M-Charm速率自适应算法在瑞利平坦衰落信道的性能分析

针对Charm(channel-aware rate selection algorithm)算法在瑞利平坦衰落信道下误码率性能较差的问题,提出了M-Charm(modified Charm)速率自适应算法。该算法基于Charm算法,通过调整信噪比估计参数,增加差值补偿机制,以提高信道估计的准确性,进而降低了误码率。在瑞利平坦衰落信道模型下的仿真结果表明,M-Charm算法不仅保持了较好的吞吐量性能,而且大大改善了误码率性能。     

新型时滞可再生电力系统集成模型的滑模负荷频率控制设计（英文）

现代化电力系统向规模化和广域化发展,区部控制已不能完全实现整个系统的稳定运行,使得电力系统开始依赖开放型通信网络,从而系统中通信时滞的问题越发严重。通过考虑通信时延和可再生能源波动,该文建立新型的集成系统模型,然后提出负载频率控制(loadfrequencycontrol,LFC)以减小频率偏差。同时,采用滑模(sliding mode,SM)方法对LFC进行优化,可以提高不确定性和通信延迟不匹配的可再生系统的稳定性。此外,风力发电机组的输出功率还可以基于集成模型主动响应系统频率变化。最后,通过使用RTDS实验装置有效地证明该文提出的控制策略可以在各种负载扰动和通信延迟运行条件下来减小频率波动。     

考虑荷电状态的交直流微电网多模式协调控制策略

针对孤岛运行的交直流混合微电网,提出了一种考虑子网负载状态和储能子网荷电状态的多模式协调控制策略。状态判定级将储能荷电状态水平划分为五种模式,详细规划各模式下子网间六种功率交互状态对应的网络工况,使储能子网参与子网间功率交互的优先性随荷电状态变化。功率互助级控制各子网间双向互联变换器传输功率,本地级采用下垂控制保持子网自治。该策略可减少不必要的功率交互损耗,预先避免储能子网因过度充放失去功率调节能力。MATLAB/Simulink与RT-LAB平台上建立的仿真模型验证了所提控制策略的实时有效性。     

计及需求响应的海岛微电网群优化运行研究

在海岛可再生能源替代与电动汽车技术大规模应用的背景下,为解决偏远海岛居民的用电需求,提出了计及需求响应的电动汽车接入海岛微电网群的优化方法。首先,根据实际监测数据集对电动汽车充电行为建模,对比多种分布形式的联合评价和指标,得到拟合较好的概率分布函数。其次,选取多个海岛构成低碳化海岛能源系统,在考虑可再生能源渗透率和用户满意度的前提下,建立了以海岛微电网群的经济性和环保效益最优为目标的微电网群优化模型,利用蜘蛛蜂优化(spider wasp optimization, SWO)算法求解。最后,以浙江某海岛群为例进行验证,算例结果表明,所提海岛微电网群优化模型能够在满足可再生能源高渗透率的场景下,有效降低系统成本,更具经济性。     

低成本对抗性隐蔽虚假数据注入攻击及其检测方法

信息物理深度耦合的电网面临着虚假数据注入攻击的威胁,深度学习技术成为检测虚假数据注入攻击的重要手段。针对深度神经网络面临的对抗性攻击的问题,该文提出一种低成本对抗性隐蔽虚假数据注入攻击方案及对应的检测方法。通过两阶段优化求解最优的量表组合及攻击值,得到预期攻击目标的最优攻击策略,对最优攻击值通过白盒攻击添加对抗性扰动,使深度学习模型将其误报为正常样本。从检测的角度,对历史数据库中的所有初始攻击样本均添加对抗性扰动,并标记为攻击样本加入训练集,对模型进行训练,提升检测性能。分别在IEEE14节点系统和IEEE118节点系统上进行实验,验证了所提攻击和检测方法的有效性。     

融合多维度特征的绝缘子状态边缘识别方法

针对传统的绝缘子状态识别方法存在实时性差、特征提取能力不足的问题,基于边缘计算的思想,提出了一种融合多维度特征的绝缘子状态边缘识别方法.利用云边协同和边边联邦协同的联合技术手段,构建了绝缘子状态的边缘识别框架.设计了一种融合多维度特征提取的深度学习网络,该网络采用ResNet101作为主干特征提取网络,使用Incept...     

融合无监督和有监督学习的虚假数据注入攻击检测

虚假数据注入攻击（False Data Injection Attack,FDIA）是智能电网安全与稳定运行面临的严重威胁。本文针对FDIA检测中存在有标签数据稀少、正常和攻击样本极不平衡的问题,提出了融合无监督和有监督学习的虚假数据注入攻击检测算法。首先引入对比学习捕获少量攻击数据特征,生成新的攻击样本实现数据扩充,然后利用多种无监督检测算法对海量的无标签样本进行特征自学习,解决有标签样本稀缺的问题,最后将无监督算法提取的特征与历史特征集进行融合,在新的特征空间上构建有监督XGBoost分类器进行识别,输出正常或异常的检测结果。在IEEE 30 节点系统上的算例分析表明,与其它FDIA检测的算法相比,本文方法增强了 FDIA 检测模型在有标签样本稀少和不平衡数据下的稳定性,提升了FDIA的识别精度并降低误报率。     

中压补气型纯电动客车热泵空调系统性能试验研究

针对纯电动客车热泵空调系统在夏季高温和冬季低温环境下系统性能严重衰减的问题,开发了一种带经济器的中压补气型纯电动客车热泵空调系统,试验研究了系统在50 ℃和-20 ℃环境温度、不同压缩机转速下的性能。结果表明,采用中压补气技术后,系统排气温度降低;当压缩机转速从2 000 r/min升高到5 000 r/min过程中,在50 ℃超高温环境下,中压补气系统制冷量增加了1.4%～6.5%,压缩机功率增加了0.7%～3.4%,COP_c提高了0.3%～3.3%;且在-20 ℃超低温环境下,中压补气系统制热量增加了10.1%～14.3%,压缩机功率增加了1.3%～5.8%,COP_h增加了8.0%～9.5%。     

含风电场的多端柔性直流输电系统小信号建模方法

含风电场连接的多端柔性直流输电系统易发生系统失稳现象,构建一个精确的小信号模型分析系统小干扰稳定性是必要的。然而,在建立含风电场的有源直流系统小信号模型时,已有文献大多未对风电场进行建模。据此,文中以平均值模型为基础,在时域下建立了包括风电场在内的直流系统小信号模型。为体现换流器自身损耗,计及直流侧等效桥臂阻抗,提出利用部分直流线路电容简化换流器直流侧模型推导;同时,考虑到风电场接入的影响,引入交流公共耦合点滤波电容。在风电场模型构建上,建立了全功率聚合风电场的小信号模型,与风电场侧换流站构成单个状态空间。算例部分搭建了含风电场三端柔性直流输电系统的小信号模型,与PSCAD模型进行阶跃响应及稳定裕度对比,结果表明所提小信号建模方法能够精确模拟小干扰动态响应,且在系统稳定性分析中性能优越。     

基于灰色关联分析和K均值聚类的短期负荷预测

在基于相似日的短期电力负荷预测技术中,相似日的选取影响着负荷预测精度,提出一种基于灰色关联分析(grey relation analysis,GRA)和K均值(K-means)聚类选取相似日的短期负荷预测模型。首先,采用灰色关联分析方法选取相似日粗集,再对相似日粗集的外部因素使用K均值聚类。然后,计算待预测日与聚类中心的欧氏距离,将距离最小一类作为最终相似日集合。最后,利用最终相似日集合训练长短期记忆(long-short term memory, LSTM)神经网络,进行负荷预测。与未采用相似日的LSTM模型和采用传统的灰色关联分析的LSTM模型相比,所提方法的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了0.911%、0.637%。算例分析表明,采用GRA-K-means选取相似日可以有效提升短期电力负荷的预测精度。