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融合复合损失与注意力改进的轻量化YOLOv10n变电站鸟类检测方法
吴艳杰;白云飞;刘靖峰;郭猛;苗俊杰;李璐;针对变电站鸟害防治中检测模型精度与轻量化难以平衡的挑战，提出一种融合多维优化策略的轻量化鸟类检测方法。该方法以YOLOv10n为基线，首先引入GhostConv重构网络，降低参数量；其次集成CBAM注意力机制以强化目标特征、抑制背景噪声；再者增设高分辨率检测头，提升对微小目标的召回；最后设计复合损失函数WFIoU，优化困难样本的定位精度。实验表明，改进模型参数量降至1.49M，mAP@0.5:0.95达79.1%，较最优的基线提升0.8个百分点，在效率与精度间取得更优平衡。模型在复杂气象条件下表现出优异鲁棒性，提升了检测置信度与边界框质量，为变电站鸟害高效防治提供技术支撑。
计及低电压穿越控制动态响应的跟网型逆变器对称故障电流计算
鲍音夫;王达;王珞秋;刘春晖;高燕宁;郑涛;针对现有跟网型逆变器故障电流解析模型不准确的问题，提出一种计及低电压穿越控制及锁相环动态响应的跟网型逆变器故障电流解析模型。首先，分析对称故障场景中电压跌落幅值检测环节导致低电压穿越控制延时投入和锁相环动态响应对故障电流解析计算的影响机理；其次，分别构建低电压穿越控制投入前后故障电流解析模型，并进一步考虑锁相环动态影响，根据故障电流暂态分量衰减时间差异将低电压穿越控制投入后故障电流划分为三个阶段，相较于不考虑非线性环节的解析模型，所提故障电流解析计算方法精度最高可提升38.40%。最后，基于MATLAB/Simulink仿真平台验证了所提故障电流解析表达式的正确性和有效性，可为跟网型系统保护适应性及保护新原理研究提供理论基础。
计及新能源和直流频率限制控制器的最小惯量需求评估方法
代瑞;郭成;张轩;为准确评估系统最小惯量需求以保障高比例新能源异步送端电力系统的频率稳定性，针对计及新能源和直流频率限制控制器(Frequency Limit Controller，FLC)的最小惯量需求评估问题，提出一种考虑频率变化率和最大频率偏差约束的最小惯量评估方法。对于频率变化率约束，考虑新能源支撑和直流FLC快速调频作用对惯量评估的影响；对于最大频率偏差约束，建立改进系统频率响应模型并推出频率响应的时域表达式，进一步，综合考虑两种约束条件建立最小惯量评估模型，实现对系统最小惯量需求评估；最后，分析了新能源渗透率和直流FLC对频率稳定的影响，并在改进的IEEE4机11节点系统中设置不同约束条件和扰动大小，通过仿真揭示系统惯量水平的变化规律，验证了方法的准确性，为评估系统惯量水平提供可行措施。
新型混合型潮流控制器接入对线路故障测距的影响及对策研究
杨宏伟;张骥;于佳旭;高星乐;王朔;郑涛;新型混合型潮流控制器可以连续精确调节电网潮流，但其接入改变了线路电气量的均匀分布，而且传统故障测距方法受其调控方式的影响导致适应性不足。本文分析了混合型潮流控制器接入对传统故障测距的影响，并提出一种基于混合潮流控制器主动注入的测距方案。该方案利用混合潮流控制器的灵活可控性，在故障隔离后，闭合双芯移相变压器中励磁变压器的检修开关，并将移相变压器档位调零，控制级联H桥换流器输出特定幅值和频率的电压。该电压感应至串联变压器，由其一次侧注入线路，形成特征电压，通过求解单端电气量方程即可实现故障测距，不受对端电源及过渡电阻影响。基于PSCAD/EMTDC平台进行了仿真验证，结果表明所提方案可适用于混合潮流控制器接入后的故障测距，并显著提高了故障测距的准确性，测距误差率满足1%的精度要求。
考虑极性差异判据与优化算法模型的有源配电网故障层级定位
高锋阳;李龙;裴淑萍;葛磊蛟;杨栋;查鹏堂;针对含分布式电源配电网多分支拓扑结构复杂、谐振接地故障特征微弱以及传统算法寻优能力不足等导致故障定位难度大的问题，提出一种考虑极性差异判据与优化算法模型的有源配电网故障层级定位方法。首先，通过分析谐振接地系统暂态零序网络特性，提出一种基于暂态分量极性差异的主辅联合故障馈线定位改进判据，准确识别故障馈线。其次，通过建立分层降维模型，简化网络结构，并利用改进量子免疫优化算法快速实现故障区段定位。最后，利用所提算法求解所建故障精确定位优化函数模型，确定故障精确位置。测试表明，方法在多重故障、数据畸变及分布式电源投切等复杂扰动场景下，均能够准确定位故障位置，具备高准确性、快速收敛性及强容错能力，且对接地电阻与故障初相角的变化不敏感，表现出优异的鲁棒性和稳定性。
基于超图理论的直流外送系统连锁故障关键线路辨识
周晨;邵冲;郝如海;何欣;董海鹰;针对高比例新能源直流外送系统中连锁故障传播机制复杂、关键线路辨识仅依靠单一拓扑指标问题，提出基于超图理论的关键线路辨识方法。首先，分析交直流连锁故障的演化机理，揭示初始交流故障引发潮流转移、直流闭锁与新能源脱网之间的时序耦合路径；其次，构建以故障链为超边、线路为节点的有向超图模型，突破传统图模型在表征多元关联方面的局限性；进而结合负荷损失率与新能源切机量等运行参数，改进超图的k-shell算法，建立融合拓扑结构与运行状态的双重关键线路辨识指标。基于改进IEEE39节点系统进行仿真，结果表明，在系统崩溃风险验证中，蓄意攻击关键线路导致的网络能效指标较随机攻击下降41.3%，而且修正后的关键性排名准确性显著提升，验证了所提方法的有效性。
熔盐线性菲涅尔光热-光伏一体化发电系统的智能功率协调控制
吴家祥;郭楚珊;赵晗;杜胜东;牛宏亮;刘凡;光热-光伏联合发电系统存在光能损耗高、成本高、光-电-热能双向转换能力缺失的多重问题，制约了系统实用性与能效提升。针对这一问题，构建熔盐线性菲涅尔光热-光伏一体化发电系统，将低光能损耗、低成本的熔盐线性菲涅尔光热发电与光伏发电、熔盐电加热子系统耦合，形成电能与热能的双向转换通道，克服传统系统的应用及能效瓶颈。在此基础上，设计了智能功率协调控制系统，依托自学习增强型模型预测控制、多资源协调保障、安全运行保障等策略，实现光-电-热能间的精准灵活转换，同步提升能效及电网调度跟踪能力。仿真结果表明，所提系统与传统系统相比，跟踪误差降低78.53%、经济性提升10.80%，可为一体化发电系统的大规模应用提供有力支撑。
基于降秩压缩感知的谐波检测算法
董青迅;蔡川;刘鑫;宋颖;马锡良;黄鑫;针对新能源电力电子设备大量接入所带来的超谐波和高频谐波对电力电容器安全运行及电能质量的挑战，以及现有测量与诊断方法难以兼顾高分辨率与低计算复杂度、应用受限的问题，提出一种基于降秩正则化压缩感知的谐波测量算法。该算法充分利用谐波信号在离散傅里叶变换域中的稀疏特性，构建块稀疏结构模型并实现相似性分块聚类；结合相似性矩阵的降秩特性，以最小降秩约束构建优化目标函数，并通过加权核范数最小化算法进行求解，从而获得高精度的谐波相量估计。仿真结果表明，该算法在显著降低计算负担的同时，有效提升了谐波测量的分辨率与准确性，具备良好的工程适应性和应用前景。
模块化多电平换流器无模型快速超螺旋终端滑模控制方法
周杨;杨京渝;蔡振华;李立雄;针对模块化多电平换流器因参数摄动、负载突变以及非线性负载引起系统功率控制精度下降、并网电流谐波含量变大问题，提出一种无模型快速超螺旋非奇异终端滑模控制方法。该方法在电流环传统超局部模型的总扰动上分离出一部分作为已知扰动，构造新型超局部模型，并作为整体控制框架。在线性滑模面与传统超螺旋控制律中分别引入非线性幂次自适应项，构造无模型控制器，加快状态变量收敛速度，减小滑模抖振。使用新型超局部模型和观测器误差的微分重构新型线性扩张状态观测器，减小观测器增益，提高观测器精度；并将扰动观测后反馈补偿到控制器中，增加系统鲁棒性和抗扰能力。通过MATLAB仿真和半实物实验平台验证了所提方法能提高系统在动稳态下的控制精度、鲁棒性和响应速度。
基于双通道特征提取VMD-CNN-BiLSTM的短期负荷预测
宋冠君;王磊;张鹏超;张超群;保正泽;为保证负荷预测结果的可靠性和精确性，针对电网负荷数据非线性与时间序列的特性，提出一种基于双通道VMD-CNN-BiLSTM的短期负荷预测的模型。该模型首先利用白鹭群优化算法进行变分模态分解的优化，将负荷信号分解为不同频率特性的子序列；其次，借助双通道改进卷积神经网络，通过最大池化层提取局部特征作为第一个通道，并利用注意力机制进行自适应特征加权机制捕捉序列的长期依赖性作为第二个通道，以实现特征提取；最后，与双向长短期记忆网络融合后验证系统，以2015年至2018年间西班牙某地区电力消耗数据作为案例分析对象进行性能的实测，并与对比模型中最优的CNN-BiLSTM相比平均绝对百分比误差、均方根误差、平均绝对百分比误差分别降低61.0082MW、42.357MW、0.21%。理论及实验结果表明双通道VMD-CNN-BiLSTM具有更高的预测精度。