低碳经济下电动汽车集群与电力系统间的协调优化运行

随着电动汽车(EVs)大规模接入电网,其充放电行为的随机性将给电力调度带来新的问题。在研究电动汽车与电网间信息、能量交互机制的基础上,深入分析EV集群运行模式及其对电力系统发电调度的影响。基于低碳经济理念,以电力系统发电能耗成本、CO_2排放费用和V2G服务补贴费用最小化为目标函数,综合考虑EV行驶需求、碳排放配额、碳排放交易机制等相关约束,建立低碳经济环境下EV集群与电力系统间的协调优化运行模型。采用所建模型对10机系统进行仿真分析,优化结果验证了模型的合理性和有效性。     

考虑环境效益的抽水蓄能电站日运行方式优化

随着能源短缺和气候环境的恶化,节能减排和可持续发展已逐步深入到电力系统生产运行的各个方面。分析了抽水蓄能电站的环境效益,以系统发电成本和污染物排放的综合费用最低为目标,建立了计及环境效益的抽水蓄能电站日运行方式优化模型。通过对抽水蓄能电站运行容量和备用容量的划分,以最大化调峰效益安排其抽水发电位置,并求解各运行方式下的系统运行成本,寻得最优运行方式。最后通过算例验证了本文模型和方法的合理性。     

依托动模实验平台 创建校内实习基地

生产实习是实践教学中非常重要的一个环节,它对于大学生实践能力的培养、综合素质的提高起着重要作用,本文针对当前电气工程及其自动化专业生产实习中存在的普遍问题进行了分析,提出了依托动态模拟实验平台,创建校内实习基地的改革措施,采用校内实习基地与校外实习基地相结合的方法,进行优势互补,以提高学生的实际动手能力以及综合分析问题和解决问题的能力,达到优质的教学效果。     

基于风险的电力系统静态安全性评估综述

基于风险的安全性评估方法在当前电力系统规模扩大和电力市场化改革深入的新情况下具有重要意义,从电力系统静态安全性的角度介绍了电力系统安全性风险评估的定义,阐述了其研究内容和方法,并探讨了其应用范围与发展趋势,为深入研究电力系统安全性风险评估奠定了基础.     

改进免疫算法在电力系统电源规划中应用

目前,遗传算法作为一种基手人工智能技术的优化算法在电力系统电源规划中已经得到广泛应用。然而其遗传操作繁杂、计算量庞大。易产生退化、早熟收敛等问题,使其应用受到局限。提出一种基于自然分段式编码的改进免疫算法MIA(Modified-Immune Algorithm),该算法具备全局多峰搜索能力。通过使用该算法可以大大简化电源规划的计算量、提高计算效率,并充分利用特征信息灵活求解,具备了更加优异的收敛特性,同时避免了退化、早熟收敛问题发生。     

互联电力系统有功功率合理调度实用优化模型

根据我国目前电力系统可能提供的技术经济数据和计算机应用情况，提出了一个可以实 际应用的互联系统 优化调度模型。文中扼要阐述了模型设计的基本原则，并对模型作了简明 的描述。对应用本模型编出的程 序作了试算，结果表明该模型是有效的。     

基于模态分析和虚拟支路法的串联谐波谐振分析

串联谐振与并联谐振共同组成谐振问题的两个重要分支。模态分析为解决谐振问题提供了新思路。该文指出,由于串联谐振的发生与回路阻抗的密切关系,利用模态分析法(简称模态法)解串联谐振问题时应使用回路阻抗矩阵,而非节点阻抗矩阵。阐明分析串联谐振时,网络拓扑结构不断改变的实质。提出一种结合模态分析和"虚拟支路法"来分析网络回路阻抗矩阵以获得串联谐振频率及相关支路信息的方法。该方法继承模态法解谐波谐振问题的优点并对之是补充和完善,使模态分析与目前通用的频谱分析并列,成为可完整解决谐振问题的方法。测试系统研究和实际应用均证明该文所提出方法的正确性和适用性。研究结果可作为分析谐波谐振问题的基本方法,还可用于滤波器装置的谐振频率校验。     

基于安全稳定性的交直流电网时序优化模糊建模

中国的能源布局特点及经济发展形势,决定了交直流混合电网是中国未来电网建设的必然趋势,而大规模的交直流混合运行,将给电力系统的安全稳定性带来潜在的风险。基于此,文中从建设时序优化的角度探讨了交直流匹配规划的建模方法,将短路比作为衡量大电网交直流建设匹配合理性的指标和方法,并将该指标经模糊处理后以安全稳定费用的形式引入目标函数,同时考虑交直流线路时序建设的各项投建和运行约束,建立了考虑交直流建设安全稳定性的大电网时序优化模型。利用新英格兰10机39节点系统作为测试系统,结果表明所提模型能够在保证电网整体运行安全稳定性的前提下,有效处理交直流线路投建时序的匹配性,具有较好的实用价值。     

发电系统一致性运行可靠性指标及其优化模型

通过类比金融领域中的风险价值和条件风险价值等风险度量方法,定义风险备用和条件风险备用,作为发电系统运行可靠性度量指标。建立条件风险备用最优化的普适模型。提出一个效能函数,通过对该效能函数求极大值即可获得使系统可靠性最高所对应的风险备用和条件风险备用,从而避免直接通过定义这一较繁琐的方式计算可靠性指标。以发电容量市场购电决策最优化为例建模并进行数值仿真,实验结果表明了文中所述模型的合理性和有效性。     

基于改进微分进化算法的负荷模型参数辨识

为了提高电力系统中负荷模型的精确度,提出了一种改进的微分进化算法(IDE)以辨识负荷模型参数。采用不依赖于优化问题的控制参数自适应调整机制,同时考虑搜索速度和搜索精度,使算法摆脱后期易于陷入局部极值点的束缚,克服了微分进化算法参数调整困难的不足,提高了算法的寻优能力。将改进算法应用于静态负荷模型参数辨识的工程实例并与其他算法对比的结果表明,改进DE算法的全局搜索能力强,搜索精度高。