基于量子粒子群混合算法的电力系统无功优化

针对传统粒子群算法在无功优化中易陷入局部最优和后期收敛慢等问题,提出了基于量子粒子群混合算法的无功优化计算方法.该算法将量子叠加态思想引入到粒子群算法中,使得单个粒子能表示更多的状态和量级,增加了种群的多样性;采用量子旋转门更新粒子的速度和位置,提高了收敛的速度.用该算法对IEEE 30节点系统进行无功优化计算,并与粒...     

基于改进粒子群算法的含DG配电网无功优化

含分布式电源(DG)配电网的无功优化是一个复杂的非线性优化问题,文中采用改进的粒子群算法(PSO)对配电网进行无功优化计算,建立以系统网损和电压平均偏离最小为目标函数,节点电压和电容器投切容量为约束条件的优化模型。在PSO中引入位置方差防止PSO陷入局部最优解,根据种群中粒子的适应度值对粒子进行变异处理,在保证算法收敛速度的基础上,改善算法性能。以含分布式电源的IEEE14节点配电系统为例进行无功优化分析,结果表明DG能增强电网运行的稳定性,所提算法具有较好的优化性能。     

基于差分策略的多目标电力系统无功优化

针对计及有功网损、电压偏差和电压稳定裕度的多目标无功优化问题,提出一种基于差分策略的粒子群算法对多目标电力系统无功优化进行求解。在粒子的速度更新操作中引入差分策略,防止算法陷入局部最优;应用目标序列排序矩阵评价个体适应度,根据适应度大小选择最优引导粒子;该算法在寻优机制中嵌入非劣排序和拥挤距离排序以对种群实施精英选择操作,使算法快速收敛到Pareto前沿;引入自适应参数调整策略,提高了算法的鲁棒性。对IEEE14节点系统和IEEE 30节点系统进行测试仿真,结果验证了所提方法的有效性和可行性。     

改进粒子群算法在无功优化中的应用

建立了无功优化的数学模型,针对粒子群算法易陷入局部最优解、收敛精度差的缺点,将改进粒子群优化算法应用到电力系统无功优化中。对粒子群的速度公式进行了改进,并在算法中引入反正切惯性权重和阈值来增强搜索全局最优解的能力。通过对IEEE30节点的算例仿真,证明改进后的粒子群算法在电力系统无功优化问题上具有一定的可行性。与PSO的结果对比表明该算法在一定程度上提高了计算的精度。     

基于多策略自适应粒子群算法的电网无功优化

针对无功优化中确定无功补偿点和无功补偿容量的问题,本文提出了一种基于奇异值分解理论和多策略自适应粒子群优化算法(MS-APSO)的无功优化法。首先基于潮流计算中的雅可比矩阵奇异值分解以确定电压稳定性较弱的节点作为无功补偿节点;然后以线路有功损耗、负荷节点电压偏差最小以及节点稳定度最大为目标优化无功补偿量。为解决迭代后期算法收敛速度降低、粒子群多样性下降等问题,提出了多策略自适应改进算法以寻求全局最优解,综合考虑了粒子群多样性、惯性权重、越限重置和变异的影响,有效提高了算法前期的收敛速度和后期的寻优能力。最后,改进算法的有效性在IEEE 118算例中得到了验证。结果表明,改进后算法降损率与传统方法相比可以提高38.6%。     

改进粒子群-禁忌搜索算法在多目标无功优化中的应用

针对有功网损、电压偏差和静态电压稳定裕度的多目标无功优化问题,提出一种基于改进粒子群-禁忌搜索算法的多目标电力系统无功优化方法。以最小特征值模为电压稳定裕度指标建立了3个目标函数的单一妥协模型。应用Kent映射产生的混沌序列作为初始种群,保证初始种群的多样性和均匀性。粒子群优化(PSO)算法进行前期计算时,采用凸函数递减惯性权重和自适应学习因子提高算法的收敛速度和精度;针对PSO算法搜索精度不高和陷入局部最优的问题,在PSO算法后期收敛后引入禁忌搜索算法全局寻优。基于群体适应度方差,引入模糊截集理论将模糊集合转化为经典集合,定义了经典集合下的收敛指标,当其值为0时进入禁忌搜索计算阶段,解决2种算法的切换问题。将所提方法应用于IEEE14、IEEE30和IEEE118节点系统中,验证了其有效性和可行性。     

基于自适应小生境粒子群优化算法的电力系统无功优化

针对电力系统无功优化问题,提出用自适应小生境粒子群优化ANPSO(Adaptive Niche Panicle Swarm Optimization)算法来克服粒子群优化(PSO)算法容易早熟而陷入局部最优解的缺点.以粒子的位置状况及其2个向量点积的符号动态生成小生境半径,根据各粒子之间的距离组成小生境种群.在小生境群体中运用粒子群优化算法进行寻优,对于更新后的群体根据粒子间的距离,利用共享机制改变粒子的适应度,用以提高整个群体的全局寻优能力.通过对IEEE 6、14、30和118节点测试系统的无功优化问题计算及结果分析,并且与其他算法进行比较,结果表明该算法收敛成功率高,能获得较好的解.     

一种改进粒子群优化算法在多目标无功优化中的应用

针对粒子群优化算法容易陷入局部最优等问题,提出了一种新的模糊自适应-模拟退火粒子群优化算法。该算法首先是基于模糊推理的思想,将规范化的当前最好性能评价和粒子群算法的惯性权重、学习因子作为模糊控制器的输入,以算法参数变化量的百分数作为模糊控制器的输出,并根据参数设置经验建立了相应的模糊控制规则,使其能够自适应地调节粒子群优化算法的参数;对调节后粒子新位置的优劣,则通过采用模拟退火算法调节粒子的适应度来加以评价。最后,采用改进后的粒子群优化算法对多目标无功优化模型进行了求解。IEEE30节点和IEEE118节点的标准电力系统算例验证了本文所提出的模糊自适应-模拟退火粒子群优化算法的有效性和可行性。     

并行自适应粒子群算法在电力系统无功优化中的应用

针对传统粒子群优化算法"早熟"与后期收敛速度慢的缺点,提出了一种基于并行自适应粒子群优化算法的电力系统无功优化方法。该方法首先将初始种群随机划分成N个子群,然后分别在各子群中以所提方法寻优,从而实现了算法的并行计算。为避免各子群陷入局部最优解,采用二值交叉算子使各子群间的信息共享并更新相关粒子位置,保证了算法的全局搜索能力并维持了种群的多样性。同时,各子群寻优过程中,根据利己、利他及自主3个方向对当前搜索方向自适应更新,提高了算法的收敛速度。将所提出算法在IEEE 30节点系统上进行了仿真验证,结果证明了并行自适应粒子群算法用于无功优化的可行性和有效性。     

基于自适应强引导粒子群算法的电力系统无功优化

在简单比较遗传算法、模拟退火算法、Tabu算法、传统粒子群无功优化算法的基础上,提出一种改进的粒子群无功优化算法即自适应强引导粒子群的电力系统无功优化算法,该算法在粒子群算法的基础上引入强引导思想,在搜索初期,利用数学中的外推技巧对粒子位置的更新加以引导,减少算法随机性,利用群体适应度方差判别种群的多样性,并相应调整变异概率作出变异判别实现自适应更新粒子速度和位置,提高全局和局部搜索能力,进一步解决寻优后期粒子可能陷入早熟收敛的问题,可以更有效地搜索到全局最优解。通过对福建某高压配电网进行无功优化,本文算法优化后最优降损率可达15.3%,最低电压从0.8950pu提高到0.9973pu,结果表明本文算法及模型的可行性和有效性。     

基于生命周期评价的不同电源对环境影响的比较

用生命周期评价方法对工业固体废弃物焚烧发电、生物质气化发电、风力发电、天然气燃气蒸汽联合循环发电等几种电源型式对环境的影响,进行了编目分析,计算了其污染物排放量,并且都与燃煤发电进行了比较。     

基于串口通信的DSP在线烧写技术研究

为了解决DSP嵌入式系统某些特殊应用场合升级不方便、维护困难的问题,提出了一种基于串口通信向片内Flash在线烧写程序的方法.描述了该在线烧写方法的基本思想和实现步骤,并结合工程实际需要,优化了接收升级指令的时机,并在片内Flash设置应用程序备份区,进一步提高了烧写的可靠性和安全性,增强了系统的容错性和自愈恢复能力.实验结果表明,该方法有效可行,方便可靠,相比于传统基于JTAG烧写,可摆脱仿真器进行程序升级,提高了嵌入式系统的可维护性.     

基于光生物效应的办公空间采光研究初探

该文将办公室天然采光与光生物效应相结合,通过分析在不同光气候、季节时段、采光口朝向、亮度水平的天然采光条件下,人眼瞳孔大小、主观感受等变化规律,研究在光生物效应作用下,天然光的光色（光谱分布）、光照强度（亮度）与人的视觉心理生理变化之间的关系,整理在不同光色下瞳孔变化与亮度水平函数关系式,以期能提出符合节能要求、有利于办公人员身心健康及提高工作效率的办公空间采光环境方案,完善办公空间天然采光的健康模式,从而进一步促进绿色照明和健康照明。     

基于Linux的SCADA系统后台服务器的研究

随着微机技术的不断发展，以Linux为代表的自由软件越来越多地应用于各个领域。针对自由软件Linux应用到电力SCADA系统后台服务器中这一课题进行了可行性研究。通过与传统的Unix工作站后台服务器相比较，提出了基于PC／Linux的SCADA后台服务器。     

基于SOPC的舵机控制器研究

研究一种开放式全数字舵机控制器。控制器采用了全数字三闭环控制,实现了舵机位置伺服控制功能,其中位置环采用PID参数模糊自整定的算法,电流环、速度环作为内环采用PI调节的算法,并对采用PID参数模糊自整定的算法和传统PID算法所得的结果进行了对比分析。实验结果表明,系统有较好的鲁棒性和动、静态性能,可达到位置跟踪效果。     

基于微位移的超分辨重建技术研究

CCD图像传感器广泛用于图像采集,受其内部结构和外部条件的影响,采集到的图像质量不能满足人们的需求,通过硬件改进提高图像质量面临经济与技术两方面的难题。为此本文利用多幅微位移图像间的冗余信息重建出高分辨率图像,既低成本又易实现。针对CCD与目标物间有相对微位移来获取序列低分辨率图像的情况,采用一种解线性方程组的方法对采集到的4幅微位移图像进行重建,并对这种算法进行优化。实验结果图可清晰地看到重建图像可分辨更多线对,高频信息量增加,算法具有较好的效果。     

基于PMU的状态估计的研究

传统的状态估计是基于单相纯正弦模型的,但实际电力系统的三相并不是完全对称,这就导致了传统的状态估计存在着固有的误差.随着基于GPS同步相量测量单元(PMU)的应用和计算机技术的发展,该文提出了一种以PMU为基础的三相状态估计和谐波状态估计算法以消除这种固有误差.利用PMU的电压幅值测量值和相角测量值与SCADA原有的测量值构成的混和量测系统一起用于状态估计,从而提高网络的可观测性及状态估计的精度,来弥补传统状态估计的不足.所以这种算法可根本解决系统三相不平衡和状态向量非纯正弦带来的误差问题.最后讨论了对该算法的评估方法.     

基于RTDS建模的分布式光伏对配电网影响研究

随着分布式光伏的大规模推进,需要研究分布式光伏接入配电网后对电压、 电流和继电保护带来的影响.首先,根据分布式光伏和配电网的典型结构,基于RTDS建立分布式光伏接入配电网的仿真模型.其次,仿真分析在不同的光伏渗透率、故障类型和故障位置下分布式光伏对配电网电压和电流的影响.然后,研究电网故障状态下分布式光伏对配电网继电保护的影响.仿真结果表明,分布式光伏接入配电网后使电压增大、系统提供的电流减小,分布式光伏渗透率较大时可能使过流保护拒动以及重合闸失败,因此需要重新整定保护定值.     

基于PSCAD/EMTDC的电网GIC影响仿真分析

地磁暴在电网中产生的地磁感应电流影响电力系统运行,研究地磁感应电流在电网中的分布、大小及影响等问题有重要意义。在提出了研究我国电网地磁感应电流影响问题必要性的基础上,给出了基于平面波理论的地表面势的算法,以及用PSCAD／EMTDC软件分析电网地磁感应电流影响的思路,并对仿真分析中的仿真条件、理论依据、注意事项等问题进行了讨论,最后给出了仿真实例的分析结果。实例分析表明,我国电网的地磁感应电流问题是有必要深入研究的课题,PSCAD／EMTDC软件是分析电网地磁感应电流影响的有效工具和最佳选择。     

基于TMS320C6747的SVPWM实现方法研究

空间矢量脉宽调制(Space Vector Pulse Width Modulation)是逆变系统设计的是重要方法之一,本文详细介绍了SVPWM方法,探究了使用数字信号处理器TMS320C6747生成SVPWM波的方法和实现过程。对SVPWM实现的软件和硬件均进行了设计,并在此基础进行了实验,实验表明该逆变系统的具有良好的可行性、有效性和可靠性。