本发明公开了一种大量可再生能源并网的主动配电网自适应鲁棒优化方法，包括：鲁棒可行域估计；构建非线性自适应函数；构建自适应鲁棒有功?无功优化模型；核函数空间映射；割平面法求解和主动配电网优化运行策略；该方法针对可再生能源大规模并网的高不确定性，引入鲁棒优化的思想，保障了最优决策下电力系统的安全运行；引入自适应技术，实现最优决策随不确定变量自适应变化；建立了主动配电网自适应鲁棒有功?无功协调优化模型，确保了最优决策下配电网运行的经济性与高效性；采用核函数法和割平面求解策略实现了原问题的高效、快速求解；确

本发明公开了一种电网电压不对称下变流器的虚拟同步控制系 统及方法，采用双锁相锁幅环交叉耦合结构，直接控制变流器的输出 电压与电网同步，从而控制变流器输出功率。本发明采用正序、负序 锁相锁幅器实现同步控制器，能分别跟踪电网正、负序电压变化，在 电网电压不对称时实现变流器与电网之间的同步。采用本发明的系统 和方法可使变流器具有自发地对电网提供无延时的动态功率支撑的能 力，并在电网不对称时消除变流器输出的负序电流、抑制有功功率和无功功率的波动，不仅能保持虚拟同步控制的优点，较好的稳定性及 自发地为电网提无

光伏发电实训装置HL-SNY03太阳能光伏并网发电教学实验台  一、系统实训应用范围：  主要提供于职高、大学、研究生、企业技工以太阳能发电为主课题的研究和培训。  二、技术参数  2.1、太阳能电池板  太阳能电池板采用阵列组装形式，主要采用4块（或更多）小型太阳能电池板组建，可实现太阳能电池板的并接方式和串接方式，进而提供大电流或大电压的两种太阳能电池板组网方式。  最大输出功率：100W*4块  开路电压：35V（并联）  短路电流：4*3.25A（并联）  2.2、照度计  量程：0-225Lx、200-2250Lx、2000-22500Lx和20K-225KLx（225000Lx）自动切换量程。  2.3、环境监测模块技术指标  含有照度计、温度表、湿度表，单片机时钟系统，实现时间的显示  2.4、17寸工控一体机，带触摸功能  CPU:Intel1037U1.8GHz22nm双核处理器TDP17W超低功耗处理器  主板:IntelM11工控固态节能主板  内存:1GDDR31333超高速内存,支持1333/1066MHz内存,最大可支持8GB。  硬盘:24GSSD固态硬盘  显卡:集成IntelHDGraphics核心显卡,提供VGA、LVDS、双HDMI显示输出,LVDS支持双通道24bit,支持单独显示、双显复制、双显扩展。  声卡:集成ALC6626声道高保真音频控制器  网卡:集成1个RTL千兆网卡,支持网络唤醒、PXE功能。  电源:外置电源（100V至220V宽幅电压，全球通用）  显示屏:13寸LED工控屏分辨率：1024*600  触摸屏:台湾军工Touchkit4线触摸屏，透光率高；性能稳定，触摸灵敏  整机接口:4*USB2.0接口,其中两个可支持USB3.0(需定制)，  1*HDMI接口:1*VGA接口,1*RJ-45网络接口,1*Lineout（绿色）,1*Mic（红色)  2*COM串口,1*12VDC_JACK输入接口  系统状态：  太阳能控制器（带报警功能）：  输入电压、电流、功率的数据显示及动态曲线显示  输出电压、电流、功率的数据显示及动态曲线显示  蓄电池：电压数据显示及动态曲线显示  2.5并网逆变器：  并网逆变器具有DC－DC和DC－AC两级能量变换的结构。DC－DC变换环节调整光伏阵列的工作点使其跟踪最大功率点；DC－AC逆变环节主要使输出电流与电网电压同相位，同时获得单位功率因数。  系统面板设有用来测量DC、AC相关参数的多个测试端口，可测量DC-DC电压电流变化和DC-AC逆变过程中的电压电流及曲线变化和波形对比。  6级功率搜索功能  在自动调整的过程中，会看到LOW灯不停的闪烁，功率会由0作为起点，向最大功率点加大输出功率，重启最多为6次，然后进入功率锁定状态，锁定时ST灯长亮。  在进行6级功率搜索程序时，所需的时间为10分钟。  直接连接到太阳能电池板（不需要连接电池）  AC标准电压范围：90V～140V/180V～260VAC  AC频率范围：55Hz～63Hz/45Hz～53Hz  并网输出功率：300W  输出电流总谐波失真：THDIAC<5%  相位差：<1%  孤岛效应保护：VAC;fAC  输出短路保护：限流  显示方式：LED  待机功耗：<2W  夜间功耗：<1W  环境温度范围：-25℃～60℃  环境湿度：0～99%(IndoorTypeDesign)  高性能自动功率点追踪（MPPT）  强大的MPPT算法，以优化来自太阳能电池板的功率收集，可精确地捕捉及锁定最大输出功率点，使发电量大幅提高到大于25%以上。  MPPT追踪图  电力输出:（逆向电力传输）  高效的电力逆向传输技术，专利技术之一，逆变器在并网输出模式时电力以反方向电力传输，自动检测电路中的负载并优先进行使用，用不完的电力才向电网逆方向传输供应到其他地方使用，电力传输率可达99.9%。在光伏发电应用系统中使输出效率更高。  三、教学及研究实训项目  2、1、光伏能量变换实验  实验1、光伏阵列单元组成原理。  实验2、太阳能光电池能量转换组合原理。  实验3、阵列电子最大功率跟踪器原理。  实验4、阵列汇流与防雷接地原理。  实验5、阵列结构件、防腐安装原理。  实验6、最大功率跟踪器与光伏转换提效实验。  实验7、在不同天气和日照强度下光波对光伏转换效率的影响实验。  实验8、在不同季节太阳运轨变换下对光伏能量转换的影响实验。  实验9、在不同季节环境温度变换下对光伏能量转换的影响实验。  实验10、阵列低、中、高通过开关组合后能量变换实验。  实验11、光感仪和风速传感仪各自作用实效实验。  2、2、同步逆变电源实验  实验1、逆变电源单元组成原理。  实验2、逆变电源MPPT的最大功率跟踪控制方法的实验。  实验3、逆变电源输出功率与光伏能量变换的实验。  实验4、MPPT与电子跟踪器有效结合和分离控制方面的比较实验。  实验5、晴天，多云，阴雨天情况下逆变电源输出交流电的波形、谐波含有率、功率因素的比较实验。  实验6、逆变器并入的电网供电中断，逆变器应在2s内停止向电网供电，同时发出警示信号的防孤岛效应保护试验。  实验7、逆变电源直流输入欠电压控制实验。  实验8、输入电压为额定值，负荷满载时距离设备水平位置1m处，的噪声测试实验。  2、3、光伏并网发电系统软件实验  实验1、在上位软件里查看单站监控项目：  ◆直流电压VDC、直流电流A、输入功率KW  ◆交流电压VDC、交流电流A、输出功率KW  ◆日发电量KWh、日运行时数hmin、总发电量KWh、总运行时数h、Co2减排量Kg  ◆系统运行状态正常/不正常  ◆系统运行温度正常/不正常  ◆系统监控PC机状态正常/不正常  ◆系统功率测试曲线  实验2、在上位软件里查看单站电量记录项目：  ◆设备编号1号机:  日发电度数、日运行时数hmin、总发电量度数、总运行时数h  实验3、在上位软件里查看单站故障记录项目：  ◆设备编号1号机:  直流过压、直流欠压、直流过流  交流过压、交流欠压、交流过流  系统过载、频率异常、孤岛保护、ADC异常（快速检测并网电压，电流）、IPM故障、过流保护、过温保护、温度异常、DSP异常（数字信号处理器，将模拟信号转为数字信号）

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。

本发明公开一种类奔德斯分解的孤岛微电网潮流计算方法，将孤岛微电网潮流计算分解成通过传统潮流计算子问题和下垂节点更新子问题，对下垂节点进行等效后进行初始化；基于系统角频率，更新负荷和线路阻抗参数；通过传统潮流计算子问题，求解作为平衡节点的下垂节点和作为PV节点的下垂节点的相关变量参数；然后通过系统前后两次迭代状态变量之差来判断算法是否收敛：若收敛，停止迭代获得最终潮流解；若不收敛，通过下垂节点更新子问题，修正或求解作为平衡节点的下垂节点和作为PV节点的下垂节点相关变更参数；以此方式交替迭代，获得最终的

本发明公开了一种应用于智能配电网的双有源桥直流变换器软启动控制方法，先解锁原边全桥，闭锁副边全桥和外移相角的闭环控制，原边全桥采用斩波控制，开关管Q3和开关管Q4以50％的占空比互补导通，开关管Q1和开关管Q2采用变占空比控制，并且每个开关周期以一定的步长增加；当副边电压上升到足以驱动开关管，且开关管Q1和开关管Q2的占空比都增至0.99时，解锁副边全桥及外移相角的闭环控制；当输出电压达到额定值时，切入负载，输出电压稳定完成启动过程。本发明有效抑制双有源桥直流变换器在启动过程中的电流过冲，保证电流的正负对称，降低对开关管的耐流要求，降低成本，避免变压器偏磁现象，降低变压器的容量、体积和成本。

本发明公开了一种应用于智能配电网的 EPON 通信系统的动态 带宽分配方法，包括步骤(1)基于不同需求将智能配电网各业务分为 EF 业务、AF 业务和 BE 业务；步骤(2)通过层次分析法计算 AF 业务和 BE 业务的权值，并计算一个轮询周期内 EF 业务和加权业务的缓存量和缓 存速率；步骤(3)根据电网故障情况，对各 ONU 业务缓存速率和业务 缓存量进行修正，计算一个轮询周期内各 EF 业务和加权业务的带宽需 求量；步骤(4)根据 EPON 带宽值对 EF 业务进行分配，然后对加权业 务进行分

（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。

 采用直流技术对海上风能进行汇聚和传输可以同时提高系统可靠性和灵活性，DC/DC变换器用于匹配不同电压等级以及接入直流发电和储能设备，为实现中高压直流电网中高效可靠的直流-直流变换，本项目首先研究中高压模块化多电平DC/DC变换器的可行电路拓扑结构，研究模块化多电平DC/DC变换器的运行和控制机制，解决均压控制问题，实现其电压和功率控制功能。依据理论研究成果，本研究组开发了60kW模块化多电平DC/DC变换器样机，对样机的测试结果验证理论分析以及所提出控制算法的有效性。 通过本项目的实施，解决了模块化多电平DC/DC变换器的调制、均压、控制等关键问题，验证其应用于直流电网的可行性。为未来直流电网的建设提供率了重要的理论参考和工程借鉴依据。 在本项目实施过程中，以国家千人计划，项目和中英自然科学基金项目为依托，本研究组与国家电网电力科学研究院、英国Strathclyde大学、英国Aberdeen大学合作开发了“带有DC/DC直流电压变换的大型新能源多端直流接入系统”的实证平台，研究和验证了直流电网的运行机制。针对模块化多电平DC/DC变换器，本研究组已申请专利一篇，发表多篇论文。

(1)测定空气横向流过平板壁面的平均温度，平板内电加热器的电流、电压，平板壁面周围空气温度 。 (2)测定空气横向流过平板强迫对流放热系数，根据对强迫对流放热的相似分析，将实验数据整理出准则方程式。