基于滤波器-信赖域方法的最优潮流算法

在电力市场环境下，求解诸多问题都需要最优潮流作为理想的工具。该文基于滤波器和信赖域的思想提出了求解最优潮流的新算法：由信赖域决定线性化步长，线性规划子问题由多步中心校正原一对偶内点法进行求解，并采用了考虑电网拓扑的物理策略和动态调整线性规划子问题的收敛判据策略来改善最优潮流算法的稳定性和收敛性。该算法通过逐次求解线性规划子问题，在滤波器中利用多目标规划的优超(Domin Rllce)概念决定是否接受新的点，算法本身具有非单调的性质。通过与预测一校正方法的比较，进一步验证了多步中心校正方法的求解效率。对系统规模从14节点到662节点的7个电力系统作了全面的数值计算，计算结果表明，该算法具有较高的稳定性和快速收敛性，具有实用意义。     

一种视觉引导的作业型飞行机器人设计

针对作业型飞行机器人执行抓取、投放等作业任务时飞行机器人与被抓取目标之间难以相对定位的问题,提出了一种视觉引导的作业型飞行机器人设计方法.首先,介绍作业型飞行机器人系统的整体机构设计,建立飞行器和空中作业装置的运动学和动力学模型.然后,根据针孔成像模型,在ArUco标记尺寸已知的前提下,通过机载的单目摄像头检测被抓目标上的ArUco标记,利用n点透视(PnP)算法解算摄像头位姿,进而利用摄像头位姿信息对飞行器和作业装置进行分级控制.最后,通过静止实验和户外悬停实验验证了位姿估计算法的有效性,并通过自主抓取直径2 cm、质量100 g的管状物体进一步验证视觉引导的有效性和合理性.     

基于最优潮流与模糊贴近度的电力系统环境保护研究

在电力市场环境下，对电力系统环境保护问题加以研究，是当前面临的一个重要问题。该文提出一种考虑了多种污染排放指标的最优潮流问题的新算法。该方法把购电成本及多个污染排放指标计入目标函数，由逐次线性规划内点法求得非劣解集，运用模相贴近度的概念，从多个非劣解中找出最贴近于理想解的最优解。该方法只需对最优潮流模型作一定的修改，在不添加环保设备的情况下，能有效地减轻火力发电厂对环境的污染。该方法只需对最优潮流模型作一定的修改，在不添加环保设备的情况下，能有效地减轻火力发电厂对环境的污染。通过对IEEE30节点系统算例的数值分析，验证了算法的有效性。     

考虑气耗特性及一次能源约束的燃机日前发电计划优化

目前燃机日前发电计划通常与实际发电曲线存在较大偏差,不利于提前安排运行方式和进行调峰分析,给电网安全稳定运行带来不利影响。为此,提出考虑气耗特性及一次能源约束的日前发电计划优化策略。燃机电厂每日气量受供气合同约束为固定值,对燃机气耗特性进行线性化逼近,获取燃机有功功率与耗气量的解析关系,依据次日负荷预测数据,按照高峰、腰荷和低谷时段对燃机有功功率进行分割,获取各时段耗气量并累加求和,和值受气量总指标约束,进而建立优化模型目标函数。利用细菌群体趋药性算法求解该模型,获取燃机日前发电计划。夏季高峰和低谷2个实际典型方式算例结果显示,该方法制订的计划曲线与实际发电曲线均方误差均低于10 MW,完全满足调度生产要求,表明了所提方法的正确性和有效性。     

基于混沌优化和BFGS方法的最优潮流算法

将混沌优化与拟牛顿法中的BFGS方法相结合,提出了一种新的混合优化算法,并应用该方法进行电力系统最优潮流的计算。混沌优化方法利用混沌运动内在的遍历性、随机性和规律性等特点,跳出局部最优解,接 近最优点;同时,利用BFGS方法在最优点的邻域内局部寻优,提高了收敛速度和求解精度。 通过对IEEE 14,30和57节点试验电力系统的数值计算,验证了算法的有效性。     

含光伏电站的发电系统可靠性分析

为分析光伏电站并网对发电系统可靠性的影响,提出了新的光伏电站多状态可靠性模型。模型根据光伏电站实测数据求得各状态的晴空指数和辐照度波动指标,提出按数据等频划分的原则计算各状态之间的转移概率,并对给定状态下的太阳辐照度进行分时模拟,最后采用序贯蒙特卡洛模拟法评估含光伏电站的发电系统的可靠性。由于考虑了实际太阳辐照度波动特性与晴空指数之间的相关性,状态抽样结果表明,提出的光伏辐照度多状态时序模型更符合实际的天气变化特性。基于RBTS的仿真结果表明,采用此模型的光伏电站可靠性分析相对于直接抽样法的计算结果更精确。     

安徽500kV电网低频振荡分析

首先分析安徽 5 0 0kV电网在 2 0 0 1年 5月 16日发生低频振荡的原因及造成这种运行方式的原因。指出在提高发电机功率因数的同时 ,建议华东调度中心加强统一调度 ,并由原先的电压和功率因数控制改为电压和无功功率控制。这样可有效防止这些事故的发生     

基于非线性原-对偶内点法的OPF算法及其校正策略

给出了电力系统最优潮流（OPF）的数学模型以及求解该模型的非线性原-对偶内点法，在阐述OPF数学模型的基础上，对基于非线性原-对偶内点法的OPF算法进行了详细的数学描述.并就改善内点法的2种高阶校正策略进行了论述，通过对3个不同规模电力系统的数值计算，验证了2种策略对于不同规模系统均优于原-对偶内点法，同时指出2种策略对不同规模系统有着不同的适应性.     

含广义统一潮流控制器(GUPFC)的最优潮流模型和算法研究

广义统一潮流控制器(GUPFC)作为比统一潮流控制器(UPFC)控制能力更强大的FACTS装置，其对最优潮流(Optimal Power Flow)的影响需要深入地研究。根据GUPFC的控制原理，基于功率注入法建立了含GUPFC的OPF数学模型，并采用基于信赖域内点法的最优潮流算法予以求解。该算法采用多步中心校正原一对偶内点法连续求解线性规划子问题，通过信赖域决定线性化步长的选取。对IEEE30和118节点系统作了数值计算，结果表明，GUPFC不仅可控制节点电压而且可控制多条线路潮流，显示出强大的控制能力，同时也说明了含GUPFC的OPF数学模型和算法的可行性和有效性。     

发电容量长期动态的仿真

供需容量的长期充裕性对电力系统的可靠运行至关重要。借助电力市场与电力系统交互动态仿真平台,暂时用模拟的实验环境（市场规则、报价策略、投资策略）代替部分参与者的行为,以研究发电充裕度的长期动态行为,剖析容量充裕度长期振荡的机理。通过仿真研究,揭示发电建设时滞、容量审批及个体投资博弈行为等因素影响充裕度振荡的周期、幅度以及市场集中度的机理,指导对电力市场环境下容量供需长期振荡的抑制。