本期编辑荐读精选了来自武汉大学的研究人员发表于 Electronics 期刊的5篇优质文章，内容包括混合可再生能源微电网、HVDC系统、双馈感应发电机、光伏发电和电力系统稳定性。希望能为相关领域的学者提供参考和新的思路

精选文章

1.Multi-Objective Sizing Optimization of Hybrid Renewable Energy Microgrid in a Stand-Alone Marine Context

独立海洋背景下混合可再生能源微电网的多目标规模优化

Wenqiang Zhu, Jiang Guo and Guo Zhao

https://www.mdpi.com/961164

文章亮点

(1) 本文建立了一种专门用于独立海洋应用的岛屿混合可再生能源微电网。

(2) 本文提出了三个优化目标：最小化电源损失概率、能源成本和转储能源概率。

(3) 本文提出的海岛可再生能源系统多目标规模优化方法也适用于其他类似的孤立微电网优化问题。

2.Single-Terminal Fault Location Method for HVDC Transmission Lines Based on a Hybrid Deep Network

基于混合深度网络的高压直流输电线路单端故障定位方法

Lei Wang, Yigang He and Lie Li

https://www.mdpi.com/970430

文章亮点

(1) 本文提出了用于包含混合电缆和架空线段的高压直流输电系统的单端故障定位的网络模型。

(2) 本文采用2D-CNN作为分类器对故障段进行识别，LSTM作为回归器综合分类器的故障段信息，实现精确的故障定位。

(3) 实验结果表明，本文提出的方法在考虑故障类型、噪声、采样频率和不同直流拓扑的影响下，具有较高的故障定位精度。

3.Research on Mechanism and Damping Control Strategy of DFIG-Based Wind Farm Grid-Connected System SSR Based on the Complex Torque Method

基于复转矩法的DFIG型风电场并网系统SSR机理及阻尼控制策略研究

Xiaotao Peng et al.

https://www.mdpi.com/1182854

文章亮点

(1) 本文对双馈感应发电机 (DFIG) 的次同步谐振 (SSR) 及其抑制方法进行了研究。

(2) 本文提出了一种基于复转矩法评估SSR稳定性的电阻尼表达式。

(3) 结果表明，本文所设计的次同步振荡控制器可以抑制DFIG的SSR。

4.Combined Prediction of Photovoltaic Power Based on Sparrow Search Algorithm Optimized Convolution Long and Short-Term Memory Hybrid Neural Network

基于麻雀搜索算法优化卷积长短期记忆混合神经网络的光伏电力组合预测

Shun Li et al.

https://www.mdpi.com/1642910

文章亮点

(1) 提出了一种利用麻雀搜索算法优化CLSTM混合神经网络参数的光伏输出组合预测模型。

(2) 所提出的波动特征识别模型可以将历史光伏功率序列样本分为缓慢天气变化和剧烈天气变化两种类型。

(3) 本文提出的模型的预测效果明显优于BP、CNN和LSTM单网络模型，也优于未优化的CLSTM混合模型。

5.Adaptive Transfer Learning Based on a Two-Stream Densely Connected Residual Shrinkage Network for Transformer Fault Diagnosis over Vibration Signals

基于两流密连残差收缩网络的自适应迁移学习在变压器振动故障诊断中的应用

Xiaoyan Liu, Yigang He and Lei Wang

https://www.mdpi.com/1254874

文章亮点

(1) 提出了双流密集连接残余收缩 (TSDen2NetRS) 网络，以实现不同工况下的高精度故障诊断。

(2) 提出了新的时频分析方法，将振动信号转换成不同的图像，有效地扩展了样本并提取了信号的有效特征。

(3) 提出了一种利用域测量方法自动选择源数据集的自适应迁移学习算法。

Electronics 期刊介绍

主编： Flavio Canavero, Polytechnic University of Turin, Italy

期刊涵盖的研究领域包括但不限于：电子材料、微电子学、光电子学、工业电子、电力电子、生物电子、微波和无线通信、计算机科学与工程、系统与控制工程、电路和信号处理、半导体器件、人工智能、电动和自动驾驶汽车、量子电子等。期刊致力于快速发表与广泛电子领域相关的最新技术突破以及前沿发展。

2022 Impact Factor：2.9

2022 CiteScore：4.7  

Time to First Decision：15.6 Days 

Acceptance to Publication：2.6 Days