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关键词： 课程思政   融合教学   教学改革   电力系统暂态分析   教学设计  

摘要： 课程思政可促进高校育人模式的创新发展,是实现教学育人协同发展的重要途径。该文围绕电力系统暂态分析课在课程思政教育中的探索与实践,介绍在电气工程核心专业课程中使思政育人与专业教学融合的方法。该课程以社会主义核心价值观和新工科背景下的课程思政理念为指导,设计集课程思政目标、专业教学内容、融合教学模式和课程思政评价考核“四位一体”的课程思政教学内容体系。分别从丰富思政案例、灵活多样思政教学和聚焦实事热点等角度展开积极探索,提出实施课程思政的具体举措,以期落实“立德树人”根本任务,为培养“知农、爱农”的农村电气化高素质人才提供理论指导和实践借鉴,进而助力乡村振兴战略的实施。

关键词： 暂态稳定性   Kuramoto建模   能量函数   同步控制   新能源电力系统  

摘要： 随着大规模可再生能源的接入及负荷侧的再电气化过程,大量的特性各异的电源、负荷、储能等装备以电力电子为接口接入现有电力系统,使电力系统向着高比例可再生能源和高比例电力电子设备趋势快速发展。与由同步发电机主导的传统电力系统相比,电力电子化电力系统的动态特性具有全新的、更加复杂的动力学特征,使得当前电力系统的脆弱性和控制复杂性显著增加。因此,为应对未来电力系统呈现的新形态、新结构,当前的电力系统暂态稳定性分析亟需突破基础理论分析和方法,对大干扰故障后的系统暂态稳定情况和暂态稳定裕度进行快速估计,给出暂态稳定提升方法,提高电力系统的安全稳定运行水平。 本文从复杂网络同步理论出发,首先简要介绍了Kumamoto建模基本原理,构建了电力系统中的同步发电机、新能源机组以及负荷等单元组件对应的Kuramoto振子模型。文章进一步详细建立了目前研究电力系统稳定性问题的三种主要网络模型,包括有效网络模型、结构保留模型以及同步电机模型,给出了基于Kuramoto模型的电力系统建模的通用性步骤。 针对传统多机电力系统暂态稳定问题,给出了一种基于二阶Kuramoto模型的暂态稳定分析与提升方法。首先,建立了同步发电机主导电力系统有效网络模型和二阶非均匀Kuramoto模型之间的对应关系,构建了引入同步控制输入信号的二阶Kuramoto模型,并将系统方程改写成基于最小生成树的系统动力学方程。其次基于能量函数法以及二阶梯度系统收敛性分析方法推导了暂态稳定判据,估计出了基于最小生成树的相位吸引区域表达式,给出了扰动消除瞬间系统稳定裕度的表达式,进而应用于对电力系统故障极限切除时间进行估计。此外,设计了一种通过调节同步控制器的控制增益提高电力系统暂态稳定性的同步控制设计方案。 针对高占比新能源电力系统暂态稳定问题,给出了一种基于一阶Kuramoto模型的暂态稳定分析与提升方法。首先,建立基于频率下垂控制逆变器的电力系统结构保留模型和一阶非均匀Kuramoto模型之间的对应关系,构建了同时考虑输出功率实时波动以及引入一致性控制信号的改进的一阶Kuramoto模型。其次分别基于能量函数法以及输入-状态稳定性分析方法推导相位内聚和角速度有界条件,估计了相位吸引区域以及能量收敛域边界的表达式,给出了扰动消除瞬间系统稳定裕度。此外,基于推导的暂态稳定判据设计了一致性跟踪控制设计方案。最后对暂态稳定判据中所涉及参数的物理意义进行解释,基于Sobol方法对能量收敛域边界进行灵敏度分析,讨论控制器增益,各新能源机组出力以及机组阻尼系数等系统参数对能量收敛域边界的影响。

关键词： 电力系统   构网型变流器   暂态稳定分析   暂态稳定控制  

摘要： 随着大规模新能源的发展以及电力电子技术的进步，大量逆变型电源接入电力系统，使得发电侧的同构同步发电机向异构电源转变。由于构网型变流器的正常运行不依赖于电网中的电压源，为实现含100%逆变型电源的新型电力系统提供了可能，因此本文主要以同步发电机和构网型变流器组成的异构电源为研究对象。含异构电源的电力系统动态特性深刻转变，暂态稳定性（大扰动功角稳定性）问题成为制约电力系统发展的关键因素之一。本文围绕含异构电源的电力系统暂态稳定分析与控制展开研究，主要工作如下：　　（1）推导了含异构电源的电力系统暂态稳定条件。首先，基于混合势函数，构建了含异构电源电力系统的李雅普诺夫函数。在此基础上基于Brayton-Moser方程，得到了含异构电源的电力系统分散式暂态稳定条件，并推导了电源控制参数对暂态稳定性的影响，为系统的控制设计提供了指导。　　（2）提出了异构电源的暂态稳定控制策略。针对含异构电源的电力系统，首先，基于领导者-跟随者一致性理论和反步法，设计了异构电源的分布式分层固定时间有功控制方案，通过调节电源注入电网的有功功率，实现了异构电源之间的快速频率同步和相角聚合，从而提升了暂态稳定性。频率同步指所有电源以相同的额定频率传输电能;另外，如果发电机之间的转子角之差超过一定限值，会导致发电机失去同步，因此相角聚合指不同电源之间的相角之差低于一定阈值。考虑到拒绝服务攻击（denialofservice，DoS）等实际限制条件会阻止电源之间的状态信息传输甚至破坏系统的稳定性，该分布式分层有功控制可通过转换为本地有功控制实现对DoS攻击的自防御。之后基于直接反馈线性化，提出了与有功控制相协调的电压控制方案，通过调节同步发电机的励磁电压和构网型变流器的电压参考值，增大了系统阻尼，进一步平滑了暂态响应，提高了暂态稳定性。　　（3）提出了考虑容错的异构电源暂态稳定控制策略。电源的有功控制信号经过放大器放大为电源的驱动信号，令执行器实现相应动作，从而改变电源注入电网的有功功率，提高暂态稳定性。随着电源的规模增长，电源有功控制的放大器和执行器（例如同步发电机的调速器）发生故障的概率随之增加，放大器故障表现为有功控制信号的放大倍数波动，执行器故障表现为有功控制的有效性被破坏，容错控制是应对放大器和执行器故障的有效途径。针对含异构电源的电力系统，首先，建立了考虑不确定动态以及执行器失效和放大器放大倍数波动问题的异构电源数学模型。然后，基于神经网络万能逼近定理，提出了电源未知动态、放大器故障、执行器故障以及控制系数的估计方法，在此基础上基于领导者-跟随者一致性理论，提出了异构电源的分布式自适应容错有功控制方案，保证了即使在放大器和执行器故障以及外部干扰等不确定性因素的影响下，异构电源也可以在有限时间内实现频率同步和相角聚合，提高了系统受到瞬时大扰动的暂态稳定性以及对持续放大器和执行器故障的鲁棒性。　　（4）提出了基于事件触发机制的异构电源暂态稳定控制策略。在实际中，电源执行器的频繁触发会增加系统的能源消耗并使相关零部件出现老化和磨损的问题，为了节约通信和计算资源，并延长执行器的使用寿命，本文利用事件触发机制为电源设计了新的信息传输和执行触发规则。针对含异构电源的电力系统，首先，提出了集中式和分布式事件触发策略，以决定电源状态信息的广播时间以及控制器和执行器的更新时间，基于此设计了异构电源在事件触发模式下的滑模面，并证明了当异构电源的状态到达滑模面时，可以实现电源之间的频率同步和相角聚合。之后提出了异构电源的分布式自适应滑模有功控制器，通过调节电源注入电网的有功功率，迫使电源轨迹在有限时间内到达滑模面，然后电源状态沿滑模面滑动以实现频率同步和相角聚合，提高了系统的暂态稳定性。　　（5）提出了异构电源与储能的协调暂态稳定控制策略。针对电源侧安装储能设备的含异构电源电力系统，分别在时间顺序和框架结构这两个维度对异构电源和储能的协调有功控制方案进行了设计。在时间顺序方面，提出了异构电源与储能的协调控制时序模式，该模式基于设备响应速度、系统频率变化以及储能容量这三个因素决定了异构电源和储能的有功控制启停时间。在框架结构方面，提出了异构电源和储能的分布式有功控制方案，保证了异构电源在固定时间内实现暂态稳定，同时实现了对DoS攻击的自防御。为了进一步抑制暂态过程中的振荡，提出了异构电源的电压控制策略。仿真分析表明了异构电源与储能的协调有功控制、异构电源有功与电压的协调控制、储能有功与异构电源电压的协调控制不仅提升了含异构电源的电力系统暂态稳定性，还具有对DoS攻击、储能容量限制以及外部干扰等实际约束条件的鲁棒性。

关键词： 电力系统暂态稳定评估   深度学习   CNN   注意力机制   特征融合  

摘要： 近些年来,计算机水平的快速发展更新,使得深度学习在各行各业的应用逐渐崭露头角,机器翻译、图像识别、目标检测等已在人们的生活中随处可见。与此同时,随着社会的快速发展,电力的应用也逐渐普及并走向日常,同时伴随着大量风电光伏器件的接入,其电力网络的规模,产生的数据种类,以及数据量都在以指数级的形式增长。维持安全稳定是电力系统运行的一个基本要求,因此为了避免电力系统发生扰动时出现破坏性事故的发生,有必要运用电力系统稳定评估的方法,在发生事故时能够快速准确地判断系统的暂态稳定性并为进一步的预防控制提供参照信息。本文基于电力系统的暂态稳定时域分析,结合深度学习,主要的研究工作如下: (1)以一个10机39节点系统为研究对象,通过仿真获得描述系统状态的多维特征向量数据,并在不同的负荷水平以及不同的故障切除时间下验证数据集的正确性。 (2)将卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与注意力机制(Attention Mechanism)融合后的网络模型进行电力系统的暂态稳定评估。卷积神经网络能够较好地处理高维数据,提取数据之间的隐藏特征,因而在深度学习领域内最常用表现相对较好。注意力机制是基于人工视觉发展而来,能够关注更加重要的信息忽略相对次要的信息。通过设立多组对比实验分析了一些超参数对于网络的影响,同时将设计的网络与传统的机器学习算法之间进行对比测试,验证所提模型在进行暂态稳定分类时的优越性。并通过设置不同的数据采样周波、不同的数据采样噪声对网络的影响,进一步验证所提模型在面对系统发生干扰时的鲁棒性。 (3)通过对于注意力机制的原理进行分析,提出改进注意力机制的深度网络模型,使其减少注意力机制的计算复杂度,以此来减少在进行电力系统暂态稳定分类过程中的计算时间。同时考虑到随着卷积的使用会导致特征之间的联系相对较弱,通过采用特征之间的融合来增强前后数据之间的联系,对注意力机制的Query作进一步的改进,提高在进行暂态稳定分类过程中的准确率。通过多组对比试验筛选出减少计算复杂度注意机制最优的添加位置,并通过采用不同的特征融合方法来验证该方法的有效性以及适用性,最后通过在CEPRI36节点系统下对模型的泛化性以及鲁棒性进行进一步的验证。

关键词： 暂态稳定仿真   相量分析   收敛性   自适应变步长  

摘要： 电力系统是现代工业社会中不可或缺的基础设施,其安全稳定运行对于国家经济和社会的发展至关重要。随着电网的大规模互联与高比例新能源、电力电子装备的接入,电力系统的稳定问题日益复杂化。电力系统暂态相量仿真作为研究系统稳定问题的重要工具,在应对规模庞大、动态特性复杂的新型电力系统暂态仿真时,需要相应地提升相量仿真算法的求解收敛性与计算效率。论文围绕新型电力系统的暂态相量仿真分析开展研究,首先分析暂态相量仿真的数学模型和求解算法,解释采用交替求解法进行仿真计算的收敛机理,然后分别提出基于非线性方程组高阶迭代方法的改进交替求解法以及基于收敛性指标的自适应变步长算法,最后设计并开发集成各类仿真算法的电力系统机电暂态相量仿真程序。论文主要研究工作如下: 1)研究了电力系统机电暂态相量仿真交替求解法的收敛机理,从交替求解法的常规求解流程出发,在不动点迭代的框架下对交替求解流程进行重新梳理与分析,并基于不动点迭代与牛顿法的理论对提升交替求解过程收敛性的各类方法进行解释。 2)提出了基于斯蒂芬逊迭代的改进交替求解算法。在传统交替求解法的求解流程中引入具有二阶收敛性的斯蒂芬逊迭代,在不提升算法计算复杂度的情况下,提高算法的收敛阶数,从而使交替求解法在每时步的迭代中能够快速收敛。对比分析了所提算法与交替求解牛顿法的计算量,并综合测试了所提算法在适应系统刚性、求解收敛性以及计算效率方面的优势。 3)研究基于迭代过程数据的交替求解自适应变步长判据。分析变步长算法的基本原理,提出采用一段时间内发电机角速度的相对极差以及仿真过程中各时步的迭代次数,制定综合判据来判断是否进行变步长的策略,并在大电网算例中综合测试算法的正确性与效率提升。 4)设计并开发了集成论文所提算法以及电网模型的机电暂态仿真软件。

关键词： 受端电力系统   暂态电压稳定   节点阻抗矩阵   灵敏度   优化控制方案  

摘要： 随着受电比例的不断提高,受端电力系统本地机组的开机台数不断减少,本地动态无功裕度下降,导致受端系统在遭受故障后的动态无功支撑能力不足,暂态电压失稳风险大大增加。有鉴于此,本文主要研究大受电背景下受端电力系统暂态电压稳定的分析方法与控制策略,论文主要工作如下:1)基于节点阻抗矩阵,提出了一种表征不同节点故障后系统暂态电压稳定性的故障影响因子指标,可用于暂态电压高风险故障筛选和薄弱机组定位。首先,基于节点阻抗矩阵,借助矩阵求逆辅助定理推导了反映节点故障对电压影响特性的故障影响因子矩阵;然后,进一步构建出节点故障风险性指标与发电机失稳风险性指标,并分别应用于电力网络高风险故障节点以及薄弱发电机的确定。结果表明,由所提指标定位出的高风险故障节点对电网整体的电压稳定性最为关键,所筛选出的薄弱机组失稳风险最高。2)结合无功补偿灵敏度指标,提出了一种考虑分布式调相机配置的受端系统无功优化方案,可有效提升系统的暂态电压稳定性。首先,基于量化的暂态电压稳定评估指标定义了无功补偿灵敏度,进而构建出电力系统动态无功优化问题的数学模型;然后,以分布式调相机为动态无功设备,借助无功补偿灵敏度确定了无功配置节点;最终利用粒子群优化算法得出了调相机容量的最优分配策略。结果表明,在相同的总无功容量下,所提出的动态无功优化配置方案对电力系统暂态电压稳定性具有更优的改善效果。3)结合相对灵敏度,提出了一种考虑关键发电机调压器输出限幅调节和动态无功补偿的受端系统暂态电压稳定协调控制策略,仿真验证了方法的有效性。首先,分析了自并励静止励磁发电机在出口附近故障时强励能力受限的原因;然后,借助相对灵敏度筛选出了关键的励磁参数,并结合灵敏度线性化思想构建了协调优化问题的数学模型;最终,利用粒子群算法得出了最优的协调控制方案。结果表明,所提出的考虑关键发电机参数调整的协调控制策略可有效提升控制方案的经济性,并有助于改善无功资源的利用效率及网络中的无功分布。

关键词： 暂态安全分析   特征选择   支持向量机   可解释性  

摘要： 随着“碳达峰·碳中和”目标的提出以及高比例新能源并网的推进,光伏发电与风力发电在总装机中的占比不断提高,越来越多的特高压交直流线路投入运行,加剧了电网的复杂化,也使得安全稳定的问题更加凸显。如何快速、准确地对系统进行暂态安全分析是维持新型电力系统安全稳定运行的关键。基于机器学习的暂态安全分析相比传统分析方法具有计算速度快、评估准确性高等特点,但是机器学习模型的“黑箱”特性导致可解释性弱,阻碍了机器学习模型在实际工程中的应用。本论文重点研究如何从电网特征中筛选关键特征,构建暂态安全评估机器学习模型,并对暂态安全评估结果的可解释进行研究,从各个层面提升基于机器学习的暂态安全评估的可解释性。本文主要研究内容如下:在电网暂态安全特征筛选方面,针对系统复杂性高、仅依靠关键潮流断面无法全面反应系统暂态安全特性的问题,本文提出了两种特征选择改进方法,以尽可能少的特征子集反应尽可能全面的系统特性。其一是在构建原始电力系统暂态安全特征集时,不仅包含系统的潮流信息,还添加了基于专家领域知识的特征指标,称为“专家特征”,将“专家特征”作为已知特征参与特征筛选。“专家特征”反映了专家领域知识与其他电力系统暂态安全特征的物理映射关系,有效提升暂态安全特征信息量的同时亦可增强特征的可解释性。其二是改进了特征重要性的评价标准,提出了基于加权条件互信息的特征选择方法(WCMI),能够在保证模型预测准确率的情况下,排除冗余特征,精简特征子集,得到电力系统暂态安全分析的关键特征。在电网暂态安全评估方面,针对暂态安全评估中无法避免错分、造成漏报警隐患的问题,研究了考虑漏报率和误报率的改进支持向量机算法,分别称为激进支持向量机(ASVM)和保守支持向量机(CSVM)。该方法通过界定稳定和不稳定区域相交的灰色地带,基于CSVM和ASVM进行安全评估,保证灰色地带以外的样本评估结果准确可信,不存在漏报警和误报警问题。在暂态安全评估模型解释方面,针对机器学习模型普遍存在的可解释性不强的问题,本文提出了基于SHAP(SHapley Additive exPlanations)分析的模型解释方法。通过SHAP值的计算对模型进行了全局和局部解释。通过全局解释,得到了特征重要性排序和得分权重,进一步验证本文提出的WCMI算法的有效性;通过局部解释,得到了个体样本每个关键特征取值对暂态安全评估结果的贡献。对于灰色地带中的样本,本文通过SHAP局部解释方法对其进行分析,将此部分样本结合局部分析中的关键特征进行模型训练,进一步缩减了灰色地带的范围。本论文针对基于机器学习模型的电力系统暂态安全分析的瓶颈问题开展研究,通过对特征选择、安全分析算法、模型解释等三个方面的改进,提升了电力系统暂态安全分析模型的准确性和可解释性。

关键词： 动力与电气工程  

ISBN: (纸本)9787030746269

摘要： 《风电并网电力系统暂态分析=Transient Analysis of Wind Power Dominated Power Systems》主要介绍了现代变速恒频风电机组及其规模化并网电力系统的故障分析与暂态稳定问题、数学建模与分析方法。《风电并网电力系统暂态分析=Transient Analysis of Wind Power Dominated Power Systems》分为三个部分，共9章。绪论为第1和第2章，介绍电网故障扰动下风电机组控制保护结构、风电并网电力系统的特殊性；上篇为第3～第5章，分析电网对称、不对称短路故障期间风电机组的故障电流特征；下篇为第6～第9章，分析机电时间尺度、电磁时间尺度下风电并网电力系统的暂态稳定问题。

关键词： 暂态稳定分析   隐式梯形积分法   隐式联立法   微分代数方程  

摘要： 针对电力系统暂态稳定分析中仿真计算速度与精度的问题,提出一种“先离散、后优化”的暂态稳定分析方法。首先,采用稳定性较好的隐式梯形积分法对发电机系统、励磁系统微分方程进行数值离散;然后,离散化后的微分方程组与代数方程组联立为一个方程组,采用隐式联立法对该方程组进行求解;最后,对3机9节点系统不同三相接地短路故障情况进行仿真测试。仿真结果验证了基于隐式梯形积分法的电力系统暂态分析法的有效性,其具有提高微分代数方程求解速度的作用。