有惯性环节2种情形，给出负荷侧惯量估计的统一修正公式。最后，依据IEEE 9节点系统搭建仿真系统，分别对包含与不包含表后电源2种情形进行仿真分析。结果表明所得负荷侧惯量误差均不超过5%，验证了所提惯量估计方法的准确性和可靠性。

摘要:随着可再生能源接入电网比例的逐步增大，热力发电厂需要应对更加频繁、更大范围的负荷变化，给电厂的高阶大惯性过热汽温过程的控制带来严峻的挑战。为此，文中针对一类高阶大惯性过热汽温过程，提出一种基于相位补偿的自抗扰控制(phase compensation based active disturbance rejection control,PC-ADRC)方法。首先，阐述过热汽温系统的工作原理和控制难点。然后，采用低频近似法详细推导相位补偿(phase compensation,PC)网络模型，提出采用PC网络对模型动态特性进行补偿，得到等效降阶模型的简化思路。为便于工程应用，给出PC-ADRC系统的简单实现方法和等效模型分析。最后，对PC-ADRC系统的稳定性和鲁棒性进行研究。理论分析和仿真结果表明，所提出的PC-ADRC系统能有效提升高阶过程控制系统的鲁棒性和快速响应能力。