基于Agent行为和范例学习的遗传算法在城网规划中的应用

城市配电网优化规划（简称城网规划）目前还缺乏高效、实用的算法。传统遗传算法由于受确定编码形式的制约而缺乏对复杂问题的表述能力。文中通过吸收有关文献提出的“行为遗传”思想，进一步提出了一种基于Agent行为和范例学习的新型遗传算法。该算法由Agent基于知识的一系列决策行为，生成待优化问题的一个可行解的非编码方式，取代了传统遗传算法基于编码的可行解生成方式；用基于“范例学习”的进化寻优机制，取代了传统遗传算法基于模仿基因遗传和变异的进化寻优机制。最后，分别采用新型遗传算法和传统遗传算法对同一算例网络进行优化规划，对比的结果证明了新型遗传算法具有更好的复杂问题表述能力、计算效率、收敛稳定性以及可扩展性。     

电力系统混沌现象与不同失稳模式之间的关系

电力系统混沌现象与随机的往复振荡相似，在电力系统安全运行中是绝对不允许出现的，同时又由于混沌现象本身的复杂性，它的存在必然对电力系统稳定性研究和失稳预防等工作产生很大的影响。该文研究的重点是弄清楚混沌现象与系统不同失稳模式之间的关系和混沌现象在系统失稳发展过程中所处的实际位置。该文在研究过程中发现，并以示例分析了由于混沌极限环破裂（即混沌的稳定状态消失）而导致系统电压崩溃、角度失稳及电压和角度同时失稳的现象，后两种现象属于首次报道和首次研究，这些现象的存在表明，混沌现象可能是做为电力系统大扰动失稳过程的一个中间阶段而存在的。     

小扰动电压稳定分析的P-H模型及振荡阻尼因子

为了分析电力系统的小扰动电压稳定性，该文基于发电机和感应电动机的详细动态模型建立了一个单发电机．感应电动机系统的改进Phillips-Heffron(P-H)模型，并应用它给出了电压振荡的阻尼因子y的解析式，该式明显地说明了感应电动机负荷给系统的电压振荡所带来的阻尼。将其同以往在基于静态负荷的PIH模型下得到的观点相比较可知：感应电动机的存在对系统小扰动失稳模式有着重要影响，它的存在抑制了系统中可能发生的振荡。利用y的解也可以从理论上解释在小扰动电压稳定仿真中发现的慢速励磁调节系统与大容量之间共同作用产生的负阻尼现象。     

使用LSFE分析计及输电系统约束的市场势力

基于线性供给函数均衡(LSFE)模型，提出了一种计及输电系统约束的计算发电商Lerner指标的新方法。在竞争性的电力市场中，发电商的发电成本数据并不公开，因此不能使用市场仿真计算发电商的Lerner指标。运用所提出的方法，独立系统运行员(ISO)可以在未知发电商成本信息的情况下计算发电商的Lerner指标。该方法只需要各参与者(发电商和用户)的报价曲线和在市场Nash均衡点的电价、功率信息以及输电网络的运行状态信息就可以计算，计算简便，结果精确。该方法还能表明进行策略报价的发电商的Lerner指标与它的市场份额成正比，与所有其他市场参与者的市场份额、供给(需求)价格弹性和对该发电商的网络影响因子的乘积之和成反比。还定义了一个市场综合指标用来度量整个市场中的发电商市场势力作用的相时程度．     

配电网拓扑结构概念聚类及其在优化规划中的应用

聚类分析是一种无监督的机器学习方法。被广泛应用于各研究领域。在城市配电网优化规划的研究中，现有的关于网络拓扑结构分析的一些方法并不适用于配电网优化规划工作，而关于配电网拓扑结构聚类分析的研究更是鲜见报道。基于对配电网结构、运行特点以及优化规划工作实际需要的认知，提出了一种结合模糊逻辑的配电网拓扑结构概念聚类方法，对于推进配电网优化规划问题的研究具有广泛的实际意义。为检验该方法的有效性，在该方法的基础上引入几个简单的概念，构成一个基本的机器学习模块，该模块可以方便地“嵌入”基于Agent行为和范例学习的新型遗传算法中，以提高原算法的计算性能。并用算例证明了在引入基于配电网拓扑结构概念聚类的机器学习模块后，新型遗传算法具有更高的计算效率和求解质量。     

并联电容补偿导致负阻尼现象成因初探

在考虑各种动态环节的基础上,研究了并联电容器补偿对电力系统阻尼特性的影响。首先 利用Heffron-Phillips模型,从理论上对该问题进行了详细的分析,解释了以往仿真研究中发现的 负阻尼现象,并对其出现的规律进行了深入的分析和讨论。进一步利用一个10母线系统和新英格 兰10机39母线系统对理论分析的结果进行了验证。研究结果对提高电力系统小扰动稳定性具有 一定的指导意义。     

基于混沌粒子群优化方法的电力系统无功最优潮流

针对电力系统无功最优潮流问题，提出一种混沌粒子群优化（CPSO）方法，以克服粒子群优化(PSO)方法容易早熟而陷入局部最优解的缺点。该方法结合混沌变量良好的遍历特性及混沌优化的特点，对即将重合而引起搜索能力下降的粒子赋予混沌状态搜索，其余粒子仍以常规PSO方法搜索，从而提高PSO方法的寻优性能。通过对IEEE 6,IEEE 14,IEEE 30和IEEE 118测试系统无功最优潮流问题的计算及分析，表明CPSO方法具有很高的搜索效率和诱人的应用前景。     

静态电压稳定域边界的非线性近似解析表达

在电力系统控制决策与运行分析中，对系统稳定运行区域的边界面几何形状的认识具有重要的意义。文中对注入功率空间中静态电压稳定域边界面(即潮流可解域边界)的二次特性进行了深入的探讨。通过对潮流方程雅可比矩阵的行列式在临界点附近进行泰勒级数展开并保留二次项，得到了计及非线性项的边界近似解析表达式。在计算过程中应用了潮流方程特征值和特征向量灵敏度系数的计算。该方法的优点是算法本身不涉及任何非线性方程的迭代求解,且所提出的非线性解析表达式能在大范围内较好地逼近真实稳定域边界。通过IEEE系统的算例对所提出的方法的精确性进行了验证。     

基于事例推理模糊神经网络的中压配电网短期节点负荷预测

根据认知科学理论，在并行分布处理(PDP)模型基础上，提出了一种基于事例推理的模糊神经网络(CBRFNN)。分析了CBRFNN的原理，定义了CBRFNN的基本结构，并提出一种混合(有监督／无监督)学习算法，使得CBRFNN具备了很好的泛化能力。CBRFNN中的所有节点通过快速、增量式的学习过程动态生成，并可通过网络自组织来有效抵御坏数据的影响。所提方法很好地解决了中压配电网短期节点负荷预测这类信息不完备、不精确问题。     

功率大扰动下电压稳定域的研究

电力系统的在线安全监控中，电压稳定域的研究具有重要的意义。在完整考虑各种重要动态机制的基础上，针对功率扰动的情况，对分接头位置和母线电压空间中的电压稳定域和复功率注入空间中的电压稳定域分别进行了研究，在上述空间中分别刻画出了电压稳定域的边界，所研究的时间框架涵盖了电压稳定的暂态与中期的过程。通过大量仿真研究得到了关于电压稳定域边界的一些规律性认识，提出了关于临界功率扰动向量的事实，即可以把各台变压器分接头分别锁定在任一既定位置上，通过仿真来寻找临界功率扰动向量。该经验律的发现可以大大减少注入功率空间中电压稳定临界点搜寻方案组合的数目。同时还发现，注入功率空间中临界功率扰动向量的集合可以使用超平面近似表示，这一结果对电力系统的在线安全监控具有重要的应用价值。