混沌模拟退火算法在无功优化中的应用

为了更有效地改进处理无功优化问题的方法,提出了混沌模拟退火(CSA)算法,该算法是一种基于混沌变量的改进模拟退火算法,结合了混沌算法的全局遍历性和模拟退火算法的启发式规则,在模拟退火算法的搜索过程中加入了混沌算法的优点。利用混沌算法确定算法的初始温度,有效地减小了搜索空间,同时利用混沌算法确定模拟退火算法中的扰动准则,使算法有效跳出局部最优解。最后将混沌模拟退火算法应用于电力系统无功优化中,通过对IEEE 6和IEEE 30节点以及实际129节点系统的仿真验证了该算法应用的有效性。     

电力系统微机保护算法综合性能研究

首先,介绍了基于不同交流采样模型的微机保护算法,主要有基于纯正弦模型算法、基于周期函数模型算法及基于随机函数模型算法。对各个算法的原理进行了概述和分析,同时对各种算法的滤波性能作了综合比较。重点分析了傅氏算法及其改进算法。最后,对傅氏算法和卡尔曼滤波算法进行了比较。     

智能保护算法的研究

介绍了目前在电力系统智能保护算法中广泛研究的几种算法,包括傅氏算法及其改进算法;最小二乘法及其递推算法;小波分析算法。文中详细介绍了这几种智能保护算法尤其是改进的傅氏算法,最小二乘法递推算法,小波分析算法的内容、应用场合及优缺点,并展望小波分析和傅氏算法相结合的新方法。最后通过对这些算法分析、比较,在需要快速切断的场合下,得出更优智能保护算法是改进的傅氏算法,最小二乘法递推算法。     

高精度捷联惯导姿态更新优化算法研究

介绍了捷联惯导姿态更新算法中的旋转矢量算法。在传统的旋转矢量算法的基础上,提出一种新的航姿算法,并分析了此算法在典型圆锥运动输入下的误差。新航姿算法是利用增加一个角速度拟合参数来估算算法误差,进而优化姿态更新的方法。与传统的旋转矢量算法比较,算法无需计算误差四元素,新算法更为简单明了,为改进旋转矢量算法提供了一种新的思路。     

基于TLS自学习算法的谐波检测

基于Newton算法,本文导出了一种用于TLS估计的自学习算法,讨论了它在谐波检测中的应用。证明LMS算法和约束反Hebbian自学习算法(Constrained Anti-Hebbian Learning Algorithm)是本文提出的算法的两个特例。仿真结果表明,该算法的噪声剔出能力和收敛速度优于LMS算法和Constrained Anti-Hebbian自学习算法。     

基于扩展时序距离法和自适应控制的超短期负荷预测

将扩展时序距离（ETD）算法与自适应控制中的递推最小二乘（RLS）算法相结合，提出了超短期负荷预测算法———RLS&ETD算法。该算法利用自适应控制的动态跟踪特性与ETD算法的周期性，与ETD算法相比，能更充分地利用数据。仿真实验的结果表明，RLS&ETD算法比ETD算法在精度、误差稳定性等方面均有所提高。     

基于扩展粒子群优化算法的同步发电机参数辨识

提出一种新的扩展粒子群优化(EPSO)算法并应用于同步发电机参数辨识。在粒子群优化(PSO)算法的基础上，EPSO算法采用更多粒子的位置值信息进行变异操作，并且提出根据各粒子的适应值大小确定算法控制参数的方法，保证了扩展后算法的收敛性，EPSO算法模型更具有通用性。仿真算例结果表明了在系统受到较大干扰的情况下，EPSO算法比EP算法和PSO算法具有更精确的参数综合辨识能力，并且EPSO算法比EP算法具有更高的收敛效率。     

配电网供电恢复的混沌免疫算法

为在配电网供电恢复的方案计算中提高获得最优解的概率并加快算法的收敛速度,分析混沌优化算法和免疫算法原理的基础上,提出了一种混沌免疫算法。该算法融合了混沌优化算法的全局搜索和人工免疫算法的局域搜索能力的特点,在优化过程中采用人工免疫算法代替混沌优化算法中的"细搜索",同时用混沌优化算法中的"粗搜索"来初始化免疫算法中的初始抗体。实例分析表明,该算法具有较快的收敛速度和较强的全局搜索能力,避免了不成熟收敛,有效地提高了供电恢复的速度和精度。     

基于蝙蝠与粒子群混合优化算法的光伏MPPT研究

在局部遮荫条件下,传统最大功率点追踪(MPPT)算法容易失效,群智能优化算法追踪时间较长。为此,提出了一种基于蝙蝠与粒子群混合优化(BPSHO)的MPPT算法。在算法的前期,采用蝙蝠算法;在算法中后期,采用粒子群优化算法。按照指数规律调节算法的参数,并在算法的中期加入局部搜索机制。仿真与实验结果表明：BPSHO算法能够准确地跟踪到最大功率点,跟踪时间只有粒子群优化算法的一半左右。     

电力系统无功优化算法发展进程

以时间为主线,总结电力系统无功优化算法的发展历程;比较每个时期无功优化算法的特点,各算法在当时的应用情况和存在的不足;通过对各时期不同算法的深入研究,以及对新型算法的应用分析,总结出优化算法初步形成,常规算法深入发展,新型算法投入应用以及多种算法综合应用等无功优化算法的发展阶段,并基于无功优化算法发展动向,提出未来无功优化算法的发展思路。     

综合电压频率动态交互影响的自动减负荷控制新方法

基于单一的频率量测或单一的电压量测而独立动作的传统低频低压减负荷控制装置,未计及受扰系统电压与频率之间的实时动态交互,难以完全适应系统初始工况、负荷特性或扰动形式的变化,某些情况下可能出现严重的欠控制或过控制。文中提出一种在装置的实时控制算法中计及电压与频率动态交互影响的自动减负荷控制方法,其核心是测量装置安装节点的电压、频率以及负荷有功功率,并计及与当前系统初始工况、负荷特性或所发生扰动形式相对应的频率电压相关系数,实时计算综合状态量以触发自动减负荷控制装置的分轮次动作。对实际电网的时域仿真结果表明,该方法可较好地适应系统初始工况、负荷特性或扰动形式的变化。     

适应新型电力系统快速频率支撑需求的混合型储能系统动态建模及其控制策略分析

为明确混合型储能快速频率支撑对新型电力系统动态特性的影响,寻找不同场景下混合型储能系统的最佳频率控制策略,提出一种具有通用性的混合型储能系统动态建模方法,并基于该模型设计了适用于蓄电池与飞轮储能组成的混合型储能系统的PI、H_∞及滑模控制策略。通过算例分析比较了不同控制策略下该混合储能系统对电网的频率支持能力。结果显示,当蓄电池采用H_∞控制,飞轮储能系统采用滑模控制时可实现最佳频率支撑效果。     

适应新型电力系统快速频率支撑需求的混合型储能系统动态建模及其控制策略分析

为明确混合型储能快速频率支撑对新型电力系统动态特性的影响,寻找不同场景下混合型储能系统的最佳频率控制策略,提出一种具有通用性的混合型储能系统动态建模方法,并基于该模型设计了适用于蓄电池与飞轮储能组成的混合型储能系统的PI、H_∞及滑模控制策略。通过算例分析比较了不同控制策略下该混合储能系统对电网的频率支持能力。结果显示,当蓄电池采用H_∞控制,飞轮储能系统采用滑模控制时可实现最佳频率支撑效果。     

Application of long-term simulation programs for analysis of systemislanding

This paper describes the main results and conclusions from the application of two different long-term stability programs to the analysis of a system islanding scenario for a study case developed by Red Electrica de Espana (REE), based on the Spanish system. Two main goals were to evaluate the performance of both simulation programs in the long-term stability area, and to analyze the influence of some important control and protection elements (tie-line loss-of-synchronism relays, underfrequency load-shedding, load-frequency control, and power plant dynamics). Conclusions about modeling and computational requirements for system islanding (frequency) scenarios and use of long-term stability programs are presented     

基于微分代数神经网络的含新能源区域电网端口动态特性学习方法

高比例新能源渗透背景下,建立能够准确描述复杂环境因素影响下含新能源的区域电网端口特性动态模型,对于新型电力系统动态分析至关重要。为此,提出了一种基于微分代数神经网络的含新能源区域电网端口动态特性学习方法。该方法利用微分代数神经网络,基于区域电网接入点的时序量测以及光照强度、温度等环境量测数据,学习以神经网络表达的端口特性模型。所得模型由初始状态提取模块、微分神经网络模块、代数神经网络模块组成,可直接接入电力系统暂态仿真器中,用于分析电力系统整体动态特性。在IEEE-39节点系统中对该方法进行仿真验证,测试结果表明：所得模型能够适应不同环境场景,准确率高,验证了方法的有效性。该建模方法仅依赖端口时序量测,在新型电力系统动态分析中具有较大的应用潜力。     

电力基础资源共享下变电站多业务场景经济—环境—社会效益分析

作为“新基建”和“电网数字化”的前沿阵地,“多站融合”充分利用整合资源,融合建设多种新型基础设施,既能响应“互联网+”战略及数字强国建设,又可开拓能源共享互济新业态。文章聚焦电网数字化转型中的多站融合项目,构建了一个在多业务场景下进行经济-环境-社会效益分析的系统动力学模型;并基于多业务场景,模拟仿真不同情境下单个多站融合项目经济效益、环境效益和社会效益的变化趋势。结果表明:1)在经济效益中,不同的业务在一定条件下均能够取得满足预期的经济效益;2)环境效益是多站融合中能源类业务的“引致效应”,可辅助提高废物废气的减排效率;3)社会效益主要体现于土地资源、能源资源和人力资源三方面社会资本的节约。文章证明了该经济-环境-社会效益分析模型的科学性和有效性。     

Scenario selection in composite reliability assessment of deregulated power systems

Power market analysis should be incorporated in reliability assessments of deregulated power systems. For the Nordic power system, this is done by using The Multi-area Power-market Simulator (EMPS) for long-term power market analysis, where EMPS finds the optimal socio-economic dispatch on a weekly basis, with respect to, e.g., hydro reservoir levels. The EMPS analysis results in a set of load and generation scenarios, and these scenarios are interpreted as a sample of future power market behaviour, and is used as basis for a reliability assessment. These load and generation scenarios are referred to as power market scenarios.The power market analysis produces a large number of power market scenarios, and to include all these scenarios in a reliability assessment results in excessive computation time. The scenario selection method is presented and discussed. Scenario selection is used to pick out a subset of the generated power market scenarios, to only use this subset of scenarios as a basis for the reliability assessment. The paper provides some general guidelines for application of the scenario selection method. It is shown that the scenario selection method can reduce the scenario set by about 90%, with little loss of accuracy in the reliability assessment.     

基于场景分析的电力系统日前调度及其快速求解方法

在含风光电力系统规模逐渐增大的背景下,提出一种基于场景分析的电力系统日前调度快速求解方法。考虑到不同时刻风光出力均具有显著相关性,基于多元正态分布和蒙特卡罗采样生成大量具有时间相关性的原始场景。利用改进的k-means聚类算法对原始场景进行预分类,并采用基于Kantorovich概率距离的同步回代缩减算法对处理后的场景进行缩减,缩短场景分析的计算时间。建立基于场景分析的电力系统日前优化调度模型。为提高模型求解效率,引入包含风光预测误差向量信息的边界场景,在调度模型中考虑上下边界场景的备用容量约束,并建立考虑边界场景备用容量约束的优化调度模型。以某省级电网实测数据进行仿真分析,验证了所提模型及方法的有效性。     

基于系统动力学评价的可再生能源并网保障机制

我国具有丰富的可再生能源资源,近年来,我国可再生能源装机规模不断提高,可再生能源发电量不断增长,与此同时,我国可再生能源发电也不断面临着新的挑战.在系统介绍我国可再生能源发电发展现状的基础上,分析可再生能源发电及其并网发展的特殊性.通过分析可再生能源并网保障机制中的行为主体之间的关系及其系统行为作用机理,建立可再生能源并网保障系统动力学评估体系,在并网保障机制不同情景下模拟各行为主体的系统行为,提出促进我国可再生能源并网发电规模化发展的技术、政策、经济层面的措施、建议,以期为我国可再生能源并网发电的研究和发展提供参考和帮助.