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电力科学与工程

电力科学与工程

2026年09期

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| 1 000 kV 特高压交流线路进出等电位方式安全性分析

| 1 000 kV 特高压交流线路进出等电位方式安全性分析

摘要：1000 kV 特高压交流线路带电作业空间尺度大、电场分布复杂，作业人员在进出等电位过程中不仅需要满足组合间隙和危险率要求，还需控制人体体表场强暴露水平。针对现有作业路径评价多侧重安全距离与间隙危险率、对不同进出等电位方式下人体体表场强差异关注不足的问题，本文以南昌—长沙 1000 kV 特高压交流输电工程典型直线塔为对象，比较吊篮法与绝缘软梯法两种进出等电位方式的作业安全性。首先，依据带电作业安全距离和组合间隙要求，对两种路径进行危险率校核；随后，建立直线塔及人体模型，计算不同作业位置下人体重点部位的体表场强分布。结果表明，两种方式的间隙危险率均低于规程限值，满足绝缘安全要求；但在中间电位转移过程中，软梯法人体体表最大场强达到 1151.2 kV/m，高于吊篮法的 849.47 kV/m，且高场强主要集中于腿部和手部。等电位作业时，手部外伸会显著提高局部场强，说明作业姿态和人体相对导线位置是影响体表场强的重要因素。综合危险率、体表场强分布和现场作业可控性，建议 1000 kV 交流直线塔进出等电位首选吊篮法。研究结果可为 1000 kV 交流线路带电作业路径选择和电场防护措施制定提供参考。
| 高压叠层绝缘栅双极型晶体管驱动电源瞬态噪声研究

| 高压叠层绝缘栅双极型晶体管驱动电源瞬态噪声研究

摘要: 针对多 PCB（printed circuit board）叠层式高压绝缘栅双极型晶体管驱动器在开关瞬态过程中易产生驱动电源噪声，进而导致驱动信号变形、器件可靠性下降的问题，以 4 500 V/450 A 高压大功率绝缘栅双极型晶体管叠层式驱动系统为对象，分析驱动电源边沿噪声的形成机理与传播路径。首先，建立差模电流扰动与共模耦合扰动共同作用下的等效噪声模型。然后，结合 Ansys Q3D 提取供电路径、板间连接器及回流路径寄生参数，揭示了噪声的时域和频域特征。最后，采用拉丁超立方抽样-偏置相关系数方法评估关键参数敏感性，并提出针对性的噪声抑制措施。仿真分析结果表明，供电路径寄生电感、门极充放电瞬态电流和隔离电源原副边寄生电容是影响驱动电源边沿噪声的主要因素。该研究可为高压绝缘栅双极型晶体管驱动电源完整性分析及结构优化提供参考。
| 面向多种电力物资需求的时序预测模型研究

| 面向多种电力物资需求的时序预测模型研究

摘要: 针对电力物资需求序列的强非平稳性与高度非线性特征, 提出一种融合变分模态分解与卷积神经网络-长短期记忆网络的时序预测模型。先利用变分模态分解将原始序列分解为若干平稳的本征模态分量, 再经并行卷积神经网络-长短期记忆网络架构提取局部特征与长程依赖关系, 并进行加性重构。实验表明, 与基准卷积神经网络-长短期记忆网络相比, 模型在测试集上的均方误差、均方根误差和平均绝对误差分别降低 61.49% 、 37.94% 和 36.03%, 决定系数达 0.8994 。对钢芯铝绞线以及干式变压器、低压熔断器 (A、B 物资) 等多类不同属性物资的多样本进行进一步验证, 结果表明模型具有良好的跨场景泛化能力, 可为电网供应链的精细化资源配置提供科学决策依据。
| 基于 ANP-cloud 模型的电力企业环境信息披露质量评价

| 基于 ANP-cloud 模型的电力企业环境信息披露质量评价

摘要：在“双碳”政策驱动下，环境信息披露成为电力企业回应资本市场与社会监督的重要渠道。本文采用 ANP-cloud（analytic network process-cloud）模型对我国 61 家电力企业的环境信息披露质量进行评价，通过网络层次分析法在解读评价指标的相关性后确定指标权重，利用云模型实现定性评价向定量评分的有效转化，降低评价过程的随机性与模糊性。评价结果表明：环境制度与目标、环境治理结构、双碳战略是影响环境信息披露质量的关键指标；当前电力企业整体环境信息披露质量偏低，披露信息难以有效反映实际环境管理绩效；非清洁能源企业环境信息披露质量高于清洁能源企业，折射出当前环境信息披露更多体现为外部压力下的被动合规。本研究拓展了 ANP-cloud 模型在电力企业环境信息披露质量评价中的应用边界，采用所提策略可精准识别不同发电类型企业的披露特征，该策略为分级监管与差异化政策引导提供了方法支撑。
| 计及动偏心与负载变化的外转子永磁发电机绕组绝缘振动分析

| 计及动偏心与负载变化的外转子永磁发电机绕组绝缘振动分析

摘要: 针对外转子永磁发电机动偏心故障下定子绕组绝缘振动特性不明的现象, 采用理论分析、有限元仿真与实验验证相结合的方法, 研究了动偏心程度与不同负载条件下气隙磁密、电磁力及绕组绝缘结构响应的演变规律。首先, 理论推导了动偏心故障下气隙磁密的谐波成分及绕组端部电磁力表达式; 然后, 建立有限元仿真模型, 通过磁固耦合计算获得了不同偏心程度与负载工况下绕组绝缘的变形与应力分布; 最后, 搭建外转子永磁发电机故障模拟实验平台进行验证。结果表明: 动偏心通过加剧气隙不均匀性和磁密波动, 使绕组端部电磁力随偏心程度增大; 负载增大时, 虽然电枢反应使气隙合成磁密降低,但绕组电流的增强作用占主导, 因而端部电磁力以及绝缘振动、变形和应力响应整体增强。绕组端部径向振动以二倍频分量占主导, 其幅值随偏心程度及负载正相关; 定子绕组绝缘最大变形位于鼻端, 最大应力位于渐开线与直线段连接处。研究结果为外转子永磁发电机绕组绝缘状态在线监测与结构优化设计提供了参考。
| 基于 VMD-ARIMA-Transformer 动态权重融合的海上风电超短期功率预测

| 基于 VMD-ARIMA-Transformer 动态权重融合的海上风电超短期功率预测

摘要: 针对海上风电超短期功率预测难以兼顾功率序列线性自相关与气象-功率非线性映射的问题,提出一种基于变分模态分解（variational mode decomposition, VMD）与 ARIMA-Transformer 动态权重融合的预测方法。首先利用 VMD 将历史功率序列分解为多尺度本征模态分量,作为频域先验;然后由 ARIMA 分支与 Transformer 分支并行建模线性自回归结构与非线性映射;最后在验证集上对每个预测步序闭式求解最优融合权重,使 ARIMA 主导前期预测步序,Transformer 主导后期预测步序。结果表明:所提方法精度均优于 LSTM、Transformer 及组合预测等对比模型;相较其中精度最高的 ARIMA 基线,测试集均方根误差由 5.56 MW 降至 3.63 MW,决定系数 R² 由 0.8418 提升至 0.9324。
| 考虑重复核算的电-碳-绿证市场耦合与 EV-储能优化调度

| 考虑重复核算的电-碳-绿证市场耦合与 EV-储能优化调度

摘要：电力、碳、绿证三市场协同及灵活资源优化是落实“双碳”目标的关键。针对当前碳-绿证市场间存在重复核算、市场耦合机制模糊、电动汽车与储能资源整合不足等突出问题，本文提出考虑重复核算的市场耦合机制与电动汽车储能优化调度模型。首先，引入可变碳-绿互认系数，提出解决重复核算的碳-绿证市场互动机制。然后，结合绿证价格与碳配额价格，构建了三市场耦合下的综合电力价格模型。最后，构建市场耦合机制下的电动汽车-储能优化调度模型。算例结果表明，所提方法可使系统总成本降低 18.03% 、碳排放削减 28.96% ，有效验证了该机制与资源优化策略的可行性。本文所提策略为能源系统低碳转型提供理论与方法支撑。
| 利用拓扑特征与神经网络特征融合实现光伏热斑图像的分类

| 利用拓扑特征与神经网络特征融合实现光伏热斑图像的分类

摘要: 针对光伏组件热斑效应图像分类任务中传统卷积神经网络对图像高维结构信息表征不足的问题, 本文提出一种融合神经网络特征与拓扑特征的光伏热斑分类方法。首先, 将光伏热斑图像输入卷积神经网络, 通过前向传播提取各卷积层的激活特征; 然后, 把提取的特征制作成高维点云, 通过拓扑数据分析对点云提取其拓扑结构生成条形码图; 之后, 计算条形码图中所有拓扑特征的 L₂ 范数、均值和标准差形成三维拓扑统计量, 并将神经网络提取的数值特征与三维拓扑统计量融合; 最后, 将融合特征输入到随机森林和 XGBoost 中进行分类。实验结果显示, AlexNet、LeNet 和 ResNet 3 种神经网络在随机森林下的平均分类准确率可达到 98.93%, 在 XGBoost 下的平均分类准确率可达到 98.67%, 与仅使用神经网络特征得到的分类准确率均有显著提升, 从而验证了本文特征融合方法的有效性。

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目录

| 1 000 kV 特高压交流线路进出等电位方式安全性分析

| 1 000 kV 特高压交流线路进出等电位方式安全性分析

| 高压叠层绝缘栅双极型晶体管驱动电源瞬态噪声研究

| 高压叠层绝缘栅双极型晶体管驱动电源瞬态噪声研究

| 面向多种电力物资需求的时序预测模型研究

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| 基于 ANP-cloud 模型的电力企业环境信息披露质量评价

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| 计及动偏心与负载变化的外转子永磁发电机绕组绝缘振动分析

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| 基于 VMD-ARIMA-Transformer 动态权重融合的海上风电超短期功率预测

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| 考虑重复核算的电-碳-绿证市场耦合与 EV-储能优化调度

| 考虑重复核算的电-碳-绿证市场耦合与 EV-储能优化调度

| 利用拓扑特征与神经网络特征融合实现光伏热斑图像的分类

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