Generalized Short Circuit Ratio for Grid Strength Assessment in Inhomogeneous Multi-infeed LCC-HVDC Systems
广义短路比（gSCR）是对传统短路比（SCR）的严格理论扩展，可以将SCR的大量经验推广到多馈入高压直流（MIDC）系统中。然而，gSCR最初是基于同构MIDC系统的假设导出的，其中所有HVDC换流器具有相同的控制配置，这对gSCR在非同构MIDC系统中的应用提出了挑战。为了削弱这一假设，这封信应用模态摄动理论，探讨在非均匀MIDC系统中应用gSCR的可能性。数值实验结果表明，在非均匀MIDC系统中，GSCR仍然可以使用，但临界GSCR（CgSCR）需要根据HVDC换流器控制结构的特点重新定义。因此，gSCR和重新定义的CgSCR之间的差异可以有效地量化静态电压稳定裕度方面的相关交流电网强度。在一个三馈入非均匀LCC-HVDC系统中验证了该方法的性能。
2020-12-18 cs.SY eess.SY
Two-Stage Bidirectional Inverter Equivalent Circuit Model for Distribution Grid Steady-State Analysis and Optimization
University of Vermont（佛蒙特大学）
本文提出了一种双阶段双向逆变器等效电路模型，用于提升配电网稳态分析与优化的精度和兼容性。
2026-01-17 cs.SY eess.SY
Enhancing Grid Resilience for Giga-Watt Scale Data Centers Using High Voltage Circuit Breaker Operated Braking Resistors
Black & Veatch；University of Central Missouri（密苏里中央大学）
本文提出利用高压断路器操作的制动电阻提升吉瓦级数据中心在电网电压波动时的韧性，通过动态行为测试验证其有效性。
2025-12-24 cs.SY eess.SY
Impact Assessment of Heterogeneous Grid Support Functions in Smart Inverter Deployments
King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学）
本文研究智能逆变器在不同控制模式下的电网支持功能影响，通过动态相互作用分析提升配电网稳定性与效率。
2026-01-01 cs.SY eess.SY
Throughput Optimal Uplink Scheduling in Heterogeneous PLC and LTE Communication for Delay Aware Smart Grid Applications
智能电网是集先进的电力设备、通信技术和控制技术于一体的能源网络。它可以同时在电网的所有组件之间传输双向电力和数据。现有的智能电网通信技术包括电力线载波通信、工业以太网、无源光网络和无线通信等，各有优势。由于智能电网应用场景复杂、采样点多、传输可靠性要求高，单一的通信方式已不能完全满足智能电网的通信需求，需要采用异构的通信方式。此外，随着蜂窝技术的发展，基于长期演进（LTE）的标准已被确定为能够满足智能电网中的各种操作的严格要求的有前途的技术。分析了PLC和LTE通信的优缺点，设计了一种智能电网中PLC和LTE通信上行异构通信的网络框架。在此基础上，根据系统时延和可靠性的要求，提出了一种吞吐量最优的采样数据上行调度传输方法。然后，利用公式推导，从理论上证明了调度系统的稳定性和可解性。仿真结果表明，在满足时延要求的情况下，该框架能够优化分配无线通信资源，最大化上行传输系统的吞吐量。关键词：智能电网，异构通信，优化吞吐量。
2020-11-19 cs.NI cs.SY eess.SY
Developing Optimization-Based Inverter Models for Short Circuit Studies
本文针对配电网络中逆变器饱和非线性行为建模问题，提出跟网型与构网型逆变器优化模型并用于故障研究，实验验证了跟网型模型有效性，同时指出构网型模型在部分故障下不可行，为后续松弛模型开发奠定基础。
2023-08-06 cs.SY eess.SY
A Unified Framework for Contraction Stability Analysis of Heterogeneous Grid-Forming Inverters
School of Electrical and Electronic Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学电气与电子工程学院）
提出一种基于收缩理论的代数化分散式框架，用于分析异构构网型逆变器的大信号稳定性，提供瞬态收敛速率和超调量显式保证，并指导参数整定。
2026-06-07 cs.SY eess.SY
Power Grid Transient Analysis via Open-Source Circuit Simulator: A Case Study of HVDC
提出基于开源电路仿真器的电力系统暂态仿真加速方法，聚焦HVDC建模，并通过四母线系统案例验证其有效性。
2023-05-16 cs.MS cs.SY eess.SY
Equivalent Circuit Modeling of Grid-Forming Inverters in (Sub)-Transient Time-Frame
Imperial College London（帝国理工学院）
本文提出一种系统方法，通过频域导纳图量化电网形逆变器的有效阻抗，验证了等效电路模型在亚暂态响应和静态电压稳定性方面的准确性。
2026-04-09 cs.SY eess.SY
Tutorial: Grid-Following Inverter for Electrical Power Grid
University of Vermont（佛蒙特大学）
本文教程介绍了电网跟随逆变器的建模与仿真，涵盖同步、功率控制及电流控制，并展示如何在电磁暂态仿真中使用基于互补模型的方法进行模拟。
2026-03-19 cs.SY eess.SY
Heterogeneous Vulnerability of Zero-Carbon Power Grids under Climate-Technological Changes
本研究以纽约州为例建模零碳电网，发现气候与技术变化下电网脆弱性呈时空异质性，需增加61-105%可靠零排放容量，仅扩增风光无效，强调投资决策须考虑时空动态与运行约束。
2024-12-16 cs.SY eess.SY physics.soc-ph
Energy transmission control for a Grid-connected modern power system Non-Linear loads with a Series Multi-Stage Transformer Voltage Reinjection with controlled converters
有效的能量传输方式是提高整个输电系统效率的关键因素。提出了许多方法来控制无功潮流，电压波动和功率因数的改善，所提出的变换器拓扑结构给出了一个非常显着的改善传输系统的性能，其中包括多级Transformers控制与控制变换器以及串联有源滤波器。总体控制策略包括多级电压再注入Transformer控制的变流器（MSVRITCC）将电压再注入电网以补偿电压和剩余参数以及潮流控制。所提出的拓扑结构提高了电网的安全性，灵活性，在达到所需的负载要求与电网的适应性，并降低了THD值到一个显着的值，并使控制的功率调节电路灵活，易于执行电网的电压补偿负载连接的应用。采用二进制控制来触发功率转换器电路，使控制变得更加简单。
2020-10-04 cs.SY eess.SY
Entirely Transformerless Universal Direct-Injection Power-Flow Controller
针对低压电网现有潮流控制方案依赖变压器、成本高体积大的问题，提出完全无变压器的紧凑型部分功率变换全潮流控制电路，经仿真与实验验证了其运行有效性。
2025-11-18 cs.SY eess.SY
COHORT: Coordination of Heterogeneous Thermostatically Controlled Loads for Demand Flexibility
需求灵活性对电网越来越重要。仔细协调恒温控制负载（TCL）可以调节能源需求，降低运营成本，并提高电网弹性。本文提出了一种新的用于异构住宅恒温控制负荷协调的分布式控制框架。COHORT是一种实用、可扩展且多功能的解决方案，可协调TCL群体以共同优化电网级目标，同时满足每个TCL的最终使用要求和运营限制。为了实现这一目标，我们将网格规模的问题分解成子问题，并协调它们的解决方案，以找到全局最优使用交替方向乘法（ADMM）。TCL的本地问题被分发到每个TCL并在每个TCL并行计算，这使得COHORT具有高度的可扩展性和隐私保护。虽然每个TCL构成组合和非凸约束，我们的特点是这些约束作为一个凸集通过放松，从而使COHORT计算可行的长期规划的视野。在协调之后，每个TCL负责自己的控制，并使用其首选策略跟踪商定的功率轨迹。在这项工作中，我们将连续电源转换回离散开/关驱动，使用脉冲宽度调制。COHORT可推广到广泛的网格目标，我们通过三个不同的用例来演示：生成以下，最小化斜坡和峰值负载削减。在一个值得注意的实验中，我们通过硬件在环仿真验证了我们的方法，包括通过智能恒温器控制的真实世界空调（AC），以及根据真实世界数据跟踪建模的AC模拟实例。在15天的实验期间，COHORT将每日峰值负荷平均降低了12.5%，并保持了舒适的温度。
2020-10-07 cs.SY eess.SY
Parameter Conditions to Prevent Voltage Oscillations Caused by LTC-Inverter Hunting on Power Distribution Grids
随着越来越多的分布式能源（DER）连接到电网，确保传统电压调节设备和基于逆变器的DER之间的安全和有效的协调变得越来越重要。在这项工作中，我们展示了如何分配电路模型，由两个LTCs和两个逆变器设备，可以创建电压振荡，即使合理选择的控制参数。通过将四器件电路建模为开关仿射混杂系统，我们分析了系统在正常操作期间和网络物理攻击后的振荡行为。通过分析，我们确定的特定区域的电压状态空间的振荡是可能的，并推导出条件的控制参数，以保证对振荡。最后，我们将导出的参数条件投影到2D空间，并描述了我们的问题制定网格与许多设备的应用。
2022-04-02 cs.SY eess.SY
Optimal planning for heterogeneous autonomous teams with precedence and compatibility constraints and its application on power grid inspection with Unmanned Aerial Vehicles
本文提出异构多工人任务规划问题（HMWTPP），推广旅行商问题以统一建模任务规划中的兼容性、优先和时间窗口约束，并验证其在无人机电网巡检中的最优规划应用。
2024-11-06 cs.SY eess.SY
Evaluating Grid Strength with Rising Penetration of Inverter Based Resources
Dominion Energy Virginia（弗吉尼亚多米尼能源公司）
本文针对逆变器资源高渗透下电网强度评估问题，提出基于SSCR、WSCR、CSCR三种指标及ANODE平台快照的方法，并探讨同步调相机缓解策略。
2026-09-24 cs.SY eess.SY
Clustered Federated Learning for Generalizable FDIA Detection in Smart Grids with Heterogeneous Data
Department of Computer Science, University of California, Santa Barbara, CA, USA（计算机科学系，加州大学圣芭芭拉分校）；Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong（电气与电子工程系，香港大学）；Department of Electronics and Information Engineering, Shenzhen University（电子与信息工程系，深圳大学）
本文提出FedClusAvg，一种隐私保护的聚类联邦学习框架，通过分层采样和分层通信，在非独立同分布数据下提升智能电网虚假数据注入攻击检测的泛化能力，同时降低通信开销。
2025-08-04 cs.LG cs.SY eess.SY
Robust Convergence of Power Flow using Tx Stepping Method with Equivalent Circuit Formulation
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
本文提出了一种基于传输线步进的新型持续方法，用于解决大规模电力系统中功率流问题，确保从任意初始猜测出发都能鲁棒地收敛到高压解。
2017-11-04 cs.SY eess.SY
Grid Value Analysis of Medium Voltage Back-to-Back Converter on DER Hosting Enhancement
分析了中压背靠背（MVB2B）变流器在提高分布式能源（DER）利用率和改善运行条件方面的价值。已经设计了一种系统的、可转移的和可扩展的方法，以从三个角度分析和量化增加的DER值：1）DER生成的削减减少，2）以其他方式实现DER托管水平所需的能量存储的大小减少，以及3）与基础配电电路能力相比，DER的托管容量改进。在案例研究中，所提出的方法被应用到两个公用事业配电系统的MVB2B转换器的电网价值的分析和量化，安装在配电电路，并提供给太阳能光伏（PV）DER。分析结果表明，MVB2B转换器可以提供显着的价值，光伏托管增强两个相邻的配电系统时，他们通过MVB2B转换器连接。在此基础上，本文分析和总结了MVB2B变流器在不同用户类别占主导地位的配电系统中的近似实现电网价值。
2022-03-08 cs.SY eess.SY
Steady-State Equivalent Circuit Model for Data Center Loads
University of Vermont（佛蒙特大学）；Korea University（高丽大学）
本文提出数据中心稳态等效电路模型，可捕捉异构工作负载分布的电网影响，实验表明该模型能更准确评估线路负载，均匀利用率会高估线路负载变化17%-46%。
2026-08-19 cs.SY eess.SY
An Observer-Based Composite Identifier for Online Estimation of the Thevenin Equivalent Parameters of a Power System
我们认为一个Thévenin等效电路捕捉动态的电网从点的共同耦合与电力电子转换器，并提供了一个解决方案的问题，在线识别相应的电路参数。为此，我们首先推导出一个线性回归模型，在传统的abc坐标，然后设计一个有界的基于复合标识符，只需要本地测量和知识的电网频率。进一步提供了一个扩展，保证指数收敛的估计，在额外的假设下的知识的网格X/R比。通过详细的计算机模拟，说明了所提出的标识符，其中包括一个传统的梯度下降算法的性能。
2022-03-14 cs.SY eess.SY
Planning of Off-Grid Renewable Power to Ammonia Systems with Heterogeneous Flexibility: A Multistakeholder Equilibrium Perspective
本文针对离网可再生电力制氨系统的多利益相关方规划难题，构建多利益相关方容量配置均衡模型，结合KKT条件与多割广义Benders分解求解，发现需通过利益转移或调整实现互利以推动项目落地。
2025-10-22 cs.SY eess.SY math.OC
Mitigating the Impact of Distributed Generations on Relay Coordination Using Fault Current Limiters
分布式发电资源的使用，除了带来可观的效益外，也给电力系统带来了一些问题。在中断的情况下，最关键的问题之一是增加电网中的短路电流水平，这导致改变下游和上游电网中的保护设备设置。通过使用故障限流器（FCL），分布式发电电网中的短路电流可以降低到可接受的水平，因此不需要改变下游电网（包括分布式发电）的保护继电器设置。然而，通过将FCL定位在联络馈线中，下游电网并不比上游电网更有效，因此其可靠性指标也将改变。因此，本文表明，通过定位单向故障限流器（UFCL）在联络馈线，改变上游电网的继电保护设置的必要性是防止。在本文中，所提出的方法实施，并报告其效率在六个场景。
2021-06-23 cs.DC cs.SY eess.SY
Voltage Support Capability Analysis of Grid-Forming Inverters with Current-Limiting Control Under Asymmetrical Grid Faults
本文通过正负序等效电路模型分析，发现将虚拟阻抗相角与故障路径阻抗相角匹配，可最大化构网型逆变器在不对称故障下的电压支撑能力，并经理论与实验验证。
2024-11-07 cs.SY eess.SY
Frequency Security-Aware Production Scheduling of Utility-Scale Off-Grid Renewable P2H Systems Coordinating Heterogeneous Electrolyzers
College of Electrical Engineering, Sichuan University（四川大学电气工程学院）；School of Engineering, Newcastle University（纽卡斯尔大学工程学院）
本文提出了一种统一的联合优化框架，用于大规模无电网可再生能源制氢系统生产调度，协调异构电解槽，以在保证频率安全的同时最大化氢气产量。
2026-03-04 cs.SY eess.SY math.OC
Tutorial: Circuit-based Electromagnetic Transient Simulation
本教程针对逆变器型资源普及下电网电磁暂态仿真的新需求及现有入门资料不足的问题，从电路理论视角讲解EMT分析原理，结合线性、非线性算例开展仿真，帮助学习者掌握电网EMT工具的基础工作机制。
2023-05-03 cs.SY eess.SY
Power-grid stability predictions using transferable machine learning
Asia Pacific Center for Theoretical Physics（亚太理论物理中心）；Sungkyunkwan University（成均馆大学）；Hanyang University（汉阳大学）；Korea Institute of Energy Technology（韩国能源技术大学）；Universidad del Desarrollo（发展大学）
复杂网络分析为借助数值模型提高电网稳定性提供了线索。然而，数值模拟的高计算成本，抑制了这种方法，特别是当它处理电网的动态特性，如频率同步。在这项研究中，我们研究了机器学习技术来估计电网同步的稳定性。我们测试了三种不同的机器学习算法-随机森林，支持向量机和人工神经网络-分别用两种不同类型的合成电网（由均匀和异质输入功率分布组成）训练它们。我们发现，这三个机器学习模型更好地预测电网节点的同步稳定性时，他们训练的异质输入功率分布比均匀的。通过英国、西班牙、法国和德国的真实电网，我们还证明了在合成电网上训练的机器学习算法可以转移到真实电网的稳定性预测中，这意味着机器学习技术在电网研究中的潜在适用性。
2021-12-07 cs.LG cs.SY eess.SY
Data-Efficient Physics-Informed Learning to Model Synchro-Waveform Dynamics of Grid-Integrated Inverter-Based Resources
Department of Mathematics, University of California, Riverside（加州大学河滨分校数学系）
本文提出一种高效物理指导学习框架，通过利用电路物理特性减少数据需求，提高电网集成逆变器资源同步波形动态建模的准确性。
2026-01-23 cs.SY eess.SP eess.SY
A normal form for grid forming power grid actors
未来的电网将运行大量的异构动态演员。其中许多将有助于系统的基本动态稳定性。从复杂性理论的角度出发，推导了电网中构成电网的元件的规范形式。这允许分析网格系统属性，而不需要详细的技术模型。我们的方法是基于在电网中的功率流的物理一方面，并在共同的对称性，这是继承的控制目标网格形成电网组件试图实现。我们提供了第一个实验验证，这种正常的形式可以捕捉到的行为，复杂的电网形成逆变器没有任何知识的基础技术，并表明它可以用来使技术独立的声明未来电网的稳定性。
2022-01-13 cs.SY eess.SY nlin.AO
A Graph-Based Control Interface for Traffic Signals on Heterogeneous Road Networks
研究异构道路网络交通信号控制接口，用共享图神经网络为交通流分配分数，经确定性关联矩阵转换为信号相位集，通过PPO实验评估，在合成网格和城市图上测试，为该控制接口的可行性提供了证据。
2026-07-27 cs.LG cs.SY eess.SY
Q-MAP: Multi-Platform Benchmarking of Distributed Quantum Computing for Coherent Controlled Islanding
The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）；Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）；Kent State University（肯特州立大学）；Clemson University（克莱姆森大学）；University of Pretoria（比勒陀利亚大学）
针对电网受控孤岛问题，提出轮同步分布式量子计算框架Q-MAP，在固定量子比特预算下并行求解子问题，实现多平台最优分区，为大规模电力系统优化建立多后端基线。
2026-09-24 cs.SY eess.SY quant-ph
Deep Reinforcement Learning for Neural Control
University of Washington（华盛顿大学）
我们提出了一种基于深度强化学习的神经回路控制新方法。我们的方法通过产生现有神经回路的外部连续刺激（神经调制控制）或神经回路结构的调制（连接体控制）来实现目标行为。由于神经活动的非线性和循环复杂性，这两种形式的控制都具有挑战性。为了推断候选控制策略，我们的方法将神经回路和它们的连接体映射到一个网格世界中，并推断实现目标行为所需的动作。这些动作是通过适应深度Q学习方法来推断的，这些方法以其在导航网格世界中的强大性能而闻名。我们将我们的方法应用于\textit{C. elegans}模型，该模型模拟了具有肌肉和身体的完整的躯体神经系统。我们的框架成功地推断神经肽电流和突触结构控制的趋化性。我们的研究结果是一致的，在体内测量，并提供了额外的见解趋化性的神经控制。我们进一步证明了我们的方法的一般性和可扩展性，从零开始推断趋化神经回路。
2020-06-12 cs.AI cs.LG cs.SY
