电工电能新技术杂志

电工电能新技术杂志2025年第12期

• 面向马赫级超高速电磁推进的交流励磁变频驱动系统特性分析

  许泽昊1,2， 李子欣1,2， 孙柏岩1， 高范强1,2， 崔祥1,2， 李耀华1,2

  常规电磁推进系统通常采用变频器直接驱动大功率直线电机，变频器容量大、造价高，制约系统速度提升和推广应用。为减小马赫级超高速电磁推进系统变频器的容量，本文提出交流励磁变频驱动系统，在低速/低频段通过小容量变频器直接驱动负载电机，而在高速/高频段通过交流励磁电机驱动负载电机。本文分析了交流励磁变频驱动系统中变频器容量与负载容量关系，提出了实现变频器容量最小系统参数设计方法，分析了交流励磁变频驱动系统的控制策略。在PSIM中搭建交流励磁变频驱动系统仿真模型，仿真表明控制策略正确有效，且显著减小了变频器容量。

• 一种有源钳位功率解耦反激式微型逆变器

  方珑珏， 林国庆

  针对传统反激式微型逆变器由于使用电解电容而导致寿命短、可靠性低问题，本文提出了一种有源钳位功率解耦电路反激式微型逆变器。该逆变器通过在变压器一次侧增加一个功率解耦电路将功率二倍频脉动转移到储能电容上，降低了输入电流的低频纹波，减小了输入滤波电容的容值，同时该储能电容又可作为钳位电容，吸收了变压器的漏感能量，并实现了主开关的零电压开通。本文详细分析了该电路的工作原理及其控制策略，给出了关键参数的设计过程。搭建了一台80 W微型逆变器样机进行实验，实验结果验证了所提方案的可行性。

• 大型卧式蒸发冷却水轮发电机损耗优化研究

  李帅1,2， 杜芳勉3， 王宇1， 阮琳1,2

  随着灯泡贯流式机组单机容量的不断提升，其高效冷却需求越来越强烈。为解决大容量贯流式水轮发电机的发热问题，本文针对其卧式结构提出了一种基于环形冷板的自循环蒸发冷却系统。基于一台50 MW灯泡贯流式水轮发电机，设计了相匹配的环形冷板结构；分析了冷板物性参数、壁面厚度及其排间布局和电机整体长度与电机定子损耗的关系。对比分析结果表明，在保证蒸发冷却工质必要流通特性的前提下，将环形冷板壁面厚度降至10 mm以下时，冷板损耗对电机整体损耗的影响可以忽略。本文研究成果可为大容量蒸发冷却贯流式水轮发电机提供一定的理论支持，同时亦可为其他液体冷却的环形冷板式结构系统的设计方法提供参考价值。

• 大容量水轮发电机定子线棒端部防晕结构优化研究

  黄嘉欣1,2， 邹茂娟3， 陈金秀1， 刘斐辉1， 柏勇3， 曾玉好4

  大型水轮发电机定子线棒端部是机组绝缘系统中的薄弱环节，其防晕性能限制着机组容量和电压的进一步提升。目前大容量高电压机组的端部常用三段式非线性防晕结构，能够满足常规环境下的机组防晕需求，但高海拔环境使线棒起晕电压要求值升高，需要防晕水平更高的设计方案以保障机组长期安全稳定运行，为此本文研究了防晕层设计参数对防晕水平的影响规律，并提出优化设计方案。本文建立了大型水轮发电机定子线棒端部参数化电磁仿真三维模型，对防晕层电场分布情况进行仿真计算，探究了多项设计参数对防晕水平的影响敏感度，完成了防晕设计关键影响因子分析并根据遗传算法给出优化设计方案。研究结果表明：防晕层非线性系数、低阻防晕层电导率、非线性防晕层固有电导率及防晕层厚度等参数对大型水轮发电机定子线棒防晕水平具有较为显著的影响，通过遗传算法寻优可获得防晕效果更佳的优化设计方案，其防晕层最大电场强度相比初始方案下降34.69%，为线棒端部防晕优化设计提供参考。

• 基于自适应有源阻尼的混合补偿系统复合控制策略

  李志军1， 王雅欣2， 雷惠麟2

  为提升电力系统的供电质量和稳定运行能力，通常采用附加阻尼的方法抑制系统产生的谐波谐振。相较于无源阻尼，有源阻尼策略同样具有良好的谐波抑制效果，且具有低损耗、易实现等优点，近些年受到了广泛应用。但传统有源阻尼策略多采用固定控制参数设计，系统仍有可能在工况发生较大变化时产生谐波谐振问题。针对这一问题，本文基于混合补偿系统中由谐波补偿和谐振抑制构成的复合控制策略，提出了一种自适应附加有源阻尼复合控制策略。首先建立了混合补偿系统并联谐振等效模型，并分析了传统复合控制策略存在的不足；然后，在此基础上，利用二阶广义积分器-锁频环(SOGI-FLL)提取公共耦合点(PCC)谐波电压，通过谐波含量限制的方法来自适应调节谐振抑制控制器参数，设计实现了供电系统中的谐波谐振抑制；最后，通过仿真实验验证了所提方法的可行性和有效性。

• 锁相同步型双馈风电并网系统直流电压控制时间尺度暂态稳定分析

  黄飞1， 罗艺2， 廖庆龙1， 赵俊光3， 陈诗玥2， 姚骏2， 欧阳金鑫2， 彭链4

  在电网短路故障期间基于锁相环（PLL）的双馈风电机组（DFIG）与电网之间的交互作用剧烈，极易引发风电机组暂态失稳问题。为此，本文首先建立锁相同步型DFIG并网系统在直流电压控制尺度的非线性大信号模型，分析直流母线电压在不同运行条件下的暂态响应特性，揭示了系统直流母线电压在低电压穿越（LVRT）期间的暂态失稳机理。其次，推导了直流电压的能量函数，揭示了直流母线电压失稳形态与系统等效功角的随动规律，并分析直流电压环控制器参数、定子有功电流以及转差率对直流母线电压暂态响应的影响。最后，仿真结果验证了理论分析的有效性。

• 基于戴维南等值的受端系统电压支撑强度量化分析方法

  李胜男1， 官畅2， 何廷一1， 高源2， 李崇涛2

  针对直流受端系统网络强度的量化分析，本文通过对受端系统戴维南等效电路的推导，得到了短路比（SCR）关于网络结构参数的计算式。对戴维南等效电路功率传输进行分析，说明了SCR的取值与等值阻抗角、并网点电压和戴维南等值内电势间的相位差相关，讨论了一些极限情况下临界SCR的取值。构建了相角差指标评估受端电网的电压支撑能力，给出了相位差指标对受端系统网络强度进行划分的标准。分析了相位差指标与系统发电机内电势相位间的关系。通过算例对相位差指标评估受端系统网络强度的有效性进行了验证。

• 基于改进载波的三电平逆变器混合断续脉宽调制策略

  赵永辉1， 李尚坤2， 杨晓华1， 张帆2， 李家劲2

  在三电平逆变器的应用过程中，开关损耗、共模电压和中点平衡等问题受到了关注。针对这些问题，本文提出了一种基于改进载波的混合断续脉宽调制策略。断续脉宽调制能够有效降低开关损耗，但传统的断续脉宽调制具有较大的共模电压。本文所提出的混合断续脉宽调制策略在中点电位平衡状态下选择共模电压小的断续脉宽调制，并在中点电位偏移时根据中点电位切换断续脉宽调制快速实现中点电位的平衡。同时，该策略采用基于改进载波的实现方式，进一步降低了共模电压纹波。最后，通过仿真和实验验证了所提出策略的有效性。

• 多类型光伏输入下MPPT变步长回调算法研究

  刘宝泉， 李可仁， 庞金龙， 张浩铭， 陈景文

  直流微电网中光伏DC/DC变换器常适配不同开路电压和功率等级的光伏板，扰动观察最大功率点追踪（MPPT）算法在PV曲线峰值左侧的追踪过程中，易出现追踪不稳定导致系统停机的问题。针对上述问题，本文在稳定性分析的基础上提出了一种MPPT变步长回调算法。该算法首先基于稳定性分析，得到运行点原点斜率与稳定性关系，利用PV曲线运行点的切线斜率，判断运行点位于峰值点左侧或右侧，然后结合运行点切线斜率与原点斜率的乘积，构造斜率指标Kstab，作为判断系统稳定性和调整回调步长的依据。根据斜率指标Kstab的大小，确定步长调整系数，动态调整回调步长，并根据斜率指标Kstab的符号，判断是否回调到峰值点右侧，Kstab为负时运行点回调至峰值点右侧，结束回调过程。通过该机制使运行点快速从左侧调整到右侧，从而保持追踪过程稳定在峰值点右侧，确保系统的稳定运行。实验表明本文所提出的MPPT变步长回调算法在不同光伏输入条件下表现出优越的稳定性，跟踪效率可稳定在99.6%以上。

• 基于深度学习算法的短期光伏功率预测

  胡堃1， 丁磊1， 郭楠2， 于东升1， 杜清灿2

  为提升光伏功率预测的准确度和可靠性，本文提出一种基于改进灰狼优化算法（LGWO）、变分模态分解法（VMD）、粒子群优化算法（PSO）、长短期记忆网络（LSTM）组成的短期光伏辐照度预测模型。首先，通过LGWO对VMD关键分解参数K和α1进行优化构建参数优化模型，然后利用LSTM对VMD优化后分解的各模态参数进行预测。同时利用改进的PSO以均方根误差为目标函数，优化LSTM隐藏层数量、LSTM迭代次数、LSTM学习率等神经网络参数，最终实现模型预测准确性与可靠性的提升。最后，对甘肃地区某光伏场站出力建模并进行预测分析，结果表明对比传统的LSTM预测模型，本文算法对预测的准确度有较大提升。

• 基于近红外光谱的输电导线腐蚀智能评估方法

  吴田1,2， 吴凤1,2， 邱中华3， 许国伟4， 黎鹏1,2， 朱姝1,2， 颜燕红1,2

  钢芯铝绞线（ACSR）长期暴露在恶劣的环境中运行，容易发生严重腐蚀，会影响电网的安全稳定运行，亟需一种快速、无损的导线腐蚀状态检测与智能评估方法。因此，本文采用盐雾腐蚀实验模拟不同服役时长的ACSR，结合扫描电子显微镜（SEM）分析和能量色散X射线光谱技术（EDX）对新导线和腐蚀48 h、168 h、336 h、504 h、720 h、1 080 h和1 440 h的ACSR进行微观形貌观察和元素占比分析，微观分析ACSR的腐蚀过程和近红外光谱特征。并基于近红外光谱技术，采集不同盐雾腐蚀程度ACSR的720组近红外光谱（NIRS）数据，采用原始光谱、标准正态变量变换（SNV）、多元散射校正（MSC）、一阶求导(D1）和非对称最小二乘法（ALS）基线校正5种方法对获得的光谱进行预处理，分别采用最小二乘支持向量机（LSSVM）、随机森林（RF）、偏最小二乘（PLS）、K近邻（KNN）和一维卷积神经网络（1D-CNN）5种机器学习算法建立了ACSR腐蚀程度分类识别模型，调整模型的超参数对模型进行优化，对比分析不同建模方法的分类效果。实验结果表明，近红外光谱技术结合机器学习模型能够有效识别不同腐蚀状态的ACSR，为智能、无损检测和评估输电线路腐蚀程度提供了一种新的思路和技术手段。