AGC机组BLO方式效益分析

本文结合东北电网自动发电控制（ＡＧＣ）机组运行情况，对ＡＧＣ机组在固定负荷（ＢＬＯ）方式效益进行了分析，提出了可在电网ＡＧＣ效益分析中应用的方法。     

具有FACTS设备的输电网络规划

利用改进的遗传算法ＭＡＧＡ进行具有ＦＡＣＴＳ设备的输电网络规划,算例系统的结果表明ＭＡＧＡ适用于解决具有ＦＡＣＴＳ设备的电网规划问题,而且在电网的扩建和改造方面。ＦＡＣＴＳ技术将带来很大的经济效益。     

我省自动发电控制（AGC）取得可喜成果

介绍了江苏省电网能量管理系统和利港、华通南通电厂３５０ＭＷ机组协调控制系统的概况。对自动发电控制（ＡＧＣ）的基本概念和负荷频率控制（ＬＦＣ）的数据通信处理程序、区域控制误差（ＡＣＥ）计算、机组控制模式、机组控制的原理和方式作了阐述。通过对南通电厂ＡＤＳ接口逻辑功能的改进与组态，在利港、华能南通电厂进行了ＡＧＣ联调试验，取得了自动发电控制ＢＡ、ＲＭ、ＴＥ方式闭环控制的成功。江苏省网ＡＧＣ工作取得了可     

发展我国大型电网的自动发电控制模式

常规自动发电控制（ＡＧＣ／ＥＤ）因受其数学模型及算法本身的局限,难以解决诸如“ＬＦＣ－ＥＤ的协调”、“电网安全约束的考虑”、“电网分层控制体系结构下各级自动发电控制模式相适应”等问题,在我国大型电网中的应用受到极大限制。文章试图探讨改进常规ＡＧＣ／ＥＤ的数学模型及算法,探讨采用现代控制理论设计的ＡＧＣ／ＥＤ闭环控制系统的技术特点,提出改进和发展适合我国大型电网自动发电控制的模式。     

俄罗斯统一电力系统反事故自动装置的一些技术特性

俄罗斯统一电力系统反事故自动装置的一些技术特性阿布拉缅科娃Ｈ．Ａ．彼得罗夫Ａ．Ｍ．波波夫西伯利亚电网设计院，俄罗斯新西伯利亚市ＳＯＭＥＣＨＡＲＡＣＴＥＲＩＳＴＩＣＳＯＦＥＭＥＲＧＥＮＣＹＣＯＮＴＲＯＬＤＥＶＩＣＥＳＦＯＲＲＵＳＳＩＡＮＩＮＴＥＧＲＡＴ...     

PFC芯片ML4821的工作原理及其应用

ＰＦＣ芯片ＭＬ４８２１的工作原理及其应用ＴｈｅＯｐｅｒａｔｉｏｎＰｒｉｎｃｉｐｌｅａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＰＦＣＩＣＭＬ４８２１解放军信息工程学院师宇杰（郑州４５０００２）电器设备的功率因数过低，会加重电网的负载，造成电网容量的浪费。功率因...     

自动发电控制（AGC）在我国电网中的应用（二）

自动发电控制（ＡＧＣ）在我国电网中的应用（二）ＴｈｅＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＡＧＣｉｎｏｕｒＰｏｗｅｒＮｅｔｗｏｒｋ周全仁（湖南省电力调度通信局·长沙·４１０００７）４．１．３湖南电网ＡＧＣ的运行试验（１）机组响应特性测试采用ＡＧＣ的控制特性对单一...     

国内低压开关柜的现状及发展趋势

原有的ＰＧＬ固定式低压开关柜已逐步被ＧＧＬ１、ＧＧＤ所替代;ＢＦＣ抽出式低压开关柜已逐步被ＭＮＳ、ＤＯＭＩＮＯ、金钟默勒以及ＧＣＫ、ＧＣＬ和ＧＣＳ等所替代。其中ＭＮＳ等其主母线最大载流量达５０００Ａ、动热稳定性１００ｋＡ（有效值）和２５０ｋＡ（最大值）、防护等级达ＩＰ５４、抽屈单元的容量达６３０Ａ、单台柜子单元控制回路达３６个。这些指标都接近国外同类产品先进水平。该文还指出低压开关柜的发展趋势是：     

国际电力会议及有关团体机构介绍

国际大电网会议国际大电网会议,英文是ＴＨＥ　ＩＮＴＥＲＮＡＴＩＯＮＡＬ　ＣＯＮＦＥＲＥＮＣＥ　ＯＮ　ＬＡＲＧＥ　ＨＩＧＨ　ＶＯＬＴＡＧＥ　ＳＹＳＴＥＭＳ,是一个永久性的非官方、非盈利的国际学术团体,创建于１９２１年,总部在法国,其宗旨是在高压发、输电领域开展国际间学术研究和信息交流。国际大电网会议主要活动有每偶数年的全体年会,特别专题讨论会以及出版会刊ＥＬＥＣＴＲＡ等。专门技术活动由１５个常设的专业研究委员会组织和协调。这１５个专业委员会分别是ＳＣ１１旋转电机、ＳＣ１２变压器、ＳＣ１３开关设备、…     

美国强磁中心（NHMFL）介绍及值得我国借鉴的一些做法

美国强磁中心（ＮＨＭＦＬ）介绍及值得我国借鉴的一些做法姚为克（驻休斯敦总领事馆）１ＮＨＭＦＬ简介美国国家强磁中心（ＮＡＴＩＯＮＡＬＨＩＧＨＭＡＧＮＥＴＩＣＦＩＥＬＤＬＡＢＯＲＡＴＯＲＹ，简称ＮＨＭＦＬ）的主体部分位于佛罗里达州塔拉哈西（Ｔａｌｌａｈａ...     

Frequency Stabilization for Multi-area Thermal–Hydro Power System Using Genetic Algorithm-optimized Fuzzy Logic Controller in Deregulated Environment

Abstract—This article develops a model of load frequency control for an interconnected two-area thermal–hydro power system under a deregulated environment. In this article, a fuzzy logic controller is optimized by a genetic algorithm in two steps. The first step of fuzzy logic controller optimization is for variable range optimization, and the second step is for the optimization of scaling and gain parameters. Further, the genetic algorithm-optimized fuzzy logic controller is compared against a conventional proportional-integral-derivative controller and a simple fuzzy logic controller. The proposed genetic algorithm-optimized fuzzy logic controller shows better dynamic response following a step-load change with combination of poolco and bilateral contracts in a deregulated environment. In this article, the effect of the governor dead band is also considered. In addition, performance of genetic algorithm-optimized fuzzy logic controller also has been examined for various step-load changes in different distribution unit demands and compared with the proportional-integral-derivative controller and simple fuzzy logic controller.     

Combined economic and emission dispatch problems using biogeography-based optimization

In this work, biogeography-based optimization (BBO) is presented for solving different constrained economic load dispatch (ELD) problems combined with economic emission aspects in power system. Nonlinear characteristics of generators like valve point discontinuities, ramp rate limits and prohibited operating zones are considered in the problem. The simulation results show that the proposed BBO algorithm based solutions prove to be the best near-global optimal as compared to the solutions based on Newton–Raphson, Tabu search, genetic algorithm (GA), non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA), fuzzy logic controlled genetic algorithm (FCGA), particle swarm optimization (PSO) and differential evolution (DE).     

加快遗传模糊算法的搜索过程

遗传算法被认为是解决全球电力系统问题的有效工具。但使用它来得到满意的答案却有关耗时过多的缺点,本文的目的在于引进模糊逻辑控制器加快交叉与突变过程的收敛速度,这种方法已经在电力系统经济调度问题的测试,并且已被证明比随更胜一筹。     

水轮发电机组GA模糊控制器研究

模糊控制器设计的困难之一就是确定量化因子和隶属度函数，它们对控制器性能具有重要影响。文中提出用遗传算法（GA）对水轮发电机组模糊控制器进行优化设计，描述了控制器结构，优化算法和动态仿真结果。仿真对比试验表明，经过GA优化的模糊控制器比经过MATLAB NCD工具箱优化的PID控制器具有更好的控制效果和更强的鲁棒性。     

基于遗传算法的模糊式电力系统稳定器自寻优设计法

通过对模糊控制器工作原理的深入分析,提出了模糊控制本质上是一种分段定常控制的观点,并以此为基础,提出了模糊式电力系统稳定器的自寻优设计新方法,它将模糊控制器的整个设计过程转化成对一组参数进行寻优的过程,解决了在传统设计过程中存在的规则难于获取和参数值难于确定的问题。为了提高多参数寻优的效率,文中提出了一种群体差异度遗传算法,它可以大幅度地缩小搜索空间,从而极大地减少了参数优化过程中的计算工作量。仿真结果显示,用该方法设计的模糊式电力系统稳定器的性能得到了较大提高。     

基于改进免疫遗传算法的无功优化

针对目前电力系统无功优化算法所存在的问题提出了一种改进的免疫遗传算法，该算法把模糊逻辑、模拟退火和免疫算法相结合，根据模糊逻辑获得变化的交叉和变异算子，采用退火免疫方法对抗体进行选择，用免疫算子进行个体更新，从而增加了群的多样性，避免陷入局部最优。同时，还采用十进制整数编码和保存最优个体法来提高计算速度和精度。最后以IEEE 30-bus系统为例对算法的性能和求解精度进行了测试，结果表明本文提出的算法比其他遗传算法在计算速度和全局收敛方面有了很大提高。     

A GA optimization for lithium–ion battery equalization based on SOC estimation by NN and FLC

An intelligent control proposal for battery equalization is presented by genetic algorithm optimization integrated with fuzzy logic control–neural network algorithm. First, an effective two-stage DC/DC converter architecture is developed, which pave the way for the hardware module. Then, an equivalent circuit model in weighted combination with ampere-hour counting method is adopted by fuzzy logic control scheme to obtain static SOC estimation. Then the dynamic battery SOC is precisely estimated on basis of static SOC by means of neural network. The most important is the genetic algorithm optimization for battery equalization to improve the energy efficiency and time efficiency of the equalization system. Finally, certification of simulation is demonstrated to validate the proposed novel equalization scheme.     

Comparative seeker and bio-inspired fuzzy logic controllers for power system stabilizers

Seeker optimization algorithm (SOA) is a new heuristic population-based search algorithm. In this paper, SOA is utilized to tune the parameters of both single-input and dual-input power system stabilizers (PSSs). In SOA, the act of human searching capability and understandings are exploited for the purpose of optimization. In SOA-based optimization, the search direction is based on empirical gradient by evaluating the response to the position changes and the step length is based on uncertainty reasoning by using a simple fuzzy rule. Conventional PSS (CPSS) and the three dual-input IEEE PSSs (namely PSS2B, PSS3B and PSS4B) are optimally tuned to obtain the optimal transient performances. From simulation study it is revealed that the transient performance of the dual-input PSS is better than the single-input PSS. It is further explored that among the dual-input PSSs, PSS3B offers the best optimal transient performance. While comparing the SOA with recently reported optimization algorithms like bacteria foraging optimization (BFO) and genetic algorithm (GA), it is revealed that the SOA is more effective than either BFO or GA in finding the optimal transient performance. Sugeno fuzzy logic (SFL)-based approach is adopted for on-line, off-nominal operating conditions. On real time measurements of system operating conditions, SFL adaptively and very fast yields on-line, off-nominal optimal stabilizer parameters.     

基于QPSO-RBFNN和模糊理论的电力系统短期负荷预测方法

在基于径向基函数神经网络(RBFNN)的电力系统短期负荷预测的基础上,采用量子粒子群优化算法(QPSO)优化神经网络权值,并运用模糊理论进行修正预测模型,提出基于QPSO-RBFNN和模糊理论的电力系统短期负荷预测方法.仿真实例计算结果表明该方法收敛速度快、预报精度高,具有工程应用前景.     

采用GA提高模糊控制器适应性的方法及应用研究

对于工业控制中广泛存在的多容量、大惯性、大延迟的被控对象,模糊控制是一种较有效的方法,模糊控制中隶属函数的正确选择是模糊控制器设计的关键,针对传统的获取隶属度函数方法的不足,本文设计了一种基于遗传算法的模糊控制器,系统采用遗传算法优化模糊控制器的隶属函数及其量化因子和比例因子的初值.仿真结果表明,采用该算法设计的模糊控制器较传统的PID控制器与模糊控制器具有鲁棒性强、超调量小的特点.这种改进型的模糊控制器具有良好的控制性能,体现了遗传算法在参数寻优方面的优越性.