保供电型光储微电网运营策略分析

针对传统应急电源车保供电存在的资产利用率不足、成本较高等问题,结合微电网的发展趋势,提出了一种保供电型光储微电网的运营策略,重点讨论了微电网应用于保供电领域的经济性。提出了光储微电网代替应急电源车的保供电思路,从初始投资成本、运维成本、收益三方面初步分析了微电网应用于保供电领域的经济性;为了解决现阶段储能投资效益差的难题,提出了供电企业向储能投资商给予补贴的建议,并为此提出了虚拟保电量的概念;为了合理确定供电企业给予储能投资商的补贴数额,提出了非博弈和博弈2种补贴方案,并对3种运营模式中共同博弈投资模式的内部交易和定价机制进行了详细讨论。基于算例分析了不同的运营模式下供电企业和社会资本的经济效益,以确定最优的运营策略。     

基于过采样和随机森林的高压隔离开关发热故障诊断

云团运动的不确定性使得光伏系统输出功率较难准确估计,从而影响新能源并网的可靠性和经济性。为了有效利用卫星的云观测数据,提出了基于云图特征的超短期光伏发电功率预测模型。利用卷积神经网络对卫星云图进行特征提取,且和通过相关性分析后的4种气象特征进行融合,作为光伏发电功率预测模型输入。在此基础上,通过卷积神经网络解析这些特征之间的空间联系,并使用长短期记忆网络实现对光伏输出功率的时间序列预测。此外,考虑到一个自然日中不同时段数据对预测影响不同,引入多头注意力机制来确定关键时间点与关键特征,由此进一步提高所提模型精度。使用光伏电站实际数据以及对应的卫星云图和天气数据,对所提模型的预测效果进行验证。算例分析结果表明,该模型预测精度高且时效性好,特别对于正午辐照较大以及云团运动波动剧烈的时段,模型仍能保证较高的预测精度。     

5G光载无线通信前传系统数字预失真线性化研究

第五代移动通信系统新空口(5G NR)的信号带宽、调制度和峰均比相比4G信号高很多。用于小蜂窝或微蜂窝基站组网的光载无线通信(Radio-over-Fiber, RoF)前传系统的非线性失真也更加严重。为了使5G NR信号线性传输,采用记忆多项式(Memory Polynomial, MP)和广义记忆多项式(Generalized Memory Polynomial, GMP)模型构建数字预失真器,矫正5G RoF前传系统的非线性。在实验中搭建了2 km光纤的RoF前传系统,并采用100 MHz带宽5G NR信号作为测试信号对其进行线性化测试。实验结果表明,采用MP和GMP数字预失真器进行线性化时,5G RoF前传系统的邻信道功率比(Adjacent Channel Power Ratio, ACPR)可分别改善13 dB和17 dB以上。这说明MP和GMP数字预失真器对5G RoF前传系统的非线性具有显著的抑制作用。因此基于MP和GMP两个模型的数字预失真器均可用于5G RoF前传系统的线性化,而且GMP预失真器比MP预失真器对该系统线性化的能力更强。     

基于样本扩充和特征优选的IGWO优化SVM的变压器故障诊断技术

为了增强变压器故障诊断模型对不平衡样本的学习能力从而提高少数类故障样本的识别精度,提出了一种基于样本扩充和特征优选的融合多策略改进灰狼算法(improved grey wolf optimizer with multi-strategy, IGWO)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的变压器故障诊断技术。首先,使用基于K最近邻过采样方法及核密度估计自适应样本合成算法的混合过采样技术对少数类样本进行扩充得到均衡数据集,并在此基础上采用方差分析对变压器候选比值征兆进行特征优选。然后,通过改进灰狼优化算法(grey wolf optimizer, GWO)初始化策略、参数及位置更新公式,并引入差分进化策略调整种群,提出了融合多策略的改进灰狼算法。最后,构建了一种基于混合过采样技术的IGWO优化SVM的变压器故障诊断模型,并通过多组对比实验验证了所提方法能够有效增强模型对少数类故障样本的识别能力,并提升模型的整体分类性能。     

RISC-V架构硬件辅助用户态内存安全防御方案概览

传统的用户态内存安全防御机制基于x86架构和纯软件方式实现,实现内存安全保护的运行时开销很高,难以部署在生产环境中.近年来,随着主流商业处理器开始提供硬件安全扩展,以及RISC-V等开源处理器架构的兴起,内存安全保护方案开始面向x86-64、ARM、RISC-V等多种体系架构和硬件辅助实现方式.我们对RISC-V架构上实现的内存安全防御方案进行了讨论,并对x86-64、ARM、RISC-V等处理器架构在安全方案设计上的特点进行了比较.得益于开放的指令集架构生态, RISC-V架构的内存安全防御方案相较于其他架构有一些优势.一些低成本的安全防御技术有望在RISC-V架构上实现.     

考虑冗余系统时变故障率和更新过程的MMC可靠性建模及其应用

针对现有模块化多电平换流器(modular multi-level converter, MMC)可靠性计算中未充分考虑冗余系统故障率时变性和缺乏考虑更新过程,从而不能科学衡量MMC可靠性的问题,提出了一种考虑MMC冗余系统故障率时变性并引入N阶梯更新过程的MMC可靠性建模方法。首先,从冗余程度、冗余方式角度细化MMC冗余系统的分类,建立可靠度与故障率间的数学解析关系来量化表征冗余系统故障率时变的变化特性,分析传统马尔科夫模型所计算的冗余系统故障率过小而导致可靠性计算结果偏高的不合理问题;其次,利用N阶梯故障率取代传统MMC冗余系统的时变故障率,并同时引入更新过程理论推导MMC的平均无故障工作时间(mean time to failure, MTTF)和稳态可用度公式,以此修正传统MMC可靠性参数计算结果偏高的问题。最后,以半桥子模块的MMC为例,验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于AEKF滤波与H∞滤波的锂离子电池SOC联合估计

锂电池荷电状态（SOC）的准确估计对提高电池的动态性能和能量利用率至关重要。针对现有卡尔曼滤波SOC估计方法存在估计精度低、鲁棒性差等问题,采用锂离子电池的二阶电阻-电容等效电路模型,通过HPPC循环脉冲实验和动态应力测试工况放电实验,结合带可变遗忘因子的递推最小二乘法（VFFRLS）及开窗理论,对等效电路模型参数进行在线辨识,提出利用自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）算法和H_∞滤波算法联合估计SOC的方法。结果表明：与AEKF算法相比,在DST工况下该算法可以使电池荷电状态估计的最大绝对误差减小3.902 9%,平均绝对误差减小0.962 2%,均方根误差减小0.551 5%。与H_∞滤波算法相比,在DST工况下该算法可以使电池荷电状态估计最大绝对误差减小1.309%,平均绝对误差减小2.893 4%,均方根误差减小2.613 6%。     

基于B2B-MMC的柔性互联变电站优化调度方法

针对传统变电站内主变之间采用单母线分段开关难以准确调控潮流问题,提出一种基于背靠背模块化多电平换流器（B2B-MMC）的柔性互联变电站优化调度方法。首先,提出含柔性互联变电站的配电网架构,实现潮流的连续性控制及多区域间互相协调;然后,设计柔性互联变电站架构下的一种潮流优化调度方法,采用遗传算法对换流器进行赋值,利用改进交替迭代法进行潮流计算,实现配电网潮流的主动调控;最后,通过仿真模型验证了本文所提控制方法的有效性和合理性。     

5G价值面,BSS/OSS融合的下一站

随着移动通信与互联网技术的发展,传统通信业务已由单一的语音通信,发展为多元化、个性化的融合信息服务,通信产业价值链结构从以运营商为中心的模式向以用户体验为中心的模式转变。互联网与内容提供商以“内容驱动”为理念,灵活快速地迭代产品并响应用户需求,市场份额快速提升,这导致运营商在产业价值链中逐渐被“管道化”。在数字化转型过程中,运营商通过重构、抽象5G网络功能,实现了网络按需编排、灵活适配和快速部署的能力,并基于业务支撑系统（business support system,BSS）/运营支撑系统（operation support system,OSS）(BO)融合与以用户为中心的运营模式增强用户体验,以期实现在产业价值链中地位和价值的提升。在回顾通信产业价值链发展的基础上,分析了运营商价值提升所面临的挑战,提出了一种基于5G网络嵌入式服务的5G价值面体系架构,给出了典型应用场景,并为运营商5G价值面的演进提供了路径建议,助力运营商驶向BO融合的下一站。