基于改进粒子群算法的土石方调配优化研究

粒子群优化算法是一类随机全局优化技术,具有收敛速度快、规则简单、易于实现的优点.针对标准粒子群算法搜索精度不高,易陷入局部最优的缺点,本文对标准粒子群算法进行了改进,改进的算法在粒子飞行中动态地调整粒子飞行的惯性权重,提高了标准粒子群算法收敛速度与收敛精度,降低了早熟收敛的比率.本文分析了用线性规划方法进行土石方调配的优缺点,并把本文提出的改进粒子群算法用于面板堆石坝的土石方调配优化中.与线性规划方法相比,该方法对土石方调配问题的约束和目标函数没有线性要求,具有可以考虑实际工程中非线性约束的优点,因此比常用的线性规划方法更接近工程实际.通过对某大型面板堆石坝的土石方调运分析以及与线性规划调运结果比较,表明本文提出的算法是正确可行的.     

基于改进粒子群算法的无线充电系统参数优化

基于LCC-S型补偿拓扑的磁耦合谐振式无线充电（MCR-WPT）系统，建立其数学模型，从工作频率、补偿电感和负载阻抗三个方面分析其对系统传输性能的影响。针对目前高阶补偿拓扑的参数难以达到最优配置的问题，以提高系统的传输效率为优化目标，以输出功率为约束条件，建立其优化模型，对高阶非线性参数最优配置问题进行优化。为避免优化结果陷入局部最优，提出一种基于种群进化的混合粒子群优化（HPSO）算法，并基于LCC-S型无线电能传输（WTP）系统优化模型对传统的粒子群算法和改进的算法进行仿真对比。结果表明改进的粒子群算法可有效地避免优化结果陷入局部最优。最后，搭建了无线充电系统实验平台，对系统的工作频率特性和负载阻抗特性进行实验分析，实验结果与理论分析和仿真优化结果一致。     

基于改进BASDE算法的孤立微电网多目标容量优化配置仿真

具有随机性和间歇性特征的分布式电源会引起微电网系统功率波动，影响系统的经济性与可靠性，故文章针对孤立风/光/氢/储直流微电网提出一种容量优化配置方法。以单位电量成本最少、负荷缺电率最低为目标，构建容量优化配置模型；将引入群体与差分进化机制（differential evolution， DE）的天牛须探索算法（beetle antennae search algorithm， BAS）进行算法结构改进，提出了多目标天牛须探索算法（MOBASDE）。通过测试函数的定性与定量分析，验证了算法的有效性；在MATLAB中建立仿真模型，应用MOBASDE算法计算得到容量配置方案集，为电氢耦合微电网设计提供参考。     

基于Q学习算法的土石方调配模型及应用

土石方调配问题是水利水电工程设计和施工中一个重要问题，传统解决方法包括线性规划、大系统分解协调、动态规划等，存在一定的局限性。本文尝试运用强化学习中离散型Q学习的方法解决土石方调配问题。文中探讨了土石方调配问题Q学习模型的构建及解法，并通过一个工程实例，验证了本文提出方法的可行性。为后续利用强化学习方法解决动态土石方调配平衡的研究奠定了基础。     

基于权重计算的光储耦合制氢系统模型预测优化控制

对光储耦合制氢系统优化控制策略进行研究,提出一种考虑存在博弈关系的多目标优化的模型预测控制（MPC）功率分配策略。首先,构建光储耦合制氢系统架构,明确光储耦合制氢系统运行时需要满足的功率平衡方程;其次,将自适应多目标粒子群优化算法和MPC算法相结合搭建复合算法模型,给出同时考虑碱性电解槽（AEL）和储能电池特性的3个目标函数,计算出最优控制增量权重系数;最后,利用MATLAB-function函数模块构建MPC控制器模型,将计算出的最优控制增量权重系数应用于MPC优化过程中,实现光储耦合制氢系统在线功率分配。与传统MPC优化控制方法进行仿真分析,验证了所提方法在一定程度提高了储能系统的运行指标,同时又降低了AEL输入功率的波动性,增强了光储耦合制氢系统的动态功率平衡能力。     

含可再生能源发电的配网储能多目标优化配置方法

储能系统在缓解可再生能源发电和负荷波动对系统安全稳定性的影响中起着重要作用。针对配网系统,考虑储能配置与储能系统运行之间的相互影响,以最小化投资运行总成本和电压偏差为目标,建立双层储能多目标优化配置模型。在模型的外层,优化储能系统的配置方案;在模型的内层,进行无功电压调节、发电机控制以及储能充放电功率控制。将教学算法(teaching-learning based optimization,TLBO)引入粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)中,提高优化算法的搜索能力,采用多目标PSO-TLBO算法求解耦合的双层储能优化配置模型。最后以IEEE 30节点系统进行算例仿真实验,实验结果验证了文中储能配置方法的有效性。     

分布式电源的优化配置

分布式电源（DG）的优化配置对充分发挥其优点,减少对电网的影响至关重要.介绍了3种典型的DG优化配置模型,对解决优化配置模型的数值优化算法及启发式优化算法进行了综述,概述了DG多目标优化模型的处理方法.针对DG配置的现状,提出今后计及可靠性、不确定性等因素的DG配置的发展方向.     

基于场路耦合模型与改进差分进化算法的电容隔直装置多目标优化配置

针对隔直装置运行特点,在变压器安装电容隔直装置后对邻近变压器中性点直流电流影响进行分析,提出一种基于场路耦合模型和改进差分进化算法的电容隔直装置多目标优化配置方法,建立变压器等效模型及土壤分层模型,将二者结合形成等效的场路耦合模型,利用有限元法求解各变压器中性点的直流电流。在保证每台变压器中性点直流均低于限值的条件下,以投入装置数量最少和全网变压器中性点直流总量最小为目标函数,建立优化配置模型。通过直流输电工程的仿真算例验证所提方法的有效性和优越性,抑制了直流偏磁现象并节约成本。     

基于改进果蝇优化算法的分布式电源优化配置

研究分布式电源（distributed generation,DG）接入配电网的优化配置问题,基于模糊隶属度技术建立综合考虑投资效益、电压指标和网损的多目标优化配置模型,有效解决了因各子目标数量级不同而导致的过度优化问题。对一种新颖的仿生智能算法--果蝇优化算法（fruit fly optimization algorithm,FOA）进行改进,效仿细菌在觅食过程中的趋化思想,在算法寻优过程中引入吸引和排斥操作,有效提高了种群多样性,降低了算法陷入局部最优的可能。IEEE 33节点系统的仿真结果表明,与传统果蝇优化算法和粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）相比,改进果蝇优化算法（improved fruit fly optimization algorithm,IFOA）在寻优速度和求解精度上都具有较大优势,能快速、有效地搜索到最优配置方案,从而验证了改进算法的有效性与合理性。     

一种面向配电网负荷恢复力提升的多能源供需资源综合配置优化方法

针对极端天气影响下的配电网终端负荷恢复力提升问题,展开了考虑飓风灾害影响的多能源供需侧资源综合优化配置方法研究。首先,基于产消者集群的概念,构建了配电网中分布式能量耦合元件模型及终端用户的负荷特性模型,在此基础上,以多能供需资源调用成本最小为目标,进一步构建基于移动应急发电机、分布式能量耦合设备和需求响应资源的城市电网应急优化配置的二阶段鲁棒优化模型,并通过引入保守度可调的不确定区间构建在飓风灾害下的配电线路的毁伤度模型。针对所建模型特点,采用列约束生成算法（C&CG）对其进行高效求解。为验证所提方法的有效性,以IEEE 33节点配电网为例进行仿真分析,所得结果表明综合利用多能源背景下的供需侧资源可以更经济有效地改善极端天气时配电系统负荷恢复能力。     

基于ACO与CSO算法的配电网储能系统优化策略

为了提高分布式配电网中储能系统的高效性和经济性,针对基于蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）与纵横交叉算法（CrisscrossOptimization,CSO）的配电网储能系统优化策略展开了一系列的研究。首先,针对储能系统成本支出、接入电网后对系统网损和电压偏差造成的影响进行分析,并建立储能系统优化模型;然后根据ACO基本算法结合CSO搜索机制建立ACO-CSO复合算法;最后建立相关仿真模型进行验证分析。结果表明,储能系统接入对网损和电压偏差指标均会造成影响,且接入点不同,其影响程度也不同。通过所提ACO-CSO复合算法得到的储能系统最佳配置方案能大大改善电网损耗,提高电网稳定性。所得结果优于PSO算法和NSGA-Ⅱ算法的最优解。该方案的综合成本分别比其他两种低了23.7%和30.8%,同时迭代次数分别缩短了38次和66次。因此,所提的复合算法在储能优化解析上具有良好的经济性和高效性,其结果具有一定的工程实际意义。     

基于改进粒子群算法的ICPT系统多约束多参数优化

针对影响感应耦合电能传输系统传输功率和效率因素众多,造成系统参数设计困难,效率优化计算复杂的问题,首先介绍ICPT系统设计模型及参数约束条件;接着,基于一种改进的求解有等式约束优化问题的粒子群优化算法,在有等式约束优化算法的基础上,引入收缩因子和变异算子,有效地提高算法的收敛速度和精度;然后,针对一个特定输出功率的ICPT系统,通过优化系统互感耦合系数、谐振频率、负载电阻等多个参数,最大限度地提高系统的效率;最后搭建仿真实验平台,对不同参数组合模式下的系统传输功率和效率进行比较分析,仿真结果验证了算法的有效性.     

面向局域配电网谐波网损综合抑制的有源电力滤波器多目标优化配置策略

随着配电网电力电子化程度不断提高,各类非线性负载广泛分散地接入配电网,使得配电网谐波抑制问题更为复杂。传统的并联型有源电力滤波器（shunt active power filter,SAPF）就近补偿方法存在安装设备数量多和运维成本较高的问题。因此,为了提高治理设备单机利用效率,研究谐波综合抑制的SAPF配置方法已成为电能质量治理领域的重要需求之一。以配电网谐波网损和谐波抑制为优化目标,采用多目标粒子群优化算法（multi-objective particle swarm optimization,MOPSO）,对SAPF的数量和容量进行配置。首先,建立谐波综合抑制模型,以配电网中谐波网损、谐波畸变、SAPF安装数量与容量为多个优化目标,通过改进的多目标粒子群优化算法对模型进行求解。其次,搭建含有14个非线性负载的IEEE 18节点仿真模型对优化算法进行验证。最后,仿真结果表明,优化配置策略治理效果良好,可以通过少量SAPF来实现配电网谐波网损和谐波的综合抑制,证明了所提算法的有效性和可行性。     

LSSVR在电子设备电磁脉冲场耦合建模中的应用

针对现有机理建模算法普遍存在计算过程复杂的问题,研究了最小二乘支持向量回归机在电子设备电磁脉冲场耦合建模中的应用。先利用稳压电源在吉赫兹横电磁波室内对矩形脉冲场感应得到的耦合电压数据,对电磁脉冲能量耦合传递函数进行最小二乘支持向量回归机建模,并基于模拟退火算法、遗传算法2种典型算法对模型进行了参数优化,再运用建立的模型对耦合电压进行了仿真预测。通过对比表征模型回归能力的拟合度、均方误差2个重要参数证明,利用模拟退火算法优化的最小二乘支持向量回归机,建立的矩形脉冲场耦合模型与实际数据的拟合度更高,均方误差更小,而计算过程得到了简化,是一种简便有效的工程仿真建模手段。     

实时数字仿真平台RTDS上的在线无功优化分析

通过在RTDS中对某实际电网进行无功优化前后的系统网损和电压对比分析来验证在线无功优化算法的效果。首先,在RTDS平台上构建仿真系统模型和运行系统模型,得到无功优化前的系统网损和电压;然后,提出一种无功优化模型,用原始—对偶内点法求解得到优化控制策略并在RTDS平台上实现;再进行了系统无功补偿前与补偿后的网损及电压比对;最后,以某实际电网为例,仿真验证了在线无功优化算法的实现效果。所提为检测在线无功优化算法和自动电压控制系统提供了方法。     

分布式发电机在配电网中的优化配置

分布式发电机接入配电网后会对网损产生重要影响,其影响与分布式发电（Distributed Generation, DG）的安装位置和注入容量密切相关。提出一种在网损最小优化条件下配置DG的简化估算方法,基于放射状单回路的配电网结构,均匀分布的负荷模型,推导出了单电源DG接入配网的网损解析表达式和优化配置计算公式,并将该算法推广到多台DG接入的情况。通过仿真算例与基因算法的配置结果进行比较,配置结果基本吻合,验证了该算法的有效性;同时,该算法的应用简单方便,对电网规划具有较强的实用性。研究表明,单电源DG的     

基于 场路耦合的调速永磁同步电机损耗及温度场分析

基于ANSYS/Maxwell、Simplorer和MATLAB/Simulink仿真平台搭建了调速内嵌式永磁同步电机（IPMSM）场路联合仿真模型,进行了最大转矩/电流（MTPA）和弱磁调速控制策略下电机场路耦合仿真,得到了不同控制策略及不同负载状况下电机动态特性;采用三项铁耗分离模型,计算了不同工况下考虑谐波时的定子铁耗、转子铁耗、永磁体涡流损耗;搭建样机三维温度场有限元模型,通过有限元电磁场与温度场双向耦合仿真,分析了电机在不同工况下的温度场分布;实验结果验证了损耗及温度场分析结果的正确性。     

基于遗传算法寻优的双电机控制系统研究

针对多电机系统存在非线性、强耦合、时变性等特点,为提高双直线电机同步驱动运动平台的控制性能与同步性能,基于偏差耦合策略与模糊控制原理建立了双电机同步控制系统控制模型,并针对常规PID调节参数精确度低与鲁棒性差等缺点,采用自适应遗传算法对PID速度控制器参数进行优化,在Matlab/Simu-link环境下对系统进行仿真验证所设计方案合理性。仿真结果表明,所设计的通过优化算法优化后的PID控制器具有更好的控制精度与动态性能并能快速准确地调整双轴间同步误差,且系统具有较高鲁棒性,适合工程应用。     

考虑节能效益的企业分布式电源优化配置

针对企业供配电系统分布式电源规划问题,以企业节能效益最大化为目标,建立企业分布式电源优化配置模型。采用改进粒子群算法进行求解,将参数自适应调节、粒子交叉、模拟退火算法融入粒子群算法,有效提高了粒子群算法的寻优效率。采用IEEE33节点配电系统进行了算例仿真分析,仿真结果表明,利用此模型对分布式电源进行优化配置后,配电网损耗降低、电压质量显著提高、企业节能经济效益得到最大化提升。算例有效验证了优化配置模型与改进粒子群算法的可行性。     

计及多因素影响的柔性限流器优化配置及经济性分析

为了选取柔性限流器优化配置问题中成本、限流效果与负荷可靠性的折衷解,该文提出一种新型柔性限流器的Pareto优化配置方法。首先,该方法在传统灵敏度分析中引入Monte-Carlo故障模拟模型,结合配电网中的多个因素对控制变量与运行变量的耦合关系进行分析,以筛选对配电网影响较大的候选支路;其次提出多目标改进型蝙蝠算法以搜索Pareto前沿解集,通过引入随机惯性权重策略、局部迭代搜索策略、均衡策略以克服传统算法局部最优与早熟收敛的缺点;最后,基于全寿命周期成本与未来现金流量现值构建柔性限流器的经济价值模型,以评估所选方案的实际使用年限与各项成本。所提方法在改进型IEEE-33节点配电网中进行仿真验证,结果表明,该文所提方法具备较高的求解效率,为柔性限流器的实际工程应用提供了一种新的优化配置思路。