自适应多策略粒子群算法在水库群优化调度中的应用

根据梯级水电站优化调度特点,建立粒子群算法求解多阶段最优化问题数学模型.针对基本粒子群算法(PSO)在早期存在精度较低、易发散等缺点,后期出现"趋同性"和"早熟"等现象,提出了自适应多策略粒子群算法.并将该算法与基本PSO、改进型PSO、杂交PSO和收敛因子PSO分别在雅砻江梯级水库群优化调度中应用,通过对其优化结果的比较,验证了改进算法在加快收敛速度和提高算法精度方面的有效性.     

电力系统无功优化的多智能体粒子群算法研究

为了更好地实现无功功率最优控制和提高电压质量,在现有基础上,提出了引用多智能体粒子群优化算法（MAPSO）.该算法结合了JADE系统和粒子群优化技术,粒子间构建了三维球形环境.PSO种群中,每一个Agent相当于算法中的一个粒子,他们通过Agent间进行竞争与合作操作和自学习操作,吸收了PSO算法的进化机理,能够更快地,更精确地收敛到全局最优解.经IEEE 14节点系统校验,并且与基于Matlab的PSO算法进行比较,结果表明,该算法具有收敛速度快,计算精度高的优点。     

一种改进粒子群算法及其在热工过程模型辨识中的应用

为了提高基本粒子群优化(PSO)算法的收敛性,提出了一种引入选择与变异机制的改进PSO算法。该算法选择一定范围的优秀粒子代替较差粒子,并使粒子以不同的概率变异。仿真试验表明,引入选择与变异机制使PSO算法的收敛速度得到了提高,并且有效抑制了PSO算法的早熟。将改进PSO算法应用于热工过程模型辨识,在较少的迭代次数内得到了比较精确的模型辨识结果,且具有很好的收敛性能,获得了满意的辨识效果。     

基于多种群分层粒子群优化的配电网络重构

为解决配电网的重构问题,文章基于控制理论的分层思想提出了多种群分层粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法:在第1层采用多种群粒子群并行计算;在第2层将每个种群看成一个粒子,将种群的最优值作为当前粒子的个体最优值,进行粒子群优化并把优化结果返回到第1层。该算法结合配电网络的特点改进了PSO算法粒子位置的更新规则,提高了迭代过程中有效解的产生概率。最后对2个典型IEEE测试系统进行了仿真计算,结果表明多种群分层PSO算法的优化结果和收敛特性均优于PSO算法。文章提出的多种群分层并行计算思想对大规模系统的优化问题求解提供了新思路。     

基于免疫粒子群算法的电力系统无功优化

为提高粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的收敛性能,将免疫算法(immunity algorithms,IA)的免疫信息处理机制引入到标准粒子群算法,形成一种新的优化算法,即免疫粒子群算法。该算法将免疫算法的免疫记忆和自我调节机制引入PSO,并采用基于粒子浓度机制的多样性保持策略;同时,用免疫算法的"接种疫苗"和"免疫选择"来指导搜索过程。改进后的算法可以很好的保持优化过程中粒子群的多样性,抑制优化过程中出现的退化现象,保证算法的收敛精度和收敛速度。IEEE 30节点系统算例仿真表明,IA-PSO算法与标准PSO算法相比,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快、精度高。     

基于改进粒子群算法的电力系统无功优化研究

阐述了一种改进粒子群的无功优化方法.粒子群优化(PSO)算法是进化计算领域中的一个新的分支,其源于对鸟群和鱼群群体运动行为的研究.针对粒子群优化容易陷入局部极值点的问题,文章提出混沌粒子群算法,该算法可以较好地避免PSO算法过快收敛于局部最优解,有较快的收敛速度.文中将该算法应用于求解电力系统无功优化问题,并与标准PSO算法的性能进行了对比,仿真计算证明该算法是有效、可行的.     

基于改进粒子群算法的智能农村营销服务渠道优化分析

本文研究了 一种面向农村电网营销服务渠道的改进粒子群算法并验证其挖掘结果适应性.引入收敛因子的改进PSO算法并非单纯从粒子群数据迭代收敛效率上高于传统PSO算法,其实际的数据应用端表现也显著优于后者.其中表现在对优势用户和问题用户的数据特征提取方面,改进PSO算法表现出较强的数据挖掘结果可用性.     

动态惯性权重粒子群优化算法

针对基本粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的不足,提出动态惯性权重粒子群优化算法,其惯性系数随算法进化而动态减少。仿真结果验证了该改进算法的有效性:算法的收敛速度比基本PSO算法的收敛速度快;同时,算法得到的最优解比基本PSO算法好。     

云计算多目标任务调度的优化粒子群算法研究

针对传统粒子群算法求解云计算多目标任务调度的收敛速度慢、精度低的缺陷,提出一种优化多目标任务调度粒子群 算法(MOTS-PSO)。 首先,引入非线性自适应惯性权重,改变粒子的寻优能力,避免算法陷入局部最优;其次引入花朵授粉算法 概率更新机制,平衡粒子的全局搜索和局部寻优,并对粒子的全局搜索位置更新公式进行改进;最后引入萤火虫算法,产生“精 英解”对局部搜索位置更新公式进行改进;同时利用“精英解”对粒子的位置进行扰动,跳出局部最优状态。 实验表明,MOTS-PSO 算法在收敛速度和收敛精度上,比 PSO 算法提高了 27. 1%、19. 9%,比 FA 算法提高了 22. 09%、5. 2%。 进一步实验表明, MOTS-PSO 算法在解决不同规模数量的任务调度时,比 PSO、FA 算法效果更优。     

基于自然选择的改进粒子群优化MPPT算法

光伏阵列在非均匀光照条件下的输出具有非线性、多峰值的特点。针对目前传统粒子群优化MPPT算法(PSO算法)易陷入早熟收敛及在迭代后期搜寻能力下降的缺陷,首次提出将基于自然选择机理的改进粒子群算法运用到光伏最大功率点寻优当中。新算法通过对迭代过程中适应度低的粒子进行淘汰和替换,使粒子群在迭代过程中具有更佳的寻优能力和求解速度,并大大减少了算法早熟收敛的情况。经过Matlab建模仿真及实验验证,验证了基于自然选择的改进粒子群算法比传统PSO算法拥有更好的最大功率点追踪效果。     

微电网概率性最优的储能容量研究

针对可再生能源发电受外界环境影响较大、难以控制,接入微电网后对其安全运行带来很大挑战的问题,指出在微电网中接入储能装置可有效地解决此问题;研究了微电网孤岛运行时储能容量的确定方法,提出了一种概率性最优的储能容量确定方法：计算了微电网调度出力与负荷需求的功率差额,并根据其概率函数密度曲线确定储能系统的最大充放电功率;根据储能系统不同时刻其充、放电量累计值的概率函数密度曲线,求出其最优储能容量,使电网能实现经济效益最优和可再生能源利用率最大。采用该方法确定微电网储能容量,具有求解方法简捷、所需储能容量小的特点。     

220 kV变电站10 kV直供负荷的改善措施及其经济分析

为了协调220 kV与110 kV变电站布点关系,结合某省220 kV变电站三卷变压器10 kV低压侧直接向负荷供电（简称直供）的实际情况,对全省220 kV变电站进行统计分析,研究其直接供电的现状及运行中反映的问题,并有针对性地从技术和经济层面提出解决办法：对10 kV直供负荷供电时,将配电网规划和10 kV直供负荷相结合,优化配电网的结构,合理利用220 kV变电站的容量,由220 kV变电站向周边10 kV负荷系统直接供电,在确保供电可靠性的情况下,控制10 kV线路的送电距离。以上措施可挖掘现有电网的供电潜能,降低线路损耗,使电网布局更趋合理。     

智能变电站中高频开关电源技术应用

高频开关电源因其性能可靠、体积小、效率高等优点,已广泛应用于智能变电站直流系统中,为变电站安全、可靠运行提供保障。首先简单介绍了交直流一体化电源系统,然后分别对直流充电模块、通信电源模块、UPS电源模块作了详细分析,重点研究了高频开关电源的N+1冗余技术和均流技术。通过研究发现,这2种技术的应用提高了高频开关电源模块的可靠性。高频开关电源能够满足智能变电站对直流系统可靠性的要求。     

电解铝整流系统建模与稳流协调控制策略

介绍了大功率直流电解铝供电系统结构,建立了包括电解槽负载模型、饱和电抗器（ＳＲ）模型以及有载调压变压器（OLTC）的整流系统模型,提出了稳流协调控制策略：OLTC可对系列电流进行离散性的粗调,SR可在一定范围内实现对系列电流的连续性微调,两者结合能有效地解决机组投入与退出、阳极效应发生等大扰动下的稳流精确控制问题。基于电磁暂态分析软件包（ＥＭＴＤＣ）搭建了6机组整流系统,对网侧电压波动、负荷波动等工况进行了仿真分析,仿真结果表明：所提协调控制策略能保持直流系统处于最佳的运行状态,可实现电解铝生产过程中电流的平稳。     

基于先验方差的发电机惯量辨识数据质量评估

发电机惯量是电力系统频率特性分析与在线应用的重要参数。基于发电机正常运行时机端有功功率和频率的类噪声信号可对发电机惯量进行实时辨识。然而实测数据质量存在的缺陷,导致现有算法对实测数据辨识效果较差。为解决该问题,本文以谱分析与系统辨识理论为基础,通过参考系统估计、模型参数方差估计、惯量方差估计三个步骤,建立惯量辨识结果的先验方差统计量,在进行辨识前对类噪声数据段进行评价和筛选,提升了惯量辨识的准确度。基于仿真数据和实测数据的数据评估筛选结果验证了本文提出方法的有效性。结果表明,先验方差较小的数据段,惯量辨识的准确度较高。     

基于暂态相关性分析的小电流接地故障选线方法

小电流接地系统发生单相接地故障时,接地点产生的暂态故障电流包含了整个系统中全部的暂态故障电流特征量。非故障线路的三相暂态电流主要表现为对地电容电流,考虑到系统中存在的电感影响,健全线路中的两相电流差非常小,且波形与自身的暂态零序电流明显不相关,而故障线路的两相电流差与其暂态零序电流表现出明显的相关性。利用这一特征,首先对母线电压进行小波变换,通过三相近似系数比例AR检测配电网是否发生了单相接地故障,并找出故障相;然后,运用相关性分析比较各条线路的两相电流差与零序电流的相关性,能够正确地选出故障线路,文章通过MATLAB/SIMULINK建模,验证了该方法的正确性。     

基于卡尔曼增益动态修正的动力电池SOC估算

扩展卡尔曼滤波法(EKF)被认为是一种精度较高的电动汽车动力电池荷电状态(SOC)估算法,但是观测方程误差会对SOC估算结果带来影响。对EKF滤波过程进行改进,根据观测方程的误差对原EKF滤波过程增设动态卡尔曼增益修正系数,提出基于卡尔曼增益动态修正的动力电池SOC估算法。仿真结果表明EKF法可以有效克服SOC初始值不准确所造成的估算误差,动态卡尔曼增益修正系数可以进一步减小由于观测方程误差造成的SOC估算误差,使估算误差保持在5%之内。     

多ARM协同架构的智能合并单元设计

为降低合并单元设备成本、增强其智能化和通用化特性,利用多ARM（高级精简指令集处理器）并行处理的优势来构建智能合并单元。采用灵活的模块化方式来进行总体架构的设计,通过光纤接口方式与其他智能电子设备建立基于快速以太网的双向通信,遵循IEC 61850通信标准进行采样值报文和GOOSE报文的高速网络化传输。结合数据处理和报文传输的要求,详细阐述了采样控制和开入开出控制等核心部分的软件处理流程。采样值及GOOSE传输等相关测试结果表明,该智能合并单元工作可靠而稳定,可满足智能变电站中合并单元在实时性强、可靠性高、通信流量大等方面的要求。     

East China Market in Dire Need of Three Major Breakthroughs

Since started as a pilot project of regional power marketin June, 2003, East China power market has been actively andsteadily progressing, and has promulgated in succession amarket establishing program, market operating rules andspecifications for the functions of technical support systems.The technical support systems have been built up by stagesincluding the master station system in East China region and     

12th International Conference on Electronic Measurement & Instruments(ICEMI'2015)

正Qingdao,China 7.16-19,2015 The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world's premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products