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关键词： 低温寒潮天气   场景预测   小样本扩充   状态预测   组合预测  

摘要： 随着风电等新能源占比的不断提升，电力系统的气候依赖性日趋凸显。低温寒潮天气易导致大规模风电机组非计划停运，而现有风电功率预测方法难以预测，基于此，文章提出了一种基于极端场景划分的低温寒潮天气风电功率短期组合预测方法。根据低温寒潮影响风电停运的机理不同，划分了低温停机、大风切机和覆冰减载三种场景，优选各场景关键气象参量并采用隐马尔科夫模型(hidden markov model，HMM)进行修正，分别建立了低温停机预估模型、大风切机预测模型和覆冰场景减载预测模型，通过与基于正常天气样本建立的常态化功率预测模型组合，最终实现低温寒潮天气风电出力的准确预测。将低温寒潮天气下三种场景预测结果与常态化功率预测进行对比，验证所提方法的有效性。

关键词： 分布式光伏   功率预测   图建模   互信息   图注意力机制   时序卷积神经网络  

摘要： 为解决现有功率预测方法多从时序角度提取功率特征，未能有效利用空间特征信息提升功率预测精度的问题，该文提出一种基于图建模与图注意力机制-时序卷积神经网络的时空混合预测模型。首先，计算各光伏电站间互信息，构建分布式光伏电站图结构。在此基础上，利用图注意力机制为光伏电站分配权重，并进行特征的传递与更新，充分捕获分布式光伏电站间的空间特征。其次，将更新后的特征矩阵与电站的气象数据共同作为时序卷积神经网络的输入，进行光伏出力的时序预测。最后，基于真实分布式光伏电站数据进行仿真分析，结果表明，对分布式光伏电站进行图建模可以有效提取电站空间特征，所提时空混合模型相比于其他模型具有更高的预测精度。

关键词： 双向DC-DC变换器   双重移相控制   最小回流功率   KKT  

摘要： 针对三电平混合全桥双向DC-DC变换器存在的回流功率较大的问题，本文以回流功率最小化为目标，提出了一种基于双重移相控制的回流功率优化控制策略。首先，建立了三电平混合全桥DC-DC变换器的数学模型，分析了变换器回流功率和传输功率的特性关系；然后，以回流功率作为目标函数，通过KKT条件法将不同模式的等式和不等式约束条件转换为约束函数，并构建拉格朗日多项式函数求最佳移相比组合；最后，为提高系统动态响应的快速性，采用了环内直接功率控制方法，实现了变换器在面对突发情况时系统能迅速实现动态响应。仿真结果表明，在输入电压和负载突变时，本文提出的改进优化控制策略可以有效减小回流功率，提高系统的动态响应性能。

关键词： 风电功率预测   TCN   模态分解   BiLSTM   组合模型  

摘要： 风电功率的准确预测对于能源系统的稳定运行和电力调度方面具有重要作用。由于风电功率序列具有随机性，间歇性和非线性的特点，使用传统预测以及单一预测模型往往会存在预测精度较低的问题，且容易受到噪声干扰。为了提升风电功率预测的准确性，本文提出了一种CEEMDAN分解技术与神经网络模型相结合的方法。首先将风电功率序列用CEEMDAN方法分解为若干数量的本征模态分量，通过样本熵值来计算每个模态分量的复杂度，根据样本熵值大小将不同的模态分量重组为重构的子序列。将中高频序列数据使用BiLSTM模型来进行预测，而中低频序列数据则采用TCN模型来预测。最后，将不同模型的预测值叠加得到最终的预测值。通过仿真实验，结果表明本文模型在评价指标RMSE、MAE、SMAPE取值均最低，R方值最高，这几个指标的取值均值分别为91.4132MW、53.5173MW、22.2638MW、0.9807，均优于对比模型，说明本文模型具有较高的预测精度。

关键词： 新型纳米电子器件   1T1R存算一体化   MOSFET   RNVM   28nm制程   可靠性测试   器件物理  

摘要： 针对下一代新型纳米电子器件应用可靠性，设计制备了基于28nm CMOS工艺MOSFET有源集成RNVM的存算一体化1T1R纳米阵列器件，测试评价了其在开关比(107-8)、操作电压（±1V）、存储窗口等方面的综合电学性能，并设计实施了专门的可靠性试验。结果表明1T1R纳米阵列器件存在MOSFET Ion、Ileak应力退化-44.90%、751.64%以及RRAM循环耐受过程反向硬击穿等不单独出现于分立器件的特有失效现象。分析微观器件物理，得出1T1R纳米阵列器件因其独特结构特征和操作模式下复杂微观交互机制引发高源漏电压和弱栅控条件下特有可靠性原理的结论。提出了专门测试调控方案以提高1T1R纳米阵列器件可靠性。为解决28nm及以下节点CMOS逻辑器件集成纳米RNVM技术引发的特有可靠性问题提供参考。