摘要：为实现基于电网换相换流器与模块化多电平换流器(LCC-MMC)的混合三端直流输电系统送端交流故障下的直流低电压穿越,提出兼顾传输容量与响应速度的自适应电压协调控制策略及有功功率分配策略。在维持故障期间功率续传的前提下,定量分析了模块化多电平换流器(MMC)的降压值以减少传输功率的绝对值损失量,并设计MMC根据本地直流电流偏差快速减投子模块总数的降压方式;考虑到半桥型MMC的调制比约束,设计正极MMC定量吸收无功功率与负极MMC动态调整交流电压参考值的换流站极间协同控制策略;同时,为抑制从站的过电流及避免送端严重交流故障时主站的潮流反转,提出各受端换流站有功功率自适应调整的控制方式。最后通过对输电系统送端交流电压跌落不同幅度时的故障穿越效果进行仿真分析,验证了所提控制策略的有效性。

摘要：针对潮流计算中节点类型转换可能导致的非可运行解问题,提出了一种基于全纯嵌入的可靠节点类型转换方法。首先,构建了考虑发电机节点无功功率和电压约束的潮流方程,并分析了目前常用的节点类型转换方法可能导致的非可运行解问题。然后基于复分析理论和全纯嵌入方法设计了潮流方程的全纯嵌入形式,并推导求解电压及发电机无功功率幂级数的递推方程。基于发电机无功功率幂级数判断发电机无功功率越限顺序,并设计了节点类型转换框架。最后,采取IEEE标准算例进行测试,表明了该方法能够较可靠地得到潮流方程的可运行解。

摘要：为提高二次虚回路故障精准度,提出对基于数字孪生技术的开关操作箱二次虚回路故障精准定位方法。根据当前的定位需求,先明确二次虚回路故障特征。然后采用多元件的方式,打破传统定位方法的覆盖范围限制,设计多元件自检告警BPA定位结构,并构建数字孪生开关操作箱二次虚回路故障定位模型,最终采用举证测验处理的方式来实现故障定位。测试结果表明:针对选定的6个测试区域,新方法的故障定位误动次数被控制在5以下,说明在数字孪生技术的辅助下,新方法更具有应用价值。

摘要：针对电力检修对象急剧增多、作业现场尤其偏僻区域监测手段匮乏的现状,设计了一种适用于电力检修现场安全作业的智能监测终端。首先分析了目前电力检修安全作业措施和存在的问题;其次基于电力检修场景的多样化,设计了智能监测终端的功能、整体结构、供电电源和通信方案,并研究了该终端的监测策略;最后将设计的智能监测终端与目前已应用的视频监控系统进行对比,结果表明设计的智能监测终端携带和部署简便、预警快速、不依赖外部电源即可随时随地对电力检修作业开展监测,具有更广泛的实际应用范围。

摘要：为提高特高压直流输电(Ultra High Voltage Direct Current Transmission,UHVDC)系统的电压稳定性与整体运行效率,分析UHVDC系统概述与动态电压控制策略设计目的和原理,并深入研究现有电压控制方法,如比例-积分-微分(Proportion-Integral-Differential,PID)控制、模糊逻辑控制、人工智能控制策略等,设计一种基于深度学习的新型动态电压控制方法。通过实际测试证实,新型控制策略在提高电压稳定性与响应速度方面具有有效性,不仅能有效应对复杂电网环境下电压波动问题,还能在保证系统稳定的同时提高能效。

摘要：为提升目标检测任务在复杂环境下的识别效果,提出了一种基于特征融合的红外与可见光目标检测方法。该方法首先采用并列的卷积神经网络分别提取红外和可见光特征信息,并利用通道和空间注意力机制提升有效特征的权重;其次,为充分利用红外和可见光特征进行信息互补,设计了特征自适应融合结构,以自主学习方式将红外与可见光特征以最优方式加权融合;最后,针对不同尺度目标,通过交替采样方式充分融合深层和浅层特征,保障各维度目标检测效果。通过实验表明,所提方法可以充分利用并融合不同模式、尺度的目标特征信息,实现目标准确识别及定位。同时,在实际电网设备检测中,该方法也体现出较优的鲁棒性和泛化性。

摘要：近年来GIL三支柱绝缘子故障频发,暴露出GIL设备在国产化设计、制造、应用进程中仍存在改进空间,早期投运的因结构设计、制造工艺不合理而存在隐患的GIL设备亟待整改。文中对“两渡”直流输电工程发生的几起GIL三支柱绝缘子典型故障案例及解体情况进行了分析,结合GIL结构设计、生产、装配和质检工艺对该批次GIL设备的故障原因及隐患进行了总结。最后提出了通过优化三支柱绝缘子生产及检验工艺、优化固定及活动三支柱绝缘子在导杆上的装配工艺、优化固定三支柱绝缘子粒子捕捉器装配工艺、增加活动三支柱绝缘子粒子捕捉器接地可靠性测试及筒壁内洁净度复检等隐患整治措施,最终完成了该批次GIL设备的隐患整治。为GIL设备设计制造、安装调试及类似设备隐患整治提供了借鉴。

摘要：本文结合云南电网电力调度控制中心及信息技术业务用房项目阐述在基坑支护结构中使用临时支撑格构柱时的常规施工工艺,并利用BIM技术对可能存在和出现的工况进行分类和筛选,同时着重阐述该临时支撑格构柱穿越主体结构时的处理工艺特点和细节控制措施。

摘要：为提升复杂场景下基于可见光图像的目标检测性能,将深层卷积神经网络与多源信息融合技术相结合,提出了一种自适应融合红外特征的可见光目标检测算法.该算法以红外和可见光图像作为输入,通过卷积、激活结合残差结构的方式分别提取目标红外和可见光特征,并利用空间和通道注意力机制提升目标所属类别以及所在图像区域的特征权重.其次,将提取的红外特征以自适应加权的方式融入对应维度的可见光特征中,充分弥补目标在单模态模型下的局限.最后,针对多尺度目标,设计了金字塔采样结构,通过交替上采样和下采样方式来充分融合目标全局及局部特征,增强网络尺度不变性.通过实验验证,所提注意力机制、特征自适应融合以及金字塔采样结构都能有效提升目标检测效果,相比于同类型红外-可见光目标检测方法,该方法可以充分融合目标多模态特征,并有效降低噪声千扰,使网络具有更高的检测性能.同时,在实际电网设备检测中,所提方法也表现出较高泛化能力和鲁棒性,可以准确高效的实现目标设备的识别及定位.

摘要：目前,风电场配置储能是提高风电经济性较为有效的手段。针对最大化风储合作收益问题,提出一种基于深度强化学习的风储合作决策方法。首先,综合考虑风电、储能系统、外部电网以及需求侧柔性负荷,构建一种新型风储合作系统;然后,针对传统深度强化学习方法易陷入过估计问题,提出改进双竞争深度Q网络(D3QN),并进一步设计基于D3QN的风储合作决策算法;最后,结合实际数据对算法进行仿真验证,结果表明相比传统深度强化学习策略,所提方法能更好协调风电和储能运行,提高风储合作系统的运行收益。