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电网技术
国家电网公司
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国家电网公司

张文亮

月刊

1000-3673

pst@epri.sgcc.com.cn

010-82812532

100192

北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内

电网技术/Journal Power System TechnologyCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>《电网技术》创刊于1957年，由国家电网公司主管、主办，编辑部挂靠在中国电力科学研究院，为自然科学学术技术期刊，每月5日出版。《电网技术》比较全面地反映了中国电力、电工和能源等方面的技术发展情况及科研成果，重点报道中国电力和能源建设及发展规划、超?特高压输变电技术、国家和电力行业重大科技攻关项目及重大电力建设项目中的关键技术、大区联网和全国电网互联及其运行技术、电力市场建设及运行等。《电网技术》的报道范围几乎囊括了电力系统除发电厂中热工部分和土木工程以外的所有专业。此外，《电网技术》还适时增设热点专栏，如专家论坛、特约专稿、特高压输电技术、智能电网技术等。《电网技术》发行的对象主要是电力、电工、铁道、煤炭、石化等系统工程技术人员和高等院校师生。《电网技术》是中文核心期刊，百种中国杰出学术期刊，EI收录核心期刊，1996年开始被国家教委列为发表学位论文（包括博士论文、硕士论文）的有效刊物。收录《电网技术》的国内外检索系统包括：中国科学引文数据库（CSCD）、中国科技论文统计与引文分析数据库（CSTPC）、中国学术期刊综合评价数据库、《中国学术期刊文摘》、清华同方中国期刊全文数据库、中国核心期刊要目总览数据库、英国《科学文摘》（SA）、俄罗斯《文摘杂志》（AJ）。
正式出版
收录年代

    电力系统摇摆方程的侵入式谐波解及分析

    李京甘德强倪秋龙周靖皓...
    2022-2030,中插42-中插43页
    查看更多>>摘要：开展了大干扰背景下电力系统摇摆方程的侵入式谐波解研究.首先,针对二次微分代数系统的初值问题,提出了系统化的二次型谐波平衡方法;其次,将电网运动方程映射至解耦空间,扩展了摇摆方程的高阶分块解耦形式,并借助二次型谐波平衡方法,给出了摇摆方程的侵入式谐波解;然后,基于该谐波解分析了电网稳定运动形态特征的数学机理,建立了电力系统暂态稳定的非线性状态-输出方程;最后,单机无穷大系统、IEEE 3机9节点系统的仿真算例进一步验证了所提方法及理论分析的有效性.

    摇摆方程功角动态谐波平衡法暂态稳定

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    偏远地区能源自洽系统源储容量协同配置方法

    伍峻杭刘继春吴沂洋
    2031-2042页
    查看更多>>摘要：目前与风光新能源密切相关的城市源储容量配置研究较多,但在偏远地区进行源储容量配置具有显著不同的两个特点:一是普遍缺失气象历史数据,难以评估风、光时序运行特性;二是与主网联系薄弱,离网运行可能性较高.上述特点给偏远地区源储容量配置带来了挑战,需要构建以自给自足为特征的能源自洽系统.为此提出一种基于风光自然资源评估且兼顾并/离网两个运行状态、以能量自给自足为主要目标的源-储双层优化配置策略.首先建立由太阳辐射强度和风速等资源禀赋确定的风光出力特性模型,并在此基础上构建风光出力典型时序场景集;然后建立包含风光、储能、电动汽车等在内的系统源-储-荷规划-运行双层容量优化配置模型,并提出相应模型转化和求解策略.其中,规划层以系统综合成本最小为优化目标,确定风电、光伏和储能配置容量;运行层基于并网和离网综合指标,实现兼顾并/离网两个状态的年运行成本最小以及并/离网指标最优的多目标优化.最后算例仿真结果证明了所提模型适用于偏远地区能源自洽系统,所得源储配置可减少系统对电网依赖,促进新能源就地消纳,减少负荷缺电损失.

    偏远地区能源自洽可再生能源场景容量配置多目标进化算法

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    基于谱聚类和多元变分模态分解的风电机组功率预测

    徐睿麟郑建勇梅飞解洋...
    2043-2053页
    查看更多>>摘要：传统的风电出力预测方法通常未能充分考虑机组之间的相似性和差异性,忽视了环境条件对风电出力的影响以及关键特征提取方法单一等问题.因此,提出了一种基于谱聚类和多元变分模态分解的人工神经网络风电出力预测方法.首先,为捕捉不同机组之间的相似性和差异性,对风速和风向进行谱聚类,构建风速-风向二维标签簇,并选取每个簇的中心机组以表征该簇的出力特征.接着,为更全面地描述出力与环境条件之间的关系,采用变分模态分解算法对聚类中心机组出力进行分解,同时将出力与风速、风向数据进行多元变分模态分解,得到不同频率的模态成分.最后,在预测阶段引入基于注意力机制的深度学习网络,对特征模态添加注意力机制后输入卷积长短期神经网络模型进行训练和预测,并通过误差修正模块得到同簇其他机组的预测结果.该方法相较传统方法在预测精确度上有明显提升,具有一定的实用性和有效性.

    风电预测谱聚类多元变分模态分解卷积长短期神经网络注意力机制

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    基于属性约简与加权最优层次聚类的短期风速混合预测

    秦本双杨子轶李琼林张朔严...
    2054-2063页
    查看更多>>摘要：准确的风速预测是提高风功率预测精度的重要保障.为此,提出一种基于互信息(mutual information, MI)属性约简与加权最优层次聚类(weighting optimal hierarchy clustering,WOHC)的离群鲁棒极限学习机(outlier robust extreme learning machine, ORELM)风速混合预测方法.首先,计算32维风速属性特征与风速时间序列间的MI,分析不同特征与风速的相关性.在此基础上,分别采用最大相关最 小冗余(maximum correlation minimum redundancy,MRMR)算法和WOHC算法实现风速属性特征的约简及风速样本数据的聚类划分,并通过最优化聚类预处理(clusters optimization on preprocessing stage, COPS)确定最优聚类数.然后,采用ORELM对不同样本集分别进行训练,构建ORELM风速混合预测模型.计算待预测点约简后的属性特征与每个聚类中心的欧式距离,选择匹配的ORELM模型进行风速预测.最后,结合东北某风电场实测数据对所提预测方法的有效性和准确性进行验证,结果表明所提方法具有较好的预测精度,能够满足实际风电场风速预测的需要.

    风速混合预测属性约简WOHCORELM

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    基于时空注意力卷积模型的超短期风电功率预测

    吕云龙胡琴熊俊杰龙敦华...
    2064-2073,中插44-中插46页
    查看更多>>摘要：随着风电利用率的不断提高,风电输出功率的准确预测对电力系统的调度和稳定运行具有重要意义.然而,风力发电的随机性和波动性容易影响功率预测结果的准确性.该文提出一种基于时空相关性的风电功率预测方法,由时空注意力模块和时空卷积模块组成.首先,利用空间注意力层和时间注意力层对不同风机之间的时空相关性进行聚合提取.其次,通过空间卷积层和时间卷积层有效捕捉风电数据之间的空间特征和时间演变规律.最后,采用中国两处实际风电场运行数据对预测方法进行实验验证.结果表明,相比于传统预测方法,时空注意力和时空卷积的融合使该文所提出的预测方法具有较高的预测精度和较好的稳定性.

    风电功率预测时空相关性图神经网络时空注意力模块时空卷积模块

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    基于多尺度特征融合与多任务学习框架的非侵入式负荷监测方法

    陈嘉伟季天瑶梅广刘紫罡...
    2074-2083页
    查看更多>>摘要：随着建筑物能源消耗的不断升高,高精度与高泛化能力的非侵入式负荷监测技术的研究具有重大意义.针对当前负荷分解方法存在的问题,提出了一种基于多尺度特征融合与多任务学习框架的非侵入式负荷监测方法.将实例-批归一化网络与U形网络结合,提取总负荷数据的上下文信息,并利用跨越连接实现对不同尺度的细节特征与全局特征的融合.针对多特征特点,引入高效通道注意力网络,使模型聚焦重要特征.引入多任务学习框架与后处理操作,去除输出的假阳性片段,实现对目标电器的精准识别.将所提模型与几种代表性模型在 UK-DALE(UK domestic appliance-level electricity)数据集与 REDD(reference energy disaggregation data set)上进行对比实验,结果表明,所提模型的性能优于对比模型,具有出色的负荷分解能力与状态识别能力.

    非侵入式负荷监测实例-批归一化网络多尺度特征融合高效通道注意力网络多任务学习

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    基于实测数据的牵引供电系统并联谐波谐振概率识别方法

    何逢广李朝阳张华赢艾磊...
    2084-2094,中插47页
    查看更多>>摘要：当前,我国高速铁路电力机车广泛采用脉冲宽度调制的四象限变流器,在其性能改善的同时也带来了频带更宽的高次谐波问题,更易激发牵引供电系统谐波谐振.谐波谐振可能会引起过电压/过电流,严重时引发设备爆炸、保护误动等安全事故.因此,准确识别系统潜在的谐振频率具有重要意义.目前常用的频率扫描分析、谐振模态分析等方法依赖于系统拓扑和模型的精确性,而基于实测数据的传统识别方法的准确性受系统参数波动和背景谐波影响较大.为此,提出了一种基于实测数据的牵引供电系统并联谐振概率识别方法,以电压、电流波形的余弦相似度作为谐振预判条件以减少无效计算,并综合基波/谐波功率因数、系统谐波阻抗幅值等多层次谐振特征进行概率分析,克服了系统参数波动和背景谐波影响.仿真研究、实测数据分析与已有研究方法对比,表明所提方法在负荷波动性强、背景谐波较大时仍然适用,且识别的准确性更高,验证了该方法的有效性和可靠性.

    牵引供电系统并联谐波谐振复独立分量分析法快速傅里叶变换谐振识别

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    基于加权宽度学习的异常用电辨识研究

    姚影陆俊肖琦龚钢军...
    2095-2102,中插48-中插55页
    查看更多>>摘要：针对异常用电与正常用电样本类别不平衡关系及现有模型训练耗时、缺乏可扩展性的问题,提出一种基于加权宽度学习(weighted broad learning system,WBLS)的异常用电辨识模型.首先,考虑到样本间类别不平衡关系,在目标函数中使用样本权重约束每个类对模型的贡献,样本权重根据样本分布情况个性化赋予,并通过岭回归广义逆高效地建立WBLS辨识模型.其次,基于新增加的用电样本数据,通过增量学习算法对模型进行更新和重构.实验结果表明该模型提高了对异常用电样本的辨识精度,并在增加用电样本的情况下,可以快速地对旧模型进行更新和扩展.

    异常用电加权宽度学习类不平衡增量学习

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    基于稳健非负矩阵分解的用电数据清洗和插补

    刘清蝉钟尧林聪李腾斌...
    2103-2112页
    查看更多>>摘要：针对运行工况下用电数据在采集和传输过程中通常存在噪声、异常值和丢失的数据质量问题,利用单一用户用电数据时空分布的低本征维和异常值的稀疏特性,提出一种基于低秩矩阵完备的数据缺失填补、降噪和异常值剔除统一处理方法框架.首先,鉴于实际中多用户用电场景和用电特征差异巨大,仅根据单一用户用电行为的内在相似性构建具有低秩特征的数据矩阵;进而,考虑列异常和稀疏异常等加性背景噪声影响,构建低秩提升正则约束的非负矩阵完备最优化模型;最后,采用交替迭代最小二乘法方式进行最优化问题求解,实现缺失数据填补和多重背景噪声消除.通过仿真分析和实验结果验证了算法的有效性和准确性.

    异常稀疏低秩非负矩阵清洗插补

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    基于有功-相角下垂控制的分布式电源逆变器并网控制方法

    吴翔宇韦楚钒王思家许寅...
    2113-2121,中插56-中插63页
    查看更多>>摘要：有功-频率下垂控制是微电网离网运行时的常用控制方法,然而存在频率偏差等问题.基于同步定频的有功-相角下垂控制具有众多优势,但尚未研究有功-相角下垂控制如何在并网工况下使用的问题.针对微电网场景,提出了基于有功-相角下垂控制的分布式电源逆变器并网控制方法,设计了比例控制和比例积分控制2种控制器,用以补偿同步相位.此外,还提出了有功-相角下垂控制下微电网并网转离网的切换控制方法.再者,建立了所提并网控制方法下微电网的小信号动态模型,通过粒子群算法优化了并网控制参数.最后,通过基于Simulink平台的时域仿真和RT-Lab半实物平台的硬件在环实验验证了所提方法的有效性.

    微电网分布式电源下垂控制有功-相角参数优化

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