基于线性整数规划模型的高适应性PMU配置算法

PMU布点问题需要在满足一定约束的条件下同时优化2个相互冲突的指标：配置PMU的数目(或费用)最少和测量冗余度最高。文章提出基于线性0-1整数规划的模型并用来求解系统正常运行方式下完全可观测的PMU配置方案,还分别给出了线路N-1故障时以及PMU N-1故障时系统仍可观测的PMU配置模型,该模型不仅考虑了PMU实测数据,还计及了可用的潮流数据和零注入节点。文章通过将零注入节点转化为潮流已知线路巧妙地回避了模型的非线性问题。通过对IEEE测试系统和浙江电网进行仿真,验证了所提方法的有效性和灵活性。     

模拟通道数最小的PMU优化配置方法

提出了一种基于0-1整数规划算法的改进的PMU配置模型,该模型具有良好的适应性,而且0-1整数规划算法计算速度快,结果精确可靠。通过该模型可以得出全部的所需PMU数最小的优化方案,进而在该模型的基础上提出了PMU模拟通道数最小化的处理方法。该处理方法可以减少因电力系统母线数量庞大而产生的配置PMU所需的资金。最后通过对IEEE14节点系统、IEEE30节点系统以及新英格兰39节点系统的仿真计算,验证了所提出的模型和处理方法的有效性,可供相关研究者参考。     

基于改进的整数规划法结合零注入节点的PMU优化配置方法

为了提高同步相量测量装置的优化速度并利用最少数量的相量量测单元(PMU),结合零注入节点的特性,提出了基于整数规划算法的PMU优化配置算法。根据电力系统全网的可观测性建立其数学模型,并考虑了零注入节点的相关特点,求解系统模型获得PMU的优化位置。对IEEE-14节点、IEEE-18节点、IEEE-30节点以及IEEE-118节点系统分别进行了实验仿真,并利用Matlab以及Lingo工具对所提改进的整数规划法进行了验证,对约束方程进行优化,获得了PMU的数量和位置。将该算法与整数规划算法、模拟退火法以及改进过的遗传算法相比较,该算法可以用更少数量的PMU设备使全网可观,验证了该方法的有效性和优越性。     

基于0-1整数规划算法的PMU量测点优化配置新方法

为了提高同步相量测量装置的优化配置速度,提出了基于0-1整数规划算法的PMU量测点优化配置方法。在0-1整数规划算法的基础上,根据节点的可观测性建立数学模型,考虑节点间的相互关系构建邻接矩阵并进行分析,求解量测点模型获得量测配置优化位置。对IEEE-14和IEEE-18节点系统进行实验仿真,并利用Lingo工具验证所提0-1整数规划算法,获取PMU优化位置和速度。该算法与未改进的0-1整数规划算法相对比,结果表明,该方法减少了变量数目,简化了约束条件,减少了迭代次数,提高了收敛速度,验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于动态分析方法的电网N-1关键支路识别

由于电力系统是强非线性时变系统,而传统的用戴维南等值参数评估系统电压稳定性的方法在具有动态特征的非线性电力系统应用上有很大局限性。基于非解析复变电力系统的动态分析方法,提出了评价N-1系统PQ节点电压稳定性的法向阻抗模裕度指标,并由此指标来判定N-1网络中电压稳定最薄弱的环节。另外,法向阻抗模裕度最小值决定系统电压稳定整体水平,通过开断标准IEEE14节点系统中的重要支路,计算出支路开断后PQ节点法向阻抗模裕度最小值。然后通过对比开断不同支路时对应的最小法向阻抗模裕度值,找出系统电压稳定性最弱时的开断支路,并将此支路视为关键支路重点监控,从而为电力系统的规划和调度提供参考。仿真结果验证了此方法的正确性和有效性。     

考虑观测冗余度最大的0-1线性规划电力系统PMU最优配置

提出一种0-1线性规划PMU优化配置模型。该模型通过求解单目标规划问题实现了PMU设备数量和系统观测冗余度2个目标同时达到最优,简化了计算过程,保证了解的全局最优性。该模型的严谨性得到了严格的数学证明。对118节点、300节点等IEEE标准系统的仿真验证了该模型的有效性。文中PMU优化结果与其它文献结果的对比体现了该模型的优越性。最后将该算法应用于三华电网系统,证明了该模型的实用性。     

一种改进的相量测量装置最优配置方法

以电力系统状态完全可观测和相量测量装置(PMU)配置数目最小为目标,提出了一种改进的PMU最优配置方法.将启发式方法和模拟退火方法有效结合以确保得到最优解,提高了基于启发式方法的初始PMU配置方案的质量,通过改进配置模型缩小了模拟退火方法的寻优范围,从而提高了求解速度.还提出了一种基于节点邻接矩阵的快速可观测性分析方法.最后采用IEEE 14、IEEE 30、IEEE 118节点系统和新英格兰39节点系统对该方法进行了验证.     

电力系统PMU最优配置数字规划算法

随着相量量测装置(PMU)硬件技术的逐渐成熟和高速通信网络的发展,PMU在电力系统中的状态估计、动态监测和稳定控制等方面得到了广泛应用.为达到系统完全可观,在所有的节点上均装设PMU既不可能也没有必要.文中提出一种基于系统拓扑可观性理论的数字规划算法,利用PMU和系统提供的状态信息,最大限度地对网络拓扑约束方程式进行了简化,以配置PMU数目最小为目标,形成了PMU最优配置问题,并采用禁忌搜索算法求解该问题.其突出优点是利用了系统混合测量集数据,即不仅考虑了PMU实测数据,同时计及了可用的潮流数据.在IEEE14节点和IEEE 118节点系统的仿真结果表明,与常规的PMU最优配置算法相比,所提出的数字规划算法可以实现安装较少数量的PMU而整个系统可观的目标.     

基于多目标进化算法的PMU的优化配置

研究了配置相量测量单元(PMU)后电力系统可观测性的判断方法,以保证电力系统完全可观测为约束条件,以配置PMU数目最小和保证测量量具有最大量测冗余度为目标,建立了PMU最优配置问题的数学模型。这是一个多目标优化问题,需要寻求一组Pareto最优解,应用多目标进化算法求解该问题可以得到多种满足条件的PMU配置可行方案。最后,以IEEE39节点系统为例验证了该方法的合理性。     

基于定制遗传算法考虑配电网多种拓扑可观性的PMU优化配置

同步相量测量单元(PMU)可以为配电网提供相量数据以提高可观性。考虑因配电网节点数目多但投资成本少造成的PMU供需不平衡,提出了以固定PMU数目为约束条件的优化配置模型。目标函数在最大化可观性节点数目的前提下,最大化网络量测冗余度。模型中考虑了多种拓扑结构的影响,并通过引入零注入节点、节点注入功率和支路功率等量测数据提高可观性。提出了一种定制遗传算法来求解模型,通过定制交叉和变异操作,保证所有个体为可行解。最后,给出了基于最优方案的PMU配置顺序。通过对IEEE标准节点系统进行仿真计算,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于灰色马尔柯夫模型的电力系统负荷预测

在负荷预测中.对具有随机波动性质的历史数据通常采用指数加权、滑动平均、20%修匀等方法对其进行处理得到较为平滑的数据列.以期在应用数学模型进行预测时得到更为准确的结果.应用这些方法时需要对部分"不合群"数据进行判定并处理.文章采用的灰色马尔柯夫模型结合了GM(1,1)模型和马尔柯夫概率预测模型的优点,可对具有随机波动性质的负荷数据作出相对准确的预测,避免在信息不足时囡对历史数据作出不合理的判定和处理而带来的预测误差.     

基于灰色神经网络的发射塔架疲劳裂纹扩展预测

基于灰色系统和神经网络理论,建立了预测疲劳裂纹的灰色神经网络模型,并应用此模型预测了某发射塔架钢结构连接件的疲劳裂纹扩展情况,得到了较高精度的预测结果,为疲劳裂纹预测提供了一种简单、可靠和实用的新方法;同时也为大型结构的寿命预测提供了可靠的基础。     

蚁群灰色神经网络组合模型在电力负荷预测中的应用

灰色GM(1,1)预测模型,在负荷预测中得到了广泛应用,但是也有其局限性.当数据灰度越大,预测精度越差,并且不太适合经济长期后推若干年的预测,在一定程度上是由模型中的参数造成的,为此引入向量,建立蚁群灰色模型,然后与神经网络模型相组合,即建立蚁群灰色神经网络组合预测模型.实证分析表明,该预测方法是合理有效的,与传统的预测方法相比,提高了预测精度,具有较好的实用价值.     

Li(Ni1/3Co1/3Mn1/3)1-ySnyO2材料的合成及性能研究

采用碳酸盐共沉淀法制备Li(Ni1/3Co1/3Mn1/3)1-ySnyO2(y=0,0.01,0.02,0.05,0.10)。通过XRD、SEM测试对其晶型结构、组织形貌进行了分析,交流阻抗法(AC)和充放电性能测试对其电化学性能进行了研究。实验表明,制备的样品均具有较好的层状结构,其中Li(Ni1/3Co1/3Mn1/3)0.98Sn0.02O2性能最佳,以0.5C循环充放电时,首次放电比容量达到173.31mAh/g,30次循环后,放电比容量为149.55mAh/g,容量保持率为86.29%。     

前驱体制备条件对LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2的影响

采用共沉淀法制备前驱体Ni1/3Co1/3Mn1/3(OH)2,考察了pH值、温度和搅拌速度等对锂离子电池正极材料LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2的影响.采用电化学性能测试、能谱分析、XRD和SEM等方法对LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2进行了分析.制备前驱体的最佳工艺条件为pH值12.5,温度50℃,搅拌速度1000r/min.此条件制得的前驱体粒度均匀、大小适中,为非晶态,n(Ni):n(Co):n(Mn)=1.00:1.03:1.01.制备的正极材料LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2的首次放电比容量为158.4mAh/g,0.1C循环10次后的放电比容量为151.7mAh/g,容量损失率为4.2%,具有较好的循环性能.     

合成方法对LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2性能的影响

采用高温固相法、溶胶-凝胶法和碳酸盐共沉淀法分别制备了锂离子电池层状正极材料LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2.采用XRD、SEM、粒径分布和充放电实验,对产物的结构和性能进行了分析.结果表明,合成方法和工艺条件的不同导致了样品晶相结构、表现形貌、粒径分布及电化学性能上的差异.碳酸盐共沉淀法制备的LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2样品的电化学性能较好,在2.5～4.6V、0.1C倍率下,首次放电比容量为190.29mAh/g,显示了较好的循环稳定性.     

层状LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2正极材料合成及电化学性能

首次提出以碳酸盐为沉淀剂,采用共沉淀法制备Ni1/3Co1/3Mn1/3CO3前驱体,再和锂源混合高温固相合成了锂离子蓄电池层状LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2正极材料。采用X射线衍射(XRD)和电子扫描电镜(SEM)对Ni1/3Co1/3Mn1/3CO3前驱体和LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2正极材料的结构及形貌进行了表征,SEM测试表明LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2的形貌近似为球形,且颗粒分布均匀。并对其进行了充放电性能和循环伏安研究,实验结果表明:LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2在25℃、2.5"4.6V电压范围,0.1C倍率下,首次放电比容量达182.97mAh/g。     

正极材料LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2的制备及性能

以镍、钴、锰的硝酸盐与氢氧化锂为原料,采用共沉淀法制备锂离子蓄电池层状正极材料LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2。探讨了以氨水作为络合剂时产物的形貌特征,扫描电子显微镜(SEM)显示此方法制备产物颗粒均匀,粒径大约5!m,振实密度为2.0g/cm3。X射线衍射(XRD)结果表明:产物具有标准的层状"-NaFeO2晶型,为层状嵌锂复合氧化物。电化学测试表明:LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2可逆比容量达140～150mAh/g,体积比容量为313Ah/L。     

正极材料LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2的研究进展

介绍了LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2的晶体结构和作为锂离子电池正极材料的电化学反应特征,总结了合成条件和制备方法对其物理性能和电化学性能的影响,以及不同掺杂元素(B,F,Mg,Fe,Al,Si等)对其的改性作用.     

LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2正极材料高温循环性能研究

采用溶胶-凝胶法合成LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2正极材料,对该材料的结构和电化学性能进行了测试。研究结果表明：LiNi1/3Co1/3Mn1/3O2材料在20℃、45℃、65℃条件下首次放电容量分别为138.2mAh/g、129.7 mAh/g、97.75 mAh/g,20周循环后容量保持率分别为94.5%、92.2%、87.8%,表明该材料具有优越的循环性能和高温稳定性能。