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期刊信息/Journal information
智慧电力
智慧电力

张剑

月刊

1673-7598

sxdl@snepc.com；sxdl@vip.163.com

029-81002083 85762749

710048

西安市柿园路218号

智慧电力/Journal Smart Power北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是国内外公开发行的全国性科技刊物，包括火力发电、水力发电、供电与配电、电网、电站设计与生产、建设、科研开发等多项领域。作为西北五省（区）电力行业科技信息交流主渠道和带头期刊，受到各级领导的重视和广大科技工作者的欢迎，充分体现西北电力生产建设的技术水平，是外部了解西北电网的窗口，是广大电力行业工作人员进行学术、科技成果和经验交流的舞台。
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    基于分布鲁棒联合机会约束的光储充电站滚动优化调控模型

    孙舟王洪彪肖万芳王立永...
    1-7,77页
    查看更多>>摘要：随着电动汽车的普及和清洁能源装机容量的日益增加,光储充电站展现出广阔的应用前景.针对电动汽车随机接入影响下光储充电站功率难以精准调控的问题,提出基于分布鲁棒联合机会约束(DRJCC)的光储充电站滚动优化调控模型.将基于混合整数规划(MIP)的精确DRJCC模型、基于CVaR-Slim凸松弛的DRJCC模型、基于Bonferroni不等式的DRJCC模型进行对比,通过算例分析验证了所提优化调控模型的有效性.算例分析表明,所提基于CVaR-Slim凸松弛的DRJCC模型能够同时满足更多电动汽车的充电需求.

    分布式鲁棒联合机会约束光储充电站调控策略

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    基于SAC算法的含柔性负荷电-气互联系统的频率与气压协调控制策略

    张磊光陈海涛杨军
    8-14页
    查看更多>>摘要：现今,电燃气系统在维持微电网稳定、经济、灵活运行方面发挥着重要作用.当其受到电力与天然气负荷扰动时,控制器需要协调微电网频率和天然气管道节点的燃气压力.为此,提出1种基于柔性动作评价(SAC)算法的电-气互联系统的频率-气压协调控制策略.首先,在分析天然气管网及耦合设备运行特性的基础上,建立天然气输送动态模型.其次,基于可控负荷用户行为的随机性,建立了包括微型燃气轮机(MT),电转气(P2G)设备、可控负荷、分布式电源和负荷的微电网负载频率控制模型.此外,根据微电网频率与气压2个控制目标,设计了控制器的结构.最后,设置不同工况进行仿真,结果表明所提策略能协调系统的频率与气压.

    频率控制微电网电气耦合系统SAC算法柔性负荷

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    光储直流微电网多运行工况稳定性分析

    陈景文王媛王福强王同新...
    15-23页
    查看更多>>摘要：直流微电网的结构越来越复杂,运行工况也越来越多,而现有稳定性分析方法主要针对单一工况.因此研究适用于多工况运行系统的通用稳定性分析方法非常必要.首先,依据不同的运行工况建立光储直流微电网各单元的阻抗模型,利用稳态分析法结合劳斯判据推导得出系统稳定时负载功率及母线电容的边界条件;其次,通过重新定义系统环路增益表达式,得到更具通用性的基于母线电压控制变换器(BVCC)和母线电流控制变换器(BCCC)的稳定性判据,并利用该判据对系统多种运行工况进行稳定性分析,借助所得边界条件对稳定裕度较低的工况计算合适的系统参数,保证系统能够处于稳定运行状态;最后,搭建系统的仿真模型,通过对3种典型工况仿真分析,验证边界条件及稳定性分析结论的准确性.

    光储直流微电网多运行工况阻抗模型稳定边界条件通用稳定性分析方法

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    基于改进生成对抗网络的变压器声纹故障诊断

    王欢王昕张峰齐笑...
    24-31页
    查看更多>>摘要：为了提高小样本条件下变压器声纹故障诊断的准确率,提出了一种基于梅尔声谱图和改进的Wasserstein生成对抗网络(IW-GAN)的变压器声纹诊断模型.提取变压器声信号的梅尔声谱图,将声谱图输入到IW-GAN中进行样本扩充.其中,IW-GAN使用更具表达能力的Transformer网络,判别器采用满足Lipschitz连续性约束的SN-CNN,从而使IW-GAN能够稳定生成多样性和高质量的样本;将扩充后的数据输入不同的分类器中进行故障分类.实验证明,所提方法在有效扩充变压器故障声纹数据的同时,显著提升了小样本情况下变压器声纹故障诊断的整体性能.该方法对不同分类器的识别准确率均有显著提升,特别是对卷积神经网络分类准确率的提升达到了6.9%.

    变压器声纹生成对抗网络小样本故障诊断

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    基于改进BA-PNN的智能变电站二次设备故障定位方法

    曹海欧吴迪薛飞王义波...
    32-39页
    查看更多>>摘要：针对概率神经网络(PNN)在二次设备故障定位中训练规模较大、容易受到平滑因子干扰的问题,提出了一种基于改进蝙蝠算法优化概率神经网络(BA-PNN)的智能变电站二次设备故障定位方法.首先,在PNN的求和层中采用拉普拉斯分布代替高斯分布,并用BA算法来获得最优平滑因子,进而提出一种改进蝙蝠算法优化概率神经网络方法;其次,基于智能变电站中二次设备的特征分析,选择故障特征量并对其映射,建立了基于BA-PNN的智能变电站二次设备故障定位模型;最后,以某智能变电站故障定位为例,对BA-PNN神经网络进行样本训练,实现对故障元件的精确定位.仿真表明,该方法缩小了神经网络的训练规模,提升了神经网络的计算性能,增强了故障定位的准确性.

    改进蝙蝠算法优化概率神经网络二次系统智能变电站故障定位

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    基于Pt-C3N传感器的变压器油中溶解气体的吸附性能研究

    贾东明韩晓昆董翔衣书伟...
    40-46,61页
    查看更多>>摘要：变压器的在线监测技术是全球能源互联网建设的重要保障,而变压器油中溶解气体的诊断被视为变压器故障的有效判据.采用密度泛函理论方法模拟了6种油中溶解气体在铂修饰的C3N纳米薄片的吸附过程,通过能带结构、态密度、差分电荷密度的计算揭示相关的吸附和传感机理.结果表明铂修饰可以显著增强C3N纳米薄片的气敏响应能力,尤其是对CO和C2H2的捕捉能力,这主要归因于掺杂金属颗粒的d轨道电子层贡献.铂修饰C3N纳米薄片对变压器油中溶解气体的吸附能力排序为CO＞C2H2＞C2H4＞H2＞CO2＞CH4.吸附底物的电子特性发生较大变化.该研究为开发用于检测变压器油中溶解气体的高性能气敏传感器提供了理论基础.

    油中溶解气体C3N纳米薄片表面改性气体吸附密度泛函理论

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    典型变电站沟内线缆HEMP耦合仿真研究

    龚渝涵李俊娜田君杨黄齐翔...
    47-53,99页
    查看更多>>摘要：当高空电磁脉冲耦合到变电站内部时,线缆会成为耦合主要的效应物.基于典型变电站布局,选取了3种典型的连接二次设备的控制线缆,对比分析选取了三维传输线矩阵TLM算法对典型线缆进行高空电磁脉冲HEMP耦合仿真分析.结果表明,两端均不接地的线缆末端能产生高达49 kV的电压信号;模拟量传输线缆则能在接地芯线和屏蔽层上感应到百安培量级的电流信号;传输开关量的线缆在屏蔽层感应到百安培量级的电流信号,芯线上的信号不超过0.23 mA.最后利用水平极化辐射波模拟器进行现场试验,与仿真结果对比验证了算法的等效性和耦合计算结果的有效性.

    HEMP典型变电站电缆沟线缆耦合控制线缆

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    基于YOLO的输电线路鸟巢检测网络结构改进研究

    徐鹏雷杨文刚
    54-61页
    查看更多>>摘要：为提高电力系统的安全运行水平,针对输电线路上的鸟巢识别问题,提出基于YOLO的输电线路鸟巢检测网络.首先通过构建GhostNet模块搭建骨干网络,并优化了特征层提取方式;随后通过改进特征金字塔连接层,并结合PANet结构构建了瓶颈网络的特征金字塔,最终搭建了YOLO-NEST网络.构建并扩充数据集进行训练,将提出的网络与其他目标检测算法进行对比,结果表明所提网络在进行输电线路的鸟巢检测时效率更高.

    鸟巢目标检测网络优化检测平台YOLO

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    考虑多变量相关性改进的风电场Transformer中长期预测模型

    李士哲王霄慧刘帅
    62-68,107页
    查看更多>>摘要：挖掘风电场多变量相关性对提高中长期的预测精度具有积极影响.针对Transformer模型在捕获多变量间相关性方面的不足,提出考虑多变量相关性的多变量中长期预测模型.首先,采用多变量独立嵌入(MIE)对风电场多变量进行独立建模;然后,使用二维概率稀疏注意力(TPSA)提取时间和变量间的特征信息;最后,通过多层式编码器-解码器(MED)将多尺度的特征信息聚合,一次性输出预测结果.算例分析表明,所提模型与LSTM模型、Transformer模型、Informer模型相比,均方误差在各预测时长分别降低了42.58%～66.83%,32.58%～53.49%,14.38%～30.92%,并通过消融实验验证和分析了所提改进的有效性.

    多变量相关性Transformer模型多变量独立嵌入二维概率稀疏注意力多层式编码器-解码器

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    基于时间序列神经分层插值模型的光伏功率超短期多步预测

    李楠刘佳佳赖心怡杨志远...
    69-77页
    查看更多>>摘要：针对光伏功率预测准确性受数据质量和外部变量影响的问题,提出一种结合外生变量分析、数据质量控制以及时间序列神经分层插值(N-HiTS)模型的光伏功率超短期多步预测方法.首先,提出用于筛选外生变量的综合相关性度量(ICM)指标,并采用K近邻(KNN)算法与线性插值策略处理数据缺失问题.然后,引入N-HiTS长时间序列预测模型,通过多尺度信号采样和分层插值提高模型对长时间序列数据的处理能力.最后,通过算例对所提方法与传统光伏功率预测方法进行对比分析,验证了所提方法的预测准确性.

    光伏功率预测时间序列神经分层插值模型(N-HiTS)综合相关性度量(ICM)K近邻(KNN)线性插值

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