针对分布式风光发电在配电网中的高比例接入态势，源荷存在时空不匹配特性，导致功率倒送和节点过电压等问题，面向电网网架相对薄弱地区，开展考虑风光发电不确定性的储能的选址定容研究，实现不同运行方式下储能的优化配置；提出基于有功/无功电压控制分区的新型配电系统电压控制策略，实现配电网电压的分散式与集中式协同控制，满足高渗透率风光并网场景下的电能质量要求。

输电线路以及电力光缆除了要承载自身重量的机械力作用外，运行条件恶劣，不仅需要穿越高海拔、多积雪、重覆冰的地区，还会受到恶劣天气如大风、雷击等环境因素的影响，因覆冰、舞动以及雷击等因素引起的输电架空线路跳闸或停运故障频频发生，影响了电力系统的安全稳定运行。因此，对电力传输线进行安全健康在线监测、及时发现故障并发出预警尤为重要。

本发明公开了一种考虑逆变型分布式电源接入的配电网故障区域定位算法，包括如下步骤：(1)建立恒功率控制方式下逆变型分布式电源故障特性分析模型；(2)根据配电网中联络开关、断路器等开关器件的分布特点对配电网进行分区处理，使用图论的理论分析方法，建立配电网的图模型，并设定配电网的电流参考方向；(3)利用设定的配电网电流参考方向以及断路器处保护装置上传的故障信息，通过矩阵运算求取故障判断矩阵，实现故障区域的定位。本发明能够满足分布式电源接入，无需动作值整定，具备一定拓扑结构自适应的能力。

（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。

一种基于协调一致性的配电网络分布式电源控制方法及系统，包括提取需向配电网注入的无功功率， 形成完成向配电网注入无功功率目标的分布式电源的集合，形成协调一致性控制无功功率分解的矩阵， 计算集合中各个分布式电源的无功功率注入设定值，电压监测装置通过双向通信线路向相应分布式电源 传送无功功率注入设定值，各分布式电源根据该值产生相应的无功功率注入至配电网，使得注入无功功 率总和满足需求。该控制方法无需中央控制器，分布式电源能够自发进行输出无功功率的调节

成果与项目的背景及主要用途：电能损失率（又称线损率）是电力系统运行 经济性的一项重要指标，电能损失量的分析和计算是电力系统规划、设计和运行 管理中经常进行的工作。采用手工计算，工作量大，时间长，而且计算结果误差 较大，不能满足电网管理中高效性和精确性的要求。因而如何用计算机有效的管 理各类数据，并快速而准确的进行电能损失量的分析和计算是十分重要的问题。 电力网网损计算系统是以保证线损计算的准确性、减少线损工作者强度、提 高线损管理工作效率为目的而开发的一套应用软件。该系统是根据吉林省电力公 司对网损计算的具体要求，并吸收了以往此类系统的开发经验而开发的，具有很 强的数据管理功能和方便的图形界面维护功能，并可生成丰富的报表。在精确计 算的同时，为线损管理工作者提供了更为友好、适用的图形维护界面。天津大学科技成果选编 99 技术原理与工艺流程简介：在高压理论线损计算中，以小时作为时间段，近 似认为在一个小时内负荷值和发电机出力恒定，对功率损耗进行累加。 在中压理论线损计算中，以月作为时间段，用迭代算法计算各段线路的损耗。 在低压理论线损计算中，以月作为时间段，把变台后的损耗分为低压干线损 耗，单、三相接户线的损耗，单、三相表损。低压干线损耗是由通过的电量和干 线两端的电压差计算而得，接户线的损耗则由其带的户数，计算其所带电量，进 而计算其损耗。 技术水平及专利与获奖情况：本系统已经在吉林省电力公司实际应用，并且 顺利通过评审，受到用户的好评，综合其有点包括： 数据全部采用通用格式，易于与其他系统接口； 采用了科学而实用的模型与算法； 用户界面从用户角度进行设计，使操作大大简化； 数据统计与分析功能强大，数据报表丰富； 全面严格的测试，运行可靠、稳定。 应用前景分析及效益预测：电能损失率是电力系统运行经济性的一项重要指 标，电能损失量的分析和计算是电力系统规划、设计和运行管理中经常进行的工 作。采用手工计算，工作量大，时间长，而且计算结果误差较大，不能满足电网 管理中高效性和精确性的要求。 该系统利用先进的计算技术很好的解决了这一问题，作为一个通用的系统， 可以广泛的应用于国内所有电力公司的网损计算工作当中，经济效益可观。 应用领域：电力系统网损理论计算。

技术较为成熟，包括三个层次:理论研究已经完备成体系;核心算法开发完毕; 开发有实用的软件界面程序。该技术由王建学教授团队开发和维护，在微网研究 上具有多年积累，发表了多篇国际顶级期刊文章，软件正在不断完善中。

一、 项目简介随着大电网技术和智能电网的发展，静止无功发生器（SVG）、静止无功补偿器（SVC）及晶闸管投切电容器（TSC）已成为当今电网侧和负荷侧主流无功补偿和电压控制元件。该项研究成果包含35KV/10KV/6KV电压等级的SVG、SVC和TSC的控制与成套技术，具有独立知识产权，包含多项专利技术，已在电网变电站/所、大型工业用户、风力发电、光伏发电等应用领域取得多个工业化运行业绩，是电力电子技术与电网运行技术相结合的先进柔性交流输电系统（FACTS）基本元件。二、 市场前景（应用领域、市场分析）SVG、SVC和TSC是电网侧无功潮流调节和电压水平控制的先进设备，也是负荷侧功率因数提高和节能增效的理想装置。按行业经济分析机构提供的资讯，2012年该行业市场总额为40亿元，预计2013年将达到70亿。同时，随着电力运行要求的不断提高，该行业呈逐年递增趋势。三、 规模与投资需求（资金需求、场地规模、人员等需求）按年产值1亿元计算，生产流动资金预计为5000万，生产场地面积不少于3000m2。生产与技术人员约100人，具有本科以上学历且从事相近行业不少于3年的技术人员不少于30人。四、 效益分析按第五项投资与生产规模，年利润不低于2000万。五、 项目具体联系人及联系方式（包括电子邮箱）张福民 李占凯 联系电话：13820777617 电子邮箱：abcd4907@126.com（李占凯）六、 高清成果图片3-4张

高校科技成果尽在科转云

该成果应用计算机科学、图形学、电力系统计算、系统仿真等多项技术，利用计算机为系统调度员提供了一个与实际电力系统相似的模拟环境，用以帮助调度员熟悉自已的电力系统的结构及各种运行方式，学会在各种事故情况下作出正确判断，采取合理措施，提高调度人员处理事故的能力，积累运行经验，提出运行管理水平，从而保证电力系统安全稳定运行。该系统可模拟电网在各种运行方式下的稳态工