摘要：为应对电力系统存在的弃风、碳排放较高等问题,基于碳排放流理论提出了一种电-气互联系统源荷互动低碳经济调度模型。基于电力系统碳排放流计算方法,推导得到考虑气网动态特性的天然气系统碳排放流计算方法;构建以储液罐装置为主的储碳系统(CSS),CSS与火电机组(TU)、风电机组(WT)、电转气(P2G)设备组成TU-CSS-P2G-WT的联合运行方式;源侧以系统日运行总成本最小计算得到能源网络的碳势时空分布,荷侧根据源侧的碳势信号,基于低碳响应机制建立激励型低碳需求响应模型,合理调整用能行为最小化用户购能总成本;建立源荷互动两阶段低碳经济调度模型,并利用GUROBI进行求解。通过改进由IEEE 39节点和比利时20节点构成的电-气互联系统进行算例分析,验证了所提模型的低碳经济性和灵活性。

摘要：为有效传导一次能源成本,工商业用户现已全部进入电力市场,不满足直接市场交易条件的用户由电网代理购电参与市场,并逐步缩小电网代理购电范围。为满足当前市场需求,需要设计电网代理购电最优合同,考虑用户选择电力市场代理商的决策,并激励用户授权售电公司参与市场。依据委托代理理论,提出了基于双层委托代理的电网代理购电最优合同设计,上层电网-用户委托代理模型描述了电网在用户收益最大化目标函数下的代理购电最优合同设计。下层用户-售电公司委托代理模型描述用户授权售电公司参与市场的博弈行为,并以此作为上层模型的用户激励约束。最后,通过算例验证了所提出模型的可用性,并基于对模型参数与优化结果的影响分析给出了模型参数测算和基于用户画像应用不同的电网代理购电合同的建议。

摘要：卷积神经网络由于其有限的感受野无法高效捕捉到电力场景中避雷器、GIS进线套管等设备的上下文信息,进而影响检测效果。为解决上述问题,引入基于Transformer的体素注意力网络,提出局部注意力和空洞注意力机制来分别捕获图像体积像素中的近程和远程特征联系,在保证计算开销不增大的同时,有效扩大注意力范围。同时,设计子流形体素模块和稀疏体素模块来分别提取非空体素位置和空白体素位置上的特征信息。最后,在通用数据集Waymo和KITTI以及云南省某输变电区域的图像数据集上与主流模型进行比较,证明所提模型对于电力设备的检测具有更加优越的性能。

摘要：目前,数据驱动的暂态功角稳定评估模型的研究和测试主要在小规模算例系统进行,在实际电网的应用检验不足,其内在原因是图深度学习中的局部信息提取特点与功角稳定全局性的矛盾尚未解决。为此,设计一种深层级联残差图卷积模型,利用含残差连接的深层级联结构,实现模型层数堆叠性能的有效提升。利用MinMaxPooling模块,使模型参数与系统规模解耦。该模型结构设计与节点数量无关,可以解决数据驱动模型应用于大规模实际电网的问题。在某5419个节点的实际区域电网进行测试,结果验证了所提模型的有效性和实用性。

摘要：分布式光伏发电并网的平稳运行至关重要。为了降低功率波动对电网频率的影响,本研究基于发电集群协同划分,设计分布式光伏发电并网功率调节方法。首先,在构建分布式光伏发电模型的基础上,分析其发电输出特性,并跟踪最大输出功率点。然后,基于协调算法动态划分光伏发电集群,并计算无功调节和有功调节范围。最后,在光伏功率波动平抑的基础上,规划并网系统调频储能容量,再构建分布式光伏发电并网功率调节模型,抑制各电池储能系统间功率环流问题,实现功率调节。根据仿真实验可知,在3种典型天气条件下,该方法均能够有效控制并网光伏发电功率。并网系统出现故障后,该方法能够在短时间内快速响应,完成功率平衡调节。

摘要：基于Pockels效应原理,分别对交直流混合强电场传感器中的电光传感单元和电场调制机构进行了设计与测试。对电光传感单元结构进行合理设计,选取并制备相关器件。搭建试验平台,试验结果表明电光传感单元输入输出具有良好的线性度,对电场波形的变化具有快速的响应且频率特性良好,其性能满足测量调制后电场波形的需求。利用电光传感单元和电场调制机构组建传感器,并测量了交直流混合强电场响应。

摘要：分析了高压直流电源的LCC谐振变换器软开关工作过程,采用基波近似法建立了高压直流电源主电路的等效模型。在此基础上,分析了并联谐振电容以及开关管导通角对变换器性能的影响,提出了基于开关管导通角的谐振变换器参数设计方法。仿真结果表明:在各种负载范围内,所设计的LCC谐振变换器均可以实现零电压软(zero voltage soft, ZVS)开关,满足设计指标,验证了本设计方法的正确性。

摘要：传统单相脉宽调制(PWM)整流器存在控制精度差、动态响应慢等缺点。此处提出通过n倍采样周期微分算法构造正交分量,并在d,q坐标系下构建单相PWM整流器双环控制策略。首先,基于n倍采样周期,用后向差分实现微分算法,来构造电网电流的正交分量,在旋转坐标系下用复矢量比例积分(CVPI)控制器建立PWM整流器的网侧电流控制环路,分析了电流控制环路CVPI控制器的参数设计,详细讨论了电压控制环路的设计方法;其次,为了解决含低次背景谐波下非理想电网电压的电流质量问题,详细讨论了电网电压前馈的方法,并提出了改进的电网电压前馈策略;最后,通过5 kW的单相PWM整流器样机平台进行了试验验证,试验结果证明了所提控制策略的正确性。

摘要：通过人工智能图像深度学习技术,实现了电力系统二次回路的智能校核。对二次系统图纸、现场照片或视频等图像素材进行机器深度学习,提取图像中的端子接线、二次元件标签标识等元素,结合二次回路设计相关规则和技术要求,实现对二次回路图实一致性智能核对,达到用机器代替人工,减少人力投入,消除作业人员主观因素干扰,提升校核工作质量的目的。基于AI图像深度学习技术的二次回路及定值智能校核系统的开发,将作为电网运行检修的强有力的辅助手段。

摘要：网络流量异常状态检测是发现潜在安全威胁的重要手段,但是现有异常流量检测方法普遍存在环境适应性不强、协同能力较弱等问题。结合SDN网络的拓扑结构与流量特征,提出基于联邦学习的异常流量协同检测技术。利用SDN网络中的检测节点,构建基于联邦学习的多检测节点协同检测架构。通过信息熵计算提取流量特征,从相对熵的角度分析检测节点的流量关联度,并根据该关联度设计模型训练过程中的参数聚合权重优化算法,提高检测模型的适应能力。应用参数聚合权重优化算法进行多检测节点异常流量检测模型的协同训练,提升检测模型对异常流量的识别准确率。仿真结果表明,与本地独立训练和传统联邦学习算法相比,基于参数聚合权重优化算法的识别准确率分别提升了31.69%和7.92%,具有更好的异常流量检测效果及更强的环境适应能力。