基于遗传算法优化神经网络的电动汽车负荷短期预测

开展电动汽车(EV)充电负荷预测在一定程度上可以有效缓解EV充电对配电网产生的影响。提出一种用遗传算法(GA)同时优化神经网络权阈值(连接权)和结构即隐含层单元数的EV充电负荷的预测方法,并与BP神经网络预测方法进行对比。实验结果表明所提出的预测方法有较高的预测精度。     

含分布式电源的配电网改进型三段式自适应电流保护

通过仿真阐明了分布式电源并入配电网带来的严重影响。基于此提出了一种对传统三段式保护改进型自适应电流保护方案。最后用仿真验证本方案在保护范围和灵敏度方面有极大的优势,有效地解决了分布式电源并入后带来的拒动、灵敏度低和误动等一系列问题。     

含DG的配电网闭环运行SFCL最佳位置分析

分布式电源的并网影响了配电网的可靠性.为更有效地限制有分布式电源时的故障电流,探讨为超导故障限流器寻找最佳位置.在MATLAB中对环形配电网中不同位置发生三相短路进行了仿真,通过仿真的数据确定了在含有分布式电源的环形配电网中超导故障限流器的最佳安装位置.