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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 ：
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 ：
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.
Keyword ：
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 ：
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.
Keyword ：
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 ：
本发明涉及一种基于改进NashQ算法的风电调度方法及系统，包括：S1：搭建竞争性电力市场中燃煤火电机组方、储能设施方、电动汽车换电站方以及风电场方的调度模型及运行约束条件，以各个主体的运行效益最大化为目标，构建多主体纳什均衡博弈模型，以寻找风电最优调度策略；S2：采用NashQ算法求解多智能体博弈问题；应用JS散度对比自身历史经验与纳什均衡状态，优化各个智能体不同时刻下的学习率改进NashQ算法，缩短各智能体的最优策略所需时间；S3：搭建风电场与电动汽车换电站以及风电场与储能的联合运行模型，在市场博弈下采用改进NashQ算法求解联合运行模型的经济效益。该方法及系统有利于优化风电场的调度效果。
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| GB/T 7714 | 朱振山 , 郑海林 , 温步瀛 et al. 一种基于改进NashQ算法的风电调度方法及系统 : CN202110554467.0[P]. | 2021-05-20 . |
| MLA | 朱振山 et al. "一种基于改进NashQ算法的风电调度方法及系统" : CN202110554467.0. | 2021-05-20 . |
| APA | 朱振山 , 郑海林 , 温步瀛 , 翁智敏 , 叶成涛 , 盛明鼎 et al. 一种基于改进NashQ算法的风电调度方法及系统 : CN202110554467.0. | 2021-05-20 . |
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Abstract ：
为实现综合能源系统中能源的高效利用,同时考虑到不同能源系统属于不同能源供应商,通常只进行部分信息交互,提出一种基于近似牛顿方向(approximate Newton directions,AND)的电热气综合能源系统最优能流解耦算法.将整体的优化问题根据能源主体解耦,分解为电力系统、热力系统、天然气系统优化子问题,通过部分信息的传递,对子问题交替迭代,进行分布式求解,最终达到整体优化的效果.该算法信息传输量少,结构简单,计算速度快,求解过程中,子问题不需要求最优解,只需要迭代1次,提高了求解效率.针对具体算例,将AND算法与集中式内点法(centralized interior point method,CIPM)的计算结果进行对比分析,验证了所提算法的可行性和有效性.
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| GB/T 7714 | 张抒凌 , 温步瀛 , 江岳文 . 基于近似牛顿方向的综合能源系统最优能流解耦算法 [J]. | 广东电力 , 2021 , 34 (10) : 23-33 . |
| MLA | 张抒凌 et al. "基于近似牛顿方向的综合能源系统最优能流解耦算法" . | 广东电力 34 . 10 (2021) : 23-33 . |
| APA | 张抒凌 , 温步瀛 , 江岳文 . 基于近似牛顿方向的综合能源系统最优能流解耦算法 . | 广东电力 , 2021 , 34 (10) , 23-33 . |
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Abstract ：
聚焦客户侧的泛在电力物联网,充分考虑了客户体验以及能效服务的需求,结合全息感知和泛在连接两大泛在电力物联网关键技术,提出了客户侧泛在电力物联网总体建设方案,并通过对现有智能用电优化方案以及发展趋势的研究分析,着重介绍了三个面向智慧能效服务的典型应用场景。
Keyword ：
客户侧 客户侧 应用探索 应用探索 电力物联网 电力物联网 能效分析 能效分析
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| GB/T 7714 | 郑鹏 , 沈一民 , 温步瀛 . 客户侧泛在电力物联网及其在能效服务的应用探索 [J]. | 电气时代 , 2021 , (06) : 29-34 . |
| MLA | 郑鹏 et al. "客户侧泛在电力物联网及其在能效服务的应用探索" . | 电气时代 06 (2021) : 29-34 . |
| APA | 郑鹏 , 沈一民 , 温步瀛 . 客户侧泛在电力物联网及其在能效服务的应用探索 . | 电气时代 , 2021 , (06) , 29-34 . |
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Abstract ：
常规的并网逆变器作为分布式电源和电网的接口,无法为电网提供惯量支撑,基于并网逆变器的虚拟同步发电机(VSG)控制策略可以增强系统频率和电压的稳定性.为了使频率响应拥有更小的超调量和更短的调节时间,本文根据动态过程中阻尼和频率最大偏差量的关系,提出了一种基于自适应阻尼算法的虚拟同步发电机控制策略,同时也能在一定程度上改善输出电压的动态特性.基于小信号数学模型,根据系统的响应指标要求,确定了阻尼系数的取值范围.最后,利用Matlab/Simulink进行仿真实验,与各种阻尼控制算法进行对比,验证了所提控制策略的有效性.
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| GB/T 7714 | 高飞翎 , 钱凯 , 李敏敏 et al. 基于自适应阻尼算法的虚拟同步发电机控制策略 [J]. | 电力电容器与无功补偿 , 2021 , 42 (5) : 109-114 . |
| MLA | 高飞翎 et al. "基于自适应阻尼算法的虚拟同步发电机控制策略" . | 电力电容器与无功补偿 42 . 5 (2021) : 109-114 . |
| APA | 高飞翎 , 钱凯 , 李敏敏 , 蒋元元 , 李天扬 , 温步瀛 . 基于自适应阻尼算法的虚拟同步发电机控制策略 . | 电力电容器与无功补偿 , 2021 , 42 (5) , 109-114 . |
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