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现代电力
华北电力大学
现代电力

华北电力大学

宋永华

双月刊

1007-2322

xddl@vip.163.com

010-61772300

102206

北京德外朱辛庄华北电力大学

现代电力/Journal Modern Electric Power北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊主要报道电力系统及其相关领域科技成果，介绍国内外电力发展趋势，为国内外专家学者提供一个学术交流平台。本刊面向电力系统广大科技工作者、管理人员及有关高校师生。
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    考虑保护启动信息的电网故障诊断解析模型及告警方法

    曹祺肖仕武焦邵麟周放歌...
    401-411页
    查看更多>>摘要：当高压电网发生故障时,在关键保护或断路器元件出现误动或信息误报、漏报时,现有故障诊断解析模型会出现误判.为解决这一问题,提出考虑保护启动信息的电网故障诊断解析模型及告警方法.首先,在传统故障诊断解析模型的基础上,增加了保护期望启动状态与实际状态差异值,构建了考虑保护启动信息的电网故障诊断适应度函数,并基于粒子群算法进行寻优计算,得到故障元件,解决了关键保护或断路器元件出现误动作或信息误报、漏报时诊断错误的问题.然后,基于所得到的故障元件,利用保护启动信息生成保护启动层级图,对启动异常的保护进行告警.最后,利用推理链的方法对整个故障过程进行完整解析.新解析模型的灵敏度和准确度与传统方法相比有较大提升,且考虑保护启动信息的保护告警方法能对启动信息异常的保护进行提前告警,具有良好的应用前景.

    故障诊断解析模型高压电网启动信息保护告警

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    考虑多场景下自动化设备故障的主动配电网可靠性评估

    艾璨刘会家
    412-420页
    查看更多>>摘要：针对"双碳"目标将推动电力系统清洁能源接入与智能化配电网设备发展的情况,提出在多场景下考虑配电网自动化设备故障的主动配电网可靠性评估方法.首先,采用拉丁超立方抽样法与时间序列分割聚类算法生成场景.再基于设备健康指数理论建立多场景下的自动化设备故障模型,以及综合考虑多场景下的源-荷模型,计算孤岛的实时形成概率与该时段下自动化设备运行情况,进而对配电网可靠性进行评估,计算系统可靠性指标.最后,通过IEEE-RBTS BUS6 F4算例证明该方法与模型的有效性.

    配电网自动化自动化设备多场景技术健康指数配电网可靠性计算

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    含储能有源配网的经济调度与协同优化

    步天龙寇汉鹏李迪林嘉恒...
    421-430页
    查看更多>>摘要：为了提升电池储能系统的有源配网运行效益,提出面向电池储能有源配网,包含经济调度与协同优化方法的分层递阶系统架构.首先,概述模型中不同层级间的逻辑运算关系;其次,针对不同层的优化目标,建立含光-储-充有源配网的经济调度与优化的2阶段模型.第1阶段以系统成本最小化为优化目标,第2阶段以系统网损最小为目标进行建模与仿真.最后,基于不同运行场景下的仿真结果,分析光、储、充的变化规律,并给出储能系统在不同节点的优化配置方案.

    有源配电网电池储能系统经济调度协同优化自适应差分算法

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    基于改进粒子群优化权函数的直流微电网H∞控制策略

    马文忠王源航高健壹李维国...
    431-440页
    查看更多>>摘要：直流微电网中常常含有恒功率负载(constant power loads,CPLs),其负阻抗特性会降低系统的稳定性,造成直流母线电压波动甚至崩溃.因此,首先建立了直流微电网的小信号模型,使用根轨迹法分析了恒功率负载对系统稳定性的影响;其次提出一种基于混合灵敏度优化的电压控制策略,提升了直流微电网系统的稳定性,并采用改进粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对权函数进行了优化,进一步提升了鲁棒控制器的性能;最后采用Matlab/Simulink仿真算例进行验证,仿真结果表明提出的鲁棒控制器减小了母线电压的波动,有效提升了直流微电网系统的稳定性.

    直流微电网稳定性分析母线电压H∞控制粒子群算法

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    基于二阶聚类和鲁棒性随机分割森林算法的低压台区线损异常辨识

    刘雄夏向阳刘定国胡军华...
    441-447页
    查看更多>>摘要：为精准识别台区的线损异常,保证配电网经济、稳定运行,针对台区线损的异常情况,提出一种基于二阶聚类和鲁棒性随机分割森林(robust random cut forest,RRCF)算法的台区线损异常检测方法.首先,运用二阶聚类将台区不同的运行工况进行聚类,将相同工况的线损节点归并,然后将各类工况的节点线损数据导入RRCF算法中分析,通过删除和插入样本节点,并对插入节点后评判模型的复杂度进行计算,得到线损异常节点的评分值,进一步找出线损异常的节点.最终,通过有关实例验证所提方法的准确性与有效性.

    低压台区二阶聚类RRCF算法线损异常

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    基于深度Q网络优化运行方式的风电场次同步振荡抑制策略

    陆文安吴许晗余一平李兆伟...
    448-457页
    查看更多>>摘要：随着我国新型电力系统的不断发展,电力系统次同步振荡问题凸显,严重影响电网的安全稳定运行,而振荡阻尼水平对风电场次同步振荡具有重要影响.由于系统阻尼随电力系统运行方式变化,提出一种基于深度Q网络优化运行方式的风电场次同步振荡抑制策略.首先,通过时域仿真分析桨距角和串补电容对风电场次同步振荡阻尼的影响,在此基础上建立桨距角调整风机出力、并联电容调整线路串补的次同步振荡联合优化数学模型.其次,将深度Q网络算法应用于系统振荡阻尼优化求解问题,获得风电机组次同步振荡抑制优化策略,并与基于遗传算法求解的次同步振荡抑制结果对比.结果表明,该方法有效降低了振荡幅值,提升了系统的阻尼,验证了该方法的合理性和优越性.

    双馈风机次同步振荡深度Q网络阻尼优化振荡抑制

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    基于多元模态分解与多目标算法优化的深度集成学习模型的超短期风电功率预测

    朱梓彬孟安波欧祖宏王陈恩...
    458-469页
    查看更多>>摘要：针对风电功率预测问题,提出了一种基于多元变分模态分解(multivariate variational mode decomposition,MVMD)、多目标纵横交叉优化(multi-objective crisscross optimization,MOCSO)算法和Blending集成学习的超短期风电功率预测.在数据处理阶段,为了保持各序列间的同步相关性以及分解后得到本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF)分量个数和分量频率相匹配,使用MVMD对多通道原始数据进行同步分解.针对单一机器学习模型导致预测的全面性不足,且存在精度和鲁棒性低的问题,提出基于MOCSO算法动态加权的Blending集成学习模型.通过对递归神经网络、卷积神经网络、长短期记忆网络的预测结果进行动态加权集成,并通过MOCSO优化调整权重,以提高模型的预测准确性与稳定性.实验结果表明,所提预测模型不仅有效,且显著优于其他预测模型.

    风电功率预测多元变分模态分解多目标纵横交叉优化Blending集成学习

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    含混合型潮流控制器的风电并网系统潮流优化

    袁博关辰皓吴熙
    470-478页
    查看更多>>摘要：混合型潮流控制器(hybrid power flow controller,HPFC)可以有效解决风电并网系统中存在的支路潮流过载问题,且相较于统一潮流控制器成本更低.针对现有的HPFC潮流优化研究尚未计及支路潮流最大值约束和风电不确定性的问题,提出一种基于场景削减的含HPFC风电并网系统最优潮流模型.首先,建立HPFC的功率注入模型,并推导了注入功率表达式;其次,采用K均值算法削减风电、负荷概率场景,通过CH(+)指标选择最优场景集合;最后,建立兼顾发电机运行成本、系统网络损耗、正常运行及N-1故障下的支路负载率的多目标优化模型,采用多目标粒子群优化(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法进行求解,利用模糊满意度函数在Pareto解集中筛选出折衷解.在MATLAB中仿真验证所提方法的有效性,结果表明该方法可以计及风电不确定性,保证电网在不同场景下的安全经济运行.

    混合型潮流控制器风电并网系统N-1安全约束最优潮流多目标粒子群

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    空调温控负荷集群参与光伏消纳的潜力评估与互动框架

    陈璨杜维柱白恺孙贝贝...
    479-489页
    查看更多>>摘要：空调温控负荷集群作为当下最具调节潜力的需求侧响应资源之一,在削峰、填谷、分布式光伏消纳和电网调控中将发挥重要作用.因此,提出一种电力市场环境下,基于数据驱动和深度置信网络的空调温控负荷集群参与分布式光伏消纳的可调节潜力评估与互动框架.首先,利用数据驱动构建了基于深度置信网络的可调节潜力评估模型,实时输出温控负荷集群的可调节潜力;其次,考虑功率调整量在一定范围内变化的前提下,构建基于深度置信网络的需求互动模型,对温控负荷集群进行实时温度调控.最后,以冀北地区某10kV馈线作为实际算例进行分析,结果表明:所提框架能够充分利用空调温控负荷集群的可调节潜力,参与分布式光伏的消纳.

    空调温控负荷集群数据驱动深度置信网络潜力评估需求互动

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    基于分层模糊神经网络的边缘侧光伏发电能量预测

    张树华王继业王辰赵传奇...
    490-499页
    查看更多>>摘要：以分布式光伏为代表的新能源广泛接入,带来业务实时响应、台区内智能分析处理等新需求,目前关于分布式新能源消纳本地自治的解决方案还鲜见报道,新能源消纳的关键在于光伏发电的准确预测与边缘物联装置研制.基于电网调度物联网,面向台区自治快速响应的需求,提出一种结合台区能量路由器的新能源消纳本地自治解决方案,研制面向分布式新能源消纳的能源控制器,并基于分层模糊神经网络算法对光伏发电的能量进行预测.研究表明,所研制的能源控制器以及提出的分层模糊神经网络模型在边缘侧台区自治中具有一定的效果和优势.

    能量路由器分布式光伏发电预测模型新能源消纳

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