省/地/县一体化配电网线损管理系统的设计与实现

针对目前配电网线损指标管理分散、繁杂的特点，设计并实现了一种先进的省/地/县一体化配电网线损管理系统。该系统将省/地/县高中低压网络线损的理论和统计计算、报表和分析集成于一体，通过倡导一种新型的线损管理模式，利用科学的线损计算、比较、分析手段，为实际生产决策提供技术支持，是一种能够有效提高数据准确性和工作效率的科学的线损管理软件平台。     

改进配电网线损计算方法的几点建议

针对传统配电网线损计算方法的不足，在负荷曲线形状系数的确定、配变铜损计算、对配电网小（或多）电源的处理、支路和配变的线损率计算等方面对传统方法进行了改进；并通过算例将改进方法、传统方法及牛顿潮流法进行了比较分析，结果证明了改进方法的正确性与实用性。     

基于ANN削减负荷的发输电组合系统可靠性评估

为提高计算效率，提出了基于人工神经网络(ANN)的发输电组合系统可靠性评估模型。该模型为一个3层前向神经网络，其中输入层为参与可靠性计算的元件的信息，输出层为系统中节点负荷的信息。用改进的BP算法训练该网络，经训练后的网络具有负荷削减计算功能。由于该模型不需进行在线的故障状态潮流计算以及负荷削减计算，大大提高了计算效率，在缓解“计算灾”方面取得了较大进展。该ANN模型考虑了发电机出力、变压器和线路容量以及负荷等的变化，比通常的可靠性计算模型具有更强的实用性。用实例验证了方法的正确性和有效性。     

长距离输水系统的神经网络模型研究

常规特征线算法在仿真模拟长距离有压输水系统流量调节过渡过程时，存在计算时间较长等不足，故无法很好地满足实时控制和优化调度的需要．本文利用人工神经网络(ANN)所具有的高度非线性全局作用、良好的自适应性及联想记忆功能等优点，将人工神经网络引入到过渡过程的分析中，建立合适的神经网络模型，并通过该模型得出一系列计算成果．该成果与传统算法所得的结果相比较表明，人工神经网络在过渡流的分析中是可行的，并具有明显的优势．     

一种多目标配电网络重构新算法

配电网络重构是配电管理系统的重要内容，从本质上讲，它是一个非线性组合优化问题，采用传统方法处理十分复杂，难以得到理想结果。文中提出一种新的配电网重构算法，充分利用并综合负荷均衡法和支路交换法的优点，改进了负荷均衡过程；采用新的配电网络分块潮流计算方法，依据支路交换配电网损估算公式导出新的启发式规则，较好地解决了多目标配电网重构问题。理论分析和算例表明,该方法高效可行，适合配电网自动化的实际应用要求。     

遗传算法改进神经网络模型在太子河流域径流预报中的应用

本文对用遗传算法(GA)改进的神经网络的算法进行了分析,建立了用GA寻求权重的前馈网络模型(简称模型I)和用GA优化初始权重的前馈网络模型(简称模型Ⅱ)。对太子河流域的5个计算单元前35年年径流量进行了模拟和用后10年资料对模型进行了检验,并与传统的BP神经网络模型进行了比较。结果表明:模型I对历史样本拟合较差,但其预报效果优于模型II和传统的网络模型。模型II和未改进的网络模型效果相似,精度有所提高。     

基于遗传算法的田间尺度土壤水力参数与溶质运移参数优化

合理确定田间尺度土壤水力参数和溶质运移参数，是保证农田土壤水盐动态模拟与预测正确性的的重要前提。本文开展了基于遗传算法（Genetic Algorithms, GA）与农田水文模型SWAP（Soil-Water-Atmosphere-Plant）耦合进行土壤水力参数和溶质运移参数优化的方法研究。GA以选择、交叉和突变三个算子为基础，融入小生境技术、精英保留策略、Micro-GA算子、蠕式突变等改进算法，同时我们引入了子体优生策略。本研究以完全嵌入方式耦合了GA与SWAP模型，以河套灌区曙光实验站为背景，采用土壤剖面分层含水率(θi)和溶液浓度(cml i)、土壤表层含水率(θsur)、实际土壤蒸腾蒸发量(ETa) 作为观测资料，开展了田间尺度土壤水力参数和溶质运移参数优化的数值试验与相应分析。结果表明：(1) 采用土壤分层信息 (θi和cml i) 作为观测数据，GA参数优化效果很好；(2) 仅采用ETa作观测数据时的参数优化效果欠佳，需慎重使用，而结合ETa与θsur后可提高优化精度； (3) 引入子体优生策略可提高GA的参数优化效率和精度。综上，结合GA与SWAP模型是优化田间尺度土壤水力参数和溶质运移参数的一种实用方法。     

基于神经网络的小型水库洪水预报研究

针对经验预测方法精度不高,传统水文模型应用至小型水库进行洪水预报工作量大、推广较难的问题,引入具有强大特征学习能力的人工神经网络(ANN)方法,结合遗传算法(GA)寻参,对小型水库进行洪水预报。利用GA实现ANN中时间步长和隐含层神经元节点参数自动寻优,可避免寻参盲目性,针对性地为各小型水库构建个性化洪水预报模型。通过构建反向传播(BP)、长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)神经网络洪水预报模型,对实测洪水过程进行模拟对比试验。结果表明：LSTM模型预报精度高、稳定性良好,能学习并模拟实际洪水过程水位变化规律,预报性能优于BP和GRU模型。     

利用牛顿法潮流计算程序计算配电网线损

配电网损率是配电网运行效率的重要指标，是供电部门的主要技术经济指标之一。该文利用潮流计算来解决配电网的线损计算问题，以达到节约能源、降低损耗的目的。     

基于混合微分演化算法的配电网架结构智能规划

应用地理信息系统（GIS）和改进的微分演化（DE）算法组成混合微分演化（GDE）算法来进行配电网架结构的智能规划。该算法首先利用配电网络的地理特征，分阶段过滤明显不适合的线路，得到初步规划网络，随后利用DE算法收敛快速、鲁棒性强的特点，将其应用到优化计算中。为避免早熟，对传统DE算法进行了改进，利用解群转移策略在给定的条件下对解群进行分散处理，以跳出局部最优点，得到全局最优解。并给出了某省会城市的城区高压配电网规划算例。     

中压配电网规划中馈线电气计算的估算方法

针对中压配电网规划的特点，介绍并推导了用于估算馈线主干线有功损耗的方法———损失系数法，提出了不同典型负荷分布情况下对馈线主干线电压损耗的估算公式及其电压损失系数表。结合电网实际情况，提出了有效考虑配电变压器损耗的配电网线损估算方法，并基于电压损失系数表提出了在各种典型负荷分布情况下对馈线低电压问题的快速判断法，为配电网规划工作提供实用性参考。     

一种基于区域模型的中压配电网可靠性评估算法研究

提出一种基于馈线分区的复杂中压配电网可靠性评估的统一矩阵算法．根据开关的功能，将馈线网络分为自动隔离区域和手动隔离区域；根据开关的位置，将区域分为具有切换功能的区域和不具有切换功能的区域．根据馈线区域的划分思想形成配电网络的区域节点模型．基于区域故障模式及故障后果分析法，提出了形式化的配电网络可靠性评估的统一矩阵算法．该算法适用于带子馈线的中压配电网的可靠性评估．通过对RBTS算例的计算，证明该算法的有效性．     

建立工程计算数学模型的新尝试

本文探索建立集成地理信息系统技术和计算智能技术的一种新计算模型，用于实现对宜昌市葛洲坝地区自来水管网地理信息的动态管理和供水优化调度。本文介绍了建立地理信息系统(GIS)和人工神经网络(ANN)集成计算模型的思路，进一步给出了建立2个新模型的流程，从而诠释了在复杂系统中构筑神经网络，利用它的自学习、自组织和自适应能力，实现对关系错综复杂的信息的处理，进一步实现模拟现实问题，求解不确定性问题的高级功能。本文还介绍了利用上述模型可以实现地区自来水管网局部堵塞和局部泄漏的自动报警，以及管网用水的优化调度。     

市场环境下中长期发输电协调检修计划优化

根据电力市场环境中检修计划的特点，建立了协调市场各方利益的发输电一体化检修计划优化的数学模型，该模型综合考虑电力系统安全经济性和电力市场公平性，并考虑机组检修和输电设备检修之间的相互关联关系。针对该优化模型的求解，利用遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法相似的优化框架和优化流程，提出一种充分结合GA和PSO算法各自优点的混合智能算法，该算法将群体分成2个子群，分别采用GA和PSO算法进行演化，并充分交换2种算法所获取的优化信息，形成一个紧密耦合的、新型的遗传粒子群优化算法。算例证明，该算法在求解发电、输电设备检修协调优化这样的大规模复杂优化问题时，在全局搜索和局部搜索方面都表现出了良好的均衡性。     

广西城市中压配电网降损实施方案研究

为给电网企业带来更大经济效益,实现企业效益最大化,把电力工业从传统的追求速度和规模转移到注重质量和效益的轨道上来,从而最终实现电网的资源优化配置和可持续发展的战略目标,近年来电网企业积极开展降损工作。城市中压配电网线损率相对其他高电压等级电网较高,是电网线损的重要组成部分,具有较大的降损空间。笔者提出规划电网线损率估算方法,结合影响线损的主要因素提出城市中压配电网降损措施以及具体实施方案,并采用实例对降损措施效果进行校验。结果证明文中提出的降损方案是可行有效的,可供电网企业实际降损工作参考。     

改进遗传算法及其在水库群优化调度中的应用

根据梯级水电站优化调度特点,建立遗传算法(GA)求解多阶段最优化问题的数学模型.针对标准遗传算法(sGA)局部寻优能力较差、易早熟等不足之处,从编码方法、遗传算子和混合算法方面对其进行改进,提出了采用超立方体浮点数编码自适应遗传算法(AGA)和超立方体浮点数编码遗传模拟退火算法(SA-GA).通过16种不同策略的GA在雅砻江梯级优化调度中的应用,其结果表明了改进策略在解决水库群优化问题方面的有效性和优越性.最后将GA与动态规划(DP)算法的性能进行比较分析,充分体现了GA的优点.     

配电网络优化规划的基因算法

提出了一种适用于配电网辐射型结构特点的网络优化基因算法。此算法利用配电网辐射状的特点，选择与网络结构相关的特殊变量作为优化变量，使生成的网络自然呈辐射状，且算法中优化变量的个数与负荷节点的个数相同，提高了搜索寻优的效率。另外，算法中还包括利用边际费用法对各导线截面的优化选择。以网络年计算费用最小为优化目标建立配电网规划的数学模型，利用文中提出的特殊变量作为优化变量的基因算法求得优化解。具体算例的计算验证了该算法的有效性。     

中压配电网不良负载数据分析与处理方法

根据配电网运行环境复杂、标准化程度低、工况种类多等特点，详细分析了数据采集与监控系统中存在大量的中压配电网线路不良负载数据的原因，包括错误数据、故障数据、线路改造、转供电流等，提出了针对性强的中压配电网不良负载数据的辨识处理方法，能准确辨识各种原因形成的不良负载数据。该方法在某市的配电网评估系统的实际运用以及某地中压配电网实际数据分析表明了其实用性。     

基于GA2灰色波形预测模型的白洋淀天然入淀水量任旺,徐国宾

白洋淀天然入淀水量在长期的时间序列上有着丰、枯水期交替演化的规律,灰色波形模型适用于这一规律发展趋势的研究。通过遗传算法(GA)对灰色一阶模型(GM(1,1))的迭代基值A与背景值系数B进行优化,利用遗传算法收敛效率高,选择范围广的优点,建立了以GA2GM(1,1)群为基础的GA2灰色波形模型,对白洋淀天然入淀水量趋势进行研究。最终得出结论:GA2灰色波形模型不仅在信息序列的拟合上明显优于传统灰色波形模型,且GA2灰色波形模型能更好的抓住信息序列发展特点,更为准确的预测白洋淀天然入淀水量演化规律。说明用GA2灰色波形模型进行白洋淀天然入淀水量研究是可行的,也为研究湖泊水资源量变化提供了一种新思路。     

沿程阻力系数的神经网络计算方法

通过对尼古拉兹实验揭示的沿程阻力系数变化规律的剖析，分析出各影响因子，得到沿程阻力系数与各影响因子的定性映射关系．建立人工神经网络(Artificial Neural Network，简称ANN)模型，通过模型对实验数据的自适应学习训练，构建出沿程阻力系数同各影响因子之间的非线性映射关系模型．ANN模型的计算成果同实验结果和经验公式计算结果进行比较，结果表明：采用ANN方法计算沿程阻力系数简单方便，计算精度高，工作量小，可操作性强，通用性好．因此，采用ANN方法计算沿程阻力系数具有很强的工程适用性，值得推广．