- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
大语言模型（LLM）是一种利用大规模文本语料库进行预训练和微调的深度学习语言模型。目前，在通识问答、文本生成和科学推理等方面已展现出强大的能力。在此背景下，文中探索了基于LLM构建面向电力系统的通用人工智能技术，并展望其在电力系统中的潜在应用。首先，介绍了LLM的基本原理、神经网络架构以及训练方法，特别是与传统人工智能模型相比，LLM在逻辑推理、编程和代码理解以及数学推理方面的突破。然后,展望了LLM在电力系统负荷与新能源发电出力预测、电力系统规划、电力系统运行、电力系统故障诊断与系统恢复、电力市场等领域的潜在应用。最后，阐述了基于LLM构建电力系统通用人工智能技术所面临的挑战，包括电力系统数据的质量与可获取性、输出结果可解释性以及隐私保护问题。
电动汽车(EV)作为连接交通电气化和电网清洁化的纽带和桥梁，可实现电力-交通-信息之间的深度耦合，形成电力-交通一体化的规划及运行架构。配电-交通融合系统(DTIS)中，EV充放电行为多时空动态交织、电能流-交通流-信息流深度融合、多利益主体动态博弈等大量不确定性因素使配电网的规划及运行优化的边界都将发生重大转变，但同时也给挖掘利用EV的移动储能特性和提升配电网灵活性带来了契机。为此，在分析“人-车-桩-路-网”深度耦合下配电网的形态演化特征基础上，剖析了新形态下配电网协同规划与运行优化所面临的新挑战，进而针对“人-车-桩-路-网”耦合下的EV灵活性建模、灵活域高效构建及预测、协同规划、运行优化4个方面关键技术展开讨论，并对相关技术问题的研究方向进行了展望。
近年来，电动汽车（EV）、快速充电设施的高速增长将电力系统和交通系统这两个复杂的基础设施网络紧密耦合。EV具备充电时间和充电位置的灵活性，对于新型电力系统正是理想的移动储能资源，可提供规模巨大的时间、空间灵活调节能力。然而，宏观的电力-交通耦合背后是海量EV用户在各类信息引导下做出的微观社会化决策，构成了复杂的信息-物理-社会系统。从这一视角对电力-交通耦合网络建模分析与协同优化的相关研究进行了梳理。首先，对两网耦合的基本场景和关键挑战进行了介绍；接着，以社会层与物理层为重点归纳了融合微观车主决策与宏观网络动态的EV群体出行-充电行为建模方法；然后，进一步纳入信息层，总结了多类定价主体与EV间的策略交互与协同优化；最后，对电力-交通耦合网络建模分析与协同优化相关方向的研究进行展望。
随着新型电力系统建设加快推进，能源供需平衡模式正在经历由“源随荷动”向“源荷互动”的深刻变革。靠近电力需求侧的居民分布式资源以其庞大规模和灵活调节能力，具备支撑新型电力系统清洁低碳、安全高效发展的潜力。为此，在全面梳理国内外居民分布式资源管理具体进展的基础上，阐述其对新型电力系统建设的推动作用。首先，介绍了户用光伏、户用储能、电动汽车、柔性负荷4类居民分布式资源，并阐述了居民分布式资源管理概念及发展。其次，围绕新型电力系统四大关键特征，讨论了分布式资源在促进电网安全高效运行、推动能源清洁低碳转型、实现电力柔性灵活调控、助力智慧融合系统建设4个方面发挥的重要作用。同时，从政策制度与管理机制、硬件设备与软件平台、管理技术与优化方法3个方面综述了居民分布式资源管理的核心要素，并分析了居民分布式资源管理内外部重要影响因素。最后，提出了对新型电力系统居民分布式资源管理的未来展望，包括完善政策机制、升级基础设施、优化市场交易、强化技术方法4个方向。
微电网群技术通过多微电网间的协同互补，促进了分布式可再生能源在微电网间的协同消纳，被认为是未来新型电力系统中分布式电源接入电网的重要方式之一。考虑微电网群中多微电网协同互济的特性，提出了一种面向微电网群的“集中共享、分散复用”云储能运营架构。其中，集中式储能面向微电网群中的所有微电网进行共享，以合作共建、容量共享的方式为所有微电网提供服务，旨在降低各微电网的储能使用成本；分布式储能主要服务于微电网群中的各个微电网，以保障各微电网自身的可靠性为主要目标，同时兼顾协同互济的储能复用需求。在此基础上，构建了经济、低碳及可靠多目标驱动的云储能双层优化配置模型，并基于第二代非支配遗传算法实现模型求解。然后，建立了微电网群云储能系统商业模式，基于Shapley值法及系统运行模拟实现云储能系统投资、运营成本及效益的合理分摊，提出云储能初始投资成本的分配方法。最后，基于IEEE 33节点系统搭建微电网群系统并开展算例分析，结果显示所提方法可提出面向不同投资偏好的云储能配置方案解集，并验证了云储能模式提升系统投资运营效益的有效性。
高比例新能源并网给电网带来了显著的波动性和不确定性，使受端电网面临可调节资源能力不足的问题，需要充分利用大量的灵活性资源参与电网调度并提供辅助服务。然而，灵活性资源的数量众多、分布广泛且特性各异，给资源的集中调控带来了新的挑战，需要以集群的形式对灵活性资源进行管理和调度。为了更加准确地评估集群在电网调控中的作用，需要将灵活性资源进行聚合，并根据应用需求采用适当的量化指标衡量其性能。基于灵活性资源集群在电网调度和电力市场中的应用需求，提出了评估灵活性资源集群可调节能力的量化指标体系。根据物理特性，将其分为类发电机特性、类储能特性和共有特性3类。为了实现不同应用场景下对集群灵活性指标的量化评估，构建了由等效发电机和等效储能所组成的灵活性资源集群的聚合参考模型。此聚合参考模型具有直观的物理意义和良好的多重嵌套特性，并适用于多种时间尺度和多种能量形式，可以被用于计算特定应用场景下的量化性能指标，以及应用于分布式资源集群的异步调度、综合能源系统的联合优化调度、虚拟电厂参与电力市场的投标报价等多个场景中。
随着中国“碳达峰·碳中和”战略的不断推进，综合能源系统的绿色低碳转型迫在眉睫。针对传统碳捕集电厂灵活性较差、风电并网难以消纳等问题，提出一种含碳捕集电厂与氢能多元利用的综合能源系统低碳经济调度模型。首先，引入储液罐对传统碳捕集电厂进行改造，提高电厂应对风电波动的运行灵活性；其次，构建含两段式电转气、氢燃料电池、储氢罐和掺氢热电联产在内的氢能多元利用结构，以充分挖掘氢能利用与碳捕集电厂的协同运行潜力。在此基础上，引入阶梯碳交易机制，建立以碳交易、碳封存、燃煤及购气成本之和最小为优化目标的低碳经济调度模型。算例结果表明，文中模型能够有效提高系统的风电消纳水平和能源利用效率，具有显著的低碳经济效益。此外，碳交易基准价格的合理设定能够引导系统提高碳捕集水平。
中国正在全面开展电力现货市场建设，现货试点地区结合当前市场规则及电力系统现状构建了较为完善的现货市场运营支撑体系，支撑了当前电力现货市场有效运行。随着新能源占比逐步提升的新型电力系统构建及“双碳”目标国家战略的实施，现有的运营技术支撑体系将无法适应未来市场发展需要。文中在总结中国电力现货市场技术实践的基础上，分析了电力现货市场特征发生的变化及面临的技术挑战，探讨了未来在多元主体建模接入、市场出清算法、市场风险分析、可信交易环境、市场仿真等方面的关键技术，部分技术已经取得初步应用。
随着新能源发电、电动汽车的大规模发展，电网的调节能力持续下降，新能源消纳的压力日益增加，配电网的薄弱性逐渐暴露。电动汽车与电网互动技术的推广应用对于充电需求的满足、配电网建设压力的缓解、电动汽车灵活性资源的利用及新能源消纳都具有重要意义。文中从电动汽车与电网互动的技术研究、相关政策与标准制定、基础设施及能量管理等平台、信息安全以及示范应用五大方面入手，对电动汽车与电网互动领域的研究现状进行了系统总结，指出了现有研究中的不足之处，并进一步探讨了未来电动汽车与电网互动领域的潜在研究方向。
积极推动绿色电力市场建设是促进能源消费绿色低碳转型、实现“双碳”目标的有效途径。中国已经启动绿色电力市场建设，目前正处于快速发展期，亟须对相关关键问题进行研究，为绿色电力市场建设提供支撑。文中研究了绿色电力及绿色电力市场的内涵，以美国、欧洲作为典型案例，从政策设计、运营机制、应用场景、支撑技术等方面研究了国外绿色电力市场实践，提出了相关启示。在此基础上，结合中国绿色电力市场建设进展，探讨了“双碳”目标下中国绿色电力市场建设的关键问题，从顶层设计、关键机制、衔接机制、支撑技术4个方面提出了中国绿色电力市场建设亟须破解的关键机制设计与技术难题。
- 优先出版 |
- 当期目录 |
- 专辑论文 |
- 学术争鸣 |
- 过刊浏览 |
- 数据共享
-
优先出版日期:2026-07-22 DOI: 10.7500/AEPS20251005001
摘要：在推动港口交通电气化的进程中，港口电动转运车辆(ETV)作为连接码头区与堆场区的关键物流设备，其无序充电行为给港口微电网达成降低成本与减少能耗的目标带来严峻挑战。为应对这些挑战，文中深入挖掘了ETV充电灵活性，并提出一种考虑无冲突路径约束和电池健康约束的ETV充电调度方法，旨在最小化任务延迟惩罚与充电成本。同时，为减小电池频繁和深度充放电引起的寿命损失，基于超平面投影和凸逼近方法构建了线性电池健康运行域，其可与所提港口ETV充电模型兼容，无须额外增加计算复杂度。此外，针对所建模型中路径、充电与能量约束高度耦合引发的组合决策复杂度问题，将港口ETV调度过程建模为滚动时域下的多智能体马尔可夫决策过程，并采用基于Q-learning的多智能体强化学习框架，实现车辆层决策与系统层的优化协同，从而有效降低求解规模并提升整体调度效率。最后，基于某港口进行分析，验证所提方法的有效性与实用性。
-
优先出版日期:2026-07-22 DOI: 10.7500/AEPS20260108003
摘要：为解决海上风电运维场景中多模态数据融合不足、样本数据稀疏等问题，提出一种知识图谱与小样本学习深度融合的技术方案，重点解决海上风电领域知识组织、小样本实体识别及知识补全难题。首先，构建“环境-设备-故障-运维”4维海上风电知识图谱，实现异构数据的系统化组织；其次，设计元学习与对比自监督学习融合框架，拆解出故障诊断、操作指导、信息查询、环境关联及综合信息5类查询意图子任务，结合对比损失函数优化特征表征，提升小样本场景下的实体识别能力；再次，引入边标记图神经网络，显式建模实体间语义关系、相似度及置信度等边特征，通过迭代更新节点与边特征实现知识图谱缺失实体的加权投票补全；最后，建立基于知识图谱的闭环迭代机制，保障知识匹配精度与模型泛化性能。实验结果表明，在小样本数据条件下，所提技术方案相比于传统方法的实体识别准确率、关联补全性能和查询重写准确率均有较大提升，为海上风电领域知识工程构建提供了技术支撑，并具有重要理论与实践价值。
-
优先出版日期:2026-07-22 DOI: 10.7500/AEPS20260201002
摘要：算力-电力耦合网络面临模型异构、计算复杂以及市场激励机制等难题。针对这些问题，首先提出算力网络的图建模方法，用于表达算力约束以及算力-电力调节能力的映射关系。在此基础上，提出算力和电力网络的统一图模型表示，推导出具有可扩展性的分布式协同优化方法以及非储能设备的解析解，并支持在算、电分界面分割网络以实现隐私计算。基于上述协同优化能力以及纳什谈判方法，提出不依赖节点电价的算力空间迁移激励机制。仿真结果表明，所提分布式优化方法具有线性复杂度，所提算电协同激励机制能够公平分配算力时空迁移带来的合作剩余，实现电网与数据中心利益共赢，并有效提升新能源消纳率、降低系统运行成本与碳排放。
-
优先出版日期:2026-07-21 DOI: 10.7500/AEPS20260205005
摘要：数据中心能耗持续增长对电力系统构成严峻挑战，尤其是大语言模型推理计算任务的实时响应需求导致了显著的用电尖峰负荷。闲时算力资源规模庞大且具备时空调节灵活性，是实现算电协同的重要潜力资源。为充分发挥闲时算力的柔性调节能力，提出了一种基于闲时算力调度的算电协同方法，以实现计算任务的高稳定性和低成本。首先，分析了图形处理器单机“性能-功耗”非线性特性；其次，构建了面向闲时算力的“时域-地域”调度策略；最后，在真实闲时算力调度平台上开展了工程实践验证。实验结果表明，时域调节使算力系统总功耗降低17%以上，地域调度使计算成本降低近18%，地区绿电利用率提高近20%。所提方法在降低计算能耗、促进可再生能源利用等方面具有显著效果和推广潜力，为新型电力系统和算力网络的协同低碳发展提供了可行方案。
-
优先出版日期:2026-07-17 DOI: 10.7500/AEPS20250701001
摘要：在海上风电弱短路比密集并网的环境下，并网点出现无功安全裕度不足、电压越限等问题。为提升汇集区域电压安全性并兼顾建设、运行经济性，文中纳入离散设备作为长期无功损耗补偿手段，辅助多智能体深度强化学习算法对连续设备的实时决策，提出一种基于域松弛控制的异构无功多时间尺度协同调控方法。首先，从运行安全与节能降损的角度，在关口无功注入空间分别定义了无功静态安全域、趋优空间两类域，并通过列与约束生成算法、最优潮流-逐点法分别得到二者的滚动搜索方法。进而，根据域的嵌套关系提出计及场站无功损耗的离散设备松弛控制模型，并设计了连续设备实时控制的多智能体深度强化学习算法分段奖励函数，形成在线协同调控体系。仿真结果表明，离散设备通过低频动作即可辅助连续设备在低出力条件完成实时电压控制与降损运行的协同任务。
-
优先出版日期:2026-07-16 DOI: 10.7500/AEPS20250811003
摘要：三电平中点钳位型变流器作为电力电子源荷系统的主流拓扑结构，其直流中点电位固有的三次谐波波动导致交流侧产生显著的低次谐波发射问题，已成为新能源场站主要的谐波源之一。文中将三相四线制拓扑下输出三次谐波分量对中点电位的影响和多频耦合关系纳入分析，首先建立了多种拓扑结构、载波调制方式及输出工况下统一的波动环路解析模型，实现了中点电位波动与交流低次谐波发射的关联分析和特征解析。然后，揭示了无源参数对中点电位波动与谐波发射畸变的放大效应及放大区间，并基于解析模型给出了以抑制谐波发射或中点电位波动为目标的改善措施。所提抑制方法涵盖多种常见工况，易于工程实现。实验结果验证了所建立的解析模型的准确性和所提抑制方法的有效性。
-
优先出版日期:2026-07-16 DOI: 10.7500/AEPS20260104001
摘要：人工智能的快速普及显著提升了全球算力需求，数据中心与电力系统协同研究受到了广泛关注。为此，文中进行了系统性研究。首先，总结了数据中心在计算资源分配、用能管理与热管理方面的基础模型，并归纳了数据中心与各能源网络之间的耦合关系建模，为算电协同研究奠定基础。其次，重点分析了算电协同长期扩展规划和短期优化运行在数据中心微电网等3种典型场景下的研究进展；从电量与灵活性市场等5个方面全面梳理了算电协同相关市场机制；总结了算电协同在输电网和配电网层次上的韧性提升措施、数学模型与应对算法。然后，为促进算电协同相关领域研究，调研并汇总了数据中心主流公开数据集的时间颗粒度、覆盖时间、特点与适用场景等。最后，从人工智能数据中心硬件协同布局和人工智能负荷需求响应等微观层面及社会经济效益等宏观层面，分别展望了未来算电协同的关键研究方向。
-
优先出版日期:2026-07-15 DOI: 10.7500/AEPS20250506006
摘要：当电网存在背景谐波时，应用于薄弱电网的构网型变流器的公共耦合点会产生谐波电压和谐波电流。现有研究多侧重于谐波电压抑制以保证电压质量，而缺少对谐波电流抑制的研究，这会导致谐波电流超标。因此，如何实现公共耦合点谐波电压、电流的协同抑制已成为当前的关键技术问题。目前，主流的谐波电压抑制策略本质上均可等效为通过降低构网型变流器在谐波频段的阻抗幅值来实现抑制效果，但对变流器阻抗的相位特性缺乏关注，而变流器阻抗的相位特性对于谐波电压和电流的协同抑制有显著影响。因此，文中提出一种基于阻抗矢量重塑的谐波电压和电流抑制策略。该策略通过同时重塑构网型变流器的阻抗幅值和相位来实现对公共耦合点谐波电压、电流的协同抑制，使其均满足并网标准要求。阻抗矢量重塑策略基于对阻抗模型幅值和相位特性的深入分析，设计出匹配的宽频带控制器，使得其在与基波控制解耦的情况下，保持在谐波频段的控制效果。该策略无须提取各次谐波分量，简化了控制实现过程；同时，其宽频带特性增强了对电网频率及谐波频率波动的适应能力。最后，实验结果验证了所提策略的有效性与准确性。
-
2026,50(13):3-24, DOI: 10.7500/AEPS20240506006
摘要：当前大语言模型（LLM）在各领域引发广泛热潮，其基于海量数据训练并以大规模参数量为突出特点，且在多模态学习、多任务集成、智能生成及决策等方面的能力得到了显著提升。为了推进大模型技术在电力领域的应用探索，文中首先简要介绍了LLM的发展历程、基本原理、主要特点及其关键技术；其次，深入分析了新型电力系统智能化进程对于LLM代表性能力的需求；然后，从电力系统领域常见的数据类型及任务角度出发，介绍了可处理相关数据及任务的大模型方法；最后，针对LLM目前的发展状态，分析了其在电力系统领域可能存在的挑战及潜在应对措施。
-
2026,50(13):25-47, DOI: 10.7500/AEPS20250830007
摘要：新型电力系统快速发展背景下，高比例可再生能源与电力电子设备的接入使系统运行面临高度不确定性与复杂性耦合的特性。现有决策方法在复杂场景中表现出多模态融合能力有限、动态推理能力弱、泛化能力不足以及缺乏可解释性的局限性，难以实现感知、认知与决策环节的有效闭环。近年来，具备自然语言理解与逻辑推理能力的推理大模型在复杂决策任务中展现出优异性能，为新型电力系统智能决策提供了全新技术路径。文中首先系统梳理了推理大模型的发展历程、基本原理、核心能力及关键技术，聚焦智能调度、安全运行和电力市场等新型电力系统复杂决策场景，深入分析了推理大模型的应用优势与潜力；进一步，总结了推理大模型在实际部署中面临的数据安全、可信推理与系统集成等关键挑战；最后，展望了面向自主进化学习、人机交互协同决策与混合推理架构演化的未来发展方向，旨在为推理大模型在新型电力系统中的理论研究与工程应用提供系统性参考和前瞻性指导。
-
2026,50(13):48-58, DOI: 10.7500/AEPS20250902005
摘要：电网调控辅助决策等调度自动化应用高度依赖于电力系统机理知识、调度规程、稳定规定等多元信息建模的完整性和准确性。传统的采用自动化流程或者知识图谱的建模方法高度依赖于人工和专家经验，导致建模成本高且难以灵活拓展。随着大语言模型的发展，利用模型融合文本来表征和建模知识成为一种新的方式。为此，文中提出一种基于大语言模型的规程思维链驱动的知识表征与嵌入方法。首先，基于混合逻辑切分方案和模型蒸馏的数据合成框架，实现从调度文本到训练数据、评估数据的全自动化生成；然后，采用高效微调引导、全参微调内化的两阶段策略对大语言模型进行知识嵌入训练。评测表明，训练后模型在通用能力不下降的情况下，有效提升了对电力领域知识的理解能力。使用训练后的大语言模型构建的业务智能体，已在多个省级及以上调度机构的辅助决策业务中得到应用。
-
2026,50(13):59-68, DOI: 10.7500/AEPS20250729006
摘要：大语言模型（LLM）因其人机交互与推理能力在配电系统分析运行方面应用前景广阔，但其数值计算能力不足导致仿真计算结果易出现较大偏差。为此，文中提出一种电力科学计算与LLM协同技术，借鉴实际电网“调度员+仿真计算工具”的调度模式，构建“LLM调度器+电力人工智能计算器”架构，通过思维链推理将自然语言指令解析为可执行步骤，并自主调用高精度电力人工智能科学计算工具链，实现高效安全的配电网日前运行方式编排。考虑到LLM固有的幻觉问题，分析了LLM与电力人工智能模型之间协同失败的典型原因，进而提出基于拒绝采样微调技术的协作能力强化方法。在某城市区域配电网进行了验证，结果表明所提方法能够有效泛化至多类城市配电网运行任务。
-
2026,50(13):69-80, DOI: 10.7500/AEPS20250723001
摘要：在配电网运规一体数字化转型过程中，感知、分析、决策三者之间存在复杂的协同逻辑，难以直接应用简单工作流方法或单一的专家知识予以解决，导致难以统筹考虑运行规划边界，并实现方案的智能生成。为此，提出基于大语言模型与推理思维链的配电网运规一体决策方法。通过推理思维链机制将传统复杂的配电网问题分解为多阶段任务链，结合专家知识动态筛选关键约束，并适配配电网运行与规划策略，以降低计算复杂性。该方法以配电网运行与规划协同思维链为基础，将配电网物理约束与专家知识嵌入融合，建立运行规划闭环反馈机制；基于大语言模型实现多工具协同灵活调用与智能推理，从而提升规划方案的科学性和建模计算效率。经实际配电系统算例验证，该方法可有效提升复杂场景下问题诊断的效率及运行规划的协同决策能力。
-
2026,50(13):81-92, DOI: 10.7500/AEPS20250411004
摘要：针对高比例新能源接入背景下配电网安全运行与负荷可靠供应的挑战，提出了一种基于大语言模型和深度强化学习智能体联合决策的配电网重构方法。首先,建立计及多目标优化的配电网动态重构模型，进一步设计了两阶段联合决策架构。第1阶段，微调大语言模型实现调度指令的意图识别与转供馈线范围的初步筛选，以辅助深度强化学习智能体的探索与学习；第2阶段，采用改进的SAC算法，通过Gumbel-Softmax重参数化技术确保策略网络可以从离散动作空间提取有效梯度信号，同时嵌入图卷积网络增强拓扑特征提取与变化感知能力。此外,为降低动作空间规模，引入“开关对”法和动作空间掩码机制，保证了所有操作合法性。最后,在某实际配电系统算例上验证了所提方法的有效性和优越性。
-
2026,50(13):93-104, DOI: 10.7500/AEPS20250615003
摘要：随着高渗透率分布式光伏的接入，配电网面临着电压越限和网损增加等严峻挑战。大模型技术有望突破传统数据驱动方法在泛化性、可解释性方面的不足，然而知识模态表征困难与多源数据复杂耦合限制了该技术在配电领域内的应用。文中提出一种基于多模态大模型的配电网无功电压优化方法，通过融合配电网潮流机理重构多头注意力机制，精确嵌入网架拓扑、节点功率等异构信息。同时，引入对比学习和思维链推理技术构建了适用于多模态大模型的参数训练框架，实现了兼顾电压越限和系统网损的高渗透光伏配电网无功控制策略的快速求解。最后，基于IEEE 15节点、IEEE 33节点和IEEE 69节点系统进行了算例仿真，结果表明所提方法有效且具备对不同规模系统的泛化控制能力。
-
2026,50(13):105-115, DOI: 10.7500/AEPS20250930013
摘要：高比例新能源接入背景下电力系统运行的不确定性与复杂性显著增加，电力系统运行风险链条长且关联因素多，传统依赖于规则库与专家经验的风险评估方法难以适应跨场景、强约束的实时运行需求。通用大语言模型在问答领域展现出较强理解与生成能力，但在电力系统风险评估任务中，面临人工经验依赖度高、专业语义准确率低、电网拓扑理解不足等问题，难以适应新型电力系统的安全运行与灵活调度需求。为此，提出一种基于知识迁移与思维链结构化增强的电力系统运行风险评估与推演方法。该方法首先通过辅助标注与专家规则约束，构建覆盖拓扑扰动和风险定级的多场景数据集，实现通用模型向电力领域的高效迁移；其次，采用文本化拓扑注入方式提升模型的拓扑感知与约束一致性；然后，基于组相对策略优化方法设计可编程奖励信号，对推演链完整性、术语一致性和定级准确率进行联合优化；最后，通过消融实验与对比实验验证了所提方法的有效性。结果表明，该方法在多步推演的连贯性与风险定级的准确性方面均优于现有大语言模型，能够为新型电力系统的安全稳定运行提供智能化支撑。
-
2026,50(13):116-130, DOI: 10.7500/AEPS20250830004
摘要：故障诊断作为电网应急管理与快速恢复的首要环节，面临高并发告警信号、冗余噪声与复杂拓扑结构等多重挑战。文中提出一种融合拓扑感知与多任务学习增强的故障诊断生成式大模型，基于双向自回归Transformer模型,实现从告警信号到结构化诊断文本的端到端生成；为提升模型对电网结构的理解能力，提出拓扑-语义联合建模，在图神经网络中传播设备对应的语义嵌入向量，引导模型感知设备间的物理连接与保护配合关系；引入多任务学习增强机制，将主任务的文本生成与辅助任务的设备分类联合训练，提升模型在设备级别的诊断精度。基于220 kV系统构建的4 000条多类噪声复杂故障数据集进行验证。实验结果表明，所提方法全任务诊断准确率达到0.930，相较于基线大模型提升了15.1%，其中，后备保护动作识别准确率达0.994。此外，Bootstrap统计检验与多级噪声测试证实了该方法性能提升的显著性与鲁棒性。
-
2026,50(13):131-140, DOI: 10.7500/AEPS20250808003
摘要：新型配电系统的动态性及故障的突发性，对应急检修决策及衍生风险推演提出了更高的要求。为此，文中基于大语言模型（LLM）提出了一种涵盖系统风险和充裕度评估动态决策机制以及衍生风险推演全流程的应急检修新模式。文中设计了配电应急检修决策及衍生风险推演整体架构，完成任务分解并构建了基于LLM的多智能体协同模式；风险评估智能体拆分时段进行系统风险评估；充裕度评估智能体进行转供拓扑生成及供电节点统计，并调用外部潮流计算工具计算系统充裕度；综合决策智能体实现最优检修时段决策，并与用户进行即时交互；衍生风险推演智能体辨识配电衍生风险关键设备、评估衍生风险，并利用检索增强生成得到事故严重性定级，基于历史小样本学习生成事故风险处置预案。最后，通过改进的多片区、多层级配电系统验证了所提应急检修模式的有效性。
-
2026,50(13):141-152, DOI: 10.7500/AEPS20250528001
摘要：在配电系统源网荷储多元发展与可靠性需求不断提高的背景下，配电网检修计划编排难度日益提升，存在多部门协同复杂、计划间耦合关系强、变更引发连锁反应等问题。为此，基于量化低秩适应方法微调后的大语言模型（LLM）和改进深度Q网络（DQN）算法（小模型），文中提出一种大小模型协同的检修计划编排框架。首先，利用LLM自然语言理解能力解析多部门平衡会议的非结构化检修需求，自动调整小模型中检修计划的优化目标、约束条件、参数设置及相应交互环境配置。进一步，小模型基于改进DQN算法优化检修计划，利用融合历史经验与新增环境的渐进式权重提升训练效果。最后，建立考虑资源配置均衡性和计划执行偏差性的多目标检修计划马尔可夫优化模型，并基于中国上海某地配电网实际检修数据进行验证与分析。结果表明，所提大小模型协同框架具备良好的泛化能力与动态适应性，能有效支撑复杂检修计划编排决策过程，并提高编排效率与方案合理性。
-
2026,50(13):153-165, DOI: 10.7500/AEPS20251015004
摘要：居民用户作为需求侧的重要组成部分，具有数量众多但单体用电量小的特征，其灵活性的调用具有极大的交易成本，制约了大量现有需求响应方法的应用。为此，文中提出了基于大语言模型(LLM)多智能体架构的居民智能需求响应方法，发挥了LLM在海量用户互动、用能模式识别、泛化异质建模等方面的能力。首先，提出了居民用户参与需求响应的LLM多智能体协作框架，以交互-分析-决策3个专业化模块分工协作，提升LLM在需求响应任务中的性能和效率。其次，针对用户行为分析和需求响应决策两项任务，采用大小模型协同的思想，分别提出了内嵌自适应特征提取的LLM辅助分析技术和集成数学优化模型的LLM协同决策优化方法，以充分发挥大模型的泛化适应能力和小模型的计算精准特性。算例结果表明，所提框架能够有效提升居民用户需求响应互动能力，提升需求响应的精准性和经济性，为居民用户精细化管理和灵活性潜力挖掘提供了创新思路。
-
2026,50(13):166-176, DOI: 10.7500/AEPS20251113001
摘要：负荷侧海量居民用户具有信息输入模糊、需求变化频繁、行为高度离散的特征，现有方法难以对这类资源的调节能力进行结构化表征、定制化建模与定量化核算，成为制约虚拟电厂切实走进“千家万户”的关键技术瓶颈。文中首先提出一种基于大模型的海量分散式灵活负荷智能建模方法，设计涵盖用户需求输入、大模型自动建模、调控指令执行、人机闭环反馈的全链路虚拟电厂人机交互调控模式；然后，提出监督学习-强化学习两阶段协同的大模型训练方法，实现对低参数、轻量级大模型的高效微调。算例结果表明，相较于现有方法，所提方法在训练效率、调控准确率、模型部署成本等方面优势显著，为充分释放居民用户调节潜力、全面盘活负荷侧灵活调节资源提供了有力支撑。
-
2026,50(13):177-188, DOI: 10.7500/AEPS20250328001
摘要：随着新型电力系统对仿真智能化需求的提升，传统工具难以满足快速响应要求，而通用大语言模型在垂直领域面临知识局限与幻觉生成挑战。为解决现有模型缺乏特定仿真平台操作知识的问题，提出一种基于大语言模型的自适应演进仿真智能体框架。该框架建立了“决策—执行—反馈—学习”闭环机制，设计了动态技能提取与向量化存储方法，将成功的探索轨迹转化为结构化技能库，解决通用模型领域知识匮乏问题。同时，构建基于历史轨迹训练的技能评估模型，量化预测特定状态下的技能执行成功率，为智能体决策提供价值函数引导，降低试错成本。最后，基于CloudPSS平台的算例测试表明，所提方法能提升不同参数规模模型的任务完成率并降低对话轮数，验证了该方法在降低仿真软件使用门槛和实现即时仿真方面的潜力。
-
2026,50(13):189-201, DOI: 10.7500/AEPS20250729001
摘要：新能源大规模并网背景下，出力场景的准确表征是量化不确定性的关键。虽然深度学习模型在捕捉复杂分布方面具有优势，但其性能高度依赖超参数设置，而贝叶斯优化等数值驱动寻优方法存在冷启动困难、收敛速度慢等问题，难以满足日前调度对时效性的严苛要求。为此，文中提出大语言模型驱动下基于条件扩散模型的新能源出力场景生成方法。首先，构建适用于电网侧新能源出力场景生成的条件扩散模型，嵌入条件信息隐式学习新能源实际出力的条件概率分布，并基于马尔可夫链生成场景集。其次，提出大语言模型驱动的思维链寻优框架，利用大语言模型的语义推理能力分析训练状态，在极低计算预算下快速锁定最优参数区间。中国西南某省实例验证表明，所提方法在场景生成精度和寻优效率上表现出显著优势，生成场景集的平均欧氏距离较传统方法提升约30.7%，即便在仅允许10次迭代的极少计算预算下，仍可进一步提升约1%的精度。同时，该方法有效增强了调度决策的可靠性和系统运行的稳定性，为高效、多场景的电力系统调度提供了有力支持。
-
2026,50(13):202-215, DOI: 10.7500/AEPS20250709006
摘要：为实现新型电力系统电压稳定的快速调控，提出了一种权衡调控成本与失稳风险的电压稳定预防-紧急协调控制策略。首先，构建了预防-紧急控制优势互补的协调控制架构。在预防控制阶段，采用物理引导的神经网络架构，将运行约束及稳定约束嵌入模型训练中，并通过损失项反向传播优化网络参数。同时，为准确评估不同预防控制策略下的系统暂态电压稳定性，引入长短时记忆网络构建稳定性评估模型，从而有效规避了暂态风险。在紧急控制阶段，提出了一种基于当前电压跌落程度与未来恢复趋势的自适应紧急控制策略，并基于预防控制后的系统稳态运行点，综合考虑故障概率以及调控成本，量化评估了紧急控制阶段的暂态失稳风险。最终，集成两阶段优化目标，采用改进的遗传算法，实现了协调控制策略求解质量和效率的有效提升。基于新英格兰10机39节点系统以及Nordic系统的仿真结果表明，所提出的控制策略能够有效地应对不同严重程度故障引发的暂态电压稳定问题。
-
2026,50(13):216-228, DOI: 10.7500/AEPS20250512008
摘要：在直流微网中，采用类虚拟同步发电机（AVSG）控制的储能在兼顾抑制电压跌落和加快电压恢复上存在不足，会出现电压变化率、电压偏差越限或电压恢复时间长的问题，影响直流母线电压稳定性。为此，文中提出一种虚拟惯性自适应与模型预测控制相结合的控制方法。该方法通过动态改变惯性系数和优化储能功率补偿量，增强电压波动抑制效果，并兼顾电压的快速恢复。首先，基于Sigmoid函数设计AVSG虚拟惯性系数自适应控制策略，提高电压惯性响应能力，抑制电压波动。然后，基于模型预测控制设计以电压偏差与储能输出电流加权平方和最小为目标的代价函数，通过滚动优化求解最优控制序列，实现对AVSG参考电流值的实时补偿，从而增大对电压恢复的支撑功率，修正自适应控制可能带来的电压超调及振荡，缩短电压恢复稳定的时间。最后，基于StarSim/NI-PXIe仿真平台搭建了直流微网实时仿真模型，开展了控制器（硬件）在环实验。仿真和实验结果表明，所提方法相比传统AVSG控制，在发生约占微网总容量40%的大阶跃负荷突增时，电压跌落极值减少了23.5%，电压恢复时间缩短了58.6%。
-
2026,50(13):229-237, DOI: 10.7500/AEPS20251105005
摘要：随着大量分布式新能源与电力电子设备的接入，直流配电系统中的扰动因素逐渐增加，其中的周期性扰动可能引起直流配电系统的强迫振荡。传统研究重点关注系统参数设置不合理引发的负阻尼振荡，较少关注周期性扰动引起的直流配电系统强迫振荡。文中以基于主从控制方式下的直流配电系统为例，构建了四阶直流配电系统模型，通过降阶得到的二阶时域微分方程推导了强迫振荡幅值的解析式，揭示了直流配电系统发生强迫振荡的机制，并结合闭环传递函数的频域指标，直观分析了系统参数与扰动源特征对强迫振荡幅值的影响，揭示了系统参数及控制参数对强迫振荡幅值的影响规律。最后，通过仿真及实验验证了所建模型及理论分析的有效性。
-
2026,50(13):238-247, DOI: 10.7500/AEPS20250722011
摘要：大量电动汽车的接入给电网的稳定运行带来了巨大挑战，准确预测电动汽车充电站负荷对于保障电网稳定至关重要。然而，充电站负荷受多种因素影响，预测难度大。针对现有电动汽车充电站负荷预测中空间因素利用不够充分的问题，文中提出基于改进的时空图卷积网络模型的负荷预测方法。首先，利用图卷积网络和时域卷积网络构建了时空图卷积网络，从距离矩阵和虚拟矩阵中提取充电站之间的空间特征的同时克服了递归模型中常见的梯度爆炸问题。其次，针对准确率和效率问题，引入了卷积块注意力模块，进一步促进信息在网络中流动。随后，针对模型中超参数难以调节的问题，文中将全局搜索能力更强的冠豪猪优化算法加入模型，以提升预测效果。最后，基于某市充电站的实际数据进行短期负荷预测，实验结果表明文中提出的方法在预测效果上具有显著优势
。
2026年第50卷第13期
>专辑：新型电力系统大模型关键技术及应用
>学术研究
出版专辑
虚拟专辑
- 观点
- 热点讨论
-
优先出版日期:2026-06-10 DOI: 10.7500/AEPS20250722011
摘要：电动汽车的广泛应用有助于降低交通行业的碳排放，但大量电动汽车的接入也给电网的稳定运行带来了挑战。因此，准确预测电动汽车充电站负荷对于保障电网稳定至关重要。然而，充电站负荷受多种因素影响，预测难度大。针对现有电动汽车充电站负荷预测中空间因素利用不够充分的问题，文中提出基于改进的时空图卷积网络模型的负荷预测方法。首先，利用图卷积网络和时域卷积网络构建了时空图卷积网络，从距离矩阵和虚拟矩阵中提取充电站之间的空间特征的同时克服了递归模型中常见的梯度爆炸问题。其次，针对准确率和效率问题，引入了卷积块注意力模块，进一步促进信息在网络中流动。随后，针对模型中超参数难以调节的问题，文中将全局搜索能力更强的冠豪猪优化算法加入模型，以提升预测效果。最后，基于某市充电站的实际数据进行短期负荷预测，实验结果表明文中提出的方法在预测效果上具有显著优势
。 -
优先出版日期:2026-05-12 DOI: 10.7500/AEPS20250328001
摘要：随着新型电力系统对仿真智能化需求的提升，传统工具难以满足快速响应要求，而通用大语言模型在垂直领域面临知识局限与幻觉生成挑战。为解决现有模型缺乏特定仿真平台操作知识的问题，提出一种基于大语言模型的自适应演进仿真智能体框架。该框架建立了“决策—执行—反馈—学习”闭环机制，设计了动态技能提取与向量化存储方法，将成功的探索轨迹转化为结构化技能库，解决通用模型领域知识匮乏问题。同时，构建基于历史轨迹训练的技能评估模型，量化预测特定状态下的技能执行成功率，为智能体决策提供价值函数引导，降低试错成本。最后，基于CloudPSS平台的算例测试表明，所提方法能提升不同参数规模模型的任务完成率并降低对话轮数，验证了该方法在降低仿真软件使用门槛和实现即时仿真方面的潜力。
-
优先出版日期:2026-05-07 DOI: 10.7500/AEPS20250624003
摘要：以大语言模型为基础的知识图谱是新型电力系统数智化变革的关键环节和重点研究方向，而电力规程文本实体识别是构建电力规程知识图谱的关键前提和重要基础。针对现有电力规程文本实体识别方法中存在的句法歧义与全注意力机制计算复杂度高等问题，提出一种基于改进依存森林与自适应稀疏注意力机制的识别方法。该方法采用基于动态权重调整的改进依存森林算法，利用电力规程文本的语义模式解决句法歧义问题；设计自适应稀疏注意力机制及全局-局部-跨步三层掩码策略，以降低算法复杂度；构建层次化知识融合架构，将改进依存森林与自适应稀疏注意力机制集成在LLaMA2大语言模型中。实验结果表明，所提方法相较于同等参数的大语言模型 F 1值提高1.56%~2.13%。在推理效率方面，该方法相较于全注意力机制的每秒浮点运算次数、内存、算法复杂度均大幅降低。最后，绘制了电力规程知识图谱，验证了所提方法的实用性。
-
优先出版日期:2025-12-22 DOI: 10.7500/AEPS20241202001
摘要：风电机组数据采集与监控（SCADA）数据的冗余特性容易导致有效信息被掩盖，影响故障诊断的准确性。因此，提出了一种改进的序贯注意力特征选择和时空特征融合相结合的风电机组故障诊断方法。首先，在序贯注意力特征选择中引入随机稀疏化策略，增强模型对变量间整体信息交互的关注度。其次，构建了关联局部时空特征的矩阵样本集以加强对时空特征的挖掘效果。接着，提出了一种门控卷积神经网络和加权双向序列网络相结合的自适应时空信息融合模型。该模型通过层次化感受野设计实现对时空矩阵的多尺度全局感知，并利用卷积遗忘门自适应调节层级间的信息流，从而增强对电气类突变故障特征的快速响应能力；同时，加权双向序列网络充分建模前后向时间依赖关系，可有效捕获机械类缓变故障特征。在此基础上，将不同网络提取的时空特征进行融合，进一步提升模型对多类型故障模式的综合表征能力。最后，基于实际风电机组SCADA数据的验证结果表明，所提方法能够准确识别多种典型的风电机组故障。
-
优先出版日期:2025-11-04 DOI: 10.7500/AEPS20240731007
摘要：为解决省调全网调峰及输电断面控制、地区主变压器过载风险控制等省地不同的新能源控制场景需求，对省地新能源有功协同自动控制体系架构及策略开展研究。采用“省调-地调”与“集中-分布”协同技术路线，在省、地两级调度主站部署新能源自动功率控制模块，构建“1+N+X”全电压等级新能源有功协同自动控制体系。依托该体系进一步提出两类省地新能源资源双向协同支援策略，即地调将其管辖的可调资源聚合上送至省调，满足省调调节需求，地调也可针对本地主变压器N－1过载等紧急情况生成调节指令，经省调统一决策后下发至统调资源执行，全面提升电网平衡调节能力。通过某省、地两级调度的实际运行效果验证所提体系及策略的有效性，保障电网安全稳定运行及新能源最大化消纳。
-
优先出版日期:2025-11-04 DOI: 10.7500/AEPS20250324004
摘要：随着中国新型电力系统建设的持续推进，能源绿色低碳转型加速升级，新能源装机容量占比大幅提高，大量电力电子设备接入电网，电力系统的电源侧、负荷侧、电网侧出现转动惯量降低、无功支撑能力变弱等深刻变化。在此背景下，电力系统要求设备具备新的特性，即同步机相应的特性和主动承担支撑电网等能力。文中从新型电力系统需求、构网型变流器技术、典型设备与工程应用3个方面，阐述了新型电力系统的主要特点，并对构网型变流器工作原理与不同拓扑结构进行了分析。随后，结合现有研究与实际工程，介绍了构网型柔性直流、构网型静止调相机、构网型静止无功发生器、构网型储能这4种典型构网型变流器的工程应用案例。最后，针对构网型技术研究现状提出发展建议及展望，为进一步的工程应用提供参考。
-
优先出版日期:2025-11-04 DOI: 10.7500/AEPS20241117002
摘要：电能表作为低压配电网重要的数据源，其计量异常的治理事关电力交易的公平性。因此，以电能表功率、电压冻结值及部分档案信息作为输入，设计了一种基于变权值神经网络的低压配电网线损弱关联型计量异常识别模型。该模型的主体部分是用于推算计量异常指数的残差神经网络。首先，针对输入信息不完备引起的精度退化，提出了神经网络变权值算法，即不再认为网络权值训练后均保持恒定，转而将其中一部分视作若干本征权值叠加而成的可变权值层。然后，利用无法直接作为网络输入的节点间关联状态，通过分维度的合成密度矩阵合并计算叠加系数，显著提升了模型准确度。最后，将增广样本集用于训练和测试，对比验证了变权值残差神经网络识别模型的有效性，再将该模型试点应用于浙江省某市电网高损台区治理，进一步检验了其在实际工况中的检测效果。
-
优先出版日期:2025-09-01 DOI: 10.7500/AEPS20250204003
摘要：目前，输电线路所装设的沿线分布式行波测点需配对使用且仅能完成严格依赖时钟同步的多端测距，仅利用单测点行波无法独立判别区段和测距。文中提出利用沿线单测点电流行波的输电线路故障区段辨识与故障定位方法。首先，分析输电线路两端多出线拓扑结构特点，利用其所决定的极性能够辨识沿线单测点后续电流行波的性质。进一步，基于行波进入区段后是否存在故障点反射这一故障区段与健全区段的本质差异，利用沿线测点把线路划分成两个不等长区段且测点处的波阻抗连续特点，将故障区段判定和单端测距均转化为对区段入射波和反射波间时延的检测。利用相对极性和区段固有到达时差实现波头的辨识，最终实现故障区段判定和故障测距。基于现场实测数据与仿真验证了所提方法的有效性，其不受故障类型、过渡电阻等因素影响，无死区且行波测点安装位置灵活。
-
优先出版日期:2025-08-25 DOI: 10.7500/AEPS20250213005
摘要：伴随大量分布式资源接入有源配电网，内部不确定性增强，为建立准确的调度模型，将光伏出力的不确定性、负荷的随机性分别描述为对应预测误差的不确定性，并通过数据驱动的方法获得不确定变量的概率分布。考虑到基于二阶锥松弛（SOCR）的潮流模型可能违反松弛条件并造成误差，基于欧拉方程重新推导了潮流模型，进一步建立有源配电网经济、安全的随机优化功率调度模型。针对所提模型的特点，提出一种融合模糊神经网络（FNN）预决策的有源配电网实时随机调度方法。首先，利用FNN对不确定变量的概率分布进行模糊描述，将其输出作为求解器寻优的初值。然后，通过求解器进行加速求解。最后，通过改进的IEEE 33节点系统验证所提模型和方法的有效性。
-
优先出版日期:2025-08-19 DOI: 10.7500/AEPS20250110002
摘要：为应对大量分布式电源接入带来的挑战，同步测量技术被引入配电网，为系统的安全稳定性分析提供了更多维度的数据。为进一步增强对配电网的态势感知，文中提出了一种同步测量数据驱动的配电网扰动源分类方法。首先，提出了一种基于Granger因果分析理论的扰动源快速辨识方法，分辨扰动源自主网侧还是配网侧。其后，提出了一种基于核支持向量机的算法误判扰动辨识方法，识别瞬时估计算法的误差引起扰动的误判，从而完成对实时配电网扰动数据的快速分类与提取。最后，基于IEEE 123节点系统仿真数据与现场同步测量数据验证了所提方法的有效性。
-
优先出版日期:2025-07-08 DOI: 10.7500/AEPS20240626007
摘要：针对2023年8月19日鲁西背靠背常规直流工程因区外交流故障引起直流电流长期断流导致双极闭锁事件，分析了背靠背常规直流工程的电流建立机理，定位了鲁西背靠背常规直流工程直流电流建立不成功的原因，提出了低电流场景下阀控补发脉冲优化策略，实时数字仿真（RTDS）平台的仿真结果充分验证其有效性并成功在现场实施应用。实际应用结果表明，所提优化策略有效消除了由区外交流故障引发的鲁西背靠背常规直流工程直流电流长时间断流和进一步导致的双极闭锁风险，显著提升了背靠背常规直流工程运行的可靠性和稳定性，该优化策略值得同类工程借鉴应用。
-
优先出版日期:2025-07-03 DOI: 10.7500/AEPS20240904005
摘要：接地极线路故障信息微弱、隐蔽性强，检测定位非常困难。基于此，提出了一种基于宽频激励注入和短时矩阵束方法的接地极线路单端测距方法。首先，以差模形式向接地极线路注入具有振荡衰减特性的高斯信号激励，既保证了注入激励不会通过中性母线窜入直流系统侧，又最大程度地减少了信号在接地极线路传播过程中的波形畸变，提高了故障行波的检测效率。然后，采用滑动短时窗对故障行波进行奇异值分解，根据分解得到的特征值实现干扰信号和故障信号的识别，有效放大了微弱的故障信号，且抑制了干扰信号。最后，求取短窗内故障行波的衰减因子，构建衰减因子过零时刻与故障行波到达时刻的一一映射关系，并确定故障距离。大量仿真表明，该测距方法能够有效检测故障行波，且故障定位精度很高。
-
优先出版日期:2025-06-13 DOI: 10.7500/AEPS20240723005
摘要：配电网中电力电子器件的不断接入导致系统谐波电流日益加大，传统基于二次谐波电流制动的变压器差动保护面临挑战。同时，单一特征辨识方法受分布式电源类型和合闸角影响，无法准确区分不同场景下的故障电流和励磁涌流。为了提高励磁涌流的辨识准确率，文中提出全面整合时域、频域和时频域特征的多角度时频分析方法，利用Bayes算法优化极端梯度提升(XGBoost)的分类参数，提高模型的泛化能力，实现不同容量、不同类型分布式电源接入下的故障电流与励磁涌流的准确辨识；采用SHAP值分析方法，揭示各特征值在辨识模型中的贡献度。基于仿真及现场实测数据对所提励磁涌流辨识方法进行验证，针对样本数据的识别准确率接近100%。
-
优先出版日期:2025-06-09 DOI: 10.7500/AEPS20240112003
摘要：随着配电网规模的快速增长及分布式资源的高度渗透，配电网拓扑结构日益复杂，给配电网故障定位分析带来极大挑战。矩阵算法和智能优化算法应用于故障定位时需要根据变化的拓扑信息构造网络矩阵或建立寻优模型，极大增加了计算量和计算复杂度，数据处理和计算效率低下。为此，本文首先构建了配电网拓扑的图数据模型，通过图投影技术从全景电网图中抽取适配故障溯源任务场景的优化子图，在此基础上，采用Yen最短路径搜索算法，查找电源至异常节点的潜在故障路径，通过遍历线路节点判断电流越限信息确定故障源所在区段，解决了电网拓扑的精确表征和快速搜索问题，实现了面向大规模复杂配电网的故障源快速精准定位，在保证故障溯源准确性的基础上，极大提升了故障搜索效率。
-
优先出版日期:2025-05-29 DOI: 10.7500/AEPS20240807002
摘要：新能源场站部署分布式调相机是提升电源侧全过程电压支撑能力的有效措施，然而调相机目前采用“无功外环+电压内环”级联策略接入场站自动电压控制（AVC）后制约了其低频段电压源特性。首先，文中阐述了调相机接入AVC现存的问题，提出了调相机全过程定电压需求。然后，基于含分布式调相机的新能源场站拓扑结构，解析了调相机无功电压折算系数以及无功分流影响因子关系式，提出了调相机“定电压+无功分流抑制”接入AVC新方案，在国内某主流厂家设备完成程序开发，并通过调相机励磁、场站AVC双控制器硬件在环仿真验证了所提方案的有效性。最终，在某实际新能源场站完成工程化应用，现场运行结果表明，所提方案实现了场站多类型无功设备稳态调节，有效降低了场站并网点电压波动幅值的同时，充分发挥了调相机全过程电压源特性，保障了系统电压稳定裕度。
-
优先出版日期:2025-05-12 DOI: 10.7500/AEPS20240807001
摘要：新能源场站配置分布式调相机可以有效提高短路比指标和系统送出能力，然而调相机控制特性对于电压支撑能力及电网强度的影响和量化评估目前较少有研究涉及。文中首先阐明了场站需要具备的全过程电压支撑功能需求，并基于频域指标对比分析了调相机在电压控制和无功外环级联控制2种策略下的电压支撑能力差异，揭示了无功外环的引入将导致调相机低频段特性转变为电流源特性，降低了故障清除后系统动态调节过程中的电压支撑能力。然后，提出了调相机接入新能源场站的全过程短路比指标，其物理意义为电压灵敏度，能够有效表征不同控制策略对于多时间尺度电压稳定性的影响，阐明了以调相机次暂态电抗参数计算运行极限的适应性。最后，通过RTDS硬件在环仿真验证了分析结论的正确性。
-
优先出版日期:2025-04-27 DOI: 10.7500/AEPS20240905004
摘要：能源活动是二氧化碳排放的最主要来源，即时、准确地掌握能源活动碳排放是支撑政府和企业把握碳排放总量和制定碳管控策略的基础。然而，核算法难以支撑高频度碳排放核算，实测法又需要安装额外设备，导致目前尚无低成本、高频度的碳排放测算手段。为此，文中利用电力消费与能源活动间的关联关系，提出一种基于电力大数据的能源活动碳排放测算技术（简称“以电测碳”技术）。首先，提出了“以电测碳”技术的方法架构，并从数据角度出发，详细调研分析了相关基础数据情况，探讨了现有数据的潜在应用范围。其次，构建了基于时间序列的区域-行业-企业通用“以电测碳”模型，并结合中国实际数据开展了测算效果分析。分析结果表明，所提方法能够有效提升碳排放测算的时效性。最后，对“以电测碳”技术未来的研究与应用方向进行了展望。
-
优先出版日期:2025-04-15 DOI: 10.7500/AEPS20240409003
摘要：IEEE算例已被广泛用于电力系统规划、运行等领域的仿真测试。然而，受限于数据隐私保护，研究人员难以获取实际电力系统发电与网架结构的公开数据集。为此，提出一种基于三代电网演化理念的新型输电网测试系统生成方法，构建反映实际电力系统特征的输电网测试算例。首先，建立基于N-1安全校核的输电网扩展规划模型。然后，针对电网不同发展阶段特征设置相应优化目标与约束条件，以模拟电网的演化历程。为提高模型求解效率，建立输电走廊待建线路的二进制表征方法，以减少模型0-1变量。最后，以某省电网为例，构建开源电力测试系统，并根据复杂网络的统计特性验证所构建算例的有效性，此外，将该算例应用于输电网结构优化中以验证算例的合理性。
-
优先出版日期:2025-02-27 DOI: 10.7500/AEPS20240523001
摘要：日志异常检测是监控配电主站系统运行并识别异常行为的关键技术之一。已有的基于深度学习的日志异常检测方法依赖于大量的带标注的训练数据，而在配电主站系统中缺少带标注训练数据,这会导致日志异常检测性能显著下降。针对上述问题，基于大语言模型的上下文推理特性，提出了一种无需训练的配电主站日志异常检测方案LogAdapt。设计演示示例筛选算法，针对不同在线日志，从少量带标注的本地日志中动态筛选出若干高质量的演示示例；结合任务描述和人类经验知识，自动构建出文本提示，以指导大语言模型完成配电主站日志异常检测任务。实验结果表明，所提方案相比现有方案性能更优，尤其在真实配电主站数据集上，性能提升60%以上，对提升配电主站安全具有很强的实用价值。
-
优先出版日期:2025-02-26 DOI: 10.7500/AEPS20241024004
摘要：城市电网外部受电比例高，极端事件导致的城市上级电网送电通道连通性故障可能引发大停电事故。在此极限场景下，通过微网群灵活自组态运行保供，可实现重要负荷极限生存。然而，微电网在突发功率缺额下暂态频率波动大，直接影响到自组态运行保供成败。首先，提出了微网群极限生存问题求解框架，并基于系统频率响应模型构建了考虑多源协同的微电网动态频率约束。其次，基于前向欧拉法将包含常微分方程、限幅环节等非线性约束的微电网频率响应模型差分离散化。根据故障后微网群频率暂态响应过程中的切机切负荷情况，考虑惯量等效约束、控制动作延迟约束以及动态切分约束构建了微网群极限生存模型。通过求解一个混合整数线性规划模型得到微网群紧急频率控制策略和切分状态，以协调多种调频资源并在保证频率安全的同时最小化切负荷量，该模型可利用成熟的商用求解器高效求解。最后，通过算例仿真分析，验证了所提微网群紧急频率控制策略的有效性和优越性。
-
优先出版日期:2025-01-24 DOI: 10.7500/AEPS20240613008
摘要：电力碳表系统是实现实时、精准用电碳计量的重要载体。随着“碳达峰·碳中和”目标的推进，对电力碳表计量准确性和连续性的要求愈发严格，仅靠独立碳表系统难以应对越来越高的要求，亟须探索备用碳表系统的优化配置方法。文中根据电力碳计量具有“牵一发而动全身”的特性和用电碳计量与电力潮流间的强耦合关系，提出了一套备用碳表系统优化配置方法。该方法采用分步优化的方式。首先，在保证碳表系统能够完整计量电力系统全量碳信息的前提下，提出了以配置成本最低为目标的最优备用碳表装置数量确定方法。然后，以最小化备用碳表系统计量误差为目标，提出了备用碳表装置优化布点方法。最后，基于PJM 5节点系统和中国某地市实际电力系统的运行数据开展算例仿真。仿真结果表明，该方法能够在保证电力系统完整碳排放信息计量的前提下，以最小的备用碳表系统配置成本，实现不超过0.2%的碳排放计量误差。
-
优先出版日期:2024-12-30 DOI: 10.7500/AEPS20240519001
摘要：寒潮来临引发天气温度突发性骤降，此时负荷的用能增加、新能源的出力锐减以及系统备用和上级电网的供电能力不足，导致电网内部短时间内出现较大的电力缺额问题。随着负荷侧电动汽车基数的增加及灵活性资源需求响应能力的提升，调节负荷侧灵活性资源以弥补寒潮引起的电力缺额具备可行性。文中首先明确了资源的灵活性属性随场景的变化而变化，挖掘并构建了寒潮来临时电动汽车等灵活性资源模型；其次，考虑到灵活性资源中的电动汽车需要通过聚合来参与电网调度，构建了面向电动汽车连网时间不确定的电动汽车聚合方法；然后，基于寒潮来临时的灵活性资源、非民生类负荷和民生类负荷，提出了以社会损失最小为目标的寒潮天气电网滚动优化调度方法，得出电网中各资源在寒潮天气下的用电调整量；最后，通过算例验证所提方法能够有效应对寒潮来临时电网的电力缺额问题。
-
优先出版日期:2024-10-31 DOI: 10.7500/AEPS20240315002
摘要：判别中压配电线路故障是否由导线碰触树木引起，对于厘清森林火灾的成因、防治线路故障引发森林火灾具有重要意义。文中通过真型试验获取了各类高阻接地故障的零序电流，分析了高阻接地故障零序电流波形长时间尺度的变化特征。分析可知，导线碰树接地故障的零序电流有效值波形的波动性、单调性以及尖锐程度与其他高阻接地故障存在明显差异。设计了包含零序电流有效值曲线的标准差、离散系数、峭度、偏度在内的多特征融合参数组，构建了基于支持向量机的中压配电网导线碰树接地故障识别方法。结果表明，所提方法故障识别正确率达到了98%。
-
优先出版日期:2024-10-17 DOI: 10.7500/AEPS20231101004
摘要：现有电力系统暂态频率智能评估方法未充分考虑输入数据的时序特征。因此，文中提出一种基于暂态频率响应曲线智能预测的电力系统频率安全性评估方法。设计了一种多变量样本卷积交互网络，可充分挖掘电力系统量测数据的时序特征，从而提高电力系统暂态频率响应曲线的预测精度；基于所预测的频率响应曲线计算最大频率偏差、最大频率偏差发生时间和准稳态频率等关键指标，并综合评估系统的频率安全性。在频率稳定标准算例上进行仿真测试，结果表明所提方法与深度学习等经典方法相比，频率响应曲线预测和系统频率安全性评估精度均得到有效提升。
-
优先出版日期:2024-10-09 DOI: 10.7500/AEPS20240228008
摘要：交流线路零序电流保护最末一段均采用300 A定值， 存在无序跳闸风险。因此，文中提出了基于零序电抗线和非故障相极化的高阻接地距离继电器原理。继电器采用先选相、后测量的技术路线，选相元件将零序电抗线与非故障相极化方法相结合，构成多种组合判据，以分工完成选相。由于保护安装处零序电流与故障点零序电流存在相位差异，单相接地故障的故障相和相间接地故障的超前相的零序电抗线在故障点位于整定点附近时存在混叠区。区内近端、低阻单相接地故障时非故障相工作电压大幅变化，不利于区分混叠区的两类故障，故将选相元件分为低阻模块和高阻模块。低阻模块采用下偏的零序电抗线，用于识别近端、低阻故障；经低阻模块辅助后，高阻模块只需针对性处置故障点位于整定点附近的故障，可有效区分两类故障。选相完成后，通过非故障相极化的方法获得故障前工作电压，从而确定继电器的动作特性。高阻距离继电器的耐过渡电阻能力远超规程要求，提高了接地后备保护对高阻接地故障的选择性。
-
优先出版日期:2024-09-29 DOI: 10.7500/AEPS20240116008
摘要：高阻接地故障的准确、可靠检测是配电网故障处理的难点，正常的电容投切操作可对其产生干扰。针对这一问题，文中提出了一种基于零序李萨如曲线分析的高阻接地故障抗扰检测方法。首先，理论推导了高阻接地故障与电容投切扰动的零序电气量，二者在传统时频域特征角度无规律性差异，从而明确了干扰原因；进一步，将零序电流、电压波形重构为零序李萨如曲线，提出了基于数学形态学理论的李萨如曲线轨迹形状畸变复杂度量化指标，并结合零序李萨如曲线面积概率分布规律设计自适应启动判据，给出了噪声场景下高阻接地故障的抗扰检测算法；最后，利用配电网电磁暂态仿真算例和真型故障试验验证了所提方法的有效性和可靠性。
-
优先出版日期:2024-08-29 DOI: 10.7500/AEPS20240506007
摘要：可控换相换流阀是针对常规直流输电换流阀换相失败问题而提出的一种新型直流换流装备。2023年6月,采用全球首套可控换相换流阀的±500kV/1200MW葛洲坝至上海南桥高压直流输电系统改造工程(以下简称“葛南改造工程”)成功投运。阐述了可控换相换流阀技术需求与技术原理,并对技术经济性进行了分析。结合葛南改造工程系统输入条件,提出可控换相换流阀电气参数、结构设计方案,完成装备研制。提出型式试验方案与试验参数,并完成型式试验考核。针对可控换相换流阀技术特点,开展了低压加压、空载加压、人工短路等现场试验,保障了工程顺利投运。介绍了投运以来运行表现,结合现场录波具体分析了交流故障期间的换流阀动作时序的正确性。最后,对可控换相换流阀在特高压直流工程、省域交流联络线改造等场景下的应用前景和效果进行了展望分析,为后续可控换相换流阀的进一步推广应用提供参考。
-
优先出版日期:2024-04-28 DOI: 10.7500/AEPS20230914003
摘要：文中提出一种基于时空图注意力网络的区域级负荷超短期预测模型。首先，根据已有的区域级负荷进行元胞划分，构建考虑元胞相关性的图拓扑。其次，分别通过图注意力网络、一维卷积神经网络和门控循环单元，从空间、特征和时间维度提取有效特征，连接全连接层输出结果。最后，基于美国新英格兰地区的真实电力负荷数据进行仿真验证，并提取模型注意力权重，分析元胞之间的空间依赖性。结果表明，所提模型相比传统模型在不同预测步长上均具有更高的预测精度和稳定性，有效挖掘了区域级负荷的空间依赖性。
-
优先出版日期:2024-01-04 DOI: 10.7500/AEPS20230628010
摘要：随着电动汽车的规模化发展，研究如何有效考虑用户的出行行为机理并制定合理的充电站充电价格，对电力-交通网络的协同优化调度具有重大意义。针对此问题，提出了考虑用户出行成本预算的电力-交通耦合网络充电站定价策略。首先，建立考虑出行成本预算的交通用户均衡模型，将均衡状态通过变分不等式进行等效描述，从而对电动汽车出行需求和充电行为进行刻画。其次，构建考虑功率削减的配电网二阶锥优化模型，将充电站定价问题转化为含有变分不等式约束的优化问题，并根据问题设计交替迭代算法和外梯度算法进行求解。最后，通过算例对所提模型和方法的有效性进行验证，结果表明了考虑出行成本预算对耦合网络充电定价必要性。
-
优先出版日期:2023-09-12 DOI: 10.7500/AEPS20230425001
摘要：电动自行车(EB)违规入户充电行为具有时间随机性以及空间隐蔽性，存在较大安全隐患且难以有效管理。利用非侵入式监测系统具有实时自主执行和便捷易推广的特性，文中提出了基于小波检测和特征图谱决策的非侵入式 EB 充电实时监测系统。考虑 EB 负荷的物理结构和充电特性，从暂态和稳态两方面分析 EB 负荷的典型共性特征；预先构建具有强可分性和通用性的 EB 专有特征图谱实现 EB 稳态共性特征的一致性结构化表征；实际监测过程中，为了降低系统的算力需求和数据传输压力，基于小波变换精确定位具有高频分量的 EB 专有暂态现象完成类 EB 事件检测。最后，提取事件波形并通过图谱训练高效分类器进行负荷认定并实时上传。通过对实际用户进行监测，验证了监测系统的有效性，可以有效解决 EB 进楼入户充电的问题。
-
优先出版日期:2023-06-26 DOI: 10.7500/AEPS20220905004
摘要：为实现数据中心节能降耗,数据中心服务器功耗模型的精确构建至关重要。传统仅基于CPU利用率的服务器功耗模型,忽略了受温度变量影响的服务器功耗延迟变化动态特性,无法区分在CPU波动或阶跃不同工作状态下的服务器功耗分层(CPU operating statuses based Power consumption Layering, CPL)现象,导致较大模型误差。本文提出一种基于CPU工作状态进行温度估算的新型服务器功耗模型(Power consumption Model based on Temperature estimating by CPU operating statuses, PMTC)。PMTC通过在模型建立过程中计及温度变量,捕捉受CPU核心温度延迟变化影响的服务器功耗延迟变化动态特性,消除由CPL现象导致的模型误差；在功耗计算过程中通过判断CPU工作状态进行CPU核心温度的精确估算,避免了对温度变量的额外测量。本文通过搭建的功耗测试平台对比了PMTC模型与传统服务器功耗模型,验证了所提PMTC模型在不增加额外温度测量设备和输入数据维度的前提下,还原了服务器功耗延迟变化动态特性,显著降低了模型计算误差。
-
优先出版日期:2023-03-16 DOI: 10.7500/AEPS20220813001
摘要：随着电力系统向能源互联新生态逐渐迈进及网络层和物理层的深度耦合，网络攻击对电力系统的威胁不断提升。源身份欺骗攻击作为一种新型且复杂、强隐秘性的虚假数据注入攻击，可导致电网控制系统判断错误，引发系统瘫痪。针对这一问题，提出一种基于空间特征的电网同步量测虚假数据注入攻击检测方法。该方法通过变分模态分解和改进离散正交S变换提取同步量测装置不同位置的空间特征，实现在不损失量测数据空间特征的基础上，提取量测数据的身份认证信息；结合轻量型卷积神经网络评估量测数据遭受源身份攻击的可能性，加速检测响应速度。通过实际多点同步量测数据的检测结果，验证了该方法的有效性。
-
优先出版日期:2023-02-20 DOI: 10.7500/AEPS20220807002
摘要：风电功率预测对含风电的电力系统经济调度十分重要，针对点预测难以描述风电功率不确定性的问题，提出一种基于组合模态分解和深度学习的短期风电功率区间预测方法。首先，利用改进自适应噪声完备集合经验模态分解将原始风电功率序列分解为多个模态分量，并使用变分模态分解对其中的高频强非平稳分量再次分解。在此基础上，使用样本熵计算各分量复杂度并将它们重构为趋势分量、振荡分量和随机分量。然后，将3个分量分别输入经贝叶斯优化的双向长短期记忆神经网络建立各自的预测模型，得到3个分量的点预测值；并用混合核密度估计方法对振荡分量和随机分量预测结果的误差分布进行估计，再结合点预测值得到总体的区间预测结果。最后，通过实际算例分析表明，与其他模型相比该方法具有更高的预测精度。
-
优先出版日期:2022-09-27 DOI: 10.7500/AEPS20210323003
摘要：针对电力领域语料规模小、实体嵌套、实体缩写等特点，提出基于文本特征增强的实体识别方法。首先，通过预设词库和低粒度分词的方式，在合理利用中文单词蕴含的语义信息的同时，降低分词传递误差的影响。其次，设计词级双向门控循环单元学习中文单词构造特征，融合词性和词长特征后，与单词向量拼接成为单词增强向量。然后，基于双向门控循环单元-注意力-条件随机场完成实体识别模型的构建和训练。在此基础上，采用电力领域语料库进行验证，F1分数为87.02%，证实了电力命名实体识别效果。
-
优先出版日期:2022-08-18 DOI: 10.7500/AEPS20211203007
摘要：针对目前污染企业环保工况异常监测实施困难、识别误差大、结果易被篡改等问题，提出了一种基于电能质量监测数据的环保异常工况识别方法。区别于对每个设备安装分表进行用电监测的现有方案，使用企业设备公共用电入口处非侵入式负荷监测所得的多维电能质量数据进行工况分类模型训练，实现异常工况识别。首先，对表征生产情况的特征数据进行时序变点检测与聚类计算，实现企业生产工况的划分；然后，结合环保设备运行情况得到用于分类的环保工况类别；进而，采用Stacking集成学习模型对环保相关的工况场景进行分类学习；最后，利用所训练的分类模型识别出企业存在的环保异常工况。利用仿真测试数据与实际企业数据验证了所提方法的有效性。
-
优先出版日期:2022-05-26 DOI: 10.7500/AEPS20220126001
摘要：由于电缆单位长度电容为同电压等级架空线路的20倍以上，越来越多的海上风电经交流电缆并网使得送出系统自然谐振频率降低，增大了系统谐振风险。针对某海上风电场并网过程中出现的谐振过电压现象，分析了故障录波数据；基于送出系统阻抗模型进行机理分析，并通过电磁暂态仿真复现，验证了送出系统存在2倍频附近自然谐振频率为风电场合空载变压器、合空载线路操作引发谐振过电压的根本原因。结合工程实际，提出采用改变送出系统运行方式、优化静止无功发生器控制保护系统和增加接入负荷量的联合抑制措施。最后，通过仿真及现场试验验证了所提措施的有效性。
-
优先出版日期:2022-05-13 DOI: 10.7500/AEPS20211031001
摘要：为提高复杂配电系统供电可靠性计算的效率，提出一种基于Neo4j图数据库的可靠性计算方法。首先，通过图数据库以节点-边形式存储配电网拓扑结构。同时，利用Neo4j图数据库中边具有不同类型的特点来完成复杂配电系统中的馈线分级及负荷分块，构建基于图数据库的配电网图模型。其次，结合路径搜索进行配电网图模型的子图划分，基于各子图完成图模型的简化。最后，在最小路可靠性算法基础上结合Neo4j图数据库高效率的最短路径查询等功能实现了配电系统的供电可靠性分析。通过对比林顿测试系统及中国某10 kV实际配电网进行算法验证，验证了所提方法的有效性。
-
优先出版日期:2022-04-26 DOI: 10.7500/AEPS20210806005
摘要：柔性环网控制器取消联结变压器后在交流侧出现故障时无法阻止零序电压分量传输,从而增大了故障范围。文中采用经典电路分析和正负序分析算法,解释了零序电压分量的形成与传输的基本原理。提出了一种无联结变压器的柔性环网控制器拓扑，交流侧换流器都采用传统半桥子模块的模块化多电平换流器，而在正负极性母线上分别串联全桥子模块阀串。利用全桥子模块可输出正负电压的能力，抑制了直流侧电压波动，同时也阻止了故障范围扩大。通过MATLAB/Simulink软件对故障时零序电压被抑制的特性进行了仿真分析，仿真结果验证了理论分析的正确性和所提拓扑的有效性。
-
优先出版日期:2022-03-30 DOI: 10.7500/AEPS20210731001
摘要：针对窃电检测中用户用电数据类别不平衡、采用投票法作为结合策略的集成学习方法无法充分发挥多个不同学习器优势等问题，提出一种利用Stacking集成学习融合多异学习器的模型应用于窃电检测。首先,从影响电量计量的因素出发，根据常见的5种窃电方法模拟6种窃电行为模式；其次，采用合成少数类过采样技术(SMOTE)对不平衡的用电数据进行处理，并利用K折交叉验证法对平衡后的训练集进行划分以缓解因重复学习造成的过拟合；然后,使用评价指标和多样性度量优选模型的不同初级学习器和元学习器，构建融合不同学习器优势和差异的Stacking集成学习窃电检测模型；最后,算例对比分析结果表明所提窃电检测模型能有效解决用电数据类别不平衡，充分发挥不同学习器的优势，评价指标良好。
-
优先出版日期:2021-12-01 DOI: 10.7500/AEPS20210510001
摘要：对拓扑结构进行优化可提高电力系统运行灵活性，然而线路开断与变电站母线分裂等系统级的离散决策变量维度极高。该拓扑结构优化问题难以由传统混合整数优化方法求解。针对该问题，提出了一种结合异步优势Actor-Critic（A3C）深度强化学习与电力系统领域知识的运行优化方法，将在线优化的计算负担转移至离线智能体训练阶段。该方法通过同时考虑拓扑结构与发电出力调整的动作空间设计系统运行控制智能体，以最小化约束越限为训练奖励，通过强制约束校验缩减搜索空间并提高强化学习效率，从而实现电力系统运行拓扑结构优化的快速计算，提高电力系统运行的安全性。仿真测试验证了所提方法的有效性。
-
优先出版日期: DOI: 10.7500/AEPS20250627005
摘要：针对综合能源系统研究中缺乏可用的测试案例这一问题，基于多个能源系统的公开数据与实际工程的脱敏数据资源，构建了一个包含111个电节点、100个燃气节点、104个热节点、9个冷节点的灵活可拓展的综合能源仿真测试系统IES-134，旨在为综合能源系统科学研究提供公共测试平台。首先介绍了IES-134系统的总体构建原则，然后对IES-134系统的能源-通信网络拓扑结构、能源节点配置情况等信息进行了详细说明，同时提供了与IES-134系统相适配的全年15分钟级负荷与可再生能源出力时序数据集，以及极端天气与设备故障等异常场景的测试数据集。该系统的拓扑结构、参数及运行数据均可在网站下载。最后，对IES-134系统进行了多能流计算、可靠性评估、运行优化调度以及状态估计等多种稳态测试，各项测试结果验证了其作为测试案例的有效性。
-
优先出版日期: DOI: 10.7500/AEPS20250814008
摘要：基于数据驱动的负荷预测在新型电力系统中发挥重要作用。配电台区负荷特征多样,且影响因素复杂,传统方法预测结果可解释性差。为此,本文提出一种考虑配电网数据集特征多维视角的深度学习预测可解释性方法。首先,依据深度学习模型预测结果进行可解释性分析,其次,结合相似性实验和消融实验,以内部视角验证数据集规模和季节性对架构预测性能的影响。在此基础上,提出一种负荷离散度可视化及其量化方法,以外部视角验证数据集离散度对模型预测性能的影响。最后,综合内外视角的数据集特性,提出一种“动态匹配”的数据集优化策略,通过集成数据季节性和离散度的特征动态选择数据库中的训练样本,提高样本的代表性。测试结果表明,所提方法能捕捉提高架构预测准确性的关键数据,减少数据收集的时间成本,亦能提升提高使用者对预测结果的可信度。
-
优先出版日期: DOI: 10.7500/AEPS20250827001
摘要：直流微电网中各类分布式发电单元(Distributed Generation Unit, DGU)、负载等通过电力电子转换器与电力线紧密互联，一旦局部发生故障，则会迅速传播引发连锁效应，并加大状态估计与故障诊断的难度。针对这一挑战，本文提出了一种基于多智能体的分布式最优状态估计与故障定位方案。通过将各DGU配备一个可运行分布式卡尔曼滤波器的智能体，每个智能体基于解耦滤波策略消除互联子系统不利影响，从而实现最小方差准则下的局部系统的最优状态估计；同时构造分布式残差生成器，可实现单个和并发故障的检测和定位。最后， 通过三个发电单元构成的直流微电网系统验证了所提方法的有效性和优越性。
