配电网络优化规划的基因算法

提出了一种适用于配电网辐射型结构特点的网络优化基因算法。此算法利用配电网辐射状的特点，选择与网络结构相关的特殊变量作为优化变量，使生成的网络自然呈辐射状，且算法中优化变量的个数与负荷节点的个数相同，提高了搜索寻优的效率。另外，算法中还包括利用边际费用法对各导线截面的优化选择。以网络年计算费用最小为优化目标建立配电网规划的数学模型，利用文中提出的特殊变量作为优化变量的基因算法求得优化解。具体算例的计算验证了该算法的有效性。     

基于遗传算法的移动储能车调度方案优化及应用

随着移动储能车技术的发展,移动储能车的应用快速增长。当移动储能车应用于台区变减载时,需考虑储能车的充放电时间点。因此,提出了一种基于遗传算法的移动储能车调度优化方案。算法的适应函数以经济效益最大化为目标,将满足台区变减载电量的约束为罚函数计入适应度计算中。在编码时,考虑生成个体的可行性,合理设置参数的范围和意义,提高优化效率。算例分析表明,该方案可提高减载能力,达到最优调度效果。     

配电网模糊优化规划(Ⅰ)——模型与方法

配电网规划的特点和难点是不确定性的处理，以往对配电网规划不确定性的研究大多是对某一步骤进行。文中应用模糊数学理论，形成了贯通的配电网模糊规划方法。可以考虑负荷、投资、电价等相关因素的不确定性，建立相应的模糊优化规划数学模型。结合配电网的特点，提出了配电网的模糊负荷预测方法、模糊潮流算法和模糊优化方法。采用L-R型模糊数进行负荷预测和潮流计算，提出了简便实用的边界法，即用负荷模糊预报值的左、右边界和中心值分别进行潮流计算，再综合计算结果。这在输电网的模糊潮流计算中是不可行的，但配电网的辐射状结构决定了这种模糊潮流算法的简单性，可以满足模糊规划的需要。算例表明，模糊规划方法可以得到鲁棒性强的规划方案。     

配电网模糊优化规划(Ⅰ)——模型与方法

配电网规划的特点和难点是不确定性的处理，以往对配电网规划不确定性的研究大多是对某一步骤进行，文中应用模糊数学理论，形成了贯通的配电网模糊规划方法，可以考虑负荷，投资，电价等相关因素的不确定性，建立相应的模糊优化规划数学模型，结合配电网的特点，提出了配电网的模糊负荷预测方法，模糊潮流算法和模糊优化方法，采用L－R型模糊数进行负荷预测和潮流计算，提出了简便实用的边界法，即用负荷模糊预报值的左，右边界和中心值分别进行潮流计算，再综合计算结果，这在输电网的模糊潮流计算中是不可行的，但配电网的幅射状结构决定了这种模糊潮流算法的简单性，可以满足模糊规划的需要，算例表明，模糊规划方法可以得到鲁棒性强的规划方案。     

配电网模糊优化规划(Ⅱ)——算例与分析

对一个具体的模糊规划算例进行了计算，首先分别进行了负荷、投资、电价等不确定性因素对规划方案的影响，然后分析了其综合影响。结果表明，是否考虑不确定性，所得到的规划方案可能不同。比如，考虑负荷的不确定性后，优化结果趋向于低网损的规划方案。考虑线路投资的不确定性后，优化方案趋向于模糊投资值小的规划方案。在综合考虑了几种不确定性因素后，优化结果趋向于网损低、投资风险小的规划方案。优化结果的趋向并不固定，这取决于各种不确定性因素的模糊值范围。所得的优化结果往往是一个折中方案，即此结果在各种因素的不确定性并存时最优。所以，在配电网规划中综合考虑各种不确定性因素非常必要，能够得到鲁棒性强的方案。     

同步电机参数的可辨识性研究

首次提出研究同步电机参数的可辨识性,着重研究同步电机的综合稳定计算模型和ＢＰＡ模型,得出上述两种模型的电气参数可以辨识而转子机械参数有时不可辨识或难以辨识这一与实际相一致的结论,为研究同步电机的参数辨识方法提供了必要的基础。     

配电网络优化规划的基因算法

提出了一种适用于配电网辐射型结构特点的网络优化基因算法。此算法利用配电网辐射状的特点,选择与网络结构相关的特殊变量作为为量,使生成的网络自然呈辐射状,且算法中优化变量的个与负荷节点的个数相同,提高 搜索寻优的效率。     

同步电机参数的可辨识性研究

首次提出并研究同步电机参数的可辨识性，着重研究同步电机的综合稳定计算模型 和BPA模型，得出上述两 种模型的电气参数可以辨识而转子机械参数有时不可辨识或难以辨 识这一与实际相一致的结论，为研究同 步电机的参数辨识方法提供了必要的基础。