伊敏—大庆500 kV系统采用SVC提高稳定水平的研究

在简述SVC对提高电力系统静态稳定和暂态稳定的原理后，分析了SVC对电力系统静态稳定和 暂态稳 定的影响，阐述了SVC提高线路有功输送能力及阻尼功率振荡的原理，并结合伊敏—大庆500 k V系统稳定性的特点，通过仿真计算定量地分析了该系统采用SVC后对静稳极限和暂稳极限的 提 高。在计算中对采用不同的发电机模型、负荷模型和选择不同的安装地点及控制信号地点 进行了比较研究。     

火电厂输煤系统犁煤器分档配煤方案的研究

针对火电厂输煤系统的犁煤器配煤部分提出了犁煤器分档配煤方案,较好地解决了多个原煤斗同时缺煤存在竞争的情况,并给出了低煤位危险指标Dt的定义,用于表征在相同条件下,不同犁煤器配煤方案的优劣。给出了犁煤器配煤方案的具体决策步骤,可以指导设计人员完成自动配煤设计。最后通过仿真获得了不同配煤方案的低煤位危险指标Dt值,通过比较得出了分档控制方案比传统的不分档控制方案优越的结论。     

并行分组交换结构的分析与设计

论文在应用负载平衡条件对并行分组交换(PPS-parallelpacketswitch)结构稳定性进行定义的基础上,分析PPS结构业务分配算法的约束条件以及PPS分层和内部加速比的选取范围,根据分析结果给出一种PPS结构的设计步骤,为PPS结构的实现提供了理论基础。     

电网调度操作票专家系统的设计与开发

介绍了一个面向对象的电力系统调度操作票专家系统。为了实现源代码的重用并改善软件的性能,面向对象的继承性被用于构造软件的类体系,且类的构造是基于操作对象的功能和操作方式,而不是以往的设备或间隔分类。基于面向对象的分析和设计技术,设计了适合电力系统调度操作的网络拓扑、知识库和推理机制,从而生成了一个实用的电力系统调度操作票专家系统。     

基于人工智能工程机械优化调度方法的研究

工程机械优化调度方法的研究具有十分重要的意义。本文利用人工神经网络多数据寻优好的特点，对工程机械土方工程调度问题进行人工智能优化调度。通过研究建立了工程机械施工质量、工期、效率、成本等多目标函数寻优模型，为工程机械机群优化调度实际应用奠定了理论基础。     

计及电动汽车充放电的微电网多目标分级经济调度

根据各调度单元的运行特性,提出一种含有负荷级、源荷级以及源网荷级的多目标分级微电网经济调度策略。首先,负荷级依据用户行驶习惯利用电动汽车的储能特性调控微电网原始负荷波动;其次,源荷级优先使用风、光出力支持微电网负荷用电,同时通过多目标粒子群优化算法,利用储能、完全可调度电动汽车最大化消纳可再生能源及最小化源荷级的综合运行成本;最后,源网荷级利用柴油机和主网联络线消纳来自源荷级剩余的微电网“净负荷”,并且将富余的风、光功率入网获得收益,使电动汽车群、微电网与主网达到经济性、高效性以及安全性的统一效果。以某具体的算例对所提策略进行仿真分析,并与电动汽车随机充电运行及不分级调度运行的情况进行对比,验证了所提策略的科学性及有效性。     

供热系统热动态特性回归模型及热电联合调度

集中供热系统的热动态特性可用于提高供热季热电联产机组的调峰能力以促进风电消纳。采用物理模型对集中供热系统热动态特性进行建模,涉及系统内部各环节的个体特性以及供热管网的拓扑结构特性等,导致基于物理模型的热电联合调度模型过于复杂而不利于在大电网中的应用。首先,着眼系统整体特性,利用自回归分布滞后时间序列建立了质调节运行模式下的热动态特性简化回归模型,并给出了建模方法;之后,构建了基于回归模型的热电联合调度;最后,通过与基于物理模型的调度模式进行对比,验证了基于回归模型的调度模式能够减少变量数量和计算时间,具有良好的简化效果和较高的准确性。     

一种计及光伏发电功率不确定性的实时调度方法

大规模光伏发电注入电力系统,其功率的不确定性给实时调度带来了挑战,进而对光伏发电功率和负荷预测的精度提出了更高的要求。针对此问题,文章提出一种计及光伏发电功率不确定性的实时调度方法。首先,基于实时调度的有效稳态安全区域法和线性潮流模型,提出一种计及电压幅值的实时调度模型;其次,通过鲁棒优化等方式将原问题转化为确定性的线性规划问题求解;然后,根据所提方法,分析光伏发电功率和负荷预测精度对于电力系统实时调度安全性和经济性的影响;最后,通过改进IEEE 9节点系统和IEEE 118节点系统进行算例分析,说明所提方法的有效性和高效性。     

An intelligent θ-Modified Bat Algorithm to solve the non-convex economic dispatch problem considering practical constraints

This paper proposes a practical formulation for the non-convex economic dispatch problem to consider multi-fuel options, ramp rate limits, valve loading effect, prohibited operating zones and spinning reserve. A new optimization algorithm based on the θ-bat algorithm (θ-BA) is suggested to solve the problem. The θ-BA converts the Cartesian search space into the polar coordinates such that more search ability would be achieved. According to the complex, nonlinear, and constrained nature of the problem, a new self-adaptive modification method is proposed. The proposed modified θ-BA (θ-MBA) is constructed based on the roulette wheel mechanism to effectively increase the convergence of the algorithm. The high ability and satisfying performance of the proposed optimization method is examined on IEEE 15-unit, 40-unit and 100-unit test systems.     

Glowworm swarm optimization algorithm with topsis for solving multiple objective environmental economic dispatch problem

A new glowworm swarm optimization (GSO) algorithm is proposed to find the optimal solution for multiple objective environmental economic dispatch (MOEED) problem. In this proposed approach, technique for order preference similar to an ideal solution (TOPSIS) is employed as an overall fitness ranking tool to evaluate the multiple objectives simultaneously. In addition, a time varying step size is incorporated in the GSO algorithm to get better performance. Finally, to evaluate the feasibility and effectiveness of the proposed combination of GSO algorithm with TOPSIS (GSO–T) approach is examined in four different test cases. Simulation results have revealed the capabilities of the proposed GSO–T approach to find the optimal solution for MOEED problem. The comparison with own coded weighted sum method incorporated GSO (WGSO) and other methods reported in literatures exhibit the superiority of the proposed GSO–T approach and also the results confirm the potential of the proposed GSO–T approach to solve the MOEED problem.