摘要：【目的】可再生能源出力具有随机性和波动性,直接并入电网会对其稳定运行产生影响。为了改善可再生能源发电系统的并网特性,引入了混合储能系统(HESS)。为了充分发挥直流微网中HESS的能量密度和功率密度优势,本文提出了一种基于模糊逻辑的变时间常数二阶高通滤波控制策略。【方法】首先,构建了光伏混合储能直流微网模型。然后,根据功率平衡关系设计了微网的功率分配策略,并根据各单元的特性设计了对应的控制策略。光伏发电单元采用模糊控制以实现最大功率点的快速跟踪,提高光伏发电单元的能源利用率。并网逆变器采用电压外环、电流内环的双闭环控制方式,以保证直流微网向配电网输送稳定的电力。设计了基于模糊逻辑的变时间常数二阶高通滤波方法,对HESS的功率进行分频分配,以提高直流微网中不平衡功率的分配精度。最后,基于Matlab/Simulink搭建了光伏混合储能直流微网仿真模型来验证所提控制策略的有效性。【结果】从HESS功率、直流母线电压以及超级电容荷电状态等方面对所提模糊变时间常数二阶高通滤波控制策略进行了仿真分析。仿真结果表明,模糊变时间常数二阶高通滤波控制不仅能够实现直流微网不平衡功率在HESS中的分频分配,改善系统长时间运行导致的超级电容过充过放的状况,保障超级电容的性能稳定,延长其使用寿命,还能显著降低并网电流的总谐波失真。【结论】本文所提控制策略提高了光伏混合储能直流微网的运行可靠性和稳定性,为电网的高质量运行提供了有力保障。

摘要：针对现有模块化智能变电站中智能控制柜内部环境控制不均衡、存在局部温度超出设备安全运行范围且较少考虑能效的问题,提出一种模块化智能变电站精准送风系统能效管理优化策略。首先建立空调系统热交换和管道系统空气流量数学模型,在此基础上以控制系统运行能耗最低为目标函数,提出了精准送风系统能效管理优化方法。采用高效的求解器CPLEX求解,得到能耗最低的控制策略。并通过ANSYS Icepak进行稳态过程分析,验证了系统运行的稳定性。结果表明所提方法能够实现对智能控制柜内部环境的精准控制,达到了系统绿色低碳运行的目的。

摘要：电动汽车充电技术是促进电动汽车发展与规模化应用的关键。LLC谐振变换器具有效率高、输出电压范围宽、功率大等特点,在电动汽车充电机中得到广泛应用。由于谐振过程十分复杂,通常采用基波等效分析(First Harmonic Approximation,FHA)方法设计LLC谐振变换器。该方法由于没有考虑不连续导通(Discontinuous Conduction Mode,DCM),从而存在较大的误差,并且需要多次反复迭代寻找合适的电路参数。提出了一种计及DCM分析的电动汽车充电机参数设计与优化方法,可以更精确地求解变换器电压增益,并且设计过程不需要迭代。针对某容量3.3 kW、输入400 V、输出250~430 V的LLC谐振变换器进行仿真分析,结果表明,采用所提方法对LLC谐振变换器参数进行优化设计,变换器的效率更高,且电压增益误差比传统方法减小了74.9%。

摘要：体系建设背景电力是社会公共事业,服务于广大用户,但目前电网的垄断性质造成的各种管理问题,特别是成本问题一直是公众关注的焦点,改革的呼声越来越高。改革最大的亮点是按国家通行的核价方法监管电网企业收入,加强对电网企业成本管理的约束。随着电网科技含量的提升,新技术、新装置的大规模应用,以及企业自身发展要求的进一步提高,同时为加快建设与“两个一流”相适应的现代检修运维体系,

摘要：分布式储能系统(distributed energy storage system,DESS)对电力系统调峰至关重要,其选址和容量配置一直是业内研究热点,然而DESS规划配置方面依然存在经济技术分析不够全面和计算复杂度较高的问题。基于此,本文提出了一种基于贪婪算法的分布式储能系统容量优化配置方法。首先建立了全面的DESS经济模型和运行约束模型,相对传统仅考虑投资成本和运行成本的缺陷,增加了储能运行调度带来的经济效益;然后通过功率损耗灵敏度(power loss sensitivity,PLS)进行选址,可降低寻址问题的维度并提高优化效率;接着利用贪婪算法将DESS划分为诸多单元分别优化,并将每个单元的决策过程简化为简单模型,可显著提高求解效率;为验证所提方法的有效性,本文以浙江嘉兴市某小区负荷数据为例,在MATLAB R2015b中进行仿真分析。结果表明:①相比遗传算法,本文算法仅能得到局部最优解,获得的经济效益略低,但差距不大,可显著提高计算效率;②相比于整体优化,其优化结果相同,但不涉及网损等成本计算,计算效率进一步提高。

摘要：提出应用零膨胀泊松(ZIP)模型预测爆管的方法。通过采集南方某市多年供水管网灰口铸铁管数据以及爆管信息,分析管材、管径、管龄、管长、温度影响指数、降雨量及历史爆管情况等影响因素与管道爆管的相关性,基于ZIP模型建立爆管预测模型。研究结果表明:爆管与管径、温度影响指数和年降雨量呈负相关,与管龄、管长及爆管历史呈正相关,其中管径、管龄、管长和爆管历史对爆管影响显著。所建爆管预测模型的平均预测精度为86.98%;与爆管预测Logistic模型和Poisson模型的预测结果对比,基于零膨胀泊松模型的爆管预测模型效果最优。

摘要：为了分析隧道内电缆系统在特殊环境下的稳态特性及降损措施,构建了包含回流电缆阻抗和导纳元素的隧道电缆系统单位长度下的串联阻抗矩阵和并联导纳矩阵。通过Laurent级数展开建立微元段隧道电缆系统节点导纳矩阵,基于级联算法并考虑到长距离电缆系统接地节点的存在得到电缆系统金属护套环流及感应电压分布。在隧道电缆系统交叉互联节点处引入串联阻抗,通过阻抗幅值和相角的配合降低功率损耗。研究结果表明,输电电缆系统交叉互联段护套电压最大可达128.13 V,护套环流最大可达35.63 A,并验证了矩阵解析算法的准确性和有效性。通过阻抗幅值与相角的配合可有效降低功率损耗,当交叉互联系统串联阻抗小于2Ω时,其相角选择60°为最优;当选用的串联阻抗大于2Ω时,其相角选择90°为最优,为隧道电缆系统降损措施提供了计算参考和工程应用依据。

摘要：区块链技术因其支撑的比特币系统而在金融领域受到了广泛关注,也在能源电力领域获得了一些应用尝试。介绍了区块链技术的基本原理,归纳了区块链技术的分权化、不变性、可扩展和分布式4项主要特征。根据服务与管理对象的差别,将区块链技术在电力系统环境中的应用划分为物理、金融、社会3种属性和信息安全、监测分析、交易平台、合约执行、智能决策、行为管理6项功能,分析了各项功能的针对问题和技术原理,并各选取一例典型场景进行具体说明。对于电力系统中规模较大的系统应用,提出基于雾计算与侧链结构的智能调度系统和基于公证人机制的碳排放权与绿证交易系统2套区块链架构。最后,总结区块链技术在电力系统环境下应用面临的瓶颈,并提出解决思路。

摘要：山地风场的复杂性和显著的三维特性是困扰山区输电线路抗风设计的关键问题。该研究采用CFD数值模拟与风洞试验相结合的方法研究典型单山脉地形和双山脉峡谷型地形的三维平均风场和脉动风场特征。由于风洞试验测点数及试验风速的限制,输电线路沿线各点的三维平均风场基于CFD数值模拟得到。由风洞试验获取山脉地形的湍流度、湍流积分尺度、沿线路方向的衰减系数等脉动风场参数,在此基础上采用POD法重构生成输电线路沿线各点的三维脉动风速时程,并分析比较跨越峡谷、山脊的输电线路沿线风场特征。建立连续三跨输电线路有限元模型,采用时域法研究山地风场特性对输电线路风偏响应的影响。研究结果表明:山顶、峡谷处风速显著增大,且气流爬坡将导致局部位置产生上升气流;由于近地风场加速效应的影响,沿山脊布置的输电线路全档风偏响应增幅较大,跨峡谷输电线路其爬坡段风偏响应增幅较大;上升气流主要使导线竖向风偏位移增大;山地地貌下考虑脉动风速的影响,绝缘子串风偏角风振系数宜取1.2~1.3。该研究为完善山区输电线路的抗风偏设计提供借鉴。

摘要：低压电力线网络的区域性的故障告警难以量化分析。同时,由于节点数目众多,对低压电力线节点单节点级别的故障告警进行专家分析的成本过高,进一步增加了网络故障区域性量化的难度。为此,从实际出发,给出了专家标注样本较少情况下的低压电力线网络节点级和区域级量化的方法。首先,设计了一个基于注意力机制的节点故障量化图卷积神经网络(Nodal Fault Quantization Graph Convolutional Neural Network,NFQ-GCN),以不同节点、不同重要性因子作为神经网络的输入。进一步地,设计了区域性节点故障量化图卷积神经网络(Regional Fault Quantization Graph Convolutional Neural Network,RFQ-GCN),通过约束节点扩增时区域嵌入位置振动函数至利普希茨(Lipschitz)连续条件,使区域的故障量化可解释地满足小样本的专家标注模式。通过设计上述两个神经网络,可以实现节点级和区域级的智能故障量化,降低故障分析成本。