Abstract:

可再生能源如风电、光伏等，须经电能逆变环节产生稳定交流电压连接用户负载或接入电网。逆变器作为可再生能源电能变换系统的核心设备，应满足高效、高功率密度、电压增益宽范围可调等应用需求。传统H桥逆变器输出交流电压总谐波失真（total harmonic distortion, THD）高且无升压能力。近年来开关电容多电平逆变器（switched-capacitor multi-level inverter, SCMLI）受到广泛关注，该类变换器具有高增益、自均压、器件电压应力低、输出电压谐波含量少等优点。但现有SCMLI电压调制能力弱、输入脉冲电流峰值高、电压增益可调范围窄，因此文中提出一种新型准Z源单相SCMLI，具有输入电压宽范围可调、输入电流连续且无脉冲、可拓展等特点。与现有拓扑相比，文中拓扑所需器件数量较少，电压应力较小，且支持更宽输入电压范围。文中首先介绍该拓扑工作原理及参数设计方法，然后确定原型机系统参数，最后通过仿真和实验验证理论分析的正确性。相关研究结果表明文中拓扑可在较宽输入电压范围输出高质量七电平交流电，THD为23.8%，远低于传统二电平逆变器，可有效提高波形质量，减小输出滤波器体积。

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由于综合能源系统调度过程中气网和热网的动态特性难以表征、用户难以直观获取碳排放信息并参与降碳等问题，综合能源系统发展受到阻碍。文中提出基于碳势-广义电热双响应的综合能源低碳经济调度方法。一方面，在源侧引入余热回收装置进行电热负荷调节，并与电热综合需求响应协同构建广义电热需求响应。另一方面，根据碳排放流理论，推导出动态特性的气、热系统碳排放流计算方法，并根据碳势信号构建碳势需求响应。最后，构建上层以系统总成本最优为目标、下层以系统碳排放总成本最低为目标的低碳经济调度模型。经过算例验证，与传统运行方式相比，结合碳势-广义电热双响应的调度方法使得系统运行成本降低2.42%，碳排放量减少7.32%，实现了系统的低碳经济运行。

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针对高比例可再生能源并网过程中因波动性与间歇性导致综合能源系统供电可靠性不足的问题，文中提出一种面向新能源小镇的两阶段鲁棒优化配置策略。首先，第一阶段利用源-荷历史数据，以系统配置成本最低为目标函数，对机组容量配置进行初步决策；第二阶段采用多面体不确定集描述源-荷的不确定性，以系统运行成本最低为目标函数，结合第一阶段的决策结果，获取最恶劣场景下源-荷预测功率数据。其次，引入不确定度参数以控制鲁棒优化配置方案的保守度。然后，利用列与约束生成（column and constraint generation, C&CG）算法对模型进行求解，通过迭代更新机组容量配置，收敛得到最优配置方案。最后，以我国北方某新能源小镇为研究案例，算例结果表明所提策略与优化方法具有可行性，且能够提高新能源小镇的供电可靠性和经济性。

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针对直流微电网中开关磁阻发电机（switched reluctance generator, SRG）输出电压脉动大的问题以及安全可靠数据通信的需求，文中提出一种适用于SRG的改进型功率变换器及其数据与电能同步传输通信策略。在常规不对称半桥（asymmetric half bridge, AHB）变换器基础上，引入一个与AHB变换器级联的辅助电路，从而有效抑制SRG绕组换相引起的电压纹波；以频移键控方法调制辅助电路中的功率开关，在输出电压母线上衍生出加载数据信号的电压纹波，并结合Welch法实现数据信号解调。实验结果表明，通过合理调制文中所提改进型SRG变换器，可以在有效抑制换相电压纹波的同时，实现数据与电能的同步传输。文中所提方法可以作为备用或者应急通信策略，应用于SRG系统远程投切、状态监测和协调控制等对通信速率要求不高的场合。

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针对光伏接入绿色变电站导致并网节点电压越限与出力消纳困难问题，提出一种基于无功监测引导的绿色变电站光伏消纳运行策略。该策略通过分析无功电压灵敏度与负荷覆盖率的关系，以光伏消纳最大化为目标函数，将无功监测与有功消纳进行解耦分析，进而预测有功超发功率和无功补偿控制修正量，构建无功电压关系模型。同时，通过挖掘储能系统当前荷电状态和容量约束关系，建立含储能系统的绿色变电站消纳模型。结合无功电压关系模型提出绿色变电站光伏消纳运行策略。在此基础上，采用改进粒子群算法求解模型，并基于IEEE 33节点对所提出的运行策略进行仿真分析。结果表明，所提策略能够在稳定节点接入电压的基础上，有效提升光伏的消纳能力。

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针对锂电池健康状况预测精度不高以及模型不能实现在线更新的问题，文中提出基于在线顺序极限学习机（online sequential extreme learning machine, OSELM）模型的锂电池健康状况预测方法。首先，从锂离子电池历史充放电数据中获取与电池容量相关度高的健康因子，通过鹅算法优化OSELM（记作GOOSE-OSELM）提高模型的预测精度，同时引入柯西逆累积分布算子和正切飞行算子对鹅算法进行改进，提高模型全局优化能力和收敛速度，形成计算速度快且能在线更新的算法模型。然后，将改进鹅算法优化OSELM（记作IGOOSE-OSELM）的预测结果与GOOSE-OSELM、OSELM、反向传播（back propagation, BP）神经网络、鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机（whale optimization algorithm-least squares support vector machine, WOA-LSSVM）进行对比，结果显示，在3个电池数据集中IGOOSE-OSELM的拟合优度值均超0.997，均方根误差都小于0.0045。最后，利用牛津电池数据集和NASA电池数据集对模型的泛化能力加以验证，结果表明IGOOSE-OSELM模型能够准确预测电池的健康状况，模型具有较高的鲁棒性和适应性。

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角接五相电机在单相绕组开路故障下存在典型零序环流，会引起相电流畸变和转矩波动等问题。为此，文中提出一种近似线性化控制方法，并结合比例-积分（proportional-integral, PI）控制实现对交变零序环流的有效抑制。首先，基于现有的星接五相电机容错控制模型，通过增设绕组相电流和电压的变换矩阵，给出一种角接五相电机的容错解耦控制方案；然后，推导零序环流和零序电磁转矩的非线性数学模型，并依据位置角度细分方法将非线性零序模型近似线性化，结合多维度PI控制器实现零序环流抑制；最后，进行仿真验证。实验结果表明，零序环流在未抑制前呈现具有一定幅值且基频波动的交流特性，在实行抑制方法之后，零序环流近乎为0。相电流由抑制前的严重失衡和幅值过大状态转变为正常状态，转矩波动问题也明显改善。因此，在角接五相电机发生单相开路故障时，可以使用主动抑制零序环流的容错控制方法改善相电流畸变和转矩波动问题。

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为解决近年来用户行业变化特性加剧导致的难以准确辨识用户档案信息变动的问题，文中提出一种基于数据驱动的负荷特征异常辨识方法。首先，提出一种两阶段行业典型负荷形态构建方法，利用基于层次密度的含噪声应用空间聚类（hierarchical density-based spatial clustering of applications with noise, HDBSCAN）提取用户在不同场景下的典型日负荷曲线，并利用改进的K-means算法对提取出的典型日负荷曲线进行聚类分析，构建行业的典型负荷形态；其次，提出一种多维场景负荷特征异常智能研判方法，通过构造用户的负荷特征，使用熵权法评估行业典型场景的相对重要性，并采用单分类支持向量机（one-class support vector machine, OCSVM）算法量化每个场景下的用户负荷特征的异常程度，通过加权计算得到用户的综合嫌疑得分并排序，从而实现对负荷特征异常用户的准确辨识。最后，采用某地区实际用户数据进行算例验证。仿真结果表明，所提方法在行业典型负荷场景构建及负荷特征异常辨识方面表现出良好的可行性与实用价值。

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为充分发挥各类分布式资源的特点和配电网的可调节能力，以提供性能更优的动态辅助服务，文中提出一种面向配电网格虚拟电厂（meshed distribution virtual power plant, MVPP）的动态频率聚合控制方法。首先，明确MVPP的整体架构，建立针对一次调频场景、能够聚合其内部各类分布式资源动态特性的频率控制模型。然后，采用基于自适应动态频率匹配的控制方法解决动态频率聚合模型控制设计问题，通过在线自适应方法分解期望特性，并利用H_∞ 最优鲁棒控制方法为各设备设计本地反馈控制器，精确动态匹配分解一次调频的期望特性。仿真结果验证了所提控制方法的有效性，该方法能在负载扰动、新能源出力波动等场景下，通过各资源互补显著改善系统一次调频特性。所提策略可为空间分布的聚合单元参与动态调频辅助服务提供新的解决思路。

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高压电缆缓冲层烧蚀缺陷是导致电力电缆故障的重要原因。缓冲层烧蚀会释放气体，释放气体的成分及浓度能够表征缓冲层的烧蚀缺陷程度。傅里叶变换红外光谱技术应用于缓冲层烧蚀气体分析时具有快速、灵敏、无损的独特优势。针对缓冲层烧蚀气体检测存在的噪声影响、基线漂移及交叉干扰问题，文中提出一种高压电缆缓冲层烧蚀气体红外光谱分析方法，以CH₄、C₂H₆、C₂H₄作为特征气体，分别通过标准浓度气体分析和烧蚀特征气体分析实验对该方法进行验证。实验结果表明，3种特征气体浓度与缓冲层烧蚀缺陷有关，所提方法可从红外光谱中精准分析特征气体的浓度。混合气体中CH₄、C₂H₆、C₂H₄的相对误差分别为8.90%、17.60%和4.32%，检测周期小于15 s。文中方法为快速、高精度诊断高压电缆缓冲层烧蚀缺陷提供了关键技术支撑。

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变电站内敷设二次等电位接地网可以有效抑制电磁骚扰对二次系统的不利影响。为研究二次等电位接地网与主接地网的连接方式对其电压抬升和电流的影响，文中基于CDEGS软件建立简化的接地网模型，综合考虑土壤电阻率及电流注入点的影响，仿真分析在工频电流、雷击电流和高频阻尼振荡电流作用下接地网的电压和电流响应特性。通过分析发现：当注入电流频率较低时，单点接地的连接方式能有效降低距离故障点较近的二次等电位接地网内部的电压差和电流；当注入电流频率较高时，多点接地的连接方式能有效降低接地网的电压抬升和电流；随着土壤电阻率的增大，不同位置接地导体的电压抬升和电流均呈上升趋势；当电流从接地网边角注入时，二次等电位接地网内部的电压差和电流显著升高。

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准确的电、冷、热负荷预测是综合能源系统运行调度、能量管理的重要前提和基础。利用多元负荷之间存在能源耦合的特点，文中构建一种基于双向门控循环单元（bidirectional gated recurrent unit, BiGRU）以及渐进分层提取（progressive layered extraction, PLE）网络结构的多元负荷联合预测模型。首先，通过最大信息系数筛选相关性较高的气象特征作为模型输入特征；其次，利用BiGRU网络对综合能源系统下的多元负荷时间序列进行时间特征提取，并以此重构数据；然后，针对不同能源相互耦合的特点，提出改进的PLE网络结构，通过多级共享特征提取层，达到从复杂多维数据提取耦合特征的目的；最后，通过改变子任务塔模块结构参数，差异化选择耦合特征信息，输出得到多元负荷预测结果。实际算例结果表明，文中采用的最大信息系数筛选方法相比传统Pearson系数筛选方法更贴合气象数据的特征选择，且提出的BiGRU-PLE多元负荷联合预测模型相比单任务模型能够降低预测误差超5%，相比普通多任务模型能够降低预测误差超3%。

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现有电力负荷预测方法面临诸多挑战，尤其是在考虑气象因素对负荷波动的影响时，传统方法往往忽视气象特征与负荷之间复杂的非线性关系，导致预测精度不足。对此文中提出一种基于气象相似日修正（meteorological similar day correction, MSDC）和改进鹦鹉优化（improved parrot optimizer, IPO）线性分解（decomposition-based linear, DLinear）的日前电力负荷预测模型。首先运用Logistic映射、自适应变异策略、螺旋波动搜索IPO对DLinear超参数进行优化，然后由DLinear提取数据的周期性和趋势性特征，最后通过比对气象特征欧氏距离修正负荷预测值，形成基于IPO-DLinear-MSDC的日前电力负荷预测模型。采用2024年6月至10月湖南株洲地区总电力负荷数据集进行仿真分析，IPO-DLinear-MSDC模型的输出平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error, MAPE）、决定系数R²分别为4.67%、0.833，相较于IPO-DLinear与PO-DLinear模型，MAPE分别下降了0.83个百分点、1.43个百分点，R²分别提升了0.074、0.125。

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随着分布式新能源、可控资源等新型元素接入配电网，传统状态估计模型面临量测信息不全、配电网拓扑变化频繁和负荷时序性波动等新问题，模型估计精度降低。针对该问题，文中提出一种融合改进生成对抗与图注意力网络的配电网状态估计方法。首先，选取不同的历史时间断面，利用拓扑参数和量测信息生成数据集，通过将双向长短期记忆网络引入生成对抗网络填补数据中的缺失量测信息；其次，利用图注意力网络自适应地捕捉节点间的空间动态关系，利用双向长短期记忆（bidirectional long short-term memory, BiLSTM）网络充分挖掘不同时间断面序列信息的时间耦合关系，拼接形成关于量测量到状态量的时空特征表达，得到改进图神经网络状态估计模型；最后，在IEEE 118节点系统中进行仿真实验，并与卷积神经网络、图注意力网络等算法进行对比。结果表明，文中所提算法在数据缺失和拓扑时变情况下具有更优的估计效果。

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火电经交流串补线路外送引发的次同步谐振（subsynchronous resonance, SSR）是我国电网建设和运行中的重要问题。文中提出基于储能附加阻尼控制（supplementary damping control, SDC）的振荡抑制方法，可实现振荡特征量的就地反馈，并利用机网耦合关系提高整体阻尼。首先，建立风-火-储-串补外送系统模型，通过频域-时域联合分析，阐明火电机组SSR的机理与特性；然后，设计储能SDC策略，优化选取附加控制增益与延时、添加位置等控制参数，并分析附加控制所需容量对储能常规功能的影响；最后，基于上都电厂风-火-储打捆外送工程，通过电磁暂态仿真验证所提附加控制策略的有效性与可行性。结果表明，所提方法能够显著降低SSR的控制成本和设备投资成本，提升振荡抑制的经济性。