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大型并网电力变压器的地磁感应电流现场试验：分析、建模与仿真
Geomagnetically Induced Current Field Test on Large Grid-Connected Power Transformers: Analysis, Model Development, and Simulations
Adedasola A. Ademola · Roland B. Brandis · Andreas F. Schuetzinger · Bart Simons 等6人 · IEEE Transactions on Power Delivery · 2024年11月
地磁感应电流（GIC）在电力系统中的流动可能导致变压器过热、谐波增加和无功功率需求上升等问题。尽管已有多种仿真模型用于研究其影响，但针对现代变压器设计的实地验证仍较少。本文报道了美国首次对采用压板和拉杆结构的高压并网变压器开展的长时间GIC现场试验。通过实测数据评估GIC效应，并用于建立和验证变压器的热学与电磁暂态（EMT）模型。试验中观察到显著的电流电压畸变及较大的无功损耗。测量分析表明热点位于内绕组，且k因子接近出厂测试值和软件默认值。热仿真显示即使相电流峰值达200 A，变压器仍不超热限。...
解读: 该研究对阳光电源的大型储能和光伏并网产品具有重要参考价值。GIC效应引起的变压器热点、谐波和无功问题，与储能变流器ST系列和光伏逆变器SG系列在大规模并网时面临的挑战高度相关。研究发现的负载调节可降低无功需求的特性，可用于优化PowerTitan储能系统的无功控制策略。同时，文中的EMT建模方法可应...
基于深度学习初始化与同伦延拓的牛顿-拉夫逊交流潮流收敛
Newton-Raphson AC Power Flow Convergence Based on Deep Learning Initialization and Homotopy Continuation
Samuel N. Okhuegbe · Adedasola A. Ademola · Yilu Liu · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年12月
潮流计算是许多电力系统研究的基础。随着可再生能源渗透率的提高，电网规划者倾向于在各种运行条件下进行多次潮流模拟，而不仅仅是在高峰或轻载条件下选取特定时刻进行模拟。对于电网规划者而言，尤其是在大型电网中，使交流潮流（ACPF）计算收敛仍是一项重大挑战。本文提出了一种两阶段方法来提高牛顿 - 拉夫逊交流潮流计算的收敛性，并将其应用于拥有6102个母线的得克萨斯州电力可靠性委员会（ERCOT）系统。第一阶段采用基于深度学习的初始化方法并进行数据再训练。在此阶段，开发了一个深度神经网络（DNN）初始化器...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于深度学习和同伦延拓法改进牛顿-拉夫逊潮流计算收敛性的研究具有重要的战略价值。随着公司光伏逆变器和储能系统在全球电网中的渗透率持续提升，电网规划面临的潮流计算挑战日益严峻，这项技术为解决大规模新能源并网场景下的电网仿真难题提供了创新思路。 该研究在6102节点的ER...