新型电力系统仿真分析、测试验证。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 随着“双碳目标”国家能源战略的确定和新型电力系统概念的提出，我国能源转型力度持续加大，逐步形成了大量新能源接入电力系统的局面。由于风能、太阳能等新能源与常规能源禀性差别很大，其并网发电系统具有显著不确定性、波动性和机械惯量缺失等特点。此外，高比例电力电子装备、新一代直流输电、多能互补的综合能源、各类大规模储能电站、各种通信及自动化新技术装置等因素使得新型电力系统组成要素愈加复杂，动态特性蕴含诸多未知，造成系统规划设计、装备制造、系统集成和运行控制等都面临史无前例的挑战。目前，电力科研院所、规划设计单位、装备制造厂家、教育培训机构等对新型电力系统开展仿真分析、测试验证的需求很大、很迫切。同时看到，新型电力系统的这些新型场景对仿真技术要求苛刻，门槛很高。 1）新型电力系统需要精细化动态模拟。人们对新型电力系统动态行为的认识还不够深入，无论是基础理论层面还是工程技术层面还处于广泛讨论、观点碰撞或局部示范试验阶段。然而，电力设施的新技术路线试错成本极高，不太可能对所有备选方案和技术选项都逐一示范。因此，开展大量深入的仿真研究是推进新型电力系统实施的必要手段。对于新型电力系统，需要深入开展仿真研究的领域包括：①新型电网体系结构研究；②新能源接入电网关键技术； ③ 新能源电网保护与自动化技术； ④源网荷储协同控制与优化调度；⑤新型配电网的电能质量分析与控制；⑥人工智能等新技术对新型电力系统的支撑。 2）新能源基地并网需要做稳定性评估。大规模陆上及海上风电集中接入局部电网有可能引发次/超同步振荡、宽频谐波谐振等电网安全稳定性问题，需要对这些问题进行机理及应对策略分析。所以需要对包含多类型新能源装备的局部电网做精细化动模仿真测试。然而，百千台级风光机组电磁暂态详细建模与仿真是一个卡脖子难题。 3）软、硬件在环仿真是必要的。新能源及储能电站的电力电子变流器控制及保护策略是厂家核心机密，对外不公开。由于控保策略对装置外特性及其接入系统的响应特性有重要影响，故需要分析内部核心控保策略。需要将新能源及储能控制器实物或黑盒模型接入测试平台开展动模仿真，以对其多时间尺度动态响应特性进行精细化分析。软、硬件在环试验对仿真平台提出了更高要求。 4）超大规模储能电站的仿真难度大。①单个储能机组的设备形态发生改变，从两/三电平变流器向模块化多电平变流器（MMC）的复杂结构演变，甚至采用储能跟变流器集成，故需要对这种复杂新形态做精细化测试验证。②超大规模、超大机组的储能电站包含较多并联储能单元或者储能机组，吉瓦时级储能电站，需上百台机组并联。另外，储能变流器的控制策略正从电流源型向电压源型转变，控制策略趋于复杂化，故需要大量的储能变流器的控制装置接入测试平台，才能对实现对储能单机以及多机之间协调控制性能测试，进而实现超大规模、超大机组的储能电站的精细化仿真。 5）现代直流输电控制与保护测试提出更高要求。超/特高压直流输电系统应用于新能源基地外送的控制保护策略及其硬件在环试验对实时仿真平台硬件资源要求苛刻，既要对直流输电系统建模，又要对新能源基地建模，应用场景的复杂性对仿真平台要求更高。 1 技术分析（创新性、先进性、独占性） 1.1 国产化实时仿真技术现状 实时仿真是指仿真模型执行进度与系统时钟完全同步的一类仿真，具备这种特性的仿真装置称为实时仿真器。新型电力系统的认知、试验、生产、培训需求快速增长，形成了实时仿真领域巨大潜在市场。但目前RTDS、RT-LAB等进口设备依旧垄断市场，对于大规模新能源场站、县域规模万节点级电力系统、多端特高压直流输电等应用场景电磁暂态仿真，所需的仿真资源巨大，平台造价极高。且关键核心技术处于卡脖子状态，平台应用的灵活性和开放性受到很大限制。只有开发和推广国产化实时仿真技术才能为顺利推进新型电力系统建设过程中的研究和生产提供自主可控的工具和手段。 1.2 UREP与进口设备的对比试验  为了实现电力实时仿真器的国产化替代，彻底解决电力实时仿真领域的技术“卡脖子”问题，国产实时仿真器UREP需要与国际主流技术进行对比，力求达到甚至超过目前世界最先进的技术。对标对象为行业公认的电力系统实时仿真仪（RTDS）和行业广泛使用的RTLAB，以上两款设备均为加拿大生产。对比试验方案如图1-1所示。制定标准（典型）测试算例，分别在UREP、RTDS和RTLAB环境下搭建测试算例的仿真模型，在完全相同的测试条件和试验内容下得到各种仿真器的仿真结果，比较仿真结果的一致性。同时比对仿真规模、建模效率和编译时间等关键指标。             图1-1  国产UREP与进口设备对标方案 1.2.1电气网络仿真对比    图1-2表示了一个多支路网络，基于图1-1中三种仿真器搭建该模型，通过不断增加支路数扩大网络规模，直到仿真器过载，得到仿真器的算力极限。         图1-2  多支路电气网络 在50us仿真步长下，对于图1-2案例RTLAB最大仿真规模为78个 三相节点，UREP也为78个 三相节点，二者相同。在编译速度方面，RTLAB编译时间为3分52秒，UREP编译时间为1分12秒，UREP是RTLAB的3.22倍。      图1-3  基于RTDS的仿真模型  当基于RTDS建模时，如图2-5，每块PB5最多允许24个节点；当基于NovaCor建模时，在超大步长150us下可以达到100节点，在50us步长下仿真规模未知。 2.2.2 双馈风机仿真对比   双馈风机含有电机、传动链、电力电子变流器和控制系统，是具有代表性的新能源元件。在在50us仿真步长下，对于如图1-4案例，RTLAB最大仿真规模为6台，UREP也为6台，二者相同。在编译速度方面，RTLAB编译时间为7分0秒，UREP编译时间为2分12秒，UREP是RTLAB的3.18倍。                图1-4  双馈风机测试案例 2.2.3 直流输电仿真对比   直流输电是最复杂的电力电子装备，有换流阀、阀控制器、极控制器、站控制器等一次和二次系统，是实时仿真领域的难点，也是检验仿真器能力的试金石。图1-5是双端单极直流输电系统测试用例，每端包含2个六脉波桥，控制保护包括了阀控、极控和主控模型，封装于蓝色模块内。   图1-5 双端单极直流输电系统测试用例 将图1-5所示算例分别在RTLAB和UREP中建模运行，在单核可用资源下，若仿真对象为电气主系统和控制保护组成的整个系统，则RTLAB过载，UREP也过载。若仿真对象仅为电气主系统（即双侧电源、交直流滤波器和4个6脉波桥），则RTLAB和UREP均不过载。在编译速度方面，RTLAB编译时间为3分40秒，UREP编译时间为1分11秒，UREP是RTLAB的3.10倍。 2.2.4 同步发电机组仿真对比    同步发电机目前仍是电力系统主力电源，是电力系统的主要仿真对象。同步发电机组模型包括同步发电机、调速器、励磁调节器及升压变。搭建多台同步电机并列运行算例，如图1-6所示。   图1-6  同步电机并列运行算例 在50us仿真步长下，对于图1-6案例RTLAB最大仿真规模为11台，UREP为13台。在编译速度方面，RTLAB编译时间为3分51秒，UREP编译时间为1分16秒，UREP是RTLAB的3.04倍。 2.2.5 最小步长对比 基于CPU的最小仿真步长能够体现仿真计算时间的抖动问题，抖动越小，允许的仿真步长就越小。因此，通过比较最小仿真步长，也可以反映仿真器的计算性能。仿真对象采用单台双馈风机，模型包括风力机、绕线异步电机、机侧变流器、网侧变流器、主动系统、所接入的配电网等元素，如图1-7所示。             图1-7  测试最小步长算例 经测试，RTLAB最小仿真步长为24us，UREP最小仿真步长为20us。可见，UREP具有更小的仿真抖动。 2.2.6 仿真精度对比 为了验证国产UREP的仿真精度，采取和RTDS交叉对比验证方法说明UREP的仿真精度。电力系统仿真包括电磁暂态和机电暂态，因此，从电磁暂态和机电暂态两个方面进行对比，同时考虑各种应用场景，以覆盖各种情形。电磁暂态检测案例的电网拓扑如图1-8所示。 图1-8 电磁暂态检测使用案例 无穷大电源电压等级为110kV，频率为50Hz，系统内阻抗为；L1、L3线路阻抗为，L2、L4线路阻抗为， T1、T2两变压器的额定容量均为，短路电压，空载损耗，空载电流，短路损耗，变比，高低压绕组均为Y形联结；假设系统A1、B1、A、B处供电负荷为(5+j1)MVA，C1和C处供电负荷为1+j0.1MVA。UREP建模如图1-9所示。   图1-9 电磁暂态检测案例的UREP仿真模型 基于RTDS建立电磁暂态案例的仿真模型如图1-10所示，其电压过零点短路控制如图1-10所示。   图1-10  RTDS仿真模型   图1-11  RTDS电压过零点短路控制结构 对上述模型，分别使用UREP和RTDS进行实时仿真，仿真时间为0.2s，短路故障发生在0.06s-0.16s之间，仿真步长为100微秒，横轴表示在0.2s时间内仿真采样点数，纵轴表示母线电压、电流，单位分别为V、A。在母线A点处发生三相短路，短路前后及短路期间的三相电压波形如图16-7。为了显示细微之处，将图1-12局部放大后，如图1-13。   图1-12  A点发生三相短路时三相电压波形   图1-13  A点处发生三相短路时三相电压波形局部放大 点划线为RTDS仿真结果，虚线为UREP仿真结果。可以看出，两种仿真结果高度重合，表现出电磁暂态仿真结果的高度一致。电磁暂态过程除了表现在电压动态还表现在电流动态，短路前后及短路期间的三相短路电流波形如图1-14。   图1-14 A点处发生三相短路时三相电流波形 图1-15  A点处发生三相短路时三相电流波形局部放大图 1.3  对标结论 （1）在内核资源完全等同条件下，国产UREP和RTLAB的仿真算力基本相同，即内核授权数相同条件下，具有相同的仿真规模。 （2）国产UREP的建模效率和编译速度远远高于RTLAB。小规模场景下，UREP是RTLAB的3倍左右，大规模场景下UREP是RTLAB的45倍左右。 （3）在仿真对象完全相同的条件下，国产UREP和RTDS的电磁暂态仿真结果完全相同，二者交叉对比没有差别。

基于体视显微镜的显微立体图像成像与分析系统利用立体成像原理，采用Motic体视显微镜，外接左右两路视频图像采集相机，实现双路图像实时采集、三维立体实时显示、三维表面成像、三维测量等功能。立体显微镜的设计采用Motic专利技术，具有自主知识产权，系统可应用于材料学表面、医学解剖大体标本、印刷电路板表面的三维成像和测量分析，可测量表面的粗糙度、剖线长度、曲率、表面积等参数。 本系统为国内自主知识产权开发的软、硬件系统，在图像软件方法上集成了课题组多年在显微图像分析上的研究经验可与国内材料学、医学等应用接合，在应用方法上已取得了多项创新。该软件系统与显微镜硬件接合可实现小批量的生产，为材料学、医学、工业等领域的科研和生产检测提供的技术支持。

锚杆支护已发展成为世界矿井巷道以及其它地下工程支护的一种主要支护形式之一，锚杆的支护质量决定着巷道的使用安全和围岩稳定。该光纤光栅锚杆测力装置结构简单、安装方便、可重复使用、易于保护和维修，可用于对锚杆应力进行分布和长期监测，且具有很高的测试精度，长期稳定性好，信号传输距离远，给锚杆支护质量的长期在线监测提供了一种可靠有效的手段。利用该监测系统可以实现对井下各个监测点锚杆的受力情况进行监测，从而对井下巷道支护质量及煤柱稳定性等做出评估和预测。该成果已申请发明专利 1 项，在神华宁煤集团的红柳煤矿应用并取得了良好效益，具有广阔的推广应用前景。

复杂非线性滞后动力系统分析与综合问题是控制领域研究的热点和难点。本项目主要取得如下创新成果： 1、非线性滞后动力系统的鲁棒控制。主要研究状态信息延迟下非线性系统的鲁棒控制问题。通过构造李雅普诺夫函数和泛函，很好地解决了一直以来困扰控制领域的严格反馈结构非线性滞后控制难题。对于一般结构的非线性系统，提出了反馈控制设计框架，克服了现有文献关于滞后项的强假设条件。  2、非线性关联滞后大系统的分散协调控制。提出了强非线性关联环节下大系统的分散自适应反馈控制器设计方法，解决了非匹配模型跟随控制难题，为强耦合滞后大系统的分散控制问题提供了完整的解决方案。 3、滞后系统智能控制和网络化系统控制设计。提出了非线性滞后系统的无记忆智能控制设计理论与方法。给出了非对称网络环境下遥操作系统的控制器设计方法，建立了网络环境参数、控制器参数和系统性能的显性表达式。 4、应用基础研究：提出了化合反应系统的控制器设计方法，同时构建了工业无线网络控制平台。 研究成果在大型高炉建模与节能减排优化控制、恶劣工业环境下无线网络化控制、物联网、网络化机器人远程控制等领域得到了初步应用。

已有样品/n电力系统新能源发电特性多维度分析软件是依据我国新能源分布特点和新能源出力特性而开发的一个电力系统新能源分析软件。软件主要包括新能源出力多维度分析以及新能源场景生成两大功能。该软件在考虑地区负荷特性的前提下，对原始发电出力数据进行预处理，实现了多时间尺度、多空间尺度、多样本类型下新能源出力特性多维度分析，完成了新能源日出力场景筛选聚类及运行模拟格式下新能源发电场景的生成。新能源特性多维度分析包括指标维度、时

1 成果简介状态估计是电力系统能量管理系统的核心，可检测辨识 SCADA 中的坏数据，为能量管理系统的高级应用功能提供完整、可靠的电网数据。传统的 WLS 估计方法在量测误差服从正态分布时为最小方差无偏估计，但实际量测分布与正态分布相去甚远，且坏数据的出现几乎不可避免，此时 WLS 估计效果不够理想。基于测量不确定度的电力系统状态估计方法借助测量不确定度概念进行状态估计，不追求估计值对量测值的精确拟合，而是求解使最多量测估计值位于测量不确定度确定的区间内的状态作为估计结果，可自动检测辨识坏数据，具有强抗差性。利用现代内点法求解非线性估计问题，收敛性好，计算速度快；无需进行不良数据校验、权重因子设置，调试和维护简单。2 应用说明基于测量不确定度的电力系统状态估计可实现状态估计系统连续 7×24 小时在线稳定运行；正常情况下状态估计算法合格率较传统 WLS 估计方法提高 5%，收敛率达到 99%以上，可用率达到 100%；各种数据接口功能完善，状态估计系统数据模型接口满足 IEC 61970标准，实时数据接口兼容 E 格式等通用标准数据格式，数据交换稳定可靠；计算速度高，满足在线应用要求；免维护。 此外，状态估计还具有以下功能： l 系统运行状态监视功能，如检测支路过载、电压或注入量越限等； l 量测系统监视功能，即根据状态估计结果跟踪记录遥测异常出现的时间和被检测出 的次数，跟踪记录遥测状态不更新出现的时间，根据给定的门槛值按误差大小筛选列出电网中最差的遥测量及其相关的状态； l 友好的用户图形界面，对估计结果及各种监视功能进行有效可视化，方便调度员监视系统状态并发现系统存在的问题。 l 基于测量不确定度的状态估计可用于各级电网公司控制中心的能量管理系统，功能完善的各种数据接口使得此状态估计系统可与电网已有能量管理系统进行有效而可靠的数据交换。3 效益分析与同类电力系统状态估计软件相比，基于测量不确定度的状态估计软件具有更强的抗差性，合格率、收敛率、可用率高，可更有效检测辨识 SCADA 中的坏数据，为能量管理系统的高级应用功能其他应用功能提供完整、可靠的电网熟数据，从而保证对电力系统运行状态的有效实时监视，保障电力系统的安全可靠运行。 功能完善的各种数据接口方便与现有能量管理系统的兼容；计算速度可实现在线应用； 估计系统免维护，可节省维护费用，且使实际工程应用更加方便。

1 成果简介随着电网互联规模和复杂性的提高，电力系统的可靠运行对经济发展社会进步的作用越来越大，安全运行问题也将更加突出。我国是一个发展中国家，当前我国电网的总体技术水平与发达国家特别是与美国相比有很大差距。电网结构薄弱，电气主设备和线路故障率较高，部分电网电源供应紧张，应付电网突发事件的运行备用不足。提高电网可靠性、保证电网安全运行已成为世界各国电力系统的迫切要求， 所以，对电力系统可靠性的研究具有十分重要的意义。开发一个操作方便的可靠性评估软件包对指导电网规划、运行、调度有非常重要的意义。 电力系统运行可靠性在线评估预警软件（ ORET）利用气象、地震和水利等部门的数据和从数据采集与监控/能量管理系统（ SCADA/EMS）获得的电网实时运行数据对电力系统进行实时监控，并对电力系统进行预警，同时为运行人员提供定性和定量的指导。 软件特点： 可靠性评估按照使用目的，通常可以分为规划可靠性和运行可靠性两大类。规划可靠性一般用于分析比较不同的规划方案，为电力系统规划提供指导意见。规划可靠性评估使用元件的长期平均故障率，不考虑实施运行情况，要求计算精度高，但不刻意要求计算速度。运行可靠性根据电网的实时运行状况进行评估，指导电网的调度和实时控制。运行可靠性评估使用元件的实时运行故障率，并考虑不同元件所处位置、天气等信息，对计算结果绝对值的精度要求不高，对计算结果实时变化的准确度要求较高，同时对计算速度要求苛刻。目前，数据采集和监控/能量管理系统（ SCADA/EMS）的逐渐完善和成熟，为实现电网运行可靠性评估提供了可能性。 本软件在 Windows 操作系统下，采用 Visual C++ 6.0 开发了可靠性评估软件包，包括规划可靠性和运行可靠性两种功能，可以分别用于不同的用途。电网运行人员可以通过曲线的方式实时监视电网的运行状况。 软件的主要优点有：具有图形化界面，并且支持 BPA、 PSASP、 PSSE 等各种电力系统数据格式的导入。实时反映运行条件变化对元件停运率和系统可靠性水平的影响。变精度快速排序算法，实现在线快速预警功能，缩短了严重故障状态的可靠性预警时间，避免了巨大的计算量和计算时间，并为调度员争取了宝贵的决策时间。具有实时存储功能，能在运行过程中将计算结果记录下来。并能通过曲线的形式与 历史数据进行比较。基于三维曲面绘制技术和动态着色技术的可视化方法，如图 2 所示，将计算中所产生的可靠性信息转变成直观的以图形或图像形式表示的信息，使调度员对电网实时运行可靠性有形象而全面的了解。图 1 可靠性软件界面图 2 可视化输出技术2 技术指标清华大学通过多年的研究积累以及在国家 973 计划的支持下，对电力系统运行可靠性展开了全面的研究，开发出来电力系统运行可靠性在线评估预警软件。本软件适用于大规模电力系统运行可靠性评估，实现了对电力系统运行风险评估、预警和辅助决策，为电力系统运行和调度的实时可靠性评估提供了定量的指导。关键方法和关键技术达到了国际先进水平，并于 2009 年 10 月通过了国家 973 计划项目验收。3 效益分析本软件的推广应用前景良好，适用于从区调、省调（市调）到网调不同调度部门的具体要求， 对提高电网可靠性、保证电网安全运行有重要意义。

2020年2月15日，同济大学牵头建设的上海自主智能无人系统科学中心新冠肺炎疫情防控科研攻关团队研发的第一套疫情防控智能识别系统（Tongji NCP-AIS），在同济大学四平路校区大门口开始试运行，可快速识别人流中个体感染者的风险。 科研团队利用人工智能、大数据、人脸识别、温度识别、动作识别等技术，可实现人脸识别、心率监测、呼吸监检测、门禁联动、门禁数据智能更新、咳嗽检测和语音播报，让人工智能技术在疫情防控期间发挥更大的作用，减轻学校相关管理人员的工作，实现疫情期间高效的校园安全管理。系统针对大规模人群，可以自动发现体温不正常个体，实现拍照和跟踪，以及提醒功能。