采集海底矿石颗粒是开发深海矿产资源的核心技术.基于康达效应的附壁射流式集矿技术被认为是一种具有工程应用潜力的集矿方法.基于实验验证的计算流体力学-离散元(CFD-DEM)数值模拟方法,以提高矿粒采集率为优化目标,开展集矿装置几何参数优化研究.探究集矿装置凸曲壁曲率半径与矿粒直径之比(R/d)、射流切向弧度(θ)和射流厚度与矿粒直径之比(b/d)对临界无因次射流流量(q₀)的影响规律,并对各参数影响的显著性进行了比较.同时,结合集矿流场流速分布特征阐释矿粒受力运动特性.研究结果表明,b/d对集矿效率的影响最大,R/d次之,θ的影响最小.对比工况中,当R/d = 9、θ = 1.05 rad、b/d = 0.26时,矿粒采集效果最佳.本研究可为设计研发高效低扰动集矿装置提供理论支撑.

多样化调频资源是保障新型电力系统频率安全的有效手段和必然趋势.基于风电、光伏、火电与储能协同的差异化调频策略, 提出一种多场景下耦合长时间尺度规划与短时间尺度机组组合的电源侧电池储能优化配置方法.分别构建火储、风储、光储联合调频策略, 细化配套电池储能的不同功能, 增强其在调频过程中的灵活性.优化模型以风光火储全系统投资与运行成本最小为目标, 将系统可释放的频率响应功率作为安全约束; 通过高阶多机系统频率响应的时域仿真进行校验, 并反馈频率安全割迭代求解. 改进IEEE 24节点系统的算例表明, 所提方法下电池储能可在平抑功率波动、减少新能源弃电与参与电力系统调频之间灵活选择,验证了方法的有效性.

为提高有限元模型仿真精度,提出了一种基于贝叶斯理论的模型更新框架,并利用改进马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法和代理模型提升了更新效率.以待更新参数为输入、有限元模型模态响应为输出构建径向基函数(RBF)代理模型,将鲸鱼优化算法(WOA)引入MCMC算法,更新有限元模型的不确定参数.最后,通过一例简支梁数值算例和三层钢框架的试验研究证明了该算法的准确性.结果表明,WOA可以明显改善MCMC算法的采样平稳性和收敛速度,更新效率最高可提升13.9%,基于鲸鱼优化的Metropolis-Hastings(WO-MH)算法更新的简支梁模型和三层钢框架模型最大频率误差分别为0.009%和2.41%.所提模型更新方法在二维输入和八维输入的情况下均能有效提升有限元模型的仿真精度,为建筑结构的精益化仿真和优化设计提供技术参照.

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.

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.

悬垂取水管作为温差能发电平台等生产设施的核心部件,日益受到关注.悬垂连接双管结构较之单管有着更高的输送效率与更低的制造工艺要求,但是其涡激振动特性尚不明确.为此,开展了一系列悬垂连接双管模型试验,提出了一种针对大位移、小变形问题的涡激载荷识别方法,并对比分析了双管与单管的涡激振动特性.研究结果表明:在相同流速和流向条件下,悬垂双管和悬垂单管的涡激振动位移幅值在低流速时相似,但在高流速下存在差异;悬垂双管更易表现出涡激振动不稳定性,包括行波和多频响应等;双管结构可以采用与单管相同的斯特劳哈尔数进行涡激振动预报;此外,悬垂双管与悬垂单管在横向流动方向上的附加质量系数存在显著差异,其主要起到调节固有湿频率的作用,以使得双管发生涡激振动共振.

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.

研究串列布置水平轴双风力机动力响应对保障风力机结构安全至关重要.基于计算流体动力学(CFD)方法,分析处于上游风力机近尾流区的下游风力机尾流场特性,获取双风力机气动荷载时程曲线.进而结合结构动力学与有限元数值方法,分析上、下游风力机结构的风致动力响应特性.研究发现:近尾流区尾流速度亏损显著,导致下游风力机的推力和扭矩分别减少54.94%和91.89%;同时,尾流湍流加剧了下游风力机的气动荷载的周期性波动.气动荷载波动性对下游风力机动力响应影响较小,其整体动力响应较弱,表现为塔顶推力方向的位移减小50.79%.研究成果可为海洋风电场风力机群结构气动响应分析提供技术参考.

园区工业用户、基站和充电站单一主体内部能量优化时,受其本地功率供给和需求限制,储能等灵活性资源利用率低,能量利用效率不足.基于工业用户、基站和充电站互补性量化,提出一种基于博弈定价激励机制的工业用户、基站和充电站能量共享、互动优化方法.通过工业用户、基站和充电站特性分析,构建以系统净负荷标准差为互补性指数的量化模型;考虑空调和电动汽车的可调节能力,以及工业用户、充电站与基站的主动决策能力,建立了激励工业用户、充电站和基站储能共享及能量互动的主从博弈定价模型;针对模型中存在0-1整数变量的特点,提出基于自适应差分进化算法和混合整数优化理论的求解方法.基于园区实际数据构建算例,对所提模型与方法进行验证,算例分析表明,优化工业用户、基站和充电站各时段储能和能源调度可有效利用其互补性,提高各主体的经济效益和闲置灵活性资源的利用率,同时提升系统整体的能源自洽能力.

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.

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.

船舶分段装配过程中,大型曲面薄板(如外板)放置在胎架上时,会受重力作用发生形变,将影响装配精度进而影响分段建造质量.为预测给定胎架布局下大型曲面薄板的形变,建立了一种基于两阶段拉丁超立方采样和Transformer神经网络结构的代理模型(TSM-TLHS).首先,设计了两阶段拉丁超立方采样,相较传统方法,能直接适用于形状不规则薄板的采样.同时,建立了包含多头注意力模块和位置编码的Transformer代理模型,综合考虑了胎架位置与胎架布置点位移对薄板形变的影响.实际案例结果显示,提出的TSM-TLHS方法的预测误差仅为61 μm,且满足现场装配对薄板形变的预测精度需求,便于船厂及时对分段进行反变形补偿,从而确保装配质量.

在复杂的电力市场环境和数据信息不完全的条件下,快速识别电力用户电价异常,挖掘电价异常的原因,是促进电力市场的平稳有序运行以及保障电力用户合理利益的关键问题之一.提出一种电力市场环境下电力用户电价特征提取及异常识别方法,首先构建电价特征向量,基于谱聚类算法降低特征向量数据维度,并提取典型电价特征,将其作为判定电价异常的基准;然后逐一计算各电力用户与典型电价特征之间的相似程度,对电价异常进行两阶段分步识别:先从用电和交易行为两方面进行初步识别和快速定位,再在此基础上进行深入识别.案例分析显示该方法能够快速有效提取典型电价特征并识别电价异常.进一步从用电和交易行为两方面分析电价异常原因,并提出相应的改进措施.

并联式气电混合动力系统排放少、动力性好,在低碳船舶上的应用前景广阔.但是,受多个执行延迟不确定的影响,混合动力模式切换过程中传动轴系易发生转速异常波动甚至剧烈冲击.提出级联内模控制(IMC)思路,设计显式包含名义延迟信息的滤波器,提高转速跟踪性能,消除延迟的影响.首先建立动力传动系统动力学模型,然后根据切换过程以离合器为分界的传动机理,设计级联IMC,包括抗饱和补偿器、两级跟踪控制器和两级抗干扰控制器,推导满足不确定延迟上界的鲁棒稳定性条件.仿真与台架试验结果表明,级联IMC对不确定延迟具有良好的鲁棒性,显著降低模式切换过程轴系冲击度,实现平稳切换.

脐带缆是油气开采水下生产系统中的关键组成部分,其截面由光缆、电缆、钢管及填充材料等构成.由于构件的性能存在一定差异,所以其排布形式会使得脐带缆性能存在较大差距.综合考虑到截面紧凑性、平衡性和热源分散性,建立了多目标优化模型.基于该模型构建物理模型,并采用拟物算法对包含等径构件的脐带缆截面进行布局设计.前期研究表明,功能构件之间的相互约束会在优化后截面中产生空缺区域,为满足脐带缆设计规范中对截面布局密实的要求,提出基于图像识别的截面构件自动填充策略,并将其融入布局优化流程.最后,以一根脐带缆为例,通过拟物算法得到最优布局后,利用填充策略完成截面填充设计.通过与初始截面对比,验证了所提出的自动填充设计算法的有效性,为脐带缆截面填充设计提供有效参考.

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.

在双碳目标下,构建以新能源为主体的新型电力系统是实现电力工业转型升级的主要方向和关键途径,新型电力系统背景下快速准确的暂态功角稳定评估研究具有重要意义.为此,基于物理信息嵌入序列到序列(PI-seq2seq)神经网络与级联卷积神经网络模型提出一种含构网型新能源的新型电力系统暂态功角稳定评估方法.首先,采用PI-seq2seq网络结构预测未来功角轨迹,通过构造含物理损失项的损失函数引导模型训练过程,避免时域仿真耗时过长影响快速暂态评估.其次,级联卷积神经网络以预测的功角轨迹作为输入评估暂态稳定情况及其置信度,并配置评估置信度阈值判断机制以实现非固定评估长度的暂态稳定判断,克服了固定功角曲线长度对评估结果的影响.最后,在Kundur系统中进行验证,仿真结果表明:所提方法在功角曲线预测与稳定评估方法均获得令人满意的结果.

利用复杂网络理论对综合能源系统的脆弱环节进行防护,对提高系统的持续供能能力,特别是在面临蓄意物理攻击和自然破坏时具有重要意义.为了对综合能源系统中的脆弱环节采取针对性预防措施,提出一种基于带权重介数的综合能源系统脆弱环节防护优化模型.该模型以系统受攻击和破坏后损失的带权重介数最小为优化目标,综合考虑建立备份节点、备份线路,以及增加节点物理防护、线路物理防护和新建线路5种防护手段,以满足防护需求、防护预算限制、新建线路类型和数量限制等约束条件,优化得到防护预算内的最优防护策略.为解决模型求解中涉及复杂的介数计算和非线性目标函数求解的问题,首先根据防护手段类型将模型转化为上下双层;其次利用局部线性化技术处理下层模型;最后提出“遗传-混合整数线性规划”算法求解模型,实现模型高精度、高效率求解.仿真结果表明:在相同攻击和破坏条件下,相对于没有任何防护策略的情况,系统在引入最优防护策略后,带权重介数损失减少45.37%;并且该策略在分配的防护预算内优于其他5种防护策略.

准确且高效的用户用能服务需求预测对于电网客户服务质量管理与客户服务风险管理至关重要.为此,提出一种基于特征优选的用户用能服务需求预测模型.在分析用户用能服务数据的基础上,改进采样算法以解决数据中存在的类不平衡问题;基于自动编码器对数据进行降维处理,以确保K均值算法高效聚类;提出基于轻量级梯度提升机的特征优选算法,筛选有效特征,提高预测模型的训练效率;提出基于注意力机制的双向长短时记忆神经网络多标签分类算法,精细化用户的用能服务需求.对广东电网某地区3年72万条工单数据进行分析,证明该模型能够有效提高预测准确率及速度.

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.

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.

为解决复杂地形下风电场微观选址优化难度大、耗时长的问题,提出一种基于代理模型辅助的复杂地形风电场微观选址多目标优化方法.首先,考虑复杂地形起伏大的地理特征,计算崎岖度指数,将地面平整度进行数值量化,并对崎岖度过大的点进行约束处理;其次,建立三维多风向下尾流叠加计算发电量的数学模型,构建三维地形集电线路拓扑优化代理模型,检验代理模型的预测精度,表明可替代集电线路拓扑优化的大量计算,有效提高计算效率,然后采用多目标离散状态转移算法,获得复杂地形微观选址多目标优化设计的Pareto前沿;最后,以中国新疆某实际复杂地形风电场为例,实现复杂地形风电场多目标微观选址,并将该算法与单目标优化结果进行比较.仿真结果表明,在考虑复杂地形因素特点的情况下,代理模型辅助的多目标离散状态转移算法能在优化年发电量的前提下减少总电缆铺设长度,降低工程建设投资,为工程实际提供更多布局方案.

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.

随着配电网“单元制”规划方法的逐步推广,区域配电网被划分为多个相对独立的供电单元,然而,由于供电单元内部依然存在多条互相联络的线路,其结构的复杂性导致供电单元成图较为困难.现有基于规则或力导向等启发式的自动化成图方法效率较低,且依赖人工干预,难以适应复杂多变的配电网应用场景.为此,提出一种基于均方差条件生成对抗网络的中压配网供电单元自动成图方法.该方法通过布局生成器和遗传变异算法,细粒度地生成并优化配电网节点布局与连线,实现了多种节点规模下的自动成图.同时,设计了面向节点布局生成器的评估函数,以节点聚散程度、连线交叉与拐点数量等拓扑可视化效果作为关键评价指标,用于在循环迭代中优化布局生成器,从而提升成图效果.实验结果表明,所提方法在成图效果上优于其他启发式布局方法.

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.

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.

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.

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.

“沙戈荒”大型新能源基地是我国未来新型电力系统的重要组成部分.综合考虑建设成本和碳排放等因素,大基地中火电和储能容量有限,灵活性受限,这使得大基地的调度运行面临极大挑战.为此,提出一种风-火-储大基地日前-实时协同调度方法.在日前阶段,根据风电粗略预测确定火电机组的启停计划及出力可调范围;基于火电出力可调范围和储能运行约束,构建风电可消纳区间.在实时阶段,根据当前风光出力,按照分位数规则生成调度策略,无需高精度预测,进一步证明了分位数规则生成的调度决策自然满足系统运行约束.算例验证了所提风-火-储系统日前-实时协同调度方法的有效性.结果表明:所提不依赖点预测的调度方法优于3步情况下预测误差在10%以上的滚动优化方法,且运行调度的表现可以通过提高日前预测的精度或者日内短期预测的精度获得改善.所提方法可为新能源大基地运行提供重要参考.

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.

针对基于查询表的并网逆变器无模型预测电流控制中存在电流纹波大、电流梯度更新停滞及采样噪声干扰等问题,本文提出一种计及采样噪声补偿的三矢量无模型预测电流控制方法.首先,在每个控制周期中,输出电流由3个电压矢量对应的电流梯度预测得到,并利用价值函数求解各矢量作用时间,以抑制电流纹波;其次,根据电压矢量与基本矢量坐标分量的重叠关系,通过两步更新策略消除梯度更新停滞现象;最后,针对采样噪声对电流梯度更新的影响,采用二阶广义积分器对梯度误差进行估计与补偿,从而提高电流梯度计算的准确性.仿真与实验结果验证了所提方法的可行性和有效性.

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.

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.

针对风电出力的不确定性导致并网电能质量下降以及混合储能系统功率分配不佳的问题,提出一种基于变分模态分解与多模糊控制的风电混储系统功率分配策略.首先,考虑风电出力的不确定性,采用拉丁超立方抽样和欧氏距离法生成风电典型场景;其次,利用正余弦算法优化变分模态分解,对风电功率进行初次分配,得到低于并网波动上限的风电并网功率和混合储能系统平抑功率;最后,对混合储能系统的荷电状态进行分区划分,结合系统荷电状态与混合储能特性,提出一种多模糊控制下的功率再分配策略,以实现对混合储能系统功率的修正.仿真结果表明:所提策略不仅能够有效平抑风电波动、获得稳定的并网功率,还可缓解混合储能系统的过充和过放问题.

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.

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.