摘要:

摘要:为应对虚拟电厂（virtual power plant, VPP）高效整合电动汽车（electric vehicle, EV）这一柔性资源时面临的动态定价机制难题，文中提出一种基于碳流追踪的EV充电站定价方法。 该方法旨在利用节点碳势驱动差异化电价的制定，进而引导EV用户的充电计划，实现电网运行的经济与低碳协同优化。首先，量化EV交通与排队时间成本，采用改进迪杰斯特拉算法优化路网规划；其次，基于最优潮流结果与碳流追踪理论精确计算充电站接入点的节点碳势；最后，创新性地构建基于碳势计算结果的电-碳耦合动态定价机制，并设计分层迭代算法实现电价信号、碳势分布与用户响应的闭环反馈优化。仿真结果表明，文中所提方法在同等收益下可削减碳排放16.7%，在同等碳排放下可提升系统收益30.4%，验证了其在引导用户低碳行为、提升电网经济-环境协同效能方面的有效性。文中所提方法为VPP整合EV资源、实现电网低碳经济运行提供了兼具高效性与可操作性的技术路径。

摘要:电动汽车（electric vehicle, EV）作为当前规模最大的分布式灵活性资源，在提供电力辅助服务方面具有独特优势。然而，EV用户在充电需求和对受控充电的接受程度上存在显著差异。为此，文中提出一种面向EV聚合商参与电能量-备用市场的分色电价机制，旨在兼顾用户多样化需求与灵活性调用潜力。该机制通过提供多档充电概率及对应的价格套餐，引导EV用户自主参与，实现对充电行为的差异化管理。在此基础上，构建EV聚合商参与电能量-备用市场的决策框架，建立以聚合商利润最大化与用户充电费用最小化为目标的双层优化模型，并设计基于动量梯度下降法的求解策略。算例分析结果表明，该机制在提升EV聚合商与用户经济收益的同时，可有效促进聚合商参与备用市场并响应系统调节需求。

摘要:针对当前快速充电电动汽车集群（fast charging electrical vehicle aggregation, FEVA）聚合商营收来源有限的问题，构建基于云边协同的快速充电站（fast charging station, FCS）集群参与调频辅助服务柔性运营策略，引导车主参与调频，在保证车主充电体验的同时提升聚合商收益。该策略以云平台和边缘终端为核心，以电动汽车（electric vehicle, EV）的最大充电功率-电池荷电状态关系为约束，求解备选充电方案集合供车主选择；基于云平台分解调频信号到FCS，协同参与调频；借助场景状态机描述FCS场景及转换关系，围绕运营场景建立精细化数学模型，应用边缘终端就地管理FCS，即分配FCS内EV功率、鼓励车主提前结束充电并离开；结合深度学习模型算法预测次日调频容量，用于调频辅助服务容量申报。算例验证了所提策略能准确预测调频容量、满足车主多样化的充电需求、大幅提升聚合商收益，且云边协同架构更适用于调频辅助服务场景。

摘要:针对车网互动（vehicle-to-grid，V2G）场景下大规模电动汽车（electric vehicle, EV）接入电网时处理速度慢、精度低等问题，提出一种基于自适应密度空间聚类（density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN）算法的EV动态分类和多步马尔科夫链聚合方法。在分类阶段，利用k-dist曲线和差分k-dist曲线对DBSCAN算法进行改进，并引入增量式聚类的概念，对EV数据进行动态分类，得到不同荷电状态（state of charge，SOC）、剩余在网时长及可调控容量的多维特征EV集群。在聚合阶段，提出考虑多步状态转移的马尔科夫链理论，利用该理论对每一EV集群在线建立聚合模型，并考虑多步状态转移的情况，弥补了传统马尔科夫链无法处理多特征EV动态聚合的缺陷，从而得到更准确的聚合功率。仿真结果表明，所提出的分类方法能够快速准确地将接入电网的大规模EV划分为不同集群，并且EV集群经过聚合后其功率准确度得到显著提高，能够有效解决大规模EV入网时存在的问题。

摘要:近年来，电动汽车发展迅猛，其充电基础设施建设加快，因此，电动汽车充电设施的可靠性与安全性成为当前研究重点。现有研究采用的数据多为完整且充足的仿真数据，面对实际数据时，往往会因为数据不足或不完整，影响预测精度。为解决上述问题，通过数据驱动，实现充电设备充电过程的故障预警。首先，进行特征选取，选择合适的数据特征。其次，对订单数据进行筛选，构建数据集，并进行归一化处理。再次，将数据集划分为训练组和测试组，训练组用于模型的训练，测试组用于判断模型训练的优劣。然后，利用生成对抗网络（generative adversarial network, GAN）对划分好的训练组进行数据增强，扩充数据规模，形成足量的新数据，并将数据输入双向长短期记忆（bi-directional long-short term memory, Bi-LSTM）网络，采用粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法对初始参数进行优化，对GAN-PSO-Bi-LSTM进行多次试验，观察模型试验的结果。最后，与其他预测模型进行比较，验证表明GAN-PSO-Bi-LSTM模型的预测性能更高，能够提高充电桩的故障预测准确率。

摘要:为提高电动汽车充电站在低温环境下的适应性，并缓解配电网和路网压力，文中提出一种针对低温地区的充电站规划模型。基于动力电池的衰减机理，建立低温下电动汽车电池容量和能耗模型，以更准确地模拟电动汽车行驶状态。结合电动汽车在低温下的行驶、充电及用户决策特性，采用蒙特卡洛抽样方法模拟不同类型车辆充电需求的时空分布。进一步，采用混合制排队论，考虑低温对充电效率的影响，引入均衡函数以实现社会成本最小化，从而确定充电站的最优选址和容量配置方案。仿真分析表明，所提模型能够基于低温地区特点，综合权衡路网、配电网和用户利益，合理规划低温地区电动汽车充电站布局，从而提高充电服务满意度，降低低温环境下整体成本，增强所提模型在实际应用的可行性。

摘要:寒潮引发气温骤降，易导致电动汽车（electric vehicle, EV）续航降低和充电设施故障，无法满足EV用户的充电需求，影响充电网络韧性。针对该问题，文中提出一种基于智能导航的韧性提升方案。首先，分析寒潮对EV充电网络的影响以及寒潮中EV充电桩的故障机理与级联特性，对现有数据进行分析处理，建立寒潮的级联影响模型；其次，利用图强化学习方法训练智能导航模型并利用该模型将移动应急发电机（mobile emergency generator, MEG）导航至故障充电站进行功率补偿，从供电层面实现韧性提升；然后，利用导航模型为需要充电的EV推荐合适的充电站并进行路径规划，从充电层面实现韧性提升；最后，通过算例验证寒潮中充电桩故障的主要原因是基于级联效应的负荷占比增长。文中所提协同导航方法能够在供电层面保证充电站充电功率的稳定和故障状态下的快速恢复，在充电层面降低用户的充电前等待时间，满足用户的充电需求。

摘要:现有电动汽车（electric vehicle, EV）调度方案未考虑充电桩利用率均衡性问题，易造成部分充电桩过载老化而部分充电桩闲置的现象。同时，车网互动（vehicle to grid, V2G）技术能够实现能量双向流动，在提升电网调节能力的同时为用户带来放电收益。鉴于此，文中提出一种基于充电桩分配-充放电调度的EV两阶段调度优化方法。第一阶段，以充电桩利用率方差最小为目标，对充电桩分配方案进行优化；第二阶段，以台区负荷方差最小、用户充电成本最低和充电桩收益最高为目标，对EV充放电功率进行优化，实现三方协同优化。针对所建立的EV双层调度模型，采用自适应遗传算法（adaptive genetic algorithm, AGA）进行模型求解。算例结果表明，相较于未考虑充电桩均衡性与未引入V2G技术的传统策略，所提方法使充电桩利用率方差降低93.6%，台区负荷方差降低16.5%，用户净充电成本降低12.0%，充电站日收益提升14.4%，充分体现了该方法在降低充电桩利用率方差、减缓负荷波动以及提升多方收益方面的优势。

摘要:电网面临电动汽车集成充电带来的全新挑战，同时电动汽车充电服务的可靠性亦受电网故障影响。针对现有可靠性评估存在随机性、时序性等多维度特性建模方面的不足，文中提出一种计及光储充的电动汽车充电服务可靠性时序评估方法。首先，分析电动汽车并网下配电网的故障特性，构建融合电动汽车充电负荷的配电网故障与可靠性评估模型；其次，提出基于模型预测控制的储能动态优化策略，实现充电站并网与离网模式下，兼顾配电网故障和光储充协同运行的充电服务可靠性提升；最后，提出多维度充电服务可靠性指标与基于时序蒙特卡洛方法指标的计算方法。仿真结果表明，所提评估指标可多维度量化电动汽车充电服务可靠性，且提出的光储充协同优化策略可显著提升不同运行模式及故障场景下的电动汽车充电服务可靠性水平。

摘要:在“双碳”目标背景下，为构建更加公平、绿色低碳的新型电力市场，文中提出一种微网内部双重需求响应和微网间点对点（peer-to-peer, P2P）合作的协同调度策略。首先，构建电热气多能协同的微电网模型，考虑以电动汽车（electric vehicle, EV）为代表的柔性负荷。然后，提出多微网之间和微网内部的电能共享优化策略。在多微网层，以每个微网个体和整个微网集群参与P2P合作后获得最优利益为目标，建立基于纳什谈判理论的优化调度模型；在微网内部，以降低微网碳排放量、缓解电负荷峰谷差和减少EV充电成本为目标，建立基于动态电价和EV碳配额的双重需求响应优化调度模型。最后，仿真结果表明，所提优化调度策略可有效促进微网间能源共享和新能源消纳，进一步降低系统碳排放量。

摘要:针对含电动汽车（electric vehicle, EV）的多区域互联电力系统，文中提出一种基于自适应触发机制的滑模负荷频率控制（load-frequency control, LFC）策略。首先，考虑EV在电力系统频率控制中的集成，研究一次调频与二次调频对系统频率变化的影响，并分析可再生能源波动和负荷扰动对系统频率的影响。然后，设计自适应事件触发机制，以提升网络利用率，并应对网络传输中的时滞。建立非对称的李雅普诺夫泛函证明系统的渐进稳定性，并得到保守性较低的稳定性判据。最后，验证设计方案的有效性，并使用优化算法得到使EV调频最优的参与度。结果表明，文中所提控制策略在可再生新能源和负荷扰动下，能够有效提高系统的频率调节性能，且EV同时参与一次调频与二次调频对改善系统性能有显著作用。

摘要:大规模电动汽车（electric vehicle, EV）的无序充电行为将导致配电网系统负荷方差过大。对EV源荷两重特性的充分利用可以降低电网的负荷方差，实现绿电的高效利用，而调度容量是影响车网互动（vehicle to grid, V2G）应用的重要因素。文中采用蒙特卡洛法和小生境技术改进的多目标粒子群优化（niche-multi-objective particle swarm optimization, niche-MOPSO）算法研究基于调度容量影响的并网光伏和V2G运行多目标优化策略。结果表明，随着EV充电参与度增大，无序的EV充电负荷会导致电网侧负荷方差增大，而对用户充电成本影响较小。随着工作区EV调度容量增加，工作区EV光伏消纳率逐渐减小，负荷方差呈现先减小后增大的趋势，在调度容量为30%时负荷方差达到最小，说明合理的V2G调用有利于电网运行的稳定性。在相同调度容量的情况下，小生境技术优化后的负荷方差、负荷峰值均减小，用户充电成本减小或收益增大，且V2G价格激励机制下的收益远大于分时电价机制的收益，说明niche-MOPSO算法能够更优地得到负荷方差以及用户充电成本。

摘要:气体绝缘开关设备(gas insulated switchgear, GIS)操作产生的瞬态地电位抬升（transient ground potential rise, TGPR）以及空间电场，对站内人员安全以及二次设备的稳定运行构成严重威胁。GIS操作中电弧模型会对TGPR和空间电场的仿真计算精度产生影响。因此，文中建立GIS三维瞬态电场仿真模型，基于时域有限积分法，研究不同的开关电弧模型及其参数对TGPR和空间电场仿真结果的影响。分析结果表明，采用理想开关模型和定值电阻模型，TGPR和空间电场的仿真波形幅值较高，而采用类双曲线模型，TGPR和空间电场的仿真脉冲波形幅值最低。采用指数模型和分段电阻模型，TGPR和空间电场的仿真波形及其幅值与实测结果几乎一致。在分段电阻模型中，随着稳态电阻增大，TGPR和空间电场的脉冲幅值降低；然而，当电弧模型的等效长度和等效半径变化时，TGPR和空间电场的脉冲幅值基本保持不变。

摘要:随着传统化石能源的日益枯竭，以风能、太阳能为主的新能源发电资源已成为构建新型电力系统的主要能源形式。风能、太阳能等分布式能源具有较强的随机性、波动性、间歇性特征，大规模并网对电网稳定运行带来诸多挑战。虚拟电厂（virtual power plant，VPP）凭借其较强聚合调节各类型资源的能力，参与电网运行调度，促进清洁能源消纳。文中首先梳理VPP的基本概念，综述国内外VPP研究现状，并总结国内能源发展现状及趋势；然后归纳VPP的控制方式及架构，将目前VPP模型划分为4类，即VPP优化调度模型、VPP参与竞标竞价模型、VPP参与需求侧响应模型、考虑系统风险的VPP模型，同时系统总结VPP模型的各类算法；最后展望VPP在未来电力系统中的发展趋势，尤其是VPP参与电力市场提升经济效益的潜力。文中对现阶段VPP的相关研究进行归纳和总结，为该领域的后续研究提供借鉴。

摘要:虚拟电容控制策略应用于直流微网各端口的变流器，使其模拟电容的充放电特性，是解决系统惯性问题、改善电压质量的有效方案。针对多储能单元并联运行时虚拟电容控制存在的协同分配问题，文中提出一种基于虚拟电容控制的多储能单元协同分配策略，充分发挥各储能单元的惯性支撑能力。首先，根据直流电压变化率和荷电状态求取总可调虚拟电容值。其次，利用熵值法和评分矩阵对蓄电池的荷电状态、储能变流器的可调容量等指标综合评价，根据最终的评价得分求得分配系数，从而协同分配总虚拟电容。最后，搭建硬件在环仿真测试平台对所提策略进行验证，结果表明各储能单元能根据惯性能力合理分配虚拟电容，避免储能变流器因输出功率过大提前退出运行，进一步增强系统的惯性水平和安全稳定运行能力。

摘要:当电网侧送出线路发生故障时，新能源直流送出系统应该具备故障穿越的能力。然而，系统内各变流设备在没有高速通信的情况下，很难通过协同控制实现可靠的故障穿越。传统降压法将降压系数定性设置为线性常数，导致在不同故障情况下难以实现快速匹配，使各变流设备协同配合产生较长的阶梯时延，直流系统在故障期间处于高压运行。针对上述问题，首先，分析直流系统的动态特性和传统降压法的原理，为直流系统两侧功率快速匹配提供依据。然后，提出改进传统降压法的功率快速匹配故障穿越控制策略。最后，在PSCAD/EMTDC仿真平台搭建模型验证所提方法的有效性，并与传统降压法进行对比分析，结果表明所提方法大幅缩短了阶梯时延、限制了直流电压的抬升，实现了快速可靠的故障穿越。

摘要:针对极端灾害下高比例可再生能源接入的配电网供电恢复问题，文中提出灾前-灾后两阶段自适应鲁棒优化模型，采用不确定集和可调鲁棒参数对可再生能源出力及负荷需求不确定性进行建模。模型在灾前阶段进行小时级预防性机组组合，调整可控机组开停机状态及出力，优化网络拓扑，保障预防阶段潮流合理分布；灾后阶段执行网络拓扑重构、应急资源实时调度、调整发电机出力和差异化切负荷方案等操作以恢复供电。首先，采用列和约束生成算法（column and constraint generation algorithm，C&CG）将模型分解为主问题及子问题。然后，采用对偶理论、大M法对子问题进行对偶和线性化。最后，交替迭代求解得到最优弹性提升策略。在改进的PG&E 69节点系统进行算例仿真，验证所提模型在极端灾害场景下能够平衡系统鲁棒性及经济性，并有效应对可再生能源出力不确定性。

摘要:针对电力设备的特高频局部放电辐射源定位方法是目前实现局部放电定位的重要技术手段之一。局部放电信号具有频带范围宽（300 MHz—3 GHz）、上升沿变化快（最短上升时间为亚纳秒甚至百皮秒量级）以及背景噪声较高等特点。这些特性对测量系统的采样频率和模拟带宽提出了极高的要求，常规的测量系统往往难以有效捕捉和完整记录局部放电脉冲信号的快速上升沿波形。针对以上问题，文中提出一种基于插值计算和多尺度小波变换的辐射源定位方法，旨在以较低采样率实现快上升沿脉冲信号波头到达时刻的高精度检测。该方法首先对脉冲信号进行插值，然后对插值处理后的信号进行多尺度小波变换，提取最大小波系数信号代替原有脉冲信号，并基于该系数采用能量累积算法计算波头到达时刻。仿真分析和实验验证结果表明，该方法可以有效提升特高频脉冲信号的时间分辨率，同时在强噪声电磁环境中具有良好的抗干扰能力。

摘要:近年来，随着跨林区输配电线路日益增多，由山火引发的输电线路跳闸事故也频繁发生，严重影响电网安全稳定运行。目前，针对山火导致高压输电线路对地空气绝缘强度降低的问题，已开展较多实验研究，但未考虑火焰燃烧蔓延至杆塔时，线路绝缘子可能存在的最短绝缘距离问题。为研究植被火焰全桥接线-板短间隙条件下的空气击穿机理，文中开展不同植被燃烧条件下线-板间隙击穿特性实验，分析火焰中泄漏电流和击穿电压之间的相位差，并探讨植被火焰条件下间隙的击穿机理。实验测量了不同植被火焰间隙的击穿电压和平均击穿场强。结果表明：增大间隙距离可降低火焰中的感性成分，使整个线-板间隙呈现电容性；植被火焰条件下的线-板间隙击穿过程是多种放电形式共同作用的结果，且击穿时电弧通道的持续时长差别较大；击穿电压与间隙距离呈线性关系。由于稻草植被灰分含量高、结构松散，燃烧时产生的长灰烬颗粒对间隙电场具有较强桥接与畸变作用，导致间隙在稻草火焰条件下的平均击穿场强最小。

摘要:直流变换器是分布式光伏发电接入中压直流电网的核心设备。文中提出一种采用辅助变压器的无环流全桥直流变换器，该变换器由主全桥电路和辅助电路构成，其包含1个三电平桥臂和2个两电平桥臂。主全桥电路传输功率约90%的总功率，辅助电路传输剩余功率。通过辅助电路中部分开关管进行高频斩波，使变换器电流波形近似为梯形波，从而降低电流峰值。由于流过辅助电路的电流很小，其高频斩波产生的开关损耗也很小。主全桥电路中开关管仅工作在500 Hz的中频状态，且能实现零电流开关（zero current switching，ZCS），进一步减小了开关损耗。此外，通过在辅助电路引入阻断电容，消除了辅助电路的环流，因此整个变换器的损耗较小。文中详细介绍该变换器的工作原理和参数设计方法，并搭建1台160 V/4 000 V/4 200 W 实验样机，实验结果表明所提变换器可实现ZCS，开关损耗小，最高效率达98.5%。

摘要:局部放电信号的有效捕获对于电力设备绝缘状态感知与评估、故障预警与诊断具有重要意义。文中提出一种基于Sagnac非平衡干涉（Sagnac unbalanced interference, SUI）的超声传感技术，可高效探测和捕获电力设备局部放电声发射信号。首先，分析SUI的光路结构以及光路干涉过程，明确其对外界超声的感知机理，建立声波的传感方程。然后，面向电力设备微弱超声信号探测需求，分析SUI光路结构参数对超声传感特性的影响规律，提出传感器最佳结构设计参数。最后，实验测试结果表明，文中所提SUI系统可有效探测30~150 kHz的超声信号，并成功捕获针板电极放电声发射信号。文中所提SUI技术具有低成本、结构简单稳定等优势，为电力设备局部放电光学探测提供全新的技术途径。