电工电能新技术杂志

电工电能新技术杂志2025年第5期

• 基于多目标灰狼算法的PCS液冷散热器优化设计

  姚钢1， 尤小龙1， 周荔丹2， 罗承东2， 于天佑2， 王杰2

  高海拔地区空气密度小、压强低、对流弱，传统风冷难以满足储能变流器（PCS）散热需求。为提升核心组件—IGBT模块在高海拔地区散热性能，本文首次提出了一种基于多目标灰狼优化算法(MOGWO)的PCS液冷散热器优化设计方法。首先，借助PLECS软件建立中点钳位式（NPC）三电平LCL型并网逆变器仿真模型，计算出IGBT模块总功率损耗，并利用Solidworks绘图软件对IGBT模块进行三维建模。其次，设计一款具有蛇形流道的液冷散热器，分别采用MOGWO、多目标粒子群算法、多目标遗传算法对其内外结构变量参数进行优化，基于上述优化结果建立散热器三维模型。随后，借助有限元ANSYS-Fluent进行流固耦合仿真，仿真结果证明经MOGWO优化后的散热器性能提升幅度最高。最后，基于优化设计进行硬件组装，在高原环境下通过实验验证了设备运行的可靠性。

• 双馈风电场经LCC-HVDC送出系统的等值模型及稳定性分析

  杨桂兴1， 孙谊媊1， 郭小龙1， 亢朋朋1， 戚红艳1， 田旭2， 王杨2

  双馈风电场经直流外送系统含有大量非线性开关及控制，容易产生振荡不稳定性问题。现有研究针对大型风电场的稳定性分析大多基于简化模型，其在宽频带内的合理性未得到充分验证。本文以双馈风电场经电网换相换流器型高压直流输电(LCC-HVDC)为分析场景，首先建立了风电场的详细阻抗模型，并依据风电场等值方法建立了风场的单机等值阻抗模型，通过仿真对比验证了等值模型的准确性。在此基础上，结合LCC-HVDC的阻抗模型，建立风电经直流外送系统的阻抗分析电路，分析了不同运行条件下互联系统的失稳因素和机理。分析发现，风机运行台数和直流输电功率均对系统的稳定性具有显著影响。

• NPC三电平LCL型并网逆变器事件触发模型预测控制

  徐可， 刘春喜， 林枝伟， 洪方瑞

  针对二极管中点钳位（NPC）型三电平并网逆变器使用有限控制集-模型预测控制(FCS-MPC）时出现的计算负担大和开关行为冗长等问题，本文提出了一种基于事件触发机制的简化模型预测控制策略。该策略通过在传统模型预测控制方法基础上引入大扇区划分和判断机制，有效降低需要遍历和优化的开关矢量数量，从而减少计算时间。同时，应用有源阻尼技术，抑制了系统运行中LCL型滤波器谐振的风险。根据不等式近似理论，推导出事件触发控制的状态误差预设阈值，达到事件触发边界时，控制规则改变并触发FCS-MPC，避免了冗余操作，减少开关切换次数，从而降低系统的开关损耗。通过对比实验，验证了所提控制方法相对于传统比例积分空间矢量脉宽调制控制和代价函数优化模型预测控制方法的优越性。

• 基于自适应降维的含高比例风电交直流混联电网动态无功储备评估方法

  冯煜尧1， 冯楠1， 熊雪君1， 张雨璠1， 牛涛2

  随着风/光等大规模清洁能源的接入以及越来越多直流线路的投运，交直流电网的电压安全问题日益突出，如何确定N-1故障下电网的动态无功储备使其兼顾安全性和经济性是其中重要的一环。而已存在的方法大都针对电力系统的静态特性，未能对其动态特性进行充分考虑，并且未能实现计算速度和计算精度的有效平衡。针对此问题，本文提出了一种自适应动态分区降维方法，分别从故障维、无功电压维以及无功设备维进行降维处理，并对原始的动态无功储备评估问题采用一阶轨迹灵敏度的方法进行简化处理，为验证降维效果对其进行误差分析。最终，使用改进IEEE 39节点系统对提出方法的准确性和有效性进行测试，并从无功储备优化的角度进一步验证了本文所提方法的准确性。

• 含富氢压缩天然气的多能源系统建模及优化调度

  余雪娟1， 王峻1， 王仕瀚2， 赵宇航2， 秦博宇2

  由电力网络、供热网络和天然气网络组成的多能源系统被认为是减少能源行业碳排放的重要策略。氢气的利用和掺氢运输的结合为实现深度脱碳提供了巨大的潜力，同时不增加额外的建设成本。然而，传统的稳态模型和理想动态情况不足以准确描述多能源系统的真实热特性，有必要对网络中的动态能量传输过程进行更深入地研究。本文提出了一种基于广义相量建模方法的含富氢压缩天然气(HCNG)的多能源系统动态模型。该模型分析了各种能源网络中能源介质的热力学行为。数值研究表明了本文所提出的多能源系统模型在降低运营成本和可再生能源消纳方面的优势。

• 基于深度学习和VMD算法的电力系统低频振荡模态辨识

  王珍意1， 朱欣春1， 胡斌1， 路学刚1， 张斌1， 杜思君2， 徐添锐2， 丁涛2

  随着现代电力系统不断发展，大规模的电力互联网络结构逐渐形成，这使得电力系统中的低频振荡现象显著增加，对电力系统的安全和稳定运行构成了严峻的挑战。对低频振荡信号中的模态进行辨识是采取适当的措施或策略来抑制电力系统中的低频振荡的重要前提。为此，本文提出一种基于深度学习和变分模态分解的电力系统低频振荡模态辨识方法。该方法首先利用变分模态分解算法对低频振荡信号进行降噪处理；其次通过卷积神经网络对降噪后的低频振荡信号的阶数进行识别，并在此基础上结合变分模态分解算法进行低频振荡信号的模态分离；最后采用多层感知机辨识分离出的各低频振荡模态的参数，从而完成低频振荡的模态辨识。多个算例仿真结果验证了本文所提方法在电力系统低频振荡模态辨识中的有效性和准确性。

• 考虑产业链上下游及工艺流程约束的工业负荷聚合响应模型

  王锋华1， 李海波2， 但扬清1， 王蕾1， 周翰泽1， 张蕾2

  为缓解高比例新能源电力系统灵活性不足导致的弃电与缺电双重矛盾，建立了面向省级电网灵活性提升的工业负荷聚合响应优化运行模型。首先，采用小波包分解技术计算产业链上下游工厂用电关联系数，基于“虚拟库存”的概念建立了考虑产业链上下游及工艺流程约束的工业负荷响应模型；然后，考虑电力系统源网荷储各侧实际运行工况约束，以灵活性资源调用成本以及系统灵活性缺口成本最小化为目标，将工厂各环节生产设备参与需求响应的决策变量融入生产模拟模型，建立面向省级电网灵活性提升的工业负荷聚合响应优化运行模型；最后，基于省级电网实际运行数据以及多条产业链上下游80家工厂的实际生产数据进行仿真分析，结果表明，建立的工业负荷响应模型在工厂产能不受影响的前提下，可有效缓解系统中的新能源弃电与负荷缺电，且考虑产业链上下游约束后，工业负荷释放的灵活性调节潜力更大。

• 源荷不确定背景下时序输电扩展规划

  董吉哲1， 王淮冬1， 陈沛光2， 曹建设1， 郑丹辰1

  新能源快速发展和负荷波动性增加使得电力系统规划面临许多不确定性挑战，亟需建立适应这些不确定性的新型输电扩展规划模型，以提高电网规划的可靠性和经济性。考虑源荷双向时序特征，提出一种时序交流输电扩展规划方法，以投资成本、发电运行成本和弃风成本之和最小为目标函数，在规划期内建立循环时序运行模拟模型，求解模型获得考虑源荷双向不确定的规划方案。最后，基于Garver’s 6节点和IEEE 24节点系统，以随机规划方案作为对比进行仿真分析。仿真结果表明，相比于随机规划，提出的时序交流输电扩展规划能给出合理的规划方案，确保系统在面对源荷不确定的场景下依然可靠、经济运行。

• 基于H-φ公式的轴向型高温超导磁力耦合器数值建模

  艾立旺1，2， 马鹏飞1， 苗森1， 蒋思远1，2， 许孝卓1，2

  由于双转子运动系统与高温超导体的强非线性电导率，高温超导磁力耦合器数值建模复杂，计算收敛性差。为此，本文提出基于磁矢量H与磁标量φ耦合的轴向型高温超导磁力耦合器二维数值建模方法。首先介绍了基于H-φ公式的两种数值建模方法：移动网格法与广义拉伸算子法。采用Power-Law幂指数E-J关系表征超导体的强非线性电导率，分别利用软件COMSOL的移动网格接口与广义拉伸算子模拟高温超导-永磁系统的相对运动。然后，通过实验测试，两种方法被证实可行，并用于构建轴向型高温超导磁力耦合器的二维仿真模型。最后，通过数值仿真获得超导体电流密度分布、磁通密度分布以及系统的传输转矩特性。分析表明，在允许误差范围内，两种方法得到的结果基本一致，其中广义拉伸算子法的计算效率显著优于移动网格法，其求解速度可达后者的6倍。因此基于H-φ的广义拉伸算子法被优先考虑用于轴向型高温超导磁力耦合器的电磁特性研究。

• 融合图像分类机制的建筑物屋顶有效区域提取方法

  张杰宁， 欧阳森， 康澜， 郭一帆， 张晋铭

  在分布式光伏呈现高渗透率接入配电网的发展趋势下，准确辨识屋顶可建设光伏的面积有现实的急迫需求。针对屋顶区域辨识不够精确、屋顶异物影响光伏电源建设而需要进一步识别处理的需求，本文提出了一种融合图像分类机制的建筑物屋顶有效区域提取方法。首先，本文考虑到异物对屋顶有效区域的影响，根据屋顶几何特征、边缘特征以及内部区域利用程度，对不同类型的建筑物屋顶进行新的分类，降低屋顶复杂性对提取精度的影响。然后，本文采用图像分类网络+改进掩码区域卷积神经网络（Mask-RCNN）网络实现建筑物屋顶的分类提取。其中，增加图像分类网络降低多类型屋顶对网络学习能力的影响，改进Mask-RCNN网络是在原始网络的基础上，引入注意力机制模块并优化特征金字塔网络（FPN），提高网络的特征学习及提取能力。最后，基于构建的独栋建筑物屋顶图像样本库，验证了本文所提方法的有效性和准确性。

• 基于VMD-LSTM的变压器油中乙炔低浓度预测方法

  王瑾媚， 王艳

  乙炔是变压器内高温过热和各种放电故障产生的特征气体，可导致油劣化并降低绝缘性能，还会使油酸化腐蚀变压器内金属表面；超高压变压器运行中乙炔含量的报警值要求为1 μL/L，目前研究的变压器油中溶解气体预测模型对1 μL/L及以下气体浓度预测误差较大。本文提出结合变分模态分解的长短期记忆网络(VMD-LSTM)预测模型来实现变压器油中乙炔低浓度的准确预测，采用变分模态分解(VMD)将乙炔时序数据分解成固有模态分量(IMF)，调整容限参数降低数据噪声对模型的影响，结合长短期记忆神经网络(LSTM)进行预测。对本文所提模型的预测效果进行验证：预测模型的均方根误差为0.010 9，平均绝对误差为0.008 7，平均绝对百分比误差为1.641%，达到非常理想的预测效果。

• 基于相电流的非有效接地配电网单相接地故障区段定位

  曹建伟1， 马文博2， 黄志华1， 周开运1， 赖旬阳1， 宋国兵2

  由于在某些情况下缺少零序电流互感器和零序电压互感器，基于零序电压和电流的非有效接地配电网单相接地故障检测和定位方法在实际应用中存在局限性，针对这一问题，本文基于Karrenbauer变换，分析了单相接地故障下相电流故障分量的暂态特性，提出了一种单相接地故障检测和区段定位方法。PSCAD的仿真结果和故障录波数据验证表明，该方法能够准确实现在不同区段发生经不同过渡电阻单相接地故障情况下的区段定位，并且，该方法能够在不使用电压信号的情况下自动识别故障相，适用于所有馈线自动化的智能电子装置。