基于GIS和改进微分进化算法的农网变电站选址定容

基于地理信息管理系统将改进微分进化算法引入到变电站优化选址定容求解问题中。利用三个标准的优化算法测试函数对引入惯性加权系数的微分进化改进算法进行了测试,并与标准微分进化算法进行比较。结果证明对不同函数有目的性地调整惯性加权系数F的取值范围可以提高改进算法的搜索效率。在选址模型中考虑了地理因素对投资费用的影响,并综合考虑了农网特点和其所处的复杂地理环境和对变电站选址的影响,使结果更具科学性和可行性。     

基于GIS和改进微分进化算法的农网变电站选址定容

基于地理信息管理系统将改进微分进化算法引入到变电站优化选址定容求解问题中.利用三个标准的优化算法测试函数对引入惯性加权系数的微分进化改进算法进行了测试,并与标准微分进化算法进行比较.结果证明对不同函数有目的性地调整惯性加权系数F的取值范围可以提高改进算法的搜索效率.在选址模型中考虑了地理因素对投资费用的影响,并综合考虑了农网特点和其所处的复杂地理环境和对变电站选址的影响,使结果更具科学性和可行性.     

基于改进粒子群算法的变电站两阶段优化选址

提出了一种基于带极值扰动改进粒子群优化算法的变电站选址两阶段优化规划方法。首先利用改进粒子群优化算法在规划区域大范围搜索寻优,获得一次候选站址;其次考虑地理因素,避开地理不可行区域,在需调整站址周边选取二次候选站址,利用模糊层次分析法量化评估地理要素对目标函数的影响。本方法改进了目标函数,综合考虑了变电站进线和出线的投资运行费用,使规划结果更客观合理。算例分析表明所提出的方法能很好地满足规划要求。     

基于GIS空间分析与改进粒子群算法的变电站全寿命周期成本规划

市场环境下,变电站设计方案的全寿命周期经济性是变电站规划的重要因素之一。建立基于设备全寿命周期成本的配电网变电站选址定容新模型,该模型考虑了规划变电站上级输电网、下级配电网及变电站的初始投资、运行成本、维护成本、故障成本和废弃成本,使得规划方案在满足可靠性要求的同时达到经济性最优。利用ArcGIS的空间分析功能来处理选址定容过程中地理因素的限制,提高了规划效率。提出将k均值聚类分析与多种群随机粒子群算法相结合的改进算法对上述模型进行求解,该算法克服了传统粒子群优化算法的早熟现象,全局寻优能力得到显著提高。最后规划实例证明了所提出的模型和方法是正确和有效的,其具有很高的实用价值。     

基于改进粒子群算法的变电站两阶段优化选址

提出了一种基于带极值扰动改进粒子群优化算法的变电站选址两阶段优化规划方法.首先利用改进粒子群优化算法在规划区域大范围搜索寻优,获得一次候选站址;其次考虑地理因素,避开地理不可行区域,在需调整站址周边选取二次候选站址,利用模糊层次分析法量化评估地理要素对目标函数的影响.本方法改进了目标函数,综合考虑了变电站进线和出线的投资运行费用,使规划结果更客观合理.算例分析表明所提出的方法能很好地满足规划要求.     

基于GIS和微分进化算法的变电站选址及定容

将微分进化（DE）算法引入到变电站选址规划优化问题中，并运用参数动态调整策略，在计算初期保证群体的多样性，后期加快算法的寻优速度，从而改善DE算法的性能。在配电网络变电站选址定容过程中，考虑地理信息系统（GIS）对规划站址的影响，将可建站区域图形进行编码处理以数据形式存储，通过判断待选站址和地理因素的网络拓扑关系，确定可行的待选站址。通过对2个算例优化计算表明，以GIS数据库为平台，将该算法和图形问题相结合，在解决实际配电网络变电站规划问题中取得了良好的效果。     

计及地理因素基于遗传算法的变电站选址模型研究

变电站选址在保证可靠供电及负荷需求的前提下,不能仅考虑经济性最优,还要考虑实际的地理因素。介绍了变电站选址一般数学模型,提出了基于遗传算法的变电站选址优化模型,阐述了将地理因素纳入遗传算法适应度函数的方法,应用算例验证了该变电站选址优化模型的正确性。     

基于层次分析法的多站融合选址评估方法

基于变电站的多站融合是指以变电站为基础,利用变电站等电网基础设施的富余空间,在站内合成光伏、储能、5G基站、数据中心等综合能源形式的融合型站点。但基于变电站的多站融合选址受许多相互关联、相互制约的因素影响,因此在选址评估时要充分考虑变电站、光伏电站、数据中心、储能站、5G基站的共性因素和特征因素。从与负荷中心距离、地块情况、业务预测、外部环境、经济成本、市政配套条件、交通运输及环境保护八个方面对变电站选址指标进行研究筛选,构建一套基于变电站的多站融合选址评估指标体系,然后采用层次分析法确定指标权重,并以220 kV变电站选址工程为例,使用层次分析法对备选站址进行综合评估,选出了最佳站址,验证了该选址评估体系的有效性。     

基于地理相对位置的省级输电网均匀接线图自动生成

省级输电网均匀接线图是电力规划、设计、运行、调度等部门经常使用的图纸.文中提出了基于携带变电站地理信息或相对位置的公共信息模型(CIM)数据的省级电网均匀接线图的自动生成算法.首先,通过dom4j对CIM/可扩展置标语言(XML)进行解析并实现对CIM电网结构信息即变电站和线路数据的导入,然后根据变电站经纬度或相对位置坐标进行离散化布图、拓扑简化,使得原求解问题得到降维;对于降维后的接线图,提出固定枢纽节点,例如500 kV变电站的离散坐标,对其余变电站节点采用改进模拟退火算法进行优化布局计算以及后期优化调整,得到了交叉点较少、结构清晰、布局匀称、仍保持地理相对位置的电网均匀接线图.     

基于FARIMA模型的智能变电站通信流量异常分析

随着输变电设备自动化、变电站智能化建设的快速发展,电网信息安全隐患日益凸显。精确可靠的变电站通信网络流量模型建模和异常检测方法已成为预防网络安全问题和识别网络攻击的重要手段。文中在对变电站站控层网络流量行为特性进行分析的基础上,采用分形自回归积分滑动平均(FARIMA)模型对网络流量构建了阈值模型。针对变电站典型的网络攻击模式和流量异常特征,基于运行状态评估算法对某实际变电站站控层流量数据进行分析,并计算典型网络异常概率,从而实现了变电站在网络攻击情形下的安全态势评价。     

互联系统可靠性效益评估方法

提出了２电力系统互联的可靠性效益评估模型和算法。该模型充分考虑了互联系统负荷的错峰及同时率问题,联络线容量及其可用率问题,各系统的空量及能量约束问题等因素。其中互联系统负荷的错峰及同时率问题通过按小时计算来精确模拟,联络线容量及其可用率总理２通过串联系统的可靠性计算来衡量,各系统的空量及电量约束通过随机生产模拟来确定。所提模型及算法对实际互联系统进行了计算,详细分析了联网效益,验证了算法的正确性和     

针对电网负荷突变的可再生能源系统并网算法研究

RPS（可再生能源系统）的推广需要考虑特定电网的供求量、气象及地理特性,以预测合理的RPS容量及最优经济配比,从而达到建设成本的最优.一种合理的并网算法,能够保证RPC 与负荷需求的供需平衡,同时保障电网的电压水平.利用一个模拟电网模型,基于潮流算法设计了一种电网负荷突变的RPS并网稳定算法,以确保电网内负荷突变与RPS的供需平衡及电能质量.     

基于模型数据的电力系统地理位置接线图编辑工具

针对电力系统分析使用的模型数据,提出了自动分析生成全网的拓扑关系的方法,目的是实现模型数据到电网设备的对应关系.基于此方法开发的编辑工具采用树形结构显示拓扑,利用拖曳操作快速构建电网的地理位置接线图,图上能标注可视化潮流.     

基于猫鼠种群算法的分散式风力发电优化配置

发展智能电网是能源可持续发展的重要支撑,而以分散式发电的方式利用可再生能源发电是智能电网的一大特点。从经济、技术和环境等因素出发,将人工鱼群算法和猫群算法相结合,提出了一种新型的优化方法--猫鼠种群算法。研究了分散式风力发电的优化配置问题,包括选择分散式风力发电机的位置和确定风力发电机的容量。猫鼠种群算法同鱼群算法一样,具有参数不敏感性,解决了优化算法参数较多带来的困扰。最后本文以IEEE14节点系统为例,验证了算法的有效性和优越性。     

风速相关性对概率潮流计算的影响分析

地理位置邻近的多个风电场之间,风速会具有较强的相关性.文中采用一种基于自回归滑动平均(ARMA)模型和时移技术的方法,研究了风速相关性对概率潮流计算结果的影响,并对其相关影响因素进行了分析,重点研究了风速相关性对节点电压概率密度分布、满足一定电压质量要求的最大允许风电装机容量和最小无功补偿量这3方面的影响.研究结果表明,考虑风速相关性可以更合理地评估风电场对电网静态电压运行特性的影响,有利于更好地进行电网规划和确定电网的运行方式.     

台风灾害下电力抢修队伍智能调拨技术研究

为了减少停电带来的损失,提出了一种2阶段台风灾害下电力抢修队伍智能调拨技术。首先,综合考虑气象因素、地理因素及电网因素,使用随机森林算法在1 km×1 km网格尺度上对停电用户数量进行预测;其次,对每个网格的受损程度等级进行划分,根据受损程度不同,用非支配排序遗传算法对抢修路径进行寻优;最后,以广东省某县为例探讨该调拨策略有效性。案例结果表明:停电用户数量预测准确性达88.48%;电力抢修路径优化可帮助电网公司寻求最优抢修调拨策略,有效应对台风灾害。     

锂电池健康度和剩余寿命预测算法研究

为了实现锂电池健康状态检测和电池故障诊断,在电池全生命周期退化数据基础上,分别使用容量增量分析和差分电压分析法进行特征提取,使用皮尔逊相关系数对健康因子进行相关性分析,并将其输入到人工神经网络用于电池健康状态(state of health, SOH)预测。针对电池容量非线性的退化特性以及局部重生现象,使用双指数函数对其进行建模。同时结合粒子滤波算法对模型参数进行估计,实现电池剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)的概率密度预测。实验结果表明所提出的方法能够实现SOH的精准预测和RUL的不确定性估计。     

含高比例光伏出力的长期分布式储能配置研究

由于光伏出力的不稳定性,在包含高比例光伏出力的区域,需要配置储能设备才能实现能源供需平衡。为实现长期经济效益最大化,应分析含高比例光伏出力区域的分布式储能优化方法,设计分布式储能的选址和容量分配方案。首先,针对光伏出力的间歇性,从电量出发,利用改进的快速排序算法建立了特征光伏曲线的选择算法。其次,利用FCM模糊聚类算法,设计了用能曲线的选择算法。分析选择的曲线,得到每个用户的特征电量。以特征电量和成本为依据,得出了储能站的位置选择和容量关联方程。再次,采用贪心算法的基本思路对方程进行求解,得到了最优的储能配置方程。对方程进行优化,可以将储能的容量分配至不同的用户。此外,还考虑了未来因素对储能配置的影响。最后,为了验证算法的有效性,以某工业园区的数据为依据进行了实验分析,取得了较好的效果。     

基于GIS和改进元胞自动机的输电线路路径自动选择

通过GIS技术和层次分析法整合地理单元中复杂的地理信息,基于元胞自动机模型和输电线路设计的特点,建立了输电线路自动选择模型。输电线路自动选择模型采用了启发式搜索,加入了局部成本控制和全局方向控制,同时融入了蚁群算法中信息素更新机制。采用Google GIS提供的地理数据,并应用C#2010开发了输电线路路径自动选择程序,验证了所提模型的有效性。