考虑电能量-调峰市场的虚拟电厂多时间尺度优化调度
王辉;周子澜;李欣;董宇成;夏玉琦;针对虚拟电厂聚合分布式资源的随机元素变化导致调度偏差问题，保证虚拟电厂与电能量及调峰市场间交易获利，提出一种考虑电能量-调峰市场的虚拟电厂多时间尺度优化调度方法。首先，提出虚拟电厂内部资源的调峰服务补偿机制；其次，对虚拟电厂内风光出力和负荷采用随机优化和信息间隙决策理论构建日前-实时不确定性模型；最后，在考虑碳交易的基础上以系统运行成本最优为目标进行虚拟电厂日前调度，实时调度在风险规避和机会寻求2种策略下对日前计划调整得到虚拟电厂的出清结果。算例仿真表明所提模型能实现虚拟电厂低碳经济运行。
大型社区多功率等级的电动汽车充电负荷预测
肖朝霞;刘翔宇;王璇;张一帆;随着电动汽车在大型社区的渗透率不断提高，以及充电功率等级、车主出行行为和充电模式出现差异，充电负荷预测愈发复杂。针对此问题，提出一种多功率等级的电动汽车充电负荷预测方法。首先，利用具有短期高预测精度特性的灰色GM(1,1)预测模型预测近两年的城市电动汽车保有量以扩充样本数据，进而建立基于遗传算法和Bass模型的电动汽车保有量中长期预测方法；其次，结合所收集的城市充电桩数据，将典型日划分为工作日、双休日和大型节假日，建立符合中国城市居民出行特征的充电行为概率模型；最后，构建兼顾电动汽车电池容量与停车时长的不同充电功率选择模型，提出基于蒙特卡洛模拟法的典型日不同功率等级的电动汽车充电概率模型。通过天津市某大型社区的算例分析，验证了该方法能够准确预测不同功率等级电动汽车的充电负荷变化趋势，可为未来社区充电设施的规划和建设提供数据支持。
基于特征相位差的配电网高阻接地故障主动选相方法
朱虹洁;兰宇婷;贺世庚;黄龙;壮婕;为解决配电网三相不平衡导致的高阻单相接地故障准确选相难题，从探究不平衡配电网零电势点偏移状态的角度出发，提出一种基于特征相位差的配电网高阻接地故障主动选相方法。解析三相导纳不对称状态下的零序电压相量偏移轨迹，揭示传统选相方法失效机理；通过柔性调控零序电压为不平衡电压，分析注入电流与各相电压相位差异；构建电流电压特征相位差选相判据，理论消除三相导纳不对称影响，实现高阻单相接地故障准确选相。在PSCAD/EMTDC仿真环境与真型试验场中搭建不平衡配电网单相接地故障场景，验证了所提出方法在不同过渡电阻、接地方式以及消弧线圈不同补偿状态情况下均能可靠识别故障相，具备高阻故障选相准确可靠、适用性强的优点。
配电系统伪量测数据增强方法
郑骁麟;王天昊;王凯奇;刘荣浩;李振斌;张雪佼;为提高配电系统量测数据的完整性与可用性，提出一种基于低秩张量补全的伪量测数据增强方法。首先，分析数据缺失的原因及其特征，构建三阶标准张量模型来表示配电系统的量测数据；然后，根据数据的低秩特性，建立待补全模型，并采用交替方向乘子法进行求解；最后，通过算例分析验证所提方法在配网多用户单量测数据和单用户多量测数据中的有效性。结果表明，所提方法能准确填补缺失值，提升量测数据的完整性，具有良好的实际应用前景。
储能电站接入系统短路电流计算方法及验证
霍启迪;唐晓骏;徐文佳;华文;申家锴;董炜;储能设备提供短路电流的原理与传统同步机组差异较大，传统短路电流计算方法理论难以适用，而储能电站及接入系统的开关选型、安全校核等方面的工作缺少准确的短路电流计算方法。针对这一问题，考虑储能低压穿越策略的影响，基于储能设备电磁暂态仿真模型，明确了低压穿越期间储能端口贡献电流特性，建立了适用于交流系统短路电流计算的储能设备等效电路及解析模型，进而计及储能设备贡献无功电流同接入系统节点电压的交互影响，提出基于融合迭代法的储能端口电流精细化计算方法，能够显著改善传统短路电流算法结果偏于保守的问题。通过电磁暂态仿真，验证了所提方法在储能电站在不同运行方式、故障电压跌落程度和控制方式/定值下的准确性。
潮流转移期间距离Ⅲ段及安稳装置动作时限优化策略研究
丁一凡;林湘宁;翁汉琍;李正天;冀吉豪;在应对潮流转移时，现有方案既未考虑过载线路的热失稳风险，也未修正安稳装置动作策略，导致系统完整性被破坏。针对上述问题，提出一种计及过载线路动态热稳定极限约束的距离Ⅲ段动作时限优化策略。基于线路实时动态热平衡方程，通过结合离线获取的设计参数、实时在线采集的电气量和非电气量参数，构建线路在线热稳定极限评估模型，实时计算当前过载线路的最长允许运行时间，并用于修正距离保护Ⅲ段及安稳装置的动作延时。理论分析和仿真结果表明，该策略可应对潮流转移期间存在的线路热稳定越限风险，同时尽量维系系统的完整性，为稳定控制系统的减载措施起效争取了尽可能长的时间。
基于相似周和自适应二次分解的综合能源系统多元负荷预测
潘鹏程;孙龙华;胡继岚;魏凯林;针对综合能源系统负荷数据的高波动性导致自身关联性难以有效挖掘、预测精确度不足等问题，提出一种基于相似周和自适应二次分解的多元负荷预测方法。首先，通过综合相似距离法筛选相似周序列，并利用最大互信息数方法筛选出相关性较强的特征，以构建相似周数据集；然后，采用改进的完全自适应噪声集成经验模态分解将负荷数据分解成不同的本征模态函数，针对分解得到的高频分量进行变分模态分解，以降低序列的不平稳性，并引入冠豪猪优化算法对变分模态分解的分解数量及惩罚因子进行优化，实现变分模态分解的自适应性；最后，将各本征模态函数分量与气象信息结合，输入时序卷积网络与双向门控循环单元进行预测。研究结果表明：相较于原始数据集，采用相似周数据集的WMAPE为0.889%，降低了0.513个百分点。
