基于两联络接线模式的城市配网联络线优化

城市中压配电网规划和改造工作中,充分利用已有配电设备和线路走廊来提高配电网供电可靠性和传输能力至关重要。针对该问题,提出了一种基于两联络接线模式的分阶段双层联络线优化方法。外层优化是针对现状配电网应用遗传算法寻找最优的变电站遍历顺序;内层优化是基于外层优化的变电站遍历顺序,依次分阶段进行站间、站内联络线优化,形成两联络接线模式网架结构,并以所有联络线投资费用最小的优化方案为最终的联络线配置。通过实际规划算例计算,取得了较好的工程效果,为规划人员规划和改造配电网提供参考和借鉴。     

基于模糊推理的城市中压配电网供电能力评估

在城市配电网评估中,目前还没有一种综合的评判指标或评价模型能够反映整个网络的供电能力.为了解决这一问题,运用一种基于模糊逻辑的近似推理和决策方法,建立了详细的城市中压配电网供电能力优劣性评估模型.该模型能够充分体现专家的推理和决策过程,为运行人员充分了解城市配电网络状况提供了一种系统的理论和方法.     

考虑用户便捷性的电动汽车充电站规划

电动汽车充电站的主要功能是为用户提供方便快捷的充电服务,针对这个问题提出了一种计及用户充电便捷性的电动汽车充电站规划方法。该方法在考虑路网结构和充电站容量限制的基础上,对规划区进行了网格式的分区,分区内以用户在充电路程中的损耗成本最小为目标,并利用遗传算法实现了充电站最优站址的选择。通过反复计算、调整分区的覆盖范围和充电站的站址,最终得到整个规划区电动汽车充电站合理的规划方案。实际算例表明本文所提出的方法和模型具有一定的可行性。     

基于粒子群优化的加权伏罗诺伊图变电站规划

针对变电站规划问题,提出一种基于粒子群优化的加权伏罗诺伊图(weighted Voronoi diagram,WVD)变电站规划方法,在变电站数量和容量组合确定的情况下,对变电站的位置和供电范围进行优化。根据变电站及负荷分布的特点,给出全新的权重计算方法,其权重可自适应调整,从而形成基于加权伏罗诺伊图的变电站规划方法。该方法在保证算法收敛的同时,使变电站的位置及供电范围更合理。利用粒子群优化算法的全局搜索特点,实现了基于粒子群优化的加权伏罗诺伊图(particle swarm optimization-weighted voronoi diagram,PSO-WVD)变电站选址及供电范围规划。算例结果表明所提方法无论在变电站站址的确定方面,还是在变电站供电范围的划分方面都比单一方法可靠、合理。     

电动汽车充电站规划布局与选址方案的优化方法

在兼顾充电站运营者和电动汽车用户双方利益的前提下,提出了一种基于全社会成本最小化的充电站规划布局的优选模型。在充分考虑路网结构、车流信息和用户路程损耗等影响因素的情况下,提出了充电站选址定容的优化方法。该方法以路口节点的交通流量来表示路网中的车流情况,以权重来反映车流密度对充电站服务范围的影响,以用户在充电路程中的损耗成本最小为目标进行选址,并利用加权Voronoi图来实现充电站服务范围的自动划分。最后,以全社会成本最小为目标从多种规划方案中选择最优方案作为规划区充电站最终的规划方案。算例表明,所提出的方法和模型对于城市区域电动汽车充电站的优化规划具有一定的可行性和合理性。     

基于主成分分析的径向基函数神经网络在电力系统负荷预测中的应用

径向基函数(RBF)神经网络应用于电力系统负荷预测时,如果输入空间严重自相关及网络维数较高时,RBF神经网络的预测精度会下降.针对这一问题,文中提出了一种应用于电力负荷预测的改进RBF神经网络新方法.具体是利用主成分分析(PCA)方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率来确定网络结构,从而有效地解决了预测精度下降的问题.最后通过某省的实际算例验证了该方法的有效性.     

配电网信息管理系统的组件化设计与实现

基于组件对象模型(COM）的组件化软件设计方法继承并发展了面向对象程序设计方法。阐述了其概念、特点、原理和应用,并由此引出建立在COM基础上的3层客户／服务器软件结构。结合抚顺市配电网信息管理系统的研制与开发,介绍了该类软件的组件化设计与实现的新思路,指出在实际配电网信息管理系统的开发中,需要在统一规划的基础上,使用组件化软件设计方法,将整个系统分层、分块、分步实践。实践证明该方法有效地提高了软件的可重用性和可扩充性,改善了系统的可靠性和可维护性、节省了开发时间、提高了软件的生产效率。     

基于超图的发电能源结构调整算法研究

我国能源结构将逐步转换到清洁发电,清洁能源主要包括可再生能源和部分非再生能源,可再生能源不受能源短缺的影响,是未来发展的重点。发展清洁能源对保护国家生态环境,实现经济可持续发展具有重要意义。如何调整发电能源结构,笔者试图引入超图理论对其进行分析探讨,介绍了一种新的研究途径,并讨论了超图在该领域的算法应用,同时也提出了当前尚需解决的一些问题。     

基于预知性策略的水电站机组检修模式研究

笔者介绍一种基于预知性策略的机组检修模式,为水电站机组检修维护提供决策服务。文中通过采用类比及数理统计分析的方法,建立机组预知性检修决策数学模型。分析结果表明水力发电机组可按需进行维护,预知性检修相对于定期检修模式灵活性更高,可提高精细化检修水平和机组利用小时数,使水电站管理决策更加科学,有利于提高机组的安全可靠及经济运行。