随着港口电气化进程逐渐加速,单一的港口供能方式正在向多种能源深度融合演变.为响应我国“碳达峰、碳中和”战略目标,进一步提升海港综合能源系统的经济与环境双重效益,提出一种考虑碳交易机制的电-热混合式储能优化配置方案.首先,建立海港综合能源系统模型,并给出计及碳交易市场的交易方案;其次,构建双层优化配置框架,上层优化配置混合式储能容量,下层引入碳交易机制,满足港口综合能源系统低碳经济运行需求;最后,结合网格自适应直接搜索法与自适应混沌粒子群算法优势,利用混合式优化算法对双层优化模型进行求解.以天津港的实际运行数据为例,验证该方法的有效性.算例结果表明,所提方法不仅可以降低系统的投入成本,还能显著减少港区碳排放,从而进一步提升港口经济和环境效益.

针对目前集装箱港口综合能源系统(IPES)未考虑冷藏集装箱在港口调度上时间尺度的差异性及可再生能源与负荷不确定性的影响,提出一种集装箱IPES日前-日内两阶段滚动优化调度方法.日前调度针对冷藏集装箱温升阶段,结合冷藏箱入港后的物流过程建立港口冷链能量需求模型,以运行成本最低为目标得到系统各机组的日前出力值;日内调度考虑港口岸电负荷与可再生能源的预测误差及冷、热、电响应速度不同,建立日内双层滚动优化模型,最终得到港口各能源设备的调整出力.算例结果表明,将冷藏集装箱与集装箱IPES进行协同优化调度可有效降低港口运行成本与碳排放量,日前-日内两阶段滚动优化调度模型提高了系统经济性与平稳运行的能力.

随着多元化电力市场的建设,电价影响因素日益增加,市场环境变化也更加剧烈.为提高市场短期电价的预测精度,提出一种考虑多种电价影响因素的改进Transformer-粒子群优化(PSO)算法短期电价预测方法.首先,在考虑历史电价、负荷的基础上进一步分析电价形成的相关因素,利用自相关函数分析电价的多周期特性并在此基础上调整输入序列,克服了仅采用历史数据以及经验调整输入序列导致预测精度受限的问题.其次,结合长短期记忆(LSTM)、自注意力机制与多层注意力机制并采用多输入结构建立改进Transformer模型,进一步提升LSTM模型捕获不同时间步信息间的长短期依赖关系的能力,克服LSTM的信息利用瓶颈,适应包括历史电价及多种电价成因的复杂多序列输入.此外,还利用PSO智能算法搜索模型不同学习阶段的最佳学习率克服手动调整学习率的局限性.最后,采用PJM市场电价进行算例分析,结果表明所提短期电价预测模型能应用于电价影响因素多、变化剧烈的市场环境,并有效提升短期电价预测精度.

针对风储系统参与电力市场不同调用时间尺度场景的耦合问题,提出面向电力市场多时间尺度场景应用的风储系统优化调度方法,指导风储系统进行短时风功率波动平抑,并参与电能量市场及备用辅助服务市场,实现不同调用时间尺度场景间协同优化,最大化风储系统经济效益.首先,考虑不同场景盈利机制,以风储系统多场景经济收益最大为目标建立目标函数.然后,建立风储系统参与各应用场景条件约束以及多调用时间尺度耦合约束.最后,算例仿真验证了所提方法可在保证风功率波动不越限的同时,提升风储系统在日前电能量市场及备用辅助服务市场中的综合运行效益.

配电网故障诊断是确定故障位置、提高故障处理效率和降低停电损失的重要手段.目前,在故障诊断算法设计与测试过程中较少考虑开关操作等干扰的影响,造成算法在实际应用中易误动、用户体验差.针对配电网开关分闸的暂态过程进行详细分析,结合Mayr与Helmer模型对开关投切过程建模,并在PSCAD中生成仿真波形与现场操作过程暂态波形进行对比分析.在模型精准性检验基础上,构建了包含开关操作过程的配电网典型故障算例;与现有常用模型相比,所提模型可以仿真生成贴近现场开关投切过程的扰动数据,可用于故障诊断算法的可靠性检验.最后通过结果分析,对优化故障诊断算法和测试流程提出了针对性建议.

针对现有自动化码头自动导航集卡(AGV)充电策略未能与分布式电源出力充分协同等问题,提出一种自动化码头AGV物流调度和有序充电联合经济优化方法.首先,解析AGV物流调度和充电调度之间的协同关系,构建联合优化框架;其次,针对AGV物流调度模块,提出考虑码头内外集卡道路隔离要求的AGV行驶距离计算方法;再次,针对AGV充电模块,定义AGV充电状态的判断条件和选桩方法;进而以码头购电费用最小为目标,考虑分时电价、风光上网电价、电量平衡约束、终止时刻的剩余电量约束、决策变量的上下限约束、物流调度约束,构建物流调度和有序充电联合优化模型,提出基于改进粒子群优化算法的快速求解方法;最后,通过某码头的实际案例,验证所提方法的有效性和经济性.

分布式光伏功率不确定性的量化评估对于配电网安全稳定运行具有重要意义.考虑到不同出力波动模式下功率特性差异显著,为得出适应功率波动模式的预测模型并对功率不确定性进行精细化评估,提出一种分布式光伏集群发电功率波动模式识别与超短期概率预测方法.首先,综合卫星云图和光伏功率数据,通过出力波动的特征提取构建波动模式识别模型,实现对波动规律的挖掘.在此基础上,通过分类建模考虑不同波动模式的可预测性差异及波动模式与预测误差的关联关系,使预测区间宽度能更好地适应预测误差分布特征.由此实现对不同波动模式下功率不确定性的精细化考虑,从而提高概率预测精度,为电网调度提供更多参考,削弱分布式光伏功率强波动性对电力系统的影响.

自适应双稳态浮子式波浪能发电装置虽然解决了双稳态系统在入射波的振幅较小时可能难以跨越势垒的问题,但其效率仍有提升空间.既往研究已证实装置参数改变会对装置性能造成较大影响,而且最优装置参数均与此时的谱峰频率有较大关联.因此,对装置进行控制研究时,在假定一段时间内谱峰频率可预测的前提下设计控制方案,相应调节装置参数可实现提高效率的目的.选取3个控制参数,通过仿真计算确定不同谱峰频率下最优装置参数库;然后,在仿真计算程序中加入控制模块,利用插值法对参数进行控制.结果表明:施加可变参数控制的装置可获得更好的能量捕获效率.

准确及时地监测低惯量新型电力系统中聚合电源汇集点对电网的惯性支撑能力,对于提升系统安全、稳定、经济化运行具有重要意义.为阐明点对网的惯性支撑能力在线监测方法的基本原理,首先对以摇摆方程为基础的电力系统等效惯性常数定义及现有在线监测方法进行回顾;然后,为弥补现有在线监测方法在准确性上的欠缺,创新性地提出基于回归法的等效惯性常数辨识方法,并与在线惯量监测方法结合,构建基于同步相量测量单元的新型电力系统点对网惯性支撑能力在线监测的系统性方法;最后,利用改进的新英格兰10机39节点系统仿真分析,论证了该惯性支撑能力在线监测方法的实时性、准确性及其对新型电力系统的适用性.

电力行业是碳排放的重点控排行业,准确、实时的电力行业碳排放计量是支撑其降碳减排的基础.目前,电力行业的碳排放计量主要基于实测法或核算法,难以很好地兼顾低计量成本与实时计量能力.为此,充分考虑电力行业良好的电力数据基础,挖掘电-碳间的相关关系,以电力历史数据为基础,基于机器学习方法提出一种电力行业短期以电折碳方法,实时估算电力行业短期碳排放情况.该方法使用卷积神经网络进行特征提取,并采用轻量级梯度提升树算法开展基于特征提取值的碳排放测算.此外,为了提升模型的泛化能力和鲁棒性,在模型训练中采用K折交叉验证技术,在模型参数优化过程中采用网格搜索技术.最后,为了验证所提模型的有效性,对比所提模型和其他机器学习模型在同等数据集划分条件下分别基于日度数据集与小时数据集中进行训练的效果.结果表明:所提模型在效果评估和测算值与目标值分布分析中均优于其他模型,能够较好地反映电力行业的短期碳排放情况.

电动汽车(EV)和无人机(UAV)的迅速发展为紧急状态下的人员搜救与物资配送提供了新的技术手段.提出一种电动汽车-无人机(EV-UAV)联合救援系统.其中,无人机以电动汽车作为充电和维护基站,为待救援对象提供紧急救援服务,而电动汽车能够利用各类分布式电源获得多元化的电能补充,从而提高EV-UAV系统在紧急状态下的适应能力及续航水平.以混合整数线性规划形式建立该EV-UAV联合救援系统的协调调度模型,综合考虑电动汽车和无人机的电能消耗、电能补充、装载容量、配送路径以及配送时窗等因素.算例仿真验证了所建立模型的有效性,对比了EV-UAV型与地面车辆(GV)-UAV型联合救援系统,显示了EV-UAV联合救援系统在紧急求援中的技术特性和应用潜力.

农业微电网以低成本的方式为偏远农村地区的能源供应提供了一种有前景的解决方案.综合考虑风光抽水蓄能一体化农业微电网满足用电负荷和用水负荷需求,在可再生能源出力及用电负荷需求的不确定性条件下,提出包含抽水蓄能(PHS)电站的孤岛型农业微电网和灌溉系统相结合的鲁棒优化调度模型,利用农村地区水资源富足的特点和风光抽蓄补偿的优势,在最小化系统总成本的同时提高可再生能源的消纳.所提模型考虑分布式发电、用电负荷和用水负荷需求、涡轮流量和灌溉流量,具有多样性、多约束、非连续的特点.提出一种引力鲸鱼优化算法(GWOA)求解该模型,在某农业微电网上的仿真结果表明,GWOA可以获得比CPLEX求解器及其他新开发算法更具竞争力的解.另外,探究了降水量不确定性引起灌溉系统用水负荷需求变化对系统运行成本的影响以及使用PHS电站的必要性.

随着新能源渗透率的不断增大及新型电力系统的建设,跟网型并网变换器(GFL)在电力系统的稳定中具有至关重要的作用.现有的并网变换器的暂态同步稳定性分析假设直流侧为恒压源,忽略了直流电压控制.本文旨在考虑直流电压控制,更好地揭示并网变换器的暂态失稳机理.先建立考虑直流电压控制的暂态同步稳定模型,然后分析直流电压控制对GFL的暂态同步稳定性影响.研究结果表明,直流电压控制会使有功电流参考值变大,使GFL的等效阻尼减小,降低GFL的暂态同步稳定性.通过增大直流电压控制的比例系数或减小其积分系数,可以使暂态同步稳定性适当提高.最后,在MATLAB/Simulink中验证了理论分析的正确性.

针对大规模电网机组组合问题中传统分支定界法计算量随计算规模指数级增长的“维数灾”问题,提出一种机组组合状态迭代路径搜索优化方法.为避免简化问题和缩减可行域导致最优解丢失,将机组状态方案的确定划分为深度遍历与广度迭代双阶段进行;在优选初始解的基础上,以机组动态优先顺序表作为机组状态迭代路径的搜索方向,通过深度遍历确定最佳关停冗余机组及对应关停时刻,并利用广度迭代拓展问题可行域以提高解的最优性.IEEE 118和ACTIVSg10k系统上的测试结果表明,所提方法能够缩小问题规模,减少机组状态尝试数,实现机组状态的高效搜索迭代,计算速度快、效率高,对大规模机组组合优化问题求解具有一定实用性和有效性.

分布式光伏发电系统点多面广,缺乏科学规范的运维管理体系,同时可用数据匮乏,难以准确识别由气象波动干扰导致的光伏设备异常.针对分布式光伏的运维现状和数据特征,提出一种基于神经网络分位数回归(QRNN)的光伏发电功率异常检测方法.首先分析晴天的太阳辐照度特性,利用晴朗日筛选方法排除阴雨天气的干扰影响;然后对不同电站的出力相关性进行分析,以获取出力相关性高的光伏电站作为横向参考;再将待测电站在不同晴朗日的出力曲线进行纵向对比,排除天气与环境条件等干扰因素.将排除干扰的计量出力有功功率数据输入QRNN模型,得到光伏正常有功功率出力区间,以正常出力区间的功率阈值识别光伏发电功率的异常.对某实际光伏系统数据进行仿真分析,结果表明:该方法能排除气象因素的干扰,准确识别出存在故障的光伏系统,推动分布式光伏的精细化运维.

火电机组面临寿命损耗加快但服役期限延长的矛盾现状.一方面,大规模新能源并网导致机组调峰工况增多,损耗加快;另一方面,现役机组将在碳中和之前达到设计寿命,电力系统灵活运行要求延长机组服役期限.因此,在调度模拟过程中考虑不同工况对机组寿命造成的损耗,优化机组运行结构,对实现机组延寿,助力碳减排意义重大.为尽可能使理论研究时的机组寿命损耗接近实际值,摒弃传统模型中仅对深调峰工况机组寿命损耗进行平均化计算的思路,区分并建立火电机组常规工况及多种特殊工况判定条件,将机组寿命损耗成本融入目标函数中并修改对应约束条件,构建考虑火电机组多工况寿命损耗问题的机组组合模型.算例验证表明:常规模型低估了机组实际损耗成本,而所提模型在考虑多工况寿命损耗的基础上,能降低运行成本,减少机组寿命损耗,同时进一步发挥火电机组调峰能力,促进风电消纳.

新建微电网缺少历史运行数据,常规数据驱动的方法难以精确预测可再生能源出力,进而影响调度计划制定的准确性.为此,提出一种适用于新建微电网小样本数据场景的微电网优化调度方法.首先,设计融合域对抗神经网络和长短期记忆网络的改进网络结构,将域对抗思想和梯度反转机制引入迁移学习中,提高模型泛化能力,减小数据的域分布差异,使用出力特征相似电站的丰富运行数据对目标电站出力进行预测,克服小样本条件下出力预测精度不高的问题.进一步,将优化调度模型转化为马尔可夫决策过程,使用双延迟深度确定性策略梯度算法求解.最后,以改进CIGRE 14节点微电网为例验证了所提方法的有效性.

针对电动飞机电推进系统轻量化与高可靠性之间的矛盾,首次提出一种考虑轻量化约束的可靠性分配方法.构建质量与可靠性之间的解析表达,以此为约束考虑电动飞机运行工况的不确定性,提出基于典型飞行剖面的“质量-可靠性”多场景均衡优化方法,实现了可靠性约束下的质量最轻和质量约束下的可靠性最高.以“创新精神”号电动飞机为例,所提方法可在保证系统可靠性的同时,通过对各子系统的可靠性分配,将电动飞机推进系统总质量减轻3.5%;通过设计不同场景验证所提方法的有效性,为电动飞机高功重比发展提供技术支撑.

针对输电线路通道异物检测背景复杂以及小目标情况下检测效果不佳等问题,提出一种基于窗口自注意力网络与YOLOv5模型融合的输电线路通道安全检测算法.首先,选用窗口自注意力(S-T)网络优化主干网络,扩大模型感受视野,增强提取有效信息的能力.其次,改进自适应空间特征融合(ASFF)模块,增强多尺度特征融合能力.最后,考虑到真实框与预测框不匹配的问题,引入结构相似性交并比(SIoU),优化边界误差,提高小目标定位准确性.实验结果表明,本文模型对线路通道多目标入侵检测精度达到90.2%,且提升了小目标检测效果;与主流目标检测算法相比,可以更好地满足输电线路通道中的异物检测需求.

直流微电网中接入的恒功率负载降低了系统的有效阻尼,导致直流母线上产生高频电压振荡,威胁系统的安全稳定运行.为此,提出一种基于有源电容的直流母线电压振荡抑制器及其控制方法,将振荡抑制器与直流母线并联,令其直接与直流母线进行能量交互,振荡抑制器中的储能电容可以有效存储直流母线上伴随电压振荡产生的瞬变能量,从而降低电压振荡幅值,提高母线电压的稳定性.振荡抑制器中电源的电压可跟随直流母线电压进行自适应调节,面对系统中负荷变化,振荡抑制器可以保持稳定工作,具有即插即用、适用性强、控制灵活的优点.此外,通过分析振荡抑制器的工作模态和机理,建立其小信号模型,分析控制器参数对振荡抑制器稳定性和动态特性的影响,得出控制器参数优化方案.最后通过实验验证了上述振荡抑制器的有效性.

随着新能源接入比例的不断提高,电力系统的次/超同步振荡风险加剧,准确评估新能源电力系统的振荡稳定性是保障系统安全稳定运行的关键.首先,研究了一种基于频域模态分析的新能源电力系统振荡稳定性评估方法,该方法通过建立新能源机组和场站、传输线、同步机、变压器等关键设备和场站的频域阻抗或导纳模型,根据实际系统拓扑构建系统级频域网络模型.然后,通过求解回路阻抗矩阵或节点导纳矩阵行列式的零点来评估新能源电力系统的振荡稳定性,通过计算弱阻尼振荡模式的节点参与因子矩阵定位系统薄弱点,为振荡抑制措施的实施提供依据.以国内华东地区某实际新能源电力系统为例,利用频域模态分析法评估新能源接入容量和电网运行工况变化下系统的振荡稳定性.最后,利用PSCAD/EMTDC软件搭建该系统的时域仿真模型,验证了理论分析的正确性.

弱电网下静态有功输出与小扰动稳定能力是制约光伏可靠并网发电的关键因素.为提升弱电网下光伏发电系统有功稳定输出能力,提出一种基于无功功率-电压(Q-V)下垂系数自适应在线调整方法的光伏逆变器稳定控制方法.首先,为保障弱电网下的静态有功输出能力,提出计及电压、电流限制约束的Q-V下垂系数“一次优化”方法.然后,为进一步满足弱电网稳定性约束,开展光伏逆变器并网系统阻抗建模与稳定性分析,基于人工智能神经网络实现以闭环系统最弱极点为稳定性约束条件的“参数-最弱模式”映射关系和以有功稳定输出为目标的Q-V下垂系数“二次调整”方法;结合卡尔曼滤波器辨识的电网阻抗信息,最终实现所提Q-V下垂系数自适应在线调整方法.最后,利用远宽实时仿真平台对所提控制方法的有效性进行了分析与验证.

网衣系统是深远海大型网箱的重要组成部分,网纲线结构作为网衣系统的骨架,承担着网衣系统主要水动力载荷,针对其健康状态的监测至关重要.围绕网纲结构实时性损伤监测问题,构建网纲结构有限元数值模型,对比分析网纲完整及损伤状态下力学特性.结果表明:网纲发生破断损伤时,破损网纲线端部张力载荷急剧下降,相邻网纲线端部张力载荷则出现放大现象.基于这一张力载荷突变及破损网纲对无破损网纲载荷影响特征,定义了网纲张力相关系数、总影响值以及张力变化系数3个损伤识别参数,建立了基于网纲张力信号的实时损伤监测方法.该方法由张力变化系数出现极值阶跃判定网纲线破断编号,并由张力变化系数值与端部距破损位置距离成正比的规律确定破断网纲具体断裂位置.研究工作可实现实时网纲结构损伤监测,对深海养殖网箱的健康运维提供有益帮助.

为了实现更能表征真实海浪特征的不规则波群的有效模拟,结合不规则波群理论生成方法,开发基于半混合欧拉-拉格朗日边界元方法的数值波浪水池.首先,分析不同模型参数对数值计算的影响.研究发现,波浪模拟精度随阻尼层长度的增加和时间步长的减小而提高,适当的源点外移距离、源点分布范围和源点数量能兼顾计算精度和稳定性.然后,基于验证的模型参数对单向不规则波群进行模拟,将数值模拟结果与物理试验结果和理论目标值进行对比,验证数值水池对不规则波群模拟的有效性.结果表明,所开发的数值水池能有效模拟不规则波群的生成和传播.

为了解决双桥谐振变换器(DBRC)轻载条件下回流功率过大、失去零电压开关(ZVS)运行的问题,设计了一种双变压器型串联谐振变换器(DTSRC).该变换器采用双变压器结构,有效降低了变压器两端所受电压应力.通过优化高频变压器变比系数,DTSRC在轻载条件下能够保证开关管实现ZVS运行,降低变换器开关损耗.同时,采用最小电流轨迹(MCT)控制策略,使二次侧电压与电流同相位运行,实现同步整流,消除回流功率,并降低变换器导通损耗.最后,搭建200 W/100 kHz的变换器样机来验证方案的有效性.实验结果表明:DTSRC的开关管在全负载范围内均能实现ZVS运行,整体运行效率超过90%.

为降低船舶在航行过程中传动设备的功率损失,提高推进轴系的传递效率,并改善轴系振动性能,基于响应面模型与遗传算法(GA)对某船舶轴系实验台进行了多目标优化设计.采用星点设计(CCD)方法,在优化设计空间中选取合理实验点,拟合构建最小总功耗和振动响应幅值的响应面模型.基于GA,利用MATLAB软件求解响应面模型回归函数的Pareto最优解.对比分析各组优化结果,获得最佳优化设计方案,研究结果表明采用这种联合方法后,轴系功耗损失降低了约7.10%,轴系振动幅值降低了2.30%,能有效提高轴系传递效率和抑制推进轴系振动问题,从而验证了船舶推进轴系多目标优化方法的正确性和可行性.

针对电力系统参数变化导致二次调频适应性降低的问题,提出一种基于分布式模型预测控制(DMPC)的自适应二次调频策略.首先,构建多区域互联系统的二次调频模型,进而基于频率响应轨迹建立各区域系统的参数辨识模型.其次,采用递推最小二乘法求解参数辨识模型,在线更新区域系统的参数.然后,以区域控制偏差最小为目标,利用DMPC优化机组出力,实现二次调频控制.最后,利用算例分析验证了所提方法的有效性.

针对电、热、气多能源主体网络耦合的城市园区综合能源系统的多维用能需求和电压/无功控制需求,提出一种考虑电压偏差控制的分布式协调优化方法.首先建立电力-燃气-热力网络各能源主体设备运行模型和潮流耦合模型,然后以全系统运行成本最小和平均电压偏差最小为目标,构建全系统多目标日前调度模型和各主体本地调度模型,并结合基于偏好先验的多目标规划法与异步协调的交替方向乘子法实现了本地计算-全局协调的综合能源系统分布式调度.搭建14节点电网、14节点热网和15节点燃气网构成的综合能源系统仿真试验,通过与现有多目标解法对比,并分析所提方法的帕累托前沿坐标,验证了所提多目标规划方法的准确性与实用性.同时,在相同计算量分布的情况下,与同步分布式协调方法对比,异步协调方法的计算效率提高了16.6%,验证了算法的有效性.

在抽水蓄能等大规模储能电站同时参与现货交易与电网调度的情况下,电网对抽水蓄能的调度难以直接触及对现货市场中可再生电能的消纳.对此,考虑电能现货交易为电网抽水蓄能调度带来的影响,提出内嵌市场博弈模型的多主体协调调度方法.首先,结合电力现货市场出清模型,以抽水蓄能电站现货市场经济收益最大化为目标,制定抽水蓄能电站参与电能现货交易策略.然后,结合两部制电价政策,以最小化电网运行成本与全网新能源弃用量为目标,制定电网运营商对抽水蓄能的容量分配与功率调度策略.制定所提调度策略需要求解内嵌博弈模型的双层优化问题,即抽水蓄能电站参与电能现货市场交易决策问题和内嵌市场博弈模型的抽水蓄能容量分配与功率调度策略优化问题.抽水蓄能参与现货市场决策问题服从Stackelberg博弈模型,通过强对偶理论将其内嵌至抽水蓄能容量分配与功率调度策略优化问题,并通过第2代非支配遗传算法(NSGA-II)对抽水蓄能容量分配与功率调度策略双优化问题进行求解.最后,依托华东某抽水蓄能电站的运行数据构建仿真模型,对所提方法进行验证.测试结果表明,所提方法可以有效协调电网直接调度与抽水蓄能参与电能现货市场的决策方案,提升抽水蓄能经济效益,降低电网运行成本,提高新能源消纳水平.

在工程实践中,风力机故障诊断面临训练故障与实际故障类别不同的情况,为实现对风力机未知故障的诊断,需要将训练过程中习得的故障特征信息迁移至未知故障中.不同于直接建立故障样本与故障类别间映射关系的传统方法,提出一种基于零样本学习的风力机故障诊断方法来完成故障特征迁移.通过描述每种故障的属性建立故障属性矩阵,将其嵌入故障样本空间与故障类别空间之中;并基于卷积神经网络建立故障属性学习器,基于欧氏距离建立故障分类器,形成从故障样本预测故障属性进而分类故障的诊断流程.最后通过与其他零样本学习方法的对比验证了所提故障诊断方法的有效性和优越性.

高比例新能源电力系统惯量和调频资源匮乏,存在较为突出的频率稳定问题.针对该问题,将风电场潜在频率支撑能力纳入电网频率控制措施,提出一种考虑惯量安全需求的风电场控制参数优化方法.事故发生后,首先根据频率安全限值在线计算满足暂态频率稳定的系统惯量和调频需求,形成惯量安全约束.然后,对风电场在不同风况下的惯量和调频能力建模,以事故后对应风况下风电场虚拟惯量和频率下垂参数调整量最小为目标,建立风电场频率控制参数的动态优化模型;最后,解算频率控制参数,基于改进的IEEE RTS-79系统进行算例测试.结果表明:所提参数优化方法有效改善了风电场暂态频率响应过程,有助于提升高比例新能源电力系统频率稳定裕度.

常规的弹性解无法对具有强蠕变特性的软岩隧道变形规律提出合理解释.因此,针对软岩隧道施工的时间-空间效应,引入Burgers模型揭示其时空演化规律,并通过数值计算探究不同因素对黏弹性围岩纵向变形规律的影响.同时基于响应面法得到位移释放系数的经验公式,与现场监测和其他理论比较验证了本文方法的可行性.研究结果表明地应力对位移释放系数影响可忽略,Kelvin切变模量、Kelvin黏滞系数、Maxwell切变模量和开挖速度显著影响位移释放系数,而根据延滞时间的不同可分为低延滞系数、中延滞系数和高延滞系数3类;针对时间效应影响型、空间效应影响型和时空效应影响型3种黏弹性围岩纵向变形曲线类型拟合得到相应的经验公式.研究结论可为软岩隧道变形预测提供更简便的方法.

为深入理解高温碱金属热管吸液芯内汽液相变的微观传热机理,采用接触线传热模型对不同碱金属工质(钾、钠、锂)的蒸发弯月面区域微观传热特性进行了研究.计算得到了钾、钠、锂在同一饱和汽相压力和壁面过热度下蒸发弯月面区域的液膜厚度、接触角、界面温度、热流密度分布等.研究结果表明,由于碱金属工质钾、钠、锂的导热系数远高于水,其微观传热特性与水显著不同;汽液界面蒸发热阻是碱金属工质在三相接触线附近微观区域内主导的传热热阻,钾、钠、锂的微观传热性能依次增强;吸附液膜的厚度、表观接触角和液膜压力梯度均随着壁面过热度的增加而自适应调节,其中吸附液膜厚度降低,表观接触角增加、液膜压力梯度增加.在吸附液层区,分离压力占据主导地位,导致了非蒸发吸附液层的形成;在薄液膜区,分离压力和毛细压力的共同作用提供了补液所需的压力梯度;在本征弯月面区,汽液界面的曲率几乎维持不变,毛细压力占主导.

随着新型电力系统的建设,高比例可再生能源的随机性导致电网运行方式的不确定性大幅增加,给电网的安全稳定经济运行带来严峻挑战.采用深度强化学习方法等数据驱动的人工智能方法对电网进行调控并进行辅助决策在新型电力系统中具有重要意义,但当前基于深度强化学习的在线调度算法仍然面临高维决策空间难建模、调度策略难优化的问题,使得模型搜索效率较低、收敛较慢.因此,提出一种基于分层强化学习的新型电力系统在线稳态调度方法,通过自适应选取关键节点调节以降低决策空间.在此基础上进一步引入基于门控循环单元的状态上下文感知模块建模高维环境状态,综合运行成本、能源消纳以及越限情况为优化目标构建模型,并考虑各种运行约束.在IEEE-118、L2RPN-WCCI-2022和SG-126算例集上验证了所提算法的有效性.

流场实时感知与预测在航空航海等领域具有十分重要的应用价值,但是往往面临流场维度高和实时测量信息少等挑战.针对该问题,提出一种数据驱动的流场建模方法,通过线下建立稀疏数据与高维流场映射,实现线上流场实时重构.线下建模中,针对流场高维度挑战,使用本征正交分解等方法对数据进行降维,提取主要流场空间模态.采用正交三角(QR)分解方法,挖掘流场模态敏感性特征,优化测点位置.利用时间延迟的动态模态分解,显著降低测点数量.在线上重构中,基于实时稀疏测量数据与数据驱动模型,实现对当前和未来时刻全场流场的预测.在圆柱尾涡流场测试中,使用该方法并采用20个稀疏测点,得到的全场重构误差可达10%以下.

换流器型电源具有控制灵活、响应快的优点,利用其转子动能可实现对系统频率的快速支撑.针对现有方法缺乏控制对频率最低点影响的量化分析,无法在不同条件下有效提升频率最低点,提出一种基于功率阶跃控制的频率支撑策略,旨在提升频率最低点.首先,分析功率阶跃控制下系统的频率响应,推导受扰后两次频率下跌时频率最低点的解析表达式.然后,基于该表达式,结合各风力发电机(风机)可释放的转子动能确定功率阶跃控制的最优参考值,实现多风机附加功率的协调分配.最后,在MATLAB/Simulink上搭建测试系统模型,数值仿真结果验证了所提策略的有效性.

电动汽车充电过程的安全性与动力电池组的健康状态(SOH)紧密相关,因此SOH的高性能实时估计是充电过程中安全检测的重要基础.由于动力电池组的SOH受复杂结构、电芯类型、驾驶习惯、环境温度和充电行为等因素的深度影响,现有基于单个或少量特定电池电芯实验数据的方法研究在面对整车动力电池组实时SOH估计时遭遇模型复杂、数据缺失、实时性差、精度不足等难题.针对建模困难、实时性和精度不足等问题,应用多方法集成融合思想,在电池经验退化模型上引入径向基函数(RBF)优化的宽度学习(BLS)神经网络,提出一种高性能的动力电池组SOH估计方法.首先,该方法采用经验退化模型和离线历史充电数据得到初步的SOH值;其次,应用RBF神经网络给出一种BLS系统中初始权重矩阵的确定方法,建立经验退化与径向基函数优化的宽度学习神经网络(RBF-BLS);再次,采用RBF-BLS神经网络和实时充电数据训练得到估计误差,并对经验退化模型得到的SOH进行补偿,从而得到更高精度的SOH估计值;最后,采用基于充电运营企业实际充电数据的计算机仿真实例来验证新方法的有效性和优越性.