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1.
从火电机组燃料成本和污染物排放两方面入手,构建了含风电场的电力系统发电调度运营管理多目标优化模型。引入了一种新的概率分布模型——截断多用途分布模型(TVD)来表征风电场,并简化风电的不确定性,同时引入基于TVD的可调节置信区间(ACI)风电场成本函数模型及一种基于列维飞行及解决非凸问题的改进型闪电算法(ILFA),可在随机多目标框架中有效地解决经济—排放调度(EED)问题。最后,通过算例与其他经典分布模型进行对比分析,结果表明所提模型可更准确地反映风电情况,该算法在平衡经济成本和污染物排放方面有效。 相似文献
2.
考虑转供容量约束的配电网马尔可夫可靠性算法 总被引:1,自引:0,他引:1
将马尔可夫理论应用于配电网的可靠性评估中,将一台虚拟的故障主变和一条虚拟的故障线路作为负荷失电时候的状态,视为当供电线路故障,并且转供不成功的情况下,状态转移至由这条虚拟的故障线路供电.利用主变和线路间的联络关系,充分考虑了系统发生N-1故障时的转供成功率,并且综合了系统的元件故障率,形成马尔可夫转移概率矩阵.采用经典的马尔可夫状态空间法,准确全面且简便地求解配电网的可靠率,并通过一个实际的配电网络算例验证了算法的可用性. 相似文献
3.
4.
5.
针对分布式电源出力和负荷波动随机性等不确定因素对微电网运行稳定性和经济性的影响,提出在微电网的优化调度中结合有功和无功优化,以满足安全性和可靠性要求。引入区间数来表述含不确定因素的优化调度目标函数及约束条件,并建立以微电网发电费用、电压偏差量和网损为优化目标的动态多目标优化调度模型。同时提出一种基于区间数的多属性决策NSGA-Ⅱ算法来求解上述模型中的线性多目标函数,从而得到整个调度周期内的多目标优化调度Pareto最优解。最后利用17节点微电网仿真系统进行了仿真计算,计算结果表明本文方法可以协调优化调度问题中的经济性、安全性和可靠性,同时相比单一的有功或无功优化调度可以得到更优的微电网运行费用。 相似文献
6.
针对配电系统实际运行中元件故障概率无法以精确值描述的问题,提出了一种将超椭球模型约束的元件故障区间概率与贝叶斯网络相结合的配电系统可靠性评估方法。该方法应用证据理论获取元件的信度函数和似真函数以得到初始故障区间概率;应用超椭球模型约束元件初始故障区间概率以得到贝叶斯网络分析中根节点区间概率;应用贝叶斯网络正向推理叶节点区间概率以得到配电系统的可靠性评估指标;应用贝叶斯网络反向推理负荷点故障条件下的根节点后验区间概率以得到系统薄弱环节。通过对IEEE-RBTS Bus 6母线系统进行算例分析,证明了该方法适用于实际配电系统的可靠性评估。 相似文献
7.
针对遗传算法在求解多目标无功优化方面存在的缺陷,本文提出了基于蜜蜂双种群进化型云自适应遗传算法(double bee population evolutionary cloud adaptive genetic algorithm,BEPE-CAGA)。该算法根据蜜蜂双种群进化思想,引入了雄峰通过竞争参与交叉及雄峰与决定双峰群优秀遗传基因的蜂后交叉的策略,并结合正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点对其进行改进,改善了算法陷入早熟的问题,提高了算法的收敛速度。建立了以有功网损最小、电压偏差最小及电压稳定裕度最大为目标的无功优化数学模型,并以BEPE-CAGA算法求解该模型。最后通过对IEEE14和IEEE30节点系统进行算例仿真,仿真结果验证了本文所提算法的有效性,同时也证明了该算法在收敛速度和优化效果上具有比基本GA算法和CAGA算法更佳的性能。 相似文献
8.
地方电力公司(县级电力公司)具有业务层次复杂和工作节点众多的特点,管理难度大;另一方面,地方电力管理手段相对落后,因此企业迫切需要现代化、信息化的管理手段来促进、提高企业的管理水平.提出三层B/S软件体系结构能够适应地方电力管理的特点;进一步分析了电力公司的信息化应用系统最根本的弊端是信息孤岛的问题,提出现代化管理系统应该在统一规划的基础上以数据平台建设为核心,以业务流程为主线进行建设.并结合实际对系统的数据安全做了论述.明确提出了地方电力企业管理系统应该以生产业务和营销业务的现代化管理为重点并兼顾其他业务,采用分步建设的思路.结合地方电力企业实际运行经验,建设地方电力公司现代化管理系统投资不大、易于掌握使用,对于提高企业现代化程度,提高企业的经济效益具有十分重要作用.图2幅. 相似文献
9.
从电网监控的功能要求出发,将屏幕信息有效地分类,并在此基础上给 出基于信息点的电网监控用屏幕信息的模型。该模型有利于用统一的方法对屏幕信息进行组 织,便于在信息输出环节上的开放,有一定的实用价值。 相似文献
10.
大规模电动汽车无序接入充电站不仅会引起配电网负荷“峰上加峰”,还会造成充电拥堵,延长电动汽车排队等待时间。建立了计及多种充电模式的电动汽车充电站有序充电双层优化模型。在上层模型中,以配电网负荷方差和上下层调度计划偏差综合最小为目标实现系统负荷“削峰填谷”,使负荷曲线更平坦。在下层模型中,建立基于多队列多服务台的充电站排队系统,减少电动汽车出行时间和充电费用。采用遗传算法和蚁群算法分层迭代求解模型,以含有4个充电站的IEEE 33节点配网系统为例进行仿真,结果通过与无序充电、Active Scheduling(AS)模型对比表明:所提模型在优化配电网系统负荷、减少电动汽车出行时间和充电费用等方面具有一定的有效性。 相似文献