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学者姓名：温步瀛
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针对模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)子模块开路故障诊断中固定时刻诊断方法及时性和准确性难以平衡的问题,提出基于集成学习的时序自适应MMC子模块开路故障诊断方法.首先,分析MMC子模块的开路故障特性,选择子模块的电容电压作为故障监测和定位的故障特征参量.然后,基于代价敏感法构建两个具有相反诊断倾向性的集成模型,分别得到确定样本和不确定样本.接着,将当前阶段不确定样本交由下一时刻的模型继续诊断,直至诊断出所有样本的结果.最后,通过实验验证所提出诊断方法的有效性.结果表明,该方法能在更短的诊断周波内显著提高模型的诊断性能.
Keyword ：
子模块开路故障 子模块开路故障 故障诊断 故障诊断 时序自适应 时序自适应 模块化多电平换流器 模块化多电平换流器 集成学习 集成学习
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| GB/T 7714 | 魏银图 , 张旸 , 温步瀛 et al. 基于集成学习的时序自适应MMC子模块开路故障诊断方法 [J]. | 福州大学学报（自然科学版） , 2025 , 53 (1) : 35-41 . |
| MLA | 魏银图 et al. "基于集成学习的时序自适应MMC子模块开路故障诊断方法" . | 福州大学学报（自然科学版） 53 . 1 (2025) : 35-41 . |
| APA | 魏银图 , 张旸 , 温步瀛 , 王怀远 . 基于集成学习的时序自适应MMC子模块开路故障诊断方法 . | 福州大学学报（自然科学版） , 2025 , 53 (1) , 35-41 . |
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Abstract ：
在弱过电流能力的构网型变流器中,一般需要引入电流限幅以保证故障限流.然而,电流限幅触发后系统同步稳定性遭到削弱,现有研究鲜有对此问题进行综合考虑并加以解决.为此,本文首先利用相量图法揭示了故障电流特性;接着,基于功角特性曲线和扩展等面积准则分析了电流限幅对变流器同步稳定性的不利影响.由此,本文提出一种增强同步稳定的构网型变流器虚拟惯量限流方法,通过定量控制虚拟惯量同时解决了变流器的故障限流和同步稳定问题.最后,通过Matlab/Simulink仿真实验验证了理论分析的正确性和所提方法的有效性.
Keyword ：
同步稳定性 同步稳定性 故障限流 故障限流 构网型变流器 构网型变流器 电流限幅 电流限幅 虚拟惯量 虚拟惯量
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| GB/T 7714 | 孙东伟 , 张旸 , 温步瀛 et al. 增强同步稳定的构网型变流器虚拟惯量限流方法 [J]. | 电气技术 , 2025 , 26 (4) : 1-6,60 . |
| MLA | 孙东伟 et al. "增强同步稳定的构网型变流器虚拟惯量限流方法" . | 电气技术 26 . 4 (2025) : 1-6,60 . |
| APA | 孙东伟 , 张旸 , 温步瀛 , 王怀远 . 增强同步稳定的构网型变流器虚拟惯量限流方法 . | 电气技术 , 2025 , 26 (4) , 1-6,60 . |
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Abstract ：
针对传统基于电力系统时序数据的机器学习方法对系统深层耦合信息挖掘不充分的问题,将失稳模式作为先验知识引入机器学习,提出一种融合系统关键机组信息的暂态稳定性评估方法.该方法通过潮流追踪原理对线路计算各发电机潮流贡献度,得出系统关键机组权重.根据图像形态学原理,对相平面轨迹图像依照关键机组权重进行特征增强.在IEEE-39节点和IEEE-145节点系统下的仿真结果表明,所提方法较传统评估方法具有更好的评估性能,所构建的相平面图像样本较传统时序图像样本拥有更小的占用空间和更优的分类性能.
Keyword ：
失稳模式 失稳模式 暂态稳定性评估 暂态稳定性评估 深度学习 深度学习 潮流追踪 潮流追踪 相平面 相平面
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| GB/T 7714 | 范欣辰 , 王怀远 , 温步瀛 . 融合关键机组信息与相平面图像的暂态稳定评估方法 [J]. | 福州大学学报（自然科学版） , 2024 , 52 (5) : 544-551 . |
| MLA | 范欣辰 et al. "融合关键机组信息与相平面图像的暂态稳定评估方法" . | 福州大学学报（自然科学版） 52 . 5 (2024) : 544-551 . |
| APA | 范欣辰 , 王怀远 , 温步瀛 . 融合关键机组信息与相平面图像的暂态稳定评估方法 . | 福州大学学报（自然科学版） , 2024 , 52 (5) , 544-551 . |
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Abstract ：
为解决源荷不确定性和风电相关性导致区域综合能源系统调度结果可信度低的问题,以综合运行成本最小为目标,提出一种计及多时间尺度的区域综合能源系统调度模型.在日前阶段,提出计及风电相关性的两阶段鲁棒优化模型,使用列和约束生成法进行迭代求解.日内调度阶段考虑了冷热电响应速率的不同,提出基于模型预测控制的冷热电分层滚动优化模型,进一步消除源荷功率波动.仿真结果表明:计及风电相关性的鲁棒优化方法降低了保守性,提高了经济性;在冷热电分层优化时使用模型预测控制,实现了区域综合能源系统的经济及稳定运行.
Keyword ：
冷热电分层 冷热电分层 区域综合能源系统 区域综合能源系统 多时间尺度 多时间尺度 模型预测控制 模型预测控制 线性多面体集合 线性多面体集合
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| GB/T 7714 | 陈志颖 , 温步瀛 , 朱振山 . 计及风电相关性的区域综合能源系统多时间尺度优化调度 [J]. | 电力自动化设备 , 2023 , 43 (8) : 25-32 . |
| MLA | 陈志颖 et al. "计及风电相关性的区域综合能源系统多时间尺度优化调度" . | 电力自动化设备 43 . 8 (2023) : 25-32 . |
| APA | 陈志颖 , 温步瀛 , 朱振山 . 计及风电相关性的区域综合能源系统多时间尺度优化调度 . | 电力自动化设备 , 2023 , 43 (8) , 25-32 . |
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Abstract ：
随着模块化多电平换流器(MMC)应用范围越来越广泛,其子模块的开路故障诊断方法成为研究热点.MMC的故障样本少,正常样本多,冗余子模块过多.针对此问题,本文提出基于支持向量机(SVM)的MMC子模块开路故障诊断方法,判断子模块故障发生在区内还是区外,以实现故障子模块的检测和定位.针对 MMC 子模块开路故障特征,选取子模块电容电压作为样本特征,分析子模块故障对 A、B、C相样本的影响,通过赋予 A、B、C相正常样本不同的权重系数,提高故障识别的准确率.最后,搭建MMC仿真模型,证明了所提方法的有效性.
Keyword ：
子模块开路故障 子模块开路故障 支持向量机(SVM) 支持向量机(SVM) 故障诊断 故障诊断 样本差异化 样本差异化 模块化多电平换流器(MMC) 模块化多电平换流器(MMC)
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| GB/T 7714 | 魏银图 , 张旸 , 温步瀛 et al. 基于支持向量机的模块化多电平换流器子模块开路故障诊断方法 [J]. | 电气技术 , 2023 , 24 (10) : 1-7 . |
| MLA | 魏银图 et al. "基于支持向量机的模块化多电平换流器子模块开路故障诊断方法" . | 电气技术 24 . 10 (2023) : 1-7 . |
| APA | 魏银图 , 张旸 , 温步瀛 , 王怀远 . 基于支持向量机的模块化多电平换流器子模块开路故障诊断方法 . | 电气技术 , 2023 , 24 (10) , 1-7 . |
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Abstract ：
In case of faults or severe disturbances, the power system will enter an emergency operation state. After the system instability is detected, oscillation and blackout will occur in the system if effective control measures are not taken in time. Generator tripping control (GTC) is the most effective emergency control measure. In view of the mismatch between the traditional GTC algorithm and the transient stability assessment method based on machine learning, a new real-time GTC method is needed. In this paper, a three-part control framework is designed for the GTC problem. The control agent is endowed with decision-making ability by interacting with the simulation environment in the offline pre-learning part. Then the trained agent is transplanted to the online application which can help system operators make decisions. Meanwhile, the agent is updated with real data to be better adapted to the actual system in the online learning part. A deep reinforcement learning algorithm, deep deterministic policy gradient (DDPG) is employed to train the control agent in this framework. A modified DDPG algorithm and the corresponding reward function are designed for the GTC problem. Convolution neural network (CNN) is added to the DDPG network, by which the training time of the agent is shortened and the generalization ability of the algorithm is improved. Trained with simulation data and real system experience, the control agent can determine control strategies timely according to the system operating conditions. Simulation results on the IEEE-39 bus system and the realistic regional power system of Eastern China show the effectiveness, generalizability, and timeliness of the decision algorithm.
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Convolutional Neural Network Convolutional Neural Network Deep Reinforcement Learning Deep Reinforcement Learning Emergency Control Emergency Control Generator Tripping Control Generator Tripping Control
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| GB/T 7714 | Lin, Bilin , Wang, Huaiyuan , Zhang, Yang et al. Real-time power system generator tripping control based on deep reinforcement learning [J]. | INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRICAL POWER & ENERGY SYSTEMS , 2022 , 141 . |
| MLA | Lin, Bilin et al. "Real-time power system generator tripping control based on deep reinforcement learning" . | INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRICAL POWER & ENERGY SYSTEMS 141 (2022) . |
| APA | Lin, Bilin , Wang, Huaiyuan , Zhang, Yang , Wen, Buying . Real-time power system generator tripping control based on deep reinforcement learning . | INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRICAL POWER & ENERGY SYSTEMS , 2022 , 141 . |
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Abstract ：
Frequency prediction after a disturbance is devoted to providing a decision-making foundation to power system emergency control. In practice, the quantity of utilized variables is limited by the dimensionality of the physical model. Meanwhile, the accuracy of cognitive results is affected by the modeling precision. Owing to the model simplification, the computation efficiency of model-driven methods is improved, but the accuracy is sacrificed. In this paper, a prediction model combining the improved system frequency response (ISFR) model and long shortterm memory (LSTM) network is proposed to overcome this problem. Firstly, the ISFR model is employed to generate features representing system dynamic characteristics. Combined with the features provided by the ISFR model, the system operating features are applied to construct the training set for the deep learning network. Then, the LSTM network is introduced and trained to fit mapping relationship between multi-dimensional input features and system frequency response, thereby improving the overall accuracy of the integrated model. Finally, the simulation verification of the proposed model is performed in the IEEE 39-bus system and a realistic regional system. The simulation results demonstrate that the proposed model has better performance than that of traditional models.
Keyword ：
Deep learning Deep learning Frequency response prediction Frequency response prediction Integrated model Integrated model Long short-term memory (LSTM) Long short-term memory (LSTM)
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| GB/T 7714 | Hu, Yongfei , Wang, Huaiyuan , Zhang, Yang et al. Frequency prediction model combining ISFR model and LSTM network [J]. | INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRICAL POWER & ENERGY SYSTEMS , 2022 , 139 . |
| MLA | Hu, Yongfei et al. "Frequency prediction model combining ISFR model and LSTM network" . | INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRICAL POWER & ENERGY SYSTEMS 139 (2022) . |
| APA | Hu, Yongfei , Wang, Huaiyuan , Zhang, Yang , Wen, Buying . Frequency prediction model combining ISFR model and LSTM network . | INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRICAL POWER & ENERGY SYSTEMS , 2022 , 139 . |
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Abstract ：
针对可再生能源消纳与发电市场的博弈问题,研究不同场景中风电的调度策略,提出基于改进NashQ算法的风电调度策略模型.首先,在市场上博弈环境下建立风电优化调度模型,计及风电上网的预测偏差考核惩罚、风力发电经济效益与环境效益,考虑可再生能源的弃电限制,在这一基础上,对比风电独立运行、风—光、风—储联合运行下的风电调度策略;其次,采用JS散度优化各个智能体的学习率,提高多智能体强化学习的收敛效率;最后,在Matlab中搭建电网模型进行分析,仿真结果验证:改进NashQ方法相较于NashQ、NETRL算法的收敛速度有明显提升,风—车联合运行模式在多主体博弈下有较好吸引力.
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多主体博弈 多主体博弈 多智能体强化学习 多智能体强化学习 改进NashQ 改进NashQ 电动汽车充电站 电动汽车充电站 风电调度 风电调度
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| GB/T 7714 | 郑海林 , 朱振山 , 温步瀛 et al. 多主体博弈下基于改进NashQ算法的风电场调度策略 [J]. | 电力科学与技术学报 , 2022 , 37 (6) : 62-72 . |
| MLA | 郑海林 et al. "多主体博弈下基于改进NashQ算法的风电场调度策略" . | 电力科学与技术学报 37 . 6 (2022) : 62-72 . |
| APA | 郑海林 , 朱振山 , 温步瀛 , 翁智敏 . 多主体博弈下基于改进NashQ算法的风电场调度策略 . | 电力科学与技术学报 , 2022 , 37 (6) , 62-72 . |
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Abstract ：
提高新能源在能源供应中的比重是实现能源结构优化,应对环境污染和能源紧张的必由之路,近年来新能源并网技术受到越来越广泛的关注.2021 年9 月22日,中共中央、国务院联合印发了《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》,明确指出能源绿色低碳转型是实现碳达峰、碳中和的关键举措,并将能源绿色低碳转型行动作为首要任务来抓,凸显了新能源发展的紧迫性.
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| GB/T 7714 | 温步瀛 , 杨秀 . 特约主编寄语 [J]. | 电器与能效管理技术 , 2021 , (11) : 前插1-前插2 . |
| MLA | 温步瀛 et al. "特约主编寄语" . | 电器与能效管理技术 11 (2021) : 前插1-前插2 . |
| APA | 温步瀛 , 杨秀 . 特约主编寄语 . | 电器与能效管理技术 , 2021 , (11) , 前插1-前插2 . |
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Abstract ：
随着双碳目标的提出,新能源发电得以快速发展,未来高比例新能源并网将对电力系统带来重大影响.分析了高比例新能源对电力系统建模、运行以及规划3个方面的影响,并梳理了高比例新能源系统在数学模型、运行规划方案、需求响应、储能技术以及人工智能等应用方面的研究现状,指出目前高比例新能源系统研究所存在的问题.最后,分别从系统建设、电网灵活性、新能源消纳技术以及智能化等方面对未来新能源电力系统的发展进行了思考与展望.
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| GB/T 7714 | 翁智敏 , 朱振山 , 温步瀛 et al. 高比例新能源电力系统研究综述 [J]. | 电器与能效管理技术 , 2021 , (11) : 1-7 . |
| MLA | 翁智敏 et al. "高比例新能源电力系统研究综述" . | 电器与能效管理技术 11 (2021) : 1-7 . |
| APA | 翁智敏 , 朱振山 , 温步瀛 , 郑海林 , 陈哲盛 , 林文键 . 高比例新能源电力系统研究综述 . | 电器与能效管理技术 , 2021 , (11) , 1-7 . |
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