Abstract:

新型电力系统逐渐呈现出高比例新能源和高比例电力电子设备的“双高”趋势。以风、光为代表的新能源存在出力功率波动性、间歇性和随机性以及控制非线性等特点，叠加用电侧新兴电力电子化负荷的多样性与冲击性，容易引发配电网多频率的谐波振荡，从而影响用电端的电能质量。为有效提升新型电力系统用电侧的安全稳定，亟须开展面向新型电力系统的谐波抑制与电能质量提升技术研究。

Abstract:

阻抗分析法因能够在设备控制结构或参数未知的条件下分析系统稳定性而受到工程的青睐。以电力电子变流器为代表的交流并网设备阻抗特性易受交流稳态工作点的影响，因此基于黑箱辨识快速导出变流器任意工况的阻抗模型可以极大地提升稳定性分析效率。基于神经网络的辨识方法可以弥补基于最小二乘法的辨识方法的局限性，文中进一步改进神经网络的设计以显著提升其可解释性。在数据收集阶段，使用扫频方法获取闭环阻抗模型在足够多工况下的频率响应。在模型训练阶段，计及变流器阻抗模型的隐藏特征，设计与扰动频率数量相同的神经网络，并采用集成贝叶斯正则化的Levenberg-Marquardt算法提升由小型数据集得到的训练网络的泛化能力。在模型验证阶段，将设定工况输入网络，实现稳定工况极高精度辨识和不稳定工况离线预测。文中方法为新型电力系统稳定性分析的工程应用提供了实用选择。

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弱电网下多逆变器并网系统可能同时受到较大电网阻抗及背景谐波影响，电网阻抗较大导致逆变器与电网交互作用增强从而产生谐振问题，背景谐波进一步导致并网电压及电流波形畸变，使系统无法满足并网要求。鉴于此，文中建立弱电网下多逆变器并网系统阻抗模型，明确弱电网下并网电流波形畸变及谐振机理，进而提出一种适用于逆变器的改进电网电压前馈与并联自适应有源阻尼器结合的控制策略。利用改进电网电压前馈重塑多逆变器并网系统阻抗从而抑制背景谐波电压畸变的影响，利用有源阻尼器合成虚拟电阻以抑制系统与弱电网间的谐振，当系统工况变化时自适应调节虚拟电阻值并通过虚拟电阻补偿环节进一步改进阻尼效果。仿真结果表明所提策略能有效抑制背景谐波及并网系统谐振，提高多逆变器并网系统弱电网情况下的适应性。

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现有研究中通常假定电力系统谐波阻抗恒定，但不符合真实工况中情况。实际中，系统侧谐波阻抗和背景谐波随运行工况时变，当两谐波电压样本点时间间隔较大时，对应时刻的阻抗和背景谐波的差值可能较大，难以根据时间间隔较远样本点的信息估计关注样本点的阻抗值。由此，文中提出一种基于局部-地理加权回归的时变系统侧谐波阻抗估计方法，首先依据时间间隔大小构建权重矩阵，对与关注样本点时间间隔较大的样本点赋予较小权重，并采用局部加权回归(locally weighted regression,LWR)初步估计系统侧谐波阻抗和背景谐波参考值。然后利用阻抗参考值修正回归方程以降低原回归方程的欠定程度，同时以背景谐波参考值为先验信息，筛选出与关注样本点背景谐波相似的样本点，再基于所筛选样本逐一采用地理加权回归(geographically weighted regression，GWR)求解各点的背景谐波电压和系统侧谐波阻抗。在强背景谐波波动的情况下，文中所提方法能识别阻抗的突变点、估计系统侧谐波阻抗的变化趋势。最后通过仿真分析可知，文中所提方法相对于传统恒定谐波阻抗估计方法，估计准确度提升约40%；相对于现有变阻抗估计方法，估计准确度提升约30%。

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开展用户低电压越限模式挖掘工作可以为用户低电压问题的治理提供指导。针对目前台区低电压用户电压复杂多变、低电压越限模式未知的问题，文中提出基于层次近邻传播(hierarchical affinity propagation,HAP)聚类的用户低电压越限模式挖掘方法。首先，通过HAP聚类算法对大规模低电压用户电压数据集进行聚类分析，获得若干聚类簇。然后，将不同的聚类簇视作不同的低电压越限模式，并从越限时长和越限电压幅值两方面定义低电压越限模式的4项基本特征指标，通过计算各聚类簇的基本特征指标，反映其所对应低电压越限模式的特征。最后，将该方法运用到某地区低电压用户的电压数据集中，有效挖掘出该地区低电压用户的4种低电压越限模式，从而根据不同低电压越限模式的特征，有针对性地开展低电压用户的监管、分析工作，并制定用户低电压问题治理的优先级。

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在建设新型配电系统的背景下，电压越限问题逐渐突出，系统稳定运行日趋复杂。文中基于全纯嵌入法，研究拓扑变化下节点电压指标轨迹的偏移特性，提出考虑配电网故障重构的薄弱节点辨识方法。首先，基于电力系统解耦的思想提出节点电压指标与配电网电压可视化安全域；然后，通过全纯嵌入法求解出节点电压指标轨迹，定义电压指标偏移距离表征节点电压指标轨迹特性，计及配电网故障后的拓扑变化提出概率性节点电压指标轨迹求解方法；最后，综合配电网正常态工况与N-1+1故障态运行工况，根据配电网电压可视化安全域与节点电压指标轨迹的相对位置关系，构建配电网薄弱节点评价指标体系，提出薄弱节点辨识方法。基于IEEE 33节点配电系统进行分析，结果表明，所提方法可实现节点电压状态的可视化监测，准确辨识电压薄弱节点。

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群组列车运行过程中会频繁经过分相区，产生的合闸过电压将对牵引供电系统以及列车高压设备箱造成严重的绝缘损害。为定性分析群组列车的合闸过电压特性，首先，根据电路等效简化原则，建立群组列车牵引供电系统的等效简化动态电路，通过提出合理的假设条件求解出合闸瞬间列车端电压的表达式，从定性关系上揭示了合闸过电压的形成原因；其次，基于群组列车牵引供电系统暂态模型，分析了不同列车数量、分布位置以及运行功率对群组列车合闸过电压的作用机制；最后，在PSCAD/EMTDC中搭建仿真模型，验证了理论分析结果的正确性。结果表明：群组列车数量越多、运行位置越集中、牵引功率越大，就会使得合闸过电压峰值越小。该结果可有效指导群组列车过分相合闸过电压的抑制，降低群组列车经过分相区时产生的合闸过电压。

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为了改善动态电压恢复器(dynamic voltage restorer，DVR)治理不对称电压暂降故障的性能，文中提出基于瞬时对称分量法的分数阶正负序解耦控制策略，并将其应用于三相四桥臂逆变器DVR系统中。首先，利用对称分量法得到DVR系统的分序解耦数学模型。其次，针对传统对称分量法不适用于系统暂态过程分析的问题，采用瞬时对称分量法得到不对称电压电流信号瞬时值的正负零序分量，并独立设计三序分量的电压电流双闭环比例积分 (proportional-integral,PI)控制策略。然后，将整数阶正负序解耦控制策略推广到分数阶，并利用频域方法与增益变化时的鲁棒性条件相结合对相关参数进行校正。最后，通过仿真结果验证分数阶正负序解耦控制策略应用于DVR系统的可行性，且与传统正负序解耦控制相比较，所提策略具有更好的动态响应速度与抗干扰性能。

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针对目前基于深度学习的电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)识别模型参数量多和计算复杂度较高的问题，文中提出了一种卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)融合Transformer(CNN and Transformer,CaT)的轻量化PQDs识别模型。首先，利用深度可分离卷积初步提取扰动信号的局部特征；其次，提出一种高效的软阈值模块，在不显著增加模型参数量与计算复杂度的同时减少特征中的噪声与冗余特征；然后，利用Transformer模型挖掘PQDs信号的全局特征；最后，通过池化层、线性层和Softmax层完成PQDs识别。仿真实验表明，文中所提CaT模型在参数量和浮点运算数较少的情况下能够有效完成PQDs识别，对PQDs信号识别准确率高，具有良好的噪声鲁棒性。同时，得益于轻量化和端到端的模型设计，CaT模型相对于其他深度学习模型的推理时间更短。

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基于涉网变流器开展电能质量问题治理可以有效利用变流器的剩余容量，提高治理效益，但其往往只考虑跟网型(grid-following，GFL)控制，未能充分发挥多种类变流器的调控潜力。文中基于GFL和构网型(grid-forming，GFM)涉网变流器并联系统，提出谐波补偿、电压跌落抑制等协同控制策略。首先，介绍涉网变流器的基本控制原理及数学模型。其次，针对并联系统公共耦合点(point of common coupling，PCC)的谐波补偿问题，提出谐波分次补偿方法，增强谐波补偿的灵活性，实现谐波电流在不同容量变流单元间的合理分摊。针对PCC电压跌落问题，将并联系统状态总结为正常运行、仅GFL变流单元参与电压支撑、GFL和GFM变流单元共同支撑3种工况。经补偿容量计算和无功功率分配，PCC电压可始终保持在额定电压附近。最后，通过仿真验证所提策略的可行性与优越性。

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双电源输入级联型电力电子变压器(dual power supply cascaded-type power electronic transformer,DPSC-PET)与两路供电电源相连，运行可靠性高、方式灵活，在中低压配电网中应用前景广泛，深入研究其电压暂降耐受能力与调节方法，对于维持暂降期间DPSC-PET的高效能量传输、保证系统优质供电具有重要意义。首先，分析DPSC-PET的拓扑与控制策略；其次，针对引起系统传输功率缺额最严重的三相对称电压暂降，分析DPSC-PET暂降耐受能力限制因素；然后，从功率平衡角度出发，提出一种不同输入侧发生暂降时DPSC-PET耐受能力实时分析与双输入端口功率协同调节方法，以实现暂降下低压直流母线电压恢复，提升DPSC-PET应对暂态扰动的能力；最后，搭建DPSC-PET仿真模型，对不同输入侧发生不同程度的电压暂降场景进行仿真。结果表明，所提调节方法能有效提升DPSC-PET的暂降耐受能力。

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由于柔性多状态开关(soft normal open point,SNOP)复杂的控制策略及其弱馈特性，传统配电网故障定位方法难以适用于柔性互联配电网(flexible distribution network,FDN)。因此，文中提出一种利用电流正序分量波形相似性进行FDN故障区段定位的方法。首先，针对SNOP的典型控制策略，分析FDN的短路故障特征。其次，计算配电网中不同故障位置电流正序分量的Tanimoto系数，通过对比不同位置的电流正序分量波形相似性，构建FDN短路故障定位判据，并通过Teager能量算子(Teager energy operation,TEO)实现故障时刻的精确定位，利用智能配电终端(smart terminal unit,STU)传递信息。最后，通过建模仿真对所提方法进行分析验证，结果表明该方法能够对故障区段进行准确定位，不受故障位置、故障类型、过渡电阻、采样频率及通信延时等因素的影响，验证了该方法的可行性与有效性。

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在台风灾害频发以及新能源发电渗透率日益攀升的双重背景下，文中提出了包含规模化电动汽车(electric vehicle,EV)在内的多元灵活性资源滚动优化调度策略，以提升台风灾害下配电网韧性。首先，根据典型气象特征，通过蒙特卡洛法模拟所在区域的线路和光伏(photovoltaic，PV)的故障场景，并利用系统信息熵进行典型场景筛选，得到线路和PV的时序故障状态。其次，以最小化加权负荷损失率为目标建立多元灵活性资源优化调度模型。基于EV的时空特征对其进行征用调控，并通过网架重构、协调移动应急发电机(mobile emergency generators,MEG)等手段协同互补以最大化利用网内资源。最后，为适应系统故障状态的演化，实时调整调度方案，提出降低问题求解复杂度的两阶段滚动求解方法。以改进后的江苏某地实际供电单元网络为研究对象进行仿真分析，结果表明所提策略可有效降低负荷损失，提升配电网在极端场景下的韧性。

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近年来，一类在电气几何模型、先导发展模型等基础上提出的可以体现雷电曲折性和分散性的分形模型逐步被用于架空线路雷电屏蔽性能研究。文中基于模拟试验和自然雷电的等效性，搭建1∶40缩比试验平台，以常见500 kV输电线路用ZB6T型杆塔为研究对象，施加160/2 500 μs负极性操作冲击波，分别研究绕击率与空间分布和保护角的关系。基于WZ模型和有限差分法建立雷电分形模型，在缩比试验间隙配置下进行线路绕击特性仿真分析。模拟试验和仿真结果均表明：输电线绕击率高的点集中在靠近传输线处，绕击空间整体呈现倒抛物线型，符合绕击规律。保护角减小，则绕击率相应降低，同时绕击空间略有减小。仿真结果与试验数据对比表明，文中构建的雷电分形模型在线路绕击率预测上具有较高可靠性。

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锂电池健康状态(state of health,SOH)的在线估计是锂电池管理系统中必不可少的一部分。大部分基于数据驱动的锂电池SOH估计方法由于计算量较大，难以在锂电池管理系统微控制器中在线使用。因此，文中提出基于新型健康特征的锂电池SOH快速估计方法。首先，分析锂电池的充电数据，基于已有的锂电池恒流充电过程的等压升时间(time interval of an equal charging voltage difference，TIECVD)健康特征，构建一个同充电电压起点、同充电时间间隔的健康特征。其次，文中提出基于新型健康特征和多元线性回归(multiple linear regression,MLR)的锂电池SOH快速估计方法。然后，通过对牛津锂电池老化数据集和美国国家航空航天局锂电池随机使用数据集进行分析，以0.01 V步长遍历恒流充电电压区间，以皮尔逊相关系数最大为目标，确定锂电池最优的起始电压。最后，考虑不同充电时间间隔，利用最小二乘(ordinary least squares,OLS)回归分析方法，确定锂电池最优充电时间间隔参数。使用2个数据集划分的训练集建立MLR模型，使用2个数据集划分的验证集对文中方法进行验证。实验结果表明，文中基于新型健康特征方法可极大缩减计算量，并且可以在保障预测精度的前提下实现锂电池SOH的快速估计。

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换流阀温度监测可以辅助预判故障，是保障换流站安全稳定运行的关键技术之一，但其可靠的能量供给问题却鲜有合适的解决思路。文中根据叠加式磁通计算方法，提出基于磁场感应取能技术的精确输出功率特性模型，分步降维研究磁心关键参数对取能功率的影响，并提出优化方法；针对换流阀厅空间限制，提出磁心轻量化技术方案，在此基础上研究贴片式取能装置受应用环境影响产生偏转条件下的取能功率特性，并提出非最优位置下的取能功率特性优化分析方法。文中设计的贴片式取能装置能够在宽范围电流波动下稳定驱动传感器并实现长距离无线通信，同时能够在换流站等狭窄高温空间下满足电力设备长期免维护监测需求。

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现有暂态稳定特征选择方法中初始特征的选定会限制后续寻找最佳特征组合的能力，同时缺乏客观方法来确定关键特征的数量，为此，文中提出一种融合多头自注意力(multi-head self-attention，MHSA)与Boruta的暂态功角稳定关键特征筛选方法。首先，构建深度神经网络模型，并在输入侧添加MHSA模块进行暂态稳定评估。MHSA直接面向输入的电网特征，可在模型训练过程中自适应调整注意力权重，聚焦关键特征。其次，利用Boruta算法生成真假特征组合，经过MHSA模型的训练，选择高于最大虚假特征权重的真实特征，由模型本身确定关键特征数量。最后，在IEEE 39和IEEE 118节点系统上进行算例分析。算例结果表明，所提方法可在保证评估精度的同时大幅减少输入特征的数量，相比于传统方法，可选出评估精度更高的关键特征。

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特高压混合级联直流可以结合电网换相换流器(line commutated converter，LCC)和电压源换流器(voltage source converter，VSC)各自的优势，但也带来了直流侧功率盈余的问题，在受端发生交流故障时，可能导致VSC子模块过压。针对混合级联直流的拓扑特点，文中提出一种基于运行方式和电气量的多级自适应协调控制策略。通过故障阀组负序电压控制、健全阀组辅助电压控制、投入可控自恢复消能装置及送端配合移相、调整送受端换流器直流功率等措施，在站内单VSC内、站内多VSC间、站间LCC与VSC间进行多级自适应协调配合，有效解决了VSC子模块过压问题，实现了混合级联直流的交流故障穿越。基于实际控制保护装置和工程拓扑搭建闭环实时数字仿真试验平台，验证了所提策略的可行性。该策略已成功应用于白鹤滩—江苏特高压混合直流工程。

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随着分布式光伏“高龄”化趋势日益凸显，大规模未配置储能的“高龄”光伏并网存在电压波动、弃光等问题，可通过合理配置储能解决。为了提升储能配置的经济性，文中提出一种考虑“高龄”光伏出力衰减的配电网储能经济优化配置方法。分析“高龄”光伏发电衰减率和投运年限对实际光伏出力的影响，构建光伏出力与储能额定功率及容量的数学关系，基于此建立含储能建设运营成本、网损成本和峰谷套利收益的全生命周期成本最小，以及配电网节点电压偏移最小的储能优化配置模型。最后，采用粒子群算法在IEEE 33节点系统上进行求解。结果表明，采用该方法后，储能建设运营成本和全生命周期成本分别降低33.91%和6.01%，证明了文中方法的经济有效性。

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光伏功率的间歇性和随机性因季节变化呈现出不同的特点，考虑季节特性对提高光伏功率预测精度具有重要意义。因此，文中提出一种考虑季节特性和数据窗口的短期光伏功率预测组合模型。首先，通过皮尔逊相关系数法确定对光伏功率贡献度高的气象因素，降低预测模型的输入特征维数。其次，对比不同季节下不同模型的光伏功率预测精度，选择光伏功率预测误差最小且相关性最低的2个模型构建组合模型，即门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)模型和极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGboost)模型。然后，分析历史气象数据中不同输入窗口对GRU-XGboost模型预测精度的影响，确定最优数据窗口。最后，在此基础上分别采用GRU和XGboost对光伏功率进行预测，将2个预测结果加权组合得到最终预测结果。结果表明，与其他模型相比，所提模型具有更强的适应性和更高的预测精度。

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虚拟电厂(virtual power plant,VPP)通过先进的控制技术高效聚合容量小、数量多的分布式能源(distributed energy resource,DER)参与电力市场交易。随着DER数量的增加，其出力的波动性以及聚合后的收益问题需要解决。基于此，提出一种在日前电力市场下，多类型DER聚合于VPP的协同博弈调度模型。首先，提出多类型DER聚合于VPP的运营框架。其次，由于风光出力的不确定性严重影响系统的运行，建立基于变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和改进的双向多门控长短期记忆(bidirectional multi gated long short-term memory,Bi-MGLSTM)网络的组合预测模型。然后，同类型DER形成联盟，并以售电收益最大化为目标，构建VPP多联盟的合作博弈调度模型，为实现联盟及成员间收益分配的公平性，设计多因素改进shapley值法和基于奇偶循环核仁法的两阶段细化收益分配方案。最后，算例结果表明，所提方法能有效提高风光功率的预测精度，实现VPP内联盟间合作互补运行，保证了多个主体间收益分配的公平性与合理性。

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随着电化学储能的大规模应用，储能预制舱安全问题日益突出。对储能预制舱内不同热失控位置下的储能预制舱火灾差异进行研究，可以帮助设计更有效的监测和灭火系统，提升储能预制舱安全性能。因此，模拟研究不同热失控位置下储能预制舱火灾烟气扩散及温度变化规律具有重要意义。文中基于直接数值模拟和大涡模拟方法，依据实际储能预制舱尺寸构建磷酸铁锂储能预制舱的数值模型，引入更符合火情发展的t²模型，通过模拟不同热失控位置的火灾情境，研究储能预制舱内烟气扩散和温度变化规律。仿真结果表明，热失控的位置不同，烟气具有不同的动态行为，热失控位置越靠近底层，烟气运动越快，充满储能预制舱时间越短。当热失控位置靠近舱顶，在高度1.85 m以上的区域温度较高，并伴随显著的温度波动时，储能预制舱水平方向上的温度差显著增大。文中进一步分析额定容量为1.2 MW·h的标准储能预制舱的灭火系统设计方案，发现全氟己酮灭火系统在喷淋强度为20 L/(min·m²)、喷淋角度为120°、全氟己酮灭火剂粒径大小为50 μm时，能有效控制火灾，减少火灾造成的损害。文中的研究成果可为储能预制舱内监测预警装置分布式布署策略及消防安全设计提供理论指导。

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由于统一电能质量调节器(unified power quality conditioner，UPQC)系统结构复杂、控制难度大，单一的控制策略不足以使其应对电网系统中的各种故障情况。因此，文中采用一种线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control，LADRC)与模型预测控制(model predictive control,MPC)的复合控制策略。在电压外环控制中采用LADRC策略以提高系统快速性与抗扰性，并给电流内环提供更精确的参考电流信号；在电流内环控制中采用电流MPC策略以提高跟踪参考信号的能力与系统的鲁棒性，同时对模型预测的空间电压矢量的分区进行优化，减少控制器计算量，在保证输出电流质量的前提下提高运算速度。最后，基于MATLAB/Simulink仿真实验平台对系统进行建模仿真，结果验证了采用LADRC-MPC控制策略对电网电压暂升/暂降、负载不对称引起的电流畸变与谐波污染等综合电能质量问题，可以起到更好的补偿效果，对电网电压的支撑能力也更强。

Abstract:

对居民住宅进行非侵入式负荷监测(non-intrusive load monitoring,NILM)是智能电网用户需求侧的重要研究内容，居民负荷的能耗分析和用电管理是实现节能减排、可持续发展的关键环节。针对传统算法识别性能差、难以适应当下复杂用电环境的问题，文中从增强分类算法特征提取性能的优化思路出发，提出融合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和自注意力机制的NILM负荷识别方法。首先，采集8种不同家用电器的电力数据，建立U-I轨迹曲线数据库；其次，采用挤压-激励网络(squeeze-and-excitation network,SENet)注意力机制提升CNN的特征聚合能力，完成对不同电器U-I轨迹曲线的特征提取和负荷识别；最后，对私有数据集和PLAID数据集进行测试，算例结果表明，所提方法在不同运行场景下均具有较高的识别准确率和较好的泛化性能。