基于SOGWO的电力系统稳定器参数优化

电力系统稳定器(Power System Stabilizer, PSS)是抑制电力系统低频振荡的主要手段。提出选择反向运算灰狼优化(Selected Opposition-Based Grey Wolf Optimizer, SOGWO)算法对PSS进行参数优化。首先,选择典型的PSS实现类型,并设置优化过程的目标函数。其次,利用选择反向学习算法加快搜索速度,增强灰狼算法的全局搜索性能。最后,应用IEEE四机两区域系统模型验证所提方法的有效性。此外,分别对PSS参数进行PSO、GWO、SOGWO的100次优化,由统计出的阻尼比最大值、最小值、平均值以及标准差数据可知：三种优化算法均能较好地避免陷入局部最优并快速收敛,而SOGWO优化PSS参数的鲁棒性更好。     

基于负荷转移的售电公司分时电价优化策略

随着电价新政的发布,电力市场将进一步开放,同时目录电价的取消将加快分时电价机制的建立,在此背景下售电公司如何针对电力用户采取有效的分时电价措施是亟需解决的问题。为此在分析湖南省钢铁、电石等高能耗工业用户用电特性的基础上,结合售电公司、工业用户的成本及收益构建了售电公司成本收益模型、工业用户负荷转移成本模型,进一步提出了售电公司峰谷分时电价双层优化模型,上层模型优化目标为售电公司收益最大,下层模型优化目标为工业用户用电成本最小,以此确定峰谷分时电价套餐。以钢铁、电石等高能耗工业用户数据为例的仿真测算结果表明通过双层优化模型所得的峰谷分时电价套餐能够保证双方的利益,并有效引导工业用户合理用电、削峰填谷。     

基于VMD和改进聚类算法的配电网故障选线方法

为提高小电流接地系统单相接地故障的选线准确率,设计了一种基于调幅调频函数的变分模态分解VMD(variational mode decomposition)与K-means++聚类算法相结合的故障选线方案。对故障发生后各条线路零序电流信号进行VMD分解,得到多个自适应频带特征的本征模态函数;构造以低频分量的波形相关系数为横坐标和以高频分量初始极性为纵坐标的二维平面,在该二维平面绘制代表各出线的散点分布图;最后通过Kmeans++聚类算法对所构造的散点点集进行聚类分析,利用代表故障线路的散点属于离群点的特点,筛选出故障线路。通过Pscad软件进行仿真验证,结果表明,该故障选线方法不受条件改变的影响,能够实现对故障线路的准确识别,具有较好的抗噪能力。     

基于遗传算法的电网故障行波定位装置的优化配置

为了提高电网故障行波定位系统的稳定性和经济性,提出了一种电网故障行波定位装置的优化配置方法。该方法首先根据配置规则建立的约束关系进行故障行波定位装置的初始配置,然后运用遗传算法对得到的初始配置方案进行优化,最后对于行波定位装置配置数目相同的方案根据配置冗余度进行方案优选。该方法将优化过程与配置过程有效结合,可缩小遗传算法的寻优范围,从而提高遗传算法的求解速度。最后对某系统进行仿真验证表明,经过优化后的配置方案可以在不影响电网故障定位鲁棒性和准确性的基础上适当减少故障行波定位装置的配置,有利于节约投资。     

基于行波模量传输时差的配电网接地故障定位新方法

为解决配电网接地故障的定位难题,在分析配电网接地故障行波零模与线模分量传输特性的基础上,提出了一种配电网接地故障定位新方法。该方法采用合适的小波变换标定零线模行波波头,并根据配电网故障行波历史数据拟合零线模时间差与故障距离、零线模时间差与零模波速的对应关系曲线,然后据此关系曲线提出了基于零线模传输时差的故障区段判别方法,最后研究了基于双端行波零模分量的配电网故障精确定位新方法,可在线路接地故障情况下准确判别故障区段并精确计算故障点位置。该方法具有较高的定位准确度,可有效解决配电网接地故障定位难题,仿真分析验证了该方法的有效性和准确性,有望在配电网中得到实际应用。     

基于希尔波特-黄变换的介损数字测量算法

准确提取基波电压和电流信号是检测介质损耗因素的关键。提出了一种新的介质损耗因数检测算法,采用希尔波特-黄变换(HHT)对试品电压和电流信号进行检测,通过经验模态分解法(EMD)提取信号的固有模态函数(IMF),再进行Hilbert变换,得到各自的瞬时频率,由瞬时频率进行介质损耗因数的准确检测。该算法无需同步采样,可以实时提取测量电压、电流信号的基波成分。仿真结果表明,HHT受采样数据长度、频率跟踪误差的影响较小,在非同步采样的情况下,具有良好的应用特性,能有效提高介质损耗因数检测的准确度。     

一种电网故障行波定位装置的优化配置算法

在研究行波定位装置的优化配置基础上,提出了一种用于配置行波定位装置后电网系统可观测性的判断方法,以保证电网系统所有支路可被检测为约束条件。以配置最少的行波定位装置和保证相同配置数目下配置方案具有最大量测冗余度为目标,构造了行波定位装置最优配置问题的数学模型,对于这个多目标优化问题,需要找寻一组全局最优解,应用二进制粒子群算法求解该问题可以得到满足条件的多种行波定位装置配置方案,对于多种可行方案引入冗余度指标进行优选从而得到最优的配置方案。最后,以某电网系统为例仿真验证该方法的可靠性。     

基于极性比较原理的广域行波保护方法

针对传统行波保护可靠性低这一缺点,提出一种基于初始行波极性比较原理的广域行波保护方案.根据电网的连接方式和行波保护继电器(TWPR)位置,形成线路/TWPR关联矩阵.系统发生故障后,根据TWPR记录的初始行波极性信息和线路/TWPR关联矩阵形成故障关联矩阵,并据此确定具体的故障线路.广域行波保护系统基于多点信息作出决策,在某一行波保护继电器故障、启动失灵或记录错误后仍能可靠动作.仿真分析表明,文中提出的广域行波保护算法原理清晰、实现简单,具有良好的工程应用前景.     

电网行波故障定位装置的优化配置

在研究电网行波故障定位方法的基础上,提出了一种行波故障定位装置的优化配置方法。该方法首先依据配置原则对电网中的变电站配置行波定位装置,然后利用模拟退火算法对初始方案进行优化,将配置过程和优化过程有效结合后提高了初始配置方案的质量,缩小了模拟退火算法的寻优范围,从而提高了求解速度。实际系统的配置分析和仿真结果表明适当的优化配置可以在不影响定位可靠性和准确性的前提下减少定位装置的布点,从而有效节省投资。     

基于FPGA的容性设备介质损耗在线测量系统

介绍了一种新型容性设备介质损耗在线监测系统。通过利用现场可编程门阵列（FPGA）同时实现测频、测相位差和自校正等功能,可有效消除零点漂移、电网频率波动和通道传输不一致等因素引起的误差;将FPGA和高精度晶振相结合,可大大提高系统的测量精确度;1片FPGA可同时实现多任务,极大地简化了硬件结构。现场测试结果表明,该系统的测量精确度和稳定性比传统检测仪器有很大提高,具有较大的实用和推广价值。