中国电工技术学会主办的电气工程行业品牌技术期刊，关注实用工程技术、聚焦前沿发展。中国科学研究院电工研究所王秋良院士任《电气技术》主编，武汉大学电气工程学院唐炬院长任《电气技术》执行主编。

基于贝叶斯优化-卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络的锂电池健康状态评估

作者：衣思彤, 刘雅浓, 马耀浥, 李文婕, 孔航

摘要：准确估计电池健康状态是设备稳定运行的关键。针对当前健康状态研究中容量难以直接测量、估计模型调参费时等问题，提出基于多健康特征的贝叶斯优化（BO）算法优化卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆（BiLSTM）神经网络预测模型。基于NASA公开锂电池数据，提取3种健康特征。将CNN与BiLSTM结合，提高时间序列数据处理能力，加入BO算法自动搜寻最优参数集，避免组合网络模型陷入局部最优，从而减少评估时间。对比分析相关神经网络模型,结果表明所提方法预测准确度最高,可有效估计锂电池的健康状态,平均绝对误差和方均根误差均在1%以内。

基于递归径向基神经网络滑模的多功能柔性多状态开关控制方法

作者：廖江华, 高伟, 唐钧益, 杨耿杰

摘要：近年来,新能源和电动汽车的渗透比例逐渐增高,给配电网的潮流优化和电能质量治理带来严峻挑战。针对分布式电源的随机性和间歇性问题，设计一种基于递归径向基神经网络（RRBFNN）滑模的多功能柔性多状态开关（FMS）控制方法，在实现功率交互和多端单相接地故障柔性消弧的同时，增强FMS的抗扰能力。

首先考虑扰动的影响，设计一种改进RRBFNN滑模控制方法，以克服传统滑模控制固有的抖振现象和对系统精确数学模型的依赖，并减小并网暂态冲击;柔性消弧控制采用微积分型滑模面,理论推导出0轴电压控制律,提高故障电流抑制率;进一步通过李雅普诺夫定理证明所设计方法的稳定性和收敛性。最后，在Matlab/Simulink中搭建三端口FMS及其控制系统的仿真模型，通过对比仿真验证了所提策略的可行性和有效性。

基于调制宽频模态分解和局部保持投影特征融合的光伏直流电能质量扰动识别

作者：熊婕, 朱宪宇, 王娜, 刘良江, 李庆先

摘要：光伏直流系统中的非线性负载可能导致直流电信号出现纹波、突变和噪声等扰动,而现有时频分析方法如变分模态分解等对光伏直流电信号进行分解时易产生误差。本文在宽带模式分解的基础上,采用基于调制差分算子的调制宽频模态分解（MBMD）对光伏直流电信号进行去噪,以减小分解误差。首先采用MBMD对直流电信号进行自适应分解,然后结合局部保持投影（LPP）算法进行特征融合,最后采用反向传播（BP）人工神经网络模型实现直流电能质量智能识别。仿真和实验分析表明,本文提出的方法可准确识别不同类型的光伏直流电能质量扰动。

基于增量学习的CNN-LSTM光伏功率预测

作者：严璐晗, 林培杰, 程树英, 陈志聪, 卢箫扬

摘要：针对目前大部分光伏功率预测模型采用批量离线训练方式，且新建光伏电站训练数据较少的问题，本文提出一种基于增量学习的卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络结合的光伏功率预测模型。

首先，采用CNN对气象数据进行特征提取，并通过LSTM网络进行功率预测，以此CNN-LSTM混合模型进行背景学习，训练出可用于增量学习的基准模型。其次,根据不同的时间跨度进行增量学习训练,实现模型的在线更新。针对增量学习中的灾难性遗忘问题，采用弹性权重整合（EWC）算法和在线弹性整合（Online_EWC）算法进行缓解。实验结果表明，相较于无约束的增量学习，采用EWC和Online_EWC方法的增量学习可以明显缓解灾难性遗忘问题，降低预测平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）;同时,在保证预测精度的前提下,增量学习的耗时大幅低于传统的批量学习。

低碳目标下电气化交通网最优定价策略

作者：刘傲阳, 刘健辰

摘要：作为降低化石燃料消耗、缓解环境危机的有效途径，采用电动汽车（EV）替代燃油汽车（GV）越来越受到人们的重视，这促进了EV的发展和普及，使城市交通网（UTN）和配电网（PDN）的运营紧密耦合。本文从充电网运营商（CNO）自身利益最大化的角度出发，解决电动汽车充电站（EVCS）最优充电定价问题。计及UTN和PDN的相互影响，并保护各个部门的隐私信息。综合考虑GV和EV的碳排放，通过充电价格调控EV充电行为，使充电负荷在不同PDN之间转移，促进电气化交通网的最优经济-低碳运行。数值算例验证了所提出模型和方法的有效性,以及CNO优化定价对电气化交通网的影响。

基于1DCNN-BiLSTM-BiGRU的电能质量扰动分类方法

作者：王立辉, 柯泳, 苏如开

摘要：为了应对电能质量扰动（PQD）识别中噪声干扰导致的识别率下降问题，本文提出一种基于一维卷积神经网络（1DCNN）-双向长短期记忆（BiLSTM）网络-双向门控循环单元（BiGRU）的PQD分类方法。该方法首先借助1DCNN有效地提取原始信号的浅层局部特征，然后通过BiLSTM和BiGRU组合模块对时序信息和上下文关系进行深入处理，从而实现深层时序特征的提取。最后，将所提取的特征经分类模块用于PQD识别。仿真结果表明,与传统方法相比,本文所提方法在准确性方面更具优势,且抗噪声能力更强。

一种基于磁耦合转移原理的10kV直流断路器

作者：侯彦杰, 贺小瑞, 刘伟, 孙玉晨, 陶斐

摘要：直流电流没有自然过零点,因此开断直流短路电流比开断交流短路电流更为困难。本文介绍一种基于磁耦合电流转移原理的中压10kV直流断路器拓扑方案,该断路器可实现对15kA直流电流的快速开断。首先,对直流断路器原理和控制逻辑进行介绍;然后,根据拓扑方案提出快速机械开关、电力电子开关、磁耦合装置等核心部件的设计思路;最后,搭建仿真模型对该方案进行仿真分析,模拟不同工况下的开断情况,仿真结果验证了该方案的有效性。

非侵入式智能安全用电监测终端设计

作者：余武强, 马筱, 王志敏, 杨宏香, 苏志诚

摘要：短路、漏电、电动自行车违规充电等易引发跳闸、火灾等安全事故,因此本文设计一种非侵入式智能安全用电监测终端。采用精密电阻分压和高精度零磁通电流传感器实现电压和电流模拟信号的测量,通过10kHz高频采样完整保留高次谐波特征。应用双核Cortex-A9高级精简指令集计算机（ARM）和Xilinx Artix7现场可编程门阵列（FPGA）作为信息处理单元,可同时处理6路高频采样信号。研究短路、漏电、电动自行车违规充电等异常用电特征,开发基于卷积神经网络模型的非侵入式异常用电识别软件。经测试,所设计的智能安全用电监测终端可准确识别上述典型异常用电事件。

柔性直流架空线路差模波特征优化方法

作者：姜崇学, 焦鑫艳, 王佳成, 唐俊, 史艳刚

摘要：随着柔性直流输电系统向高电压、大容量方向发展,采用架空线路成为工程选择的必然趋势。本文基于工程化应用场景,结合行波模型和计算量,运用离散小波变换和多分辨率解析方法分别对差模行波、直流电流、直流电压等电气量进行处理,得到其特征值,在远端区内故障和远端区外故障时对比三者的差异。针对差模行波特征值,对远端区内经过渡电阻的故障工况进行测试。结果表明,本文所述计算方法具有较好的选择性和灵敏性,且计算量小,能够满足实际工程需求。

含储能的多能互补系统功率控制方案

作者：缪雅慧, 焦燕, 徐浩

摘要：为实现对含储能的多能互补系统中多种能源输出功率的安全高效控制,本文提出一种功率控制方案。首先,给出含储能的多能功率控制系统的硬件和软件架构;然后,提出一种三轮功率分配方案并给出具体流程,第一轮是储能与其他能源之间的功率分配,第二轮是其他能源电站之间的功率分配,第三轮是各类型电站内部发电设备之间的功率分配;最后,在百兆瓦级光储项目中进行实际验证,结果证明了所提方案的有效性。

基于加速度传感器的桨叶方位角和轮毂转速测量方法

作者：张仁河, 汪锋, 尚志强

摘要：随着风电装机容量的增加,风电机组需要更智能、更可靠的控制,这对变桨系统提出了新的要求。本文提出一种测量桨叶方位角和主轴转速的新方法,通过内置于变桨变频器的加速度传感器获取3个变频器的三向加速度分量,基于加速度分量可确定机组桨叶的方位角;另外,基于桨叶方位角的时间序列,可以计算得到机组主轴的转速。