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全球能源互联网（英文）
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双月刊

2096-5117

全球能源互联网（英文）/Journal Global Energy InterconnectionCSCDCSTPCD
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    考虑通信延时的海上风电系统主动频率支撑控制

    潘学萍徐祈杰徐涛郭金鹏...
    241-253页
    查看更多>>摘要：深远海风电场距离陆上集控中心较远，集控中心与海上风机通信延时使得一次调频量测信号存在时滞，导致风电机组一次调频效果欠佳，甚至出现系统频率失稳问题。为此，本文针对海上风电并网系统，建立了含通信延时的频率响应模型，采用Pade近似模拟延时环节，推导了风电并网系统线性化模型，研究不同延时下系统的频率稳定性。分析风电装机占比、调频参数对系统频率稳定的影响，进一步采用Smith延时补偿控制策略，减小通信延时对系统频率稳定的影响。最后基于MATLAB/Simulink平台建立海上风电并网系统，仿真验证了所提延时补偿控制策略的可行性和鲁棒性。

    海上风电一次调频时滞Pade近似延时补偿控制

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    一种基于粒子群优化-人工神经网络的人工智能方法优化风电场布局研究

    马里亚姆·埃尔·贾迪图里亚·海蒂阿卜杜勒阿齐兹·贝尔夫奇摩尼亚·法拉...
    254-269页
    查看更多>>摘要：随着可再生能源的需求不断增长，风电场在利用风能资源生产清洁电力方面发挥着重要作用。风电场中风力涡轮机结构对能量提取效率有重大影响。本文描述了一种独特的优化风电场风力涡轮机位置的策略，该策略结合了粒子群优化(PSO)和人工神经网络(Ann)的优点。PSO方法用于探索求解空间并制定初步的涡轮机布局，ANN模型用于根据预测的发电量微调布局。本文所提出的混合方法旨在增加能量输出，同时考虑特定地点的风力模式和地形限制。通过综合模拟和与现有方法的比较，证明了PSO-ANN混合方法的有效性和优越性，为开发更高效、更可持续的风电场提供了较好的前景。在该方法中集成人工神经网络和粒子群算法至关重要，因为它利用了这两种技术的互补优势。此外，这种新方法通过人工神经网络利用历史数据来确定与风速和风向一致的最佳涡轮机位置，并提高能量提取效率。在各种情况下，发电量显著增加。发电量的百分比增长从大约7。7％上升到11。1％。由于其多功能性和对特定场地条件的适应性，该混合模型为推进风电场布局优化领域和促进更绿色、更可持续的能源未来提供了广阔的前景。

    布局优化涡轮机布局风能混合优化粒子群优化人工神经网络可再生能源能源效率

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    基于图像识别的农村光伏台区负荷分布建模方法研究

    周宁尚博文张金帅徐铭铭...
    270-283页
    查看更多>>摘要：农村台区光伏资源的开发是提升太阳能在能源结构中的比重、实现"双碳"目标的重要途径之一。但是农村电网数字化水平不足，台区负荷分布情况处于盲区，无法进行台区光伏可开放容量计算以及节点电压推演。为了给农村台区分布式光伏资源开发提供科学决策依据，本文提出一种基于遥感图像识别的农村光伏台区负荷分布建模方法。首先，使用基于YOLOv5模型的深度学习技术对遥感图像中的房屋进行精准识别，通过房屋的分布来估计台区的负荷分布。然后，采用等间距分布模型和聚类分布模型自适应地确定配电线路中节点的位置及功率值。最后，通过广度优先搜索算法提取出线路拓扑结构进而计算光伏分布模型的相关参数。作者对所提出方案进行了编程实现，并以典型的农村台区遥感图像为例，对所提出的方法进行了分析说明。结果表明论文所提出的方法能够有效的提取配电线路结构并计算出节点的相关参数，可为最大光伏接入功率的计算提供重要支撑。

    深度学习遥感图像识别光伏开发负荷分布建模潮流计算

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    基于YOLOv4的风电机组叶片半监督表面缺陷检测

    黄超陈明辉王龙
    284-292页
    查看更多>>摘要：及时检测出风力涡轮机叶片表面的缺陷可有效预防难以预测的事故。为此，本研究提出了一种基于YOLOv4的半监督目标检测网络。为了克服获取足够标签的困难，本研究设计了一种由生成式对抗网络(GAN)组成的半监督结构。在生成式对抗网络中，生成器由编码器-解码器网络实现，其中编码器的骨干是 YOLOv4，解码器由反卷积层组成。来自生成器的部分特征被传递给缺陷检测网络。利用大量未标记图像可以显著提高缺陷检测模型的泛化和识别能力。通过在 YOLOv4 网络的三个部分中添加scSE注意力模块，增强特征图中的基本特征，可以提高网络的小范围目标检测能力。此外，对 YOLOv4 的损失函数进行了平衡改进，以克服缺陷物种的不平衡问题。单类别和多类别缺陷数据集上的实验结果表明，改进后的模型可以很好地利用未标注的缺陷数据集的特征。风力涡轮机叶片缺陷检测的准确性与传统的物体检测算法(包括faster R-CNN 和 DETR)相比也具有显著优势。

    缺陷检测生成式对抗网络scSE注意力机制半监督风力涡轮机

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    一种结合图像处理与社区检测算法的风电异常数据清洗方法

    杨巧玲陈凯满建樟段佳恒...
    293-312页
    查看更多>>摘要：目前用于风电异常数据清洗的方法在识别大规模数据集中异常数据的能力有限，并且难以适应风电场数据的高变异性和复杂性。因此，提出了一种结合图像处理与社区检测算法的风电异常数据清洗方法。为了准确识别和初步清洗异常数据，将风功率曲线图像转换成图结构，采用Louvain社区识别算法和图论方法进行社区检测和分割。然后，采用数学形态学运算确定初步清洗后的风功率曲线图像的主体部分，并将其映射回正常的风功率点，从而完成最终清洗。为验证 CWPAD-IPCDA 方法的可行性，对中国西北部两个风电场的25台风机数据集进行清洗，并与带噪声的基于密度的空间聚类算法、改进的孤立森林算法和基于图像的算法进行比较。实验结果表明，CWPAD-IPCDA方法的平均数据清洗率提高了约7。23％，清洗后数据集的误差平方和均值降低约6。887，优于其他三种算法。此外，综合准确率的均值(以F1分数衡量)相较于其他三种算法提高了约10。49％。证明了CWPAD-IPCDA方法有助于提高风功率曲线建模和风电场功率预测的准确性以及可靠性。

    风电机组功率曲线异常数据清洗社区检测Louvain算法数学形态学运算

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    区域大规模可调负荷聚合特征在线辨识与提取方法

    李思维岳靓孔祥玉王成山...
    313-323页
    查看更多>>摘要：本文介绍了负荷聚合的概念，即对负荷进行综合分析获取负荷的外部特性，以便进行电力系统的建模和分析。在线辨识方法是一种计算机参与数据采集、处理和系统辨识的方法，通常用于自适应控制和预测。本文提出了一种支持高比例新能源接入的大规模可调负荷动态聚合方法，旨在利用在线识别技术和特征提取方法研究区域大规模可调负荷的聚合特性。实验选取了300台中央空调作为研究对象，分析了其调节特性、经济性和舒适性。实验结果表明，随着空调调节时间从5分钟增加到35分钟，调节期间的稳定调节量从28。46减少到3。57，表明空调负荷可以在长时间内进行控制，并且在短期内具有更好的调节效果。总的来说，本文的实验结果表明，采用在线辨识技术和特征提取算法分析区域大规模可调负荷聚合特性是有效的。

    负荷聚合区域大规模在线辨识特征提取方法

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    用于输电线路异常目标检测的高能效低位宽浮点型数据研究

    王辰彭国政宋睿张鋆...
    324-335页
    查看更多>>摘要：在目标检测应用中，实现精度与效率的平衡是一个重要的研究课题。为了检测功率边缘的输电线路上的异常目标，本文提出了一种有效的减小网络数据位宽进行浮点量化的方法。该方法通过执行指数预对准和尾数移位操作，避免了标准浮点数据频繁的对准操作，从而进一步减少了训练过程中输入的指数和尾数位宽度。这使得训练低数据位宽度的模型具有较低的硬件资源消耗，同时保持准确性。在输电线路异常目标的真实图像数据集上进行了实验测试。结果表明，在保持基本精度的同时，与单精度数据相比，该方法可以显著降低数据位宽。这表明该方法在提高传输电路中异常目标的实时性方面具有显著的能力。此外，定性分析表明，所提出的量化方法特别适用于存储和计算集成且具有良好可移植性的硬件体系结构。

    边缘功率数据格式量化存算一体

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    极端灾害下提升电力数字孪生系统韧性的设备检修顺序优化决策方法

    高松王伟陈璟毅吴欣昱...
    336-346页
    查看更多>>摘要：极端灾害情况下，因设备损坏引起的电力数字孪生系统监测模块数据丢失、监测失效等情况极易发生，对电力物理实体系统的状态监测造成极大影响。文章针对极端灾害后电力数字孪生系统的监测设备开展检修方案问题进行优化。首先，分析了电力物理实体系统和数字孪生系统的构成及灾后二者的恢复方式;其次，分析了中央数据处理单元、通讯路由器以及同步向量测量单元的信息传递方式并再次基础上建立了设备恢复模型;再次，以最大化数字孪生系统监测能力为目标构建灾后设备恢复数学优化模型，并通过分枝定界法进行求解;最后通过对IEEE-14节点算例进行分析，验证文章所提方法的有效性，研究结果表面，本文所提分算法能够在资源有限的情况下尽快提升系统的观测能力，为电力系统的稳定运行和应急响应提供了有力支持。

    同步向量测量单元贯序优化韧性提升通信网络数字孪生

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    基于BiGRU自注意力机制和LQPSO的多能源微电网预测与调度

    段宇宸李鹏夏静
    347-361页
    查看更多>>摘要：为了更准确地预测微电网太阳能发电功率，针对光伏出力的特性，在双向门控循环单元(BiGRU)的基础上引入自注意力机制，更充分的发掘光伏出力的时序特性，并考虑不同时间节点对预测结果的影响。随后，提出了一种改进的量子粒子群优化(QPSO)算法对组合预测模型的超参数进行优化。最终提出的LQPSO-BiGRU-self-attention混合模型能够更有效地预测太阳能发电功率。此外，考虑电、氢、可再生能源等多种能源的协调利用，构建了考虑经济和环境成本的多目标优化模型。针对多能源微网系统的综合优化调度问题，提出了结合莱维飞行的两阶段自适应多目标量子粒子群优化(MO-LQPSO)算法。该算法有效地平衡了全局和局部搜索能力，增强了对复杂非线性问题的求解能力。通过对比仿真验证了所提方案的有效性和优越性。

    微电网双向门控循环单元自注意力莱维量子粒子群优化多目标优化

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    针对智慧能源网中动态负载攻击的新型信息物理协同检测和定位方法

    王新宇王相杰罗小元关新平...
    362-376页
    查看更多>>摘要：以实现电力系统的稳定、高效和清洁运行。然而，动态负载攻击(DLAA)等信息物理攻击的出现给智慧能源网的安全性带来了巨大挑战。因此，本研究针对智慧能源网中的 DLAA 提出了一种新型信息物理协同安全框架。所提出的框架将信息层的攻击预测与物理层的攻击检测和定位整合在一起。首先，提出了一种数据驱动方法来预测网络层的 DLAA 序列。通过设计双径向基函数网络，可以消除干扰对攻击预测的影响。在预测结果的基础上，进一步为物理层设计了基于未知输入观测器的检测和定位方法。此外，还设计了一种自适应阈值，以取代传统的预计算阈值，提高 DLAA 的检测性能。因此，通过信息物理层的协同工作，有效地检测和定位了注入的 DLAA。与现有方法相比，在 IEEE 14 总线和 118 总线电力系统上的仿真结果验证了所提出的信息物理层协同检测和定位 DLAAs 的优越性。

    智慧能源电网信息物理系统动态负载攻击攻击预测检测和定位

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