《電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)》(月刊)創(chuàng)刊于1989年，由全國高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化專業(yè)學(xué)術(shù)年會(huì)和天津大學(xué)共同主辦，向國內(nèi)外公開發(fā)行的學(xué)術(shù)刊物。在國內(nèi)32所高等學(xué)校教授組成的編委會(huì)領(lǐng)導(dǎo)下工作。學(xué)報(bào)刊登電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論研究、重要設(shè)備研究開發(fā)方面的學(xué)術(shù)論文和研究成果報(bào)告，也發(fā)表高校教學(xué)和科研方面的經(jīng)驗(yàn)交流和國內(nèi)外學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài)報(bào)道及相關(guān)企業(yè)的生產(chǎn)和研究工作的介紹等。本學(xué)報(bào)是中文核心期刊，天津市一級(jí)期刊，被英國科學(xué)文摘(SA)、俄羅斯文摘雜志(AJ)、日本科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)社數(shù)據(jù)庫(CBST,JST)、美國烏利希國際期刊指南、中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫等國內(nèi)外相關(guān)數(shù)據(jù)庫收錄。

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5G通信下的VSC-MTDC系統(tǒng)分級(jí)頻率互濟(jì)控制策略————作者：李俊楠;何心銘;張開翔;付航;楊浩瓊;戚家偉;

摘要：為提升多端柔性高壓直流輸電系統(tǒng)各端異步互聯(lián)交流電網(wǎng)的頻率穩(wěn)定性，提出一種5G通信下的頻率分級(jí)互濟(jì)控制策略。該策略經(jīng)5G通信實(shí)時(shí)共享各交流電網(wǎng)的頻率信息，并根據(jù)各側(cè)頻率越限程度，按優(yōu)先級(jí)啟動(dòng)相應(yīng)的頻率互濟(jì)模式。各側(cè)電壓源換流器(Voltage Source Converter， VSC)再按所設(shè)計(jì)的控制環(huán)節(jié)同步調(diào)整有功功率和直流電壓，實(shí)現(xiàn)對越限系統(tǒng)的頻率響應(yīng)。延伸提出控制系統(tǒng)內(nèi)置電氣參數(shù)的自適應(yīng)整定...

工業(yè)蒸汽發(fā)電機(jī)等效虛擬儲(chǔ)能建模及功率控制策略————作者：唐偉寧;鞠默欣;何博宇;蔣睿珈;劉俐君;

摘要：為充分利用工業(yè)蒸汽發(fā)電機(jī)的靈活性，首次提出面向工業(yè)蒸汽發(fā)電機(jī)的虛擬儲(chǔ)能方案。該方案將儲(chǔ)能系統(tǒng)與工業(yè)蒸汽發(fā)電機(jī)結(jié)合構(gòu)建虛擬儲(chǔ)能系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用儲(chǔ)能的快速功率調(diào)節(jié)能力補(bǔ)償工業(yè)蒸汽發(fā)電機(jī)升降功率過程中的爬坡。此外，還提供虛擬儲(chǔ)能方案下儲(chǔ)能系統(tǒng)的容量配置方法，依據(jù)發(fā)電機(jī)功率最大上調(diào)過程所需功率和能量設(shè)計(jì)儲(chǔ)能系統(tǒng)容量。其次，提出虛擬儲(chǔ)能內(nèi)部功率控制策略，在內(nèi)部發(fā)電機(jī)升降功率過程中按照靈活性服務(wù)需求來控制儲(chǔ)能...

考慮鎖相環(huán)頻率突變與阻尼效應(yīng)的暫態(tài)分析方法————作者：高興隆;陳俊儒;郭金龍;劉牧陽;李兵;

摘要：針對高比例新能源滲透率場景下跟網(wǎng)型并網(wǎng)變換器未綜合考慮頻率突變與等效阻尼時(shí)變特性而存在穩(wěn)定性機(jī)理誤判的問題，本文提出了一種更能準(zhǔn)確評(píng)估變換器穩(wěn)定性的改進(jìn)型等面積準(zhǔn)則。該方法在傳統(tǒng)等面積準(zhǔn)則的理論基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性地將頻率突變引入的初始動(dòng)能和正負(fù)阻尼做功量納入考量范圍，從而推導(dǎo)出更為精確的穩(wěn)定區(qū)間判據(jù)。通過MATLAB/Simulink仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，所提出的改進(jìn)方法能有效提高跟網(wǎng)型并網(wǎng)變換器穩(wěn)定性評(píng)估精...

基于改進(jìn)雙向時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)的非侵入式負(fù)荷分解模型————作者：張彼德;鐘子怡;陳豪;馬俊梅;李天倩;

摘要：針對當(dāng)前非侵入式負(fù)荷技術(shù)在低功率、多狀態(tài)設(shè)備的時(shí)序負(fù)荷上存在分解精度不足、模型泛化性能低的問題，提出一種融合多尺度通道增強(qiáng)注意力機(jī)制與改進(jìn)雙向時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷分解模型。該模型結(jié)合多種卷積與殘差網(wǎng)絡(luò)，克服了傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法捕捉全局信息、難以處理時(shí)間序列以及隨著網(wǎng)絡(luò)深度增加帶來梯度爆炸的局限性，通過雙向結(jié)構(gòu)使模型能從歷史數(shù)據(jù)推斷當(dāng)前狀態(tài)，并利用未來短暫波動(dòng)修正當(dāng)前狀態(tài)，從而減少狀態(tài)轉(zhuǎn)換延遲或瞬時(shí)...

Beta混合模型結(jié)合K-S檢驗(yàn)的系統(tǒng)諧波阻抗估計(jì)————作者：陳一涵;曾成碧;苗虹;楊小寶;

摘要：為提高概率分布類方法在系統(tǒng)諧波阻抗估計(jì)中的準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性，提出Beta混合模型結(jié)合柯爾莫可洛夫-斯米洛夫檢驗(yàn)(K-S test)的系統(tǒng)諧波阻抗估計(jì)方法。首先，基于電力系統(tǒng)等效電路構(gòu)建系統(tǒng)諧波電流的Beta混合模型，根據(jù)最大似然估計(jì)原理建立模型的對數(shù)似然函數(shù)。其次，采用期望最大算法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，通過求解對數(shù)似然函數(shù)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)諧波阻抗的準(zhǔn)確估計(jì)。最后，引入K-S檢驗(yàn)方法，根據(jù)諧波電流數(shù)據(jù)的實(shí)際累計(jì)分布...

新型自適應(yīng)滑模和參數(shù)辨識(shí)的永磁同步電機(jī)控制————作者：張榮蕓;王榮香;時(shí)培成;歐洪偉;許宇翔;王世維;

摘要：為了解決傳統(tǒng)滑模控制器在系統(tǒng)控制過程中存在超調(diào)過大、控制精度不足以及遺忘因子遞推最小二乘法（FFRLS）在永磁同步電機(jī)參數(shù)辨識(shí)中難以兼顧快速性與準(zhǔn)確性的問題，首先設(shè)計(jì)一種新型自適應(yīng)指數(shù)趨近律，并構(gòu)建一種新型滑模控制器；其次，通過將理論模型與實(shí)際模型的偏差作為變量來構(gòu)建遺忘因子，從而動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)估計(jì)過程中新舊數(shù)據(jù)的權(quán)重分配，提出一種自適應(yīng)遺忘因子遞推最小二乘法（AFFRLS）的參數(shù)辨識(shí)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果...

計(jì)及直流等效儲(chǔ)能效應(yīng)的“風(fēng)-光-水-儲(chǔ)”一體化調(diào)度————作者：李欣;汪菁菁;趙張飛;郭攀鋒;李新宇;

摘要：為應(yīng)對現(xiàn)階段“風(fēng)-光-水-儲(chǔ)”一體化基地儲(chǔ)蓄容量無法完全平抑新能源出力波動(dòng)的問題，提出一種計(jì)及特高壓直流外送通道等效儲(chǔ)能效應(yīng)的多區(qū)域“風(fēng)-光-水-儲(chǔ)”一體化基地優(yōu)化策略，該策略綜合考慮不同區(qū)域新能源出力的互補(bǔ)效益，聯(lián)合特高壓直流外送通道按需調(diào)控外送優(yōu)勢，挖掘特高壓直流外送的等效儲(chǔ)能效應(yīng)，旨在降低對實(shí)際儲(chǔ)能的依賴，最小化系統(tǒng)總運(yùn)行成本，緩解電網(wǎng)調(diào)峰壓力。通過仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明，采用考慮直流輸電線路外...

基于元圖增強(qiáng)時(shí)空神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模配電系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測方法————作者：潘連榮;呂嘉;李培愷;傅源;陳新凌;段秦尉;

摘要：針對現(xiàn)有負(fù)荷預(yù)測模型多側(cè)重于時(shí)間序列分析而忽視空間依賴性的不足，提出一種基于元圖增強(qiáng)卷積遞歸網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測方法。首先采用Transformer編碼器模塊，利用自注意力機(jī)制增強(qiáng)時(shí)間特征提取，有效捕捉負(fù)荷的長期依賴性和非線性變化；其次，設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模塊，通過元圖存儲(chǔ)庫自適應(yīng)更新節(jié)點(diǎn)間的空間關(guān)系，解決傳統(tǒng)固定圖結(jié)構(gòu)無法適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的問題；最后，采用雙層時(shí)空特征提取結(jié)構(gòu)，分別通過圖卷積網(wǎng)絡(luò)和遞...

基于超短期預(yù)測的新能源配網(wǎng)合環(huán)電流計(jì)算及優(yōu)化抑制方法————作者：馬云聰;楊高奎;聶松松;向紅;孫語璇;楊瀚文;

摘要：為應(yīng)對低壓配網(wǎng)因高占比新能源波動(dòng)性及區(qū)域分布失衡導(dǎo)致的系統(tǒng)潮流重構(gòu)復(fù)雜度加劇、合環(huán)運(yùn)行成功率降低難題，本文基于超短期預(yù)測，提出含新能源配網(wǎng)合環(huán)電流的計(jì)算及優(yōu)化抑制方法。首先，考慮新能源波動(dòng)，經(jīng)模型等效、理論推導(dǎo)計(jì)及新能源出力的預(yù)測合環(huán)穩(wěn)態(tài)及沖擊電流，構(gòu)建關(guān)于電流的多序列不確定集合；其次，針對合環(huán)電流過大時(shí)刻，綜合評(píng)估最惡劣工況與保護(hù)整定值，提出考慮新能源波動(dòng)特性的合環(huán)可行性判據(jù)，同時(shí)，引入網(wǎng)內(nèi)儲(chǔ)能...

關(guān)于論文摘要和關(guān)鍵詞

摘要：<正>1 摘要（1）摘要的內(nèi)容包括研究的目的、方法、結(jié)果和結(jié)論，篇幅以200字左右為宜。（2）摘要應(yīng)具有獨(dú)立性和自明性，應(yīng)是一篇完整的短文。一般不分段，不用圖表和非公知公用的符號(hào)或術(shù)語，不得引用圖、表、公式和參考文獻(xiàn)的序號(hào)。（3）英文摘要一般與中文摘要內(nèi)容相對應(yīng)。2關(guān)鍵詞（1）關(guān)鍵詞是為了便于作文獻(xiàn)索引和檢索而選取的能反映論文主題概念的詞或詞組，一般每篇文章標(biāo)注3～8個(gè)

關(guān)于量和單位

摘要：<正>1.量的符號(hào)一般為單個(gè)字母，并一律采用斜體（pH例外）。必要時(shí)，可在量符號(hào)上附加角標(biāo)。2.在表達(dá)量值時(shí)，在公式、圖、表和文字?jǐn)⑹鲋校�一律使用單位的國際符號(hào)，且均用正體。3.不可修飾單位符號(hào)，如:加縮寫點(diǎn)、角標(biāo)、復(fù)數(shù)形式。4.在圖和表中,特定單位表示量的數(shù)值時(shí)，用量與單位相比形式，如：L/m,m/kg,c_B/(mol·dm^-3)。5.不能把ppm,p...

關(guān)于論文題名和作者信息

摘要：<正>1.題名（1）題名應(yīng)以簡明、確切的詞語反映文章中最重要的特定內(nèi)容，并有助于選定關(guān)鍵詞。（2）中文題名一般不宜超過20個(gè)字，必要時(shí)可加副題名。（3）英文題名應(yīng)與中文題名含義一致。（4）題名應(yīng)避免使用非公知公用的縮寫詞、字符、代號(hào)，盡量不出現(xiàn)數(shù)學(xué)式和化學(xué)式。2.作者署名和工作單位（1）作者姓名署于題名下方，團(tuán)體作者的執(zhí)筆人也可標(biāo)注于篇首地腳或文末

關(guān)于分類號(hào)、引言和結(jié)論（篇尾）

摘要：<正>1.分類號(hào)（1）為便于檢索和編制索引，按《中國圖書資料分類法》對每篇論文給出分類號(hào)。（2）一篇涉及多學(xué)科的論文，可以給出幾個(gè)分類號(hào)，主分類號(hào)應(yīng)排在第1位。2.引言（篇首）（1）引言的內(nèi)容可包括研究的目的、意義、主要方法、范圍和背景等。應(yīng)開門見山，言簡意賅，不要與摘要雷同或成為摘要的注釋，避免公式推導(dǎo)和一般性的方法介紹

關(guān)于參考文獻(xiàn)著錄格式

摘要：<正>1.連續(xù)出版物標(biāo)引項(xiàng)順序號(hào)作者.題名[J].刊名（外文刊名可縮寫，縮寫后的首字母應(yīng)大寫，并省略縮寫點(diǎn)“．”），出版年份，卷號(hào)（期號(hào)）：起始或起止頁碼.2.專著標(biāo)引項(xiàng)順序號(hào)作者．書名[M]．版本（第1版不標(biāo)注）.出版地：出版者，出版年.（專著中的析出文獻(xiàn)應(yīng)注明起止頁碼）.3.論文集標(biāo)引項(xiàng)順序號(hào)作者.題名[C]//主編.論文集名.出版地：出版者，出版年.起止頁碼

關(guān)于外文字符的字體

摘要：<正>l.正體外文字母的常用場合（1）計(jì)量單位和SI詞頭符號(hào)。（2）數(shù)學(xué)式中的運(yùn)算符號(hào)和縮寫號(hào)，如:微分號(hào)d，有限增量符號(hào)Δ，變分號(hào)δ，極限lim，行列式det，最大值max等。（3）其值不變的數(shù)學(xué)常數(shù)符號(hào)：圓周率π，自然對數(shù)的底e，虛數(shù)單位i（電工中常用j）。（4）量符號(hào)中為區(qū)別其他量而加的具有特定含義的非量符號(hào)和非變動(dòng)性數(shù)字符號(hào)角標(biāo)，如勢能E_P，宏觀總截面∑_to...

關(guān)于參數(shù)與偏差范圍的表示

摘要：<正>1.數(shù)值范圍：五至十可寫為5～10;3×10～3～8×10～3不能寫成3～8×10～3。2.百分?jǐn)?shù)范圍：20～30%不能寫成20～30%。3.具有相同單位的量值范圍：1.5～3.6 mA不必寫成1.5 mA～3.6 mA。4.偏差范圍：（25±1）℃不能寫成25±1℃；（85±2）%不能寫成85±2%。5.帶尺寸單位的量值相乘，如50 cm×80 cm×100 cm不能寫成50×80×100...

電力系統(tǒng)頻率自適應(yīng)譜聚類空間分群方法————作者：謝巖;唐曉駿;申家鍇;馬世英;蘇志達(dá);任健淼;

摘要：隨著“雙碳”目標(biāo)下新型電力系統(tǒng)建設(shè)的推進(jìn)，廣域系統(tǒng)頻率空間分布特征越發(fā)顯著。針對基于量測數(shù)據(jù)的頻率空間分布特性分群方法在降維保真、數(shù)據(jù)自適應(yīng)等方面存在的不足，提出基于自適應(yīng)譜聚類的頻率空間分群方法。首先，構(gòu)建電網(wǎng)頻率量測空間并自適應(yīng)確定數(shù)據(jù)窗口；其次，引入皮爾遜相關(guān)系數(shù)衡量擾動(dòng)后慣量響應(yīng)階段電網(wǎng)量觀測節(jié)點(diǎn)頻率響應(yīng)的相似程度；然后，基于譜聚類理論提出電力系統(tǒng)頻率空間分群方法，刻畫電網(wǎng)擾動(dòng)后的頻率空間...

基于正序電流故障分量投影的有源配電網(wǎng)差動(dòng)保護(hù)方法————作者：王盛;許仕杰;張溪洋;曾舉鵬;賀世庚;

摘要：為解決分布式電源故障特征復(fù)雜性與隨機(jī)性對配電網(wǎng)饋線電流保護(hù)的影響，提出基于正序電流故障分量投影的差動(dòng)保護(hù)方法。首先，分析分布式電源的控制策略以及逆變型分布式電源輸出電流與并網(wǎng)點(diǎn)電壓之間的關(guān)系；其次，探究不同類型分布式電源正序電流故障分量的特征差異，通過解析并網(wǎng)點(diǎn)電壓跌落和相位突變時(shí)含逆變型分布式電源配電網(wǎng)的故障特征變化規(guī)律，提出基于正序電力故障分量投影的差動(dòng)保護(hù)判據(jù)。最后，在PSCAD/EMTDC...

多饋入直流下考慮暫態(tài)電壓穩(wěn)定的新一代大容量調(diào)相機(jī)最優(yōu)配置————作者：李清;陳培淵;徐智華;盛浩;

摘要：多饋入直流環(huán)境下的受端電網(wǎng)交直流耦合強(qiáng)度高，面臨著直流換相失敗及電壓失穩(wěn)的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，亟需新一代大容量調(diào)相機(jī)在受端電網(wǎng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行最優(yōu)配置。首先，建立調(diào)相機(jī)次暫態(tài)與暫態(tài)過程無功出力特性模型，明確不同時(shí)間尺度上大容量調(diào)相機(jī)無功出力與直流無功需求耦合關(guān)系。然后，設(shè)立動(dòng)態(tài)負(fù)荷臨界穩(wěn)定電壓指標(biāo)，揭示暫態(tài)直流無功變化對含動(dòng)態(tài)負(fù)荷接入的多饋入直流地區(qū)暫態(tài)電壓穩(wěn)定影響機(jī)理。最后，以最少的經(jīng)濟(jì)成本實(shí)現(xiàn)無功支撐能力最...

基于特征綜合評(píng)價(jià)和模型優(yōu)化的鋰離子電池健康狀態(tài)估計(jì)方法————作者：黃凱;郝潤凱;郭永芳;

摘要：針對特征評(píng)價(jià)指標(biāo)性能單一、預(yù)測模型特征捕捉能力不足和超參數(shù)難以確定等問題，本文提出基于特征綜合評(píng)價(jià)和模型優(yōu)化的鋰離子電池健康狀態(tài)（SOH）估計(jì)方法。首先，從原理和統(tǒng)計(jì)角度構(gòu)建特征的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，選取指標(biāo)得分較高的特征作為模型輸入；其次，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、高效局部注意力（ELA）和雙向門控循環(huán)單元（BiGRU）建立CNN-ELA-BiGRU預(yù)測模型，增強(qiáng)模型捕捉特征的能力；最后，利用金豺優(yōu)...

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