电工电能新技术

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薄强，王丽芳，张玉旺，郭彦杰，张云

电工电能新技术. 2022, 41(4): 1-8. https://doi.org/10.12067/ATEEE2103042

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线圈高频电阻的计算对无线充电系统线圈的优化设计至关重要。实际工程一般采用Litz线来绕制线圈以减小趋肤和邻近损耗，但由于扭绞工艺的影响，实际Litz线的电阻值介于理想Litz线和平行束导线之间。本文首先详细分析Litz线电阻的组成与影响因素；其次，提出采用理想Litz线和平行束导线的电阻来拟合实际Litz线电阻的计算方法，该方法同时考虑了线圈自身结构和不同线圈之间电磁场的相互耦合作用对电阻的影响；最后，采用两类Litz线搭建平面矩形线圈和DD线圈进行实验验证。实验表明，在不同的频率范围内，所提计算方法得出的平面矩形线圈和DD线圈的电阻值与实际测量结果一致，验证了该计算方法的准确性和有效性。

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基于变结构补偿网络的WPT恒流/恒压充电系统

王德玉，秘锡鸿，傅超伟，胡挺，赵清林

电工电能新技术. 2022, 41(4): 9-15. https://doi.org/10.12067/ATEEE2105063

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针对电动汽车充电无线电能传输（WPT）系统的网络补偿技术，研究了一种LCC-LCC/S型变结构补偿网络。通过开关控制，能够将松耦合变压器的原/副边补偿网络由恒流源-恒流源特性，切换为恒流源-恒压源特性，从而实现变化负载工况下的恒流或恒压输出，用以满足动力电池的充电需求。针对变结构切换过程中硬开关能量冲击导致的高电压应力问题，本文提出了根据电流极性切换开关的控制策略，进一步优化了开关切换时序，实现模式切换的平滑过渡。最后搭建一个1 kW等级的实验样机，输入为400 V稳压源、输出为模拟电池假负载；利用定宽定频控制实现了10 A恒流输出及105 V恒压输出，在负载变化扰动下的稳态输出波动较小，且实现了逆变器的零电压开通。通过模式切换暂态冲击实验验证了本文所提方案的合理性。

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高频工况下高温超导带材传输损耗特性研究

张玉峰，苏涛，郭倩，何劲飞，周奇勋

电工电能新技术. 2022, 41(4): 16-23. https://doi.org/10.12067/ATEEE2103050

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高温超导（HTS）带材的传输损耗是其交流损耗的主要组成部分之一，影响着其工作性能，已成为超导电机领域研究的重要内容。目前，针对HTS带材传输损耗的研究主要集中于kHz频率以下，而kHz以上频段传输损耗对电气参数的依赖规律有待明确。本文以应用于旋转电机领域的HTS带材为研究对象，建立了基于H公式的多层仿真模型，并对50 Hz至1 MHz频段范围内的交变电流传输损耗进行了研究，探究了频率、幅值对传输损耗影响的一般性规律。研究表明：在通入MHz频率以下的交变电流时，HTS带材传输损耗对电流幅值的依赖性小于对频率的依赖性；铜稳定层等金属层损耗达到总损耗97%以上，成为HTS带材传输损耗的主要来源。

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基于社会学习的粒子群优化算法的电力系统稳定器参数协调优化设计

张程，邱炳林，刘佳静，匡宇

电工电能新技术. 2022, 41(4): 24-33. https://doi.org/10.12067/ATEEE2108009

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对于电力系统稳定器(PSS)参数优化整定的问题，为了更好地寻找最优参数，本文将社会学习机制引入到粒子群优化算法中，将社会学习粒子群优化算法（SLPSO）应用于PSS参数的优化整定中，相比于传统优化算法，本文算法优化PSS参数具有更好的动态自适应性，同时不易陷入局部最优，能够较快地寻找到全局最优值。通过四机两区的仿真算例表明，本文方法解决了常规优化算法如粒子群优化算法优化PSS参数中存在的收敛性差、容易陷入局部最优、优化效果差等问题。通过将社会学习粒子群优化算法应用于PSS参数的寻优工作中，其PSS的优化效果和稳定性都得到了较大的提升。

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基于社交网络影响力的连锁故障关键线路辨识

郭琦，郝乾鹏，刘军，孟凡成，胡博，薛艳军

电工电能新技术. 2022, 41(4): 34-41. https://doi.org/10.12067/ATEEE2108020

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为有效管控大停电风险，准确辨识诱发电力系统连锁故障的关键线路是非常有必要的。为此，本文基于社交网络影响力分析提出一种电力系统连锁故障的关键线路辨识方法。首先，采用连锁故障的样本数据，构建描述故障传播特性的社交网络；然后，建立连锁故障传播过程中的线路影响力量化方法，计及不同线路影响力的重叠性，通过最大化关键线路集合的故障传播影响，识别传播连锁故障的重要线路元件；最后，基于省级电网验证了所提方法的有效性。

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大型流域梯级电站群智能调度关键技术研究及实践

马芳平，罗玮，钟青祥，金峰，张明君

电工电能新技术. 2022, 41(4): 42-48. https://doi.org/10.12067/ATEEE2111016

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大渡河流域水文情势复杂多变，梯级水电电力调峰调频、水利防洪减灾任务艰巨，防洪兴利矛盾突出，多目标协同难度大，是国内外流域调度领域普遍关注的重点。本文以大渡河流域多年的创新与实践为基础，详细介绍了大渡河流域梯级电站群智能调控运行成套技术，包括多因子“量-型”混沌相似的中长期水文预报方法、大数据驱动的高精度水情气象耦合洪水概率预报技术、适应电网高强度调峰调频需求的梯级负荷实时智能调控方法、自适应复杂洪水情势的流域泄洪闸门智能调控技术。本文同时介绍了大渡河流域梯级电站群的智能调控平台，通过该系统实现了智能化运行，保障了大渡河流域梯级电站群的安全运行，经济和社会效益显著。

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多模型分层融合的配用电系统用户数据识别

蔡军，谢航，吴高翔，唐贤伦，邹密

电工电能新技术. 2022, 41(4): 49-58. https://doi.org/10.12067/ATEEE2107014

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针对配用电系统用户数据识别中特征选择困难和单模型分类精度不高的问题，本文提出多模型分层融合的识别方法。首先,设计多尺度联结的递归差分卷积网络对用户数据进行特征提取，使浅层融合的有效信息不会随着层数的增长而消失；其次，改进自适应学习率优化算法训练模型，增加模型分类性能；最后对6种基模型分层加权融合，以阈值划分层级，新定义混淆矩阵的错误样本数确定权值，有效克服了基模型适应度缺陷。融合方法在用户特征库的识别上获得99.43%的准确率，比传统卷积神经网络与加权融合方法的准确率分别提高0.53%、0.47%，实现了对用户数据的特征提取和高准确率识别，有助于提高配用电系统信息处理和智能决策水平，为电力需求侧用户服务和经营管理提供支撑。

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1 000 MW量级水轮发电机中性点电压漂移影响因素及接地装置参数优化分析

周龙,熊斌，丁树业，骆林，汪泰安

电工电能新技术. 2022, 41(4): 59-66. https://doi.org/10.12067/ATEEE2110011

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我国具有丰富的水力资源，在“碳达峰”和“碳中和”的目标要求下，水力资源的大规模开发利用是必然趋势。然而随着水轮发电机容量的增大，各支路电容不对称性也增大，这将产生中性点漂移明显放大的现象，其对发电机的并网运行和机组保护构成不容小觑的威胁。因此，本文针对1 000 MW量级大型水轮发电机，对其中性点经电阻并联电抗组合式接地方式下的电压漂移进行分析，得到了定子绕组对地电容不对称系数以及中性点接地装置参数两种因素对电压漂移的影响规律；并根据其规律提出一种中性点组合式接地方式装置参数选择的优化方法，最后通过准分布电容模型，仿真得出该接地参数下单相接地故障时的故障电流以及暂态过电压，验证了其可行性，为大型水轮发电机中性点接地装置的参数设计提供了依据。

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基于改进秃鹰搜索算法的变压器J-A模型参数辨识

莫仕勋，杨皓，蒋坤坪，梁振燊

电工电能新技术. 2022, 41(4): 67-74. https://doi.org/10.12067/ATEEE2110014

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在对变压器的精确建模中，铁磁材料特性的表示是一大关键点。J-A磁滞模型具有参数较少、物理意义清晰等优点，在研究中得到广泛应用。针对现有 J-A 模型参数辨识所使用的优化算法存在精度低、耗时久等问题，本文提出了一种基于改进秃鹰搜索算法，以实现对J-A磁滞模型参数的快速、精确辨识。该方法融合混沌映射、精英反向学习及自适应权重，能使算法具有很好的全局搜索能力与局部搜索能力，将待求值快速收敛于全局最优值。本文使用该算法对磁滞曲线的 J-A 磁滞模型参数进行辨识，然后基于所得到的参数对磁性材料的磁滞特性进行模拟，并将模拟结果与其他算法的模拟结果进行了对比分析。结果表明，使用该算法辨识模型参数时收敛速度更快、辨识精度更高，且基于该算法所辨识的参数模拟磁滞回线与实测曲线吻合较好，验证了该算法的实用性、有效性与优越性。

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基于比较电压法的超导磁体临界电流测试

马士卓，王慧，杨文将，诸嘉慧

电工电能新技术. 2022, 41(4): 75-81. https://doi.org/10.12067/ATEEE2108019

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临界电流是衡量超导体载流能力的重要参量。在超导磁体线圈的临界电流测试实验中，励磁升流速率产生的感应电压幅值较大，对临界电流的判断产生了影响。超导磁体线圈轴向磁场分布不均匀，导致线圈中各部分的临界电流也分布不均，故超导磁体线圈的总电压作为研究其是否达到临界态的判据不精确。本文基于四引线临界电流测试方法，结合失超检测消除各段感应电压的理论，提出了基于比较电压法的超导磁体临界电流检测方法。该检测方法能够在测试的过程中消除因电流大小变化引起的感应电压，减少升流时间和提高临界电流检测效率，并能准确判断磁体线圈中达到临界状态的位置。采用比较电压法对三饼超导磁体线圈进行了临界电流测试，通过验证性实验，证明该方法能够提高临界电流测试的准确性和效率。

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基于门控神经网络的储能电站荷电状态估计研究

宋洁，赵雪莹,朱玉婷，梁丹曦，徐桂芝，邓占锋

电工电能新技术. 2022, 41(4): 82-88. https://doi.org/10.12067/ATEEE2107031

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电站荷电状态（SOC）估算是电池管理系统中重要的功能之一，同时SOC也是保障储能电站正常运行和安全的重要参数。对于储能电站，SOC的准确估计能防止电池的过充或过放，延长电池使用寿命，准确估算SOC也是当前的难点。本文提出使用门控神经网络(GRU)结合Dropout正则化算法估算SOC，实现电池SOC的准确估计与良好泛化能力。GRU网络用来学习电压、电流测量值与SOC的非线性关系。训练时，Dropout将隐藏层中的所有神经元以一定的概率随机置为0，避免对隐藏层中任一节点产生依赖，防止过拟合，从而增加模型的泛化能力。实验结果显示，本文提出的方法可实现SOC准确估计，最优结果为平均绝对误差1.38%，均方根误差1.66%。

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中英文目录（2022年第4期）

电工电能新技术. 2022, 41(4): 89-90.

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2022年, 第41卷, 第4期　刊出日期：2022-04-23

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