一种改进的自适应遗传算法的收敛性分析

针对目前遗传算法缺乏有效的分析工具,理论分析困难较大的问题,提出了一种基于压缩映射原理的收敛性分析方法。首先,讨论了遗传算法收敛性的2种定义。然后介绍了一种基于精英保留策略的改进的自适应遗传算法,作为收敛性分析的对象。介绍了压缩映射原理,作为收敛性分析工具。最后,应用该定理对改进的自适应遗传算法进行了收敛性分析,验证了该算法是收敛的,证明压缩映射原理是遗传算法收敛性分析的一种有效工具。     

含多端SOP柔性互联配电网供电恢复方法

智能软开关（soft open point, SOP）的应用使得多供区电网联合运行成为新趋势。针对含多端SOP柔性互联配电网的供电恢复问题,提出一种基于SOP和网络重构联合恢复供电的策略。在目标函数中考虑经济性与供电恢复效果,建立以总恢复负荷加权值最大、非失电供区负荷均衡指数最小和网络损耗最小为目标函数的供电恢复优化模型,并采用改进粒子群和二阶锥规划的混合优化算法求解网络重构方案与三端口智能软开关的功率转供供电恢复方案。以三端口智能软开关互联 3 个 IEEE33 节点网络为算例进行分析验证,结果表明,所提模型不仅能实现失电供区的最大恢复供电,还能保证非故障供区间的负荷均衡。     

基于改进遗传PI和重复控制的三相逆变器并网研究

比例积分(PI)控制技术可以快速跟踪并网电流,但由于逆变器包含电力电子开关器件,因而导致谐波电流含量高.此外,PI参数在调节过程中难以达到最优,更加剧了并网电流的畸变.为了得到更好的性能,一种改进的遗传算法被用来优化PI控制的参数.这种算法通过计算并网电流和给定电流的误差,构建电流适应度函数,迭代得到最优PI参数,从而降低并网电流畸变率.结合重复控制技术,构建特定频率陷波器和二阶低通滤波器,提高稳态性能.通过MATLAB/Simulink仿真平台,建立LC型滤波的逆变器并网模型,仿真分析并比较PI、PI结合重复、改进遗传PI结合重复3种控制策略的结果,验证所提控制策略的有效性.     

基于二阶滑模的永磁同步电机直接转矩控制研究

为解决传统直接转矩控制系统中存在的定子磁链与电磁转矩波动较大问题,提出了一种基于滑模变结构的控制方案。利用SVPWM空间电压矢量脉冲宽度调制代替滞环控制以及开关表,用转矩与磁链的二阶滑模控制器取代传统PI调节器,加强了转矩和磁链的控制精度,抑制其抖振。用滑模观测器代替传感器,提高了调速系统的控制性能和抗干扰能力。Matlab仿真实验结果表明：改进后的控制系统可以有效地降低磁链和转矩脉动,改善其静态、动态性能及系统的鲁棒性。     

加权平均量的自收敛性与权的确定

在多因素综合评价决策中,合理确定各因素权重系数是评价决策的关键。文章引入了加权平均量的自收敛性来描绘被评价分数的随机变量的稳定性,以概率论理论为基础,得到了一般情况下权重系数确定的优化模型和协方差矩阵为正定矩阵的一系列的确定权的方法,建立了一套较完整的确定权重系数的理论。     

基于RLS-DLUKF算法的锂电池SOC预测方法研究

本工作以钴酸电池为研究对象,针对锂电池在复杂工况下电流的剧烈变化导致荷电状态(SOC)无法有效预测的问题,建立了以精确参数为基础的双层无迹卡尔曼滤波算法(DLUKF)架构来更精准的估算SOC.首先,以脉冲功率特性实验数据获取二阶电路模型中电池开路电压与荷电状态的函数关系及特性曲线;其次,为增强模型辨识过程中的自适应学习能力并解决模型参数估计不准确的问题,应用递推最小二乘(RLS)算法在线准确地识别出模型中的未知变量;最后根据输入的变量信息,利用UKF算法相互嵌套形成的DLUKF算法实现对SOC的快速预测来解决单一的UKF算法在高阶非线性系统里估算不准确、精度低的问题.在UDDS工况和FUDS工况下对DLUKF算法和单一的UKF算法进行比较,通过对比分析两种算法估计出的SOC曲线、SOC误差曲线、端电压曲线及端电压误差曲线,表明DLUKF算法预测SOC的平均误差比UKF的低且预测精度更高.     

基于压缩感知理论和二阶微分法的贯通式同相AT牵引供电系统牵引网输电线路单端保护方法

贯通式同相牵引供电系统能彻底解决电分相及负序问题,是目前高速铁路研究的重要方向.压缩感知技术在突破奈奎斯特采样定理对采样个数要求的同时能增强信号时聚性,并对故障暂态信号进行降噪.二阶微分法可以放大故障特征,解决高阻接地故障时故障分量过小而导致保护拒动的问题.提出用压缩感知技术对故障电流的线模信号进行压缩重构,再由二阶微分法处理压缩感知重构出的故障电流线模信号得到其首波头的幅值,将该幅值与预设阈值比较进而判断出故障位置的保护方法.利用PSCAD/EMTDC平台搭建贯通式同相AT牵引供电系统模型,通过改变故障位置、故障初始角及过渡电阻进行仿真实验,实验结果验证了该保护方法的有效性.     

考虑需求侧管理和碳交易的电-气互联网络分散式低碳经济调度

在能源互联网和低碳背景下,提出一种考虑需求侧管理(demand side management, DSM)和碳交易的电-气互联网络分散式低碳经济调度模型。首先,根据碳交易市场的实际情况建立阶梯型碳交易机制,并利用电转气(power to gas, P2G)的低碳特性,得到P2G参与碳交易市场的激励机制;其次,由现有DSM的机理与实现方式,在负荷侧考虑不同的DSM来最大化地协调网络的低碳性与经济性;然后,根据所建模型的非凸特性,对气网潮流进行二阶锥松弛且采用连续锥规划算法对松弛间隙进行检验,逐步缩小气潮流的仿真误差,保证松弛的严格性。为了满足不同决策主体的分散自治权与信息私密性,在上述基础上建立分散式优化模型并引入基于嵌套连续锥规划的同步交替方向乘子法(synchronous-alternating direction method of multipliers, S-ADMM)进行求解;最后,通过算例仿真对不同场景下网络的调度结果及不同的调度策略下的运行结果进行比较分析。结果表明,在阶梯型碳交易机制下,虽然总碳交易成本增加了0.02%,但碳排量、运行成本分别减少了4.53%和3.74%;DSM参与到所提模型中使碳排量、弃风量分别降低了9.87%和75.4%,进而有效地提升了电-气互联网络的低碳经济性。     

柔性负荷高渗透下的配电网供电能力动态评估

为消除空调与电动汽车等高比例柔性负荷接入配电网形成新的供电瓶颈,提高供电能力,本文提出了考虑高比例空调负荷与电动汽车负荷接入下的配电网供电能力两阶段动态评估模型.第1阶段,在空调代理商和电动汽车有序充电模型的基础上,以统一代理商经济效益最大为目标,进行空调负荷和电动汽车负荷协同优化运行.第2阶段在明确代理商负荷接入前提下,配合网络重构提出配电网供电能力的动态评估模型.采用big-M、二阶锥法等技术将多目标、非线性两阶段评估模型转化为混合整数二阶锥规划模型,并利用CPLEX进行求解.最后,通过IEEE 33节点算例系统验证了所提模型的合理性与实用性.