基于离散微粒群优化算法的舰船电力系统网络重构

针对舰船电力系统的网络重构,建立了综合故障恢复的离散优化模型.在标准微粒群优化算法的基础上,引入贪婪法的思想,提出一种基于贪婪法的离散化微粒群优化算法,增加离散化过程,并调整了微粒群优化算法的迭代公式,给出一种贪婪度函数,根据贪婪度的大小对微粒进行离散化,采用惩罚函数法处理约束.不同规模舰船电力系统网络故障恢复算例的计算及与其他算法的结果比较,验证了基于贪婪法的离散化微粒群算法具有优良的收敛性能.     

舰船电力系统网络重构研究综述

由于舰船电力系统使命的特殊性及系统的独特性,其网络重构不同于一般的电力系统.本文较为全面地分析了舰船电力系统的特点,综述了其网络重构的发展,对重构中涉及的网络计算、重构指标计算、网络的连通性检验及拓扑识别方法、重构数学模型及模型的求解方法等给出了详细的归纳与总结.最后指出了未来舰船电力系统网络重构的发展方向.     

基于改进遗传算法的舰船电力系统网络重构

为了解决舰船电力系统发生多重故障时供电恢复问题,本文改进了遗传算法,通过采用最优保留的选择机制和自适应交叉、变异概率,有效地加快了算法的收敛速度.而综合考虑适应值和相似度的适应度选取,保证了种群选择的多样性,和现有的算法相比,改进效果是明显的.为检验重构方案是否满足约束条件限制,本文提出了更为简便、快捷的基于线路、负荷相关性的方法.舰船电力系统典型故障恢复算例表明,改进的遗传算法有效提高了供电恢复的速度及精度,避免了不成熟收敛.     

基于梯度DPSO算法在舰船电力系统网络重构

综合考虑各级负载的供电恢复与最少开关操作数,建立了舰船电力系统故障恢复模型.针对微粒群优化算法,通过增加离散化过程,提出了一种具有普适性的离散化方法.结合微粒群寻优过程中的梯度信息,对算法迭代过程进行了分析,构造出一种基于梯度法的离散化微粒群优化算法,提高了收敛速度.舰船电力系统网络故障恢复算例表明,该方法能获得更好的故障恢复方案,并具有优良的收敛性能.     

舰船电力系统图迹分析重构算法

为了提高舰船战斗过程中的生存能力,要求其电力系统具有良好的自动恢复能力。采用图迹分析(GTA)方法建立船舶综合电力系统GTA模型,将其存储在计算机内存容器中,容器外的算法通过迭代器获取容器内组件信息,并将计算结果通过迭代器赋给容器内的组件。算法可以处理具有回路的电力系统及其负载具有多优先级的重构问题,在保障高优先级负载供电的前提下恢复尽可能多的负载的供电。通过典型舰船故障案例验证了所提出算法的可行性和有效性。     

基于FOA算法在配电网重构中的应用

为解决配电网重构中普遍存在的计算量大,参数多的问题,提出了一种的基于果蝇优化算法的二进制编码策略的配电网重构方法,避免产生大量的不可行解,并以有功网络损耗最小为目标函数,使得寻优效率和计算效率大大提高。应用该算法对IEEE33节点网络进行仿真计算,充分说明二进制的FOA算法在寻优成功概率上、计算效率方面都有较大的提高,为配电网重构提供了一种新的思路。     

综合考虑节点重要度和线路介数的网络重构

网络重构阶段是电力系统黑启动过程中的一个重要阶段。针对网络重构阶段最优目标网架的确定问题,基于复杂网络的静态拓扑连接特性,提出了一种综合考虑线路介数和节点重要度的骨架网络重构策略。该策略以节点重要度和线路介数作为确定目标网架的指标,实现有针对性地对网络中的节点和线路进行筛选。进一步,采用离散粒子群优化算法实现的骨架网络重构能够确定覆盖大部分枢纽节点和关键线路的最优目标网架,对大停电后快速、有针对性地重建系统具有重要意义。相关算例验证了该方法的有效性。     

基于节点重要度评价的骨架网络重构

电力系统全停电后的黑启动恢复问题是电力系统安全防御的重要课题，合理的网络重构策略对于快速建立输电网架、全面恢复负荷具有重要意义。该文提出了一种基于节点重要度评价的骨架网络重构策略，该策略采用节点收缩后的网络凝聚度定量评价网络中电源和负荷的重要性。在此基础上，以结合网络结构和运行质量的综合评价指标--网络重构效率来全面、客观地衡量重构效果。进一步采用离散粒子群优化算法实现的骨架网络重构，能够有效地减轻重构负担。应用实例证明，该策略给出的重构方案能够有效应对系统恢复过程中的不确定性，保证系统大停电后的顺利恢复。     

基于量子编码的离散粒子群算法配电网重构

阐述了配电网重构数学模型、二进制粒子群算法、量子编码的基本理论,对量子粒子群算法配电网重构进行了研究,将量子编码应用到离散粒子群算法中,用量子比特概率表示离散粒子的状态,根据二进制粒子群速度更新公式更新粒子的状态,改变开关开合状态进行网络重构.量子比特概率能够表征丰富的信息量,保证粒子的多样性和全局搜索能力.通过2个算...     

一种改进的Newton算法在电力系统潮流计算中的研究与应用

为了提高电力系统潮流计算的计算速度,适应不断发展的电力系统规模和多区域电网的互联运行,文章在分析Newton-Raphson潮流算法存在的缺点的基础上,对离散Newton法和修正Newton法进行了比较,提出了一种基于二者的改进算法并将其用于电力系统潮流计算.该算法无需计算Jacobi矩阵,迭代次数更少,比Newton法具有更高的效率.利用IEEE57及IEEE300母线标准试验系统验证,结果表明在相同的收敛精度下,该算法具有更高的收敛速度,是一种可供实际运用的方法.     

计及风电并网的机组组合方法研究

风电具有间歇性和波动性的特点,其并入电网时会对传统以火电机组为主的机组组合造成明显的影响,针对此问题,提出了计及风电并网的机组组合方法。该方法首先对风电功率预测结果误差进行统计,在此基础上,建立了风电功率预测误差的分布概率模型。然后,该模型与传统火电机组累积停运容量概率表结合,形成了考虑风电功率的机组累积停运容量概率表。接着,将该表以解析表达的方式引入机组组合的拉格朗日松弛法中,形成风电接入后的机组组合模型,并采用传统拉格朗日松弛法进行求解。最后以某实际电网为例,验证了所提算法的优越性。     

电力系统负荷恢复问题的混合遗传算法求解

对电力恢复过程中最后一个阶段的负荷恢复问题进行了研究,把电力系统的负荷恢复问题建模为带众多约束条件的0?1背包问题,并设计了一种将贪心算法与改进遗传算法相结合的改进混合遗传算法来对问题进行求解.在遗传算法之前,先用贪心算法生成该问题的贪心解,然后让每一代中有着最差适应度的个体无条件的变为此贪心解,使最终结果至少不会比贪心法差.解决了系统在负荷恢复过程中的潮流计算问题,采用先求系统的频率变化,然后再计算潮流分布的方法,将约束条件和目标函数融合在一起,通过建立一种偏序关系,避免了罚函数选择参数的困难.利用贪心算法求解背包问题的快速性和多父体杂交的非凸组合技术,使算法具有求解的快速性和在解空间内搜索的遍历性.算例求解结果表明了该算法在负荷恢复问题中的有效性.     

基于实测数据的电压暂降特性分析

实测数据是分析事物本质属性的最优资源。以某些大型城市电网电能质量监测系统中电压暂降的实测数据为基础,从典型波形、统计表格、累计概率、暂降相序4个方面对不同电压等级下的暂降事件进行分类统计,总结并分析不同类型暂降事件的统计与描述特性。相关结果表明:根据电压暂降均方根值波形的变化特征,可将其划分为4种类型;考虑不同类型的波形特征,不宜采用现有持续时间与幅值的描述方式,建议采用多暂降域值和持续时间的电压暂降描述方法;建议在IEC61000-2-8与国标的暂降统计表格中,对0.1 s内的持续时间进行更加详细的区间划分;给出的电压暂降幅值与持续时间的累计概率曲线能够分析各特征量的分布特性。     

在线计算离散随机变量数学期望的实时算法

在现代仪器仪表的信号处理中广泛应用到离散随机变量的统计特性,为准确、快速的得到其数学期望和方差值,本文基于数据结构提出了顺序表查找法和哈希表函数构造法两种实时算法,对二者进行了比较并给出了应用实例.     

基于可信度的故障区段诊断方法

针对非故障树干上可能存在反向馈电的问题,利用故障指示器的拒动率和误动率,提出了一种基于可信度的故障区段诊断方法。采用基于可辨识矩阵和逻辑运算的属性约简算法对原始决策表进行了约简,分析了满足约简决策表条件下的区段故障可信度特点,把确定最大可疑故障区段问题变成寻找区段故障可信度极大值和递推计算局部范围内区段故障可信度。同时,利用图形构件的拓扑关系,研究了故障模式和反向馈电概率的自动生成方法,使基于故障指示器的配电网故障寻址系统具有通用性。     

Comparison of two algorithms for power system reliability calculations

In this paper, two algorithms are proposed for the computation of the static generation reliability of a power system. The loss-of-load probability (LOLP), which is the reliability index usually employed in static generation reliability evaluation, is computed by using both the capacity outage table and effective load approaches. Numerical results obtained from the study of a sample power system consisting of 44 generating units are compared in terms of the required computational time and numerical accuracy. It is found that, with the generating capacities properly rounded off, the capacity outage table method can be employed as an effective means of computing power system reliability. The effect of generation expansion planning on generation reliability is also examined.     

电能质量监测系统95概率大值的top—k优化研究

文章针对电能质量监测系统中的海量数据处理问题以及95概率大值计算的特点,提出一种top—k优化算法。通过分析概率大值算法中的空间复杂度和时间复杂度,在空间维度上引入临时表,使得空间的占用由多列排序成为一列排序;在时间维度上查询有限最值,使得整列数据排序成为前5％列数据的排序。实验结果表明,经过空间维度、时间维度优化后的top—k算法有效地解决了电压、电流、功率等海量测量数据的耗内存大、处理速度慢等问题。该算法不仅适用于电能质量监测系统中的95概率大值的计算,而且能应用于90概率大值、99概率大值等的计算。     

基于可靠性约束的电力系统蓄电池蓄能容量的优化

本文根据ＭＡＲＫＯＶ 过程理论，提出了一种确定ＢＥＳ系统蓄能容量的方法。它直接在裕度停运容量模型的基础上，以缺电频率和电力不足概念为约束条件，给出了系统的最优蓄能容量及逆变器的额定功率。最后，以ＩＥＥＥ－ＲＴＳ为例作了计算、分析。     

基于GO法与贝叶斯网络的智能电能表可靠性预计方法研究

随着智能电能表的大面积普及和应用功能的复杂化,智能电能表可靠性的准确预计越来越重要.首先,利用GO图语义性强的特点,将电能表的架构框图转化为GO图;其次,根据GO法的贝叶斯映射法则,将GO图转化为贝叶斯网络,解决GO图操作符众多、算法复杂等问题;然后,对贝叶斯网络各子节点的条件概率表(CPT)进行标注,并将整理好的贝叶斯网络转化为编程语言,利用matlab软件进行可靠性计算;进行贝叶斯双向推理,最终得到电能表的可靠度及各个节点的后验概率分布,对电能表进行故障推断;最后,针对电能表开展加速寿命试验,试验结果验证了方法的科学性与有效性.