几种工频双端测距算法对测量误差的适应性研究

在准确获得输电线路参数和线路两端电气量的条件下,常用的工频双端测距算法均能够给出精确的定位结果。但实际应用中,电压互感器和电流互感器不可避免地存在测量误差,从而可能导致定位算法的精度降低甚至故障定位失败。在介绍和比较四种常用的双端测距算法原理的基础上,引入电流、电压互感器的测量误差并结合工程实际对该测量误差进行化简,在提出的几种典型的测量误差模式下,仿真比较了测量误差对各种双端测距算法测量精度的影响。仿真结果表明基于参数修正的 型线路模型的序电压比算法对各种测量误差模式的适应性更好。     

线路保护沟通三跳功能分析及探讨

简述线路保护沟通三跳的基本含义,结合湖南电网的具体情况介绍不同沟通三跳回路的实现方法,并对保护屏上沟通三跳压板的操作进行分析,对"六统一"新设计规范有关沟通三跳的几个问题进行探讨。     

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。     

基于混沌优化算法的电力系统无功优化

混沌优化利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性来跳出局部最优点 ,而线性搜索可以提高局部空间的搜索速度和精度。本文将基于线性搜索的混沌优化算法用于电力系统无功优化。应用该算法对IEEE6、1 4、30节点系统进行了无功优化计算 ,结果表明该算法是正确可行的     

SA-PSO在水火电混合电力系统电源规划中的应用

电源规划是电力系统电源布局的战略决策,在电力系统规划中处于十分重要的地位。其核心问题是要确定在规划期内随着负荷的增长,系统应在何时、何地、建什么类型、多大容量的电厂。由于其本身的的复杂性,用传统的优化方法求解需采取简化措施,寻求一个满足各种约束条件和可靠性指标及环保要求的最优电源建设方案,以满足系统负荷发展的需要。为此,提出一种粒子群算法与模拟退火算法结合的模拟退火粒子群算法,并将其用于求解复杂的、非线性的水火电混合电力系统(包含核电)电源规划问题。该组合算法在粒子群算法中引入了模拟退火算法成功的提高了基本粒子群算法的全局搜索能力。算例结果表明:该算法能可靠、快速的收敛到全局最优解,特别适合于大型电力系统的中长期电源规划。     

交直流混合输电系统的无功优化

提出了交直流混合系统的无功优化模型,优化控制变量不仅包含传统的交流部分的发电机无功输出、补偿电容器容量、变压器分接头,而且还引入直流部分换流器的控制电压、控制电流、控制功率以及换流变压器变比.模型运用PSO算法进行优化求解.引用IEEE中9节点算例表明该模型是正确的,该算法是收敛、有效的.     

基于改进DFNN的短期电价预测新方法

提出了一种改进的动态模糊神经网络DFNN(Dynam ic Fuzzy Neural Network)的短期电价预测方法。首先对采集到的信息进行特征提取,然后利用模糊粗糙集理论中的信息熵进行属性简化、去掉冗余信息,最后用得到的属性作为动态模糊神经网络(DFNN)的输入进行训练预测。在模糊神经网络内部引入递归环节,构成了动态模糊神经网络,并采用具有全局寻优能力的遗传算法来训练网络,克服了单纯BP算法易陷入局部最优解的困境。最后以美国加州电力市场公布的2000年数据进行了模型训练和预测,结果表明该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度。     

基于C-PSO的水火电混合电力系统电源规划

提出了一种粒子群算法与遗传算法结合的组合粒子群算法,并将其用于求解复杂的、非线性的水火电混合电力系统电源规划问题。该结合算法引入的遗传算法成功地提高了基本粒子群算法的全局搜索能力,同时也比基本遗传算法的收敛速度更快。算例结果表明:对于短期规划,该算法能可靠、快速地收敛到全局最优解,对于大型电力系统的中长期电源规划问题也可得到较好解。     

基于混沌优化算法的电力系统无功优化

混沌优化利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性来跳出局部最优点,而线性搜索可以提高局部空间的搜索速度和精度.本文将基于线性搜索的混沌优化算法用于电力系统无功优化.应用该算法对IEEE6、14、30节点系统进行了无功优化计算,结果表明该算法是正确可行的.