一个支持EMS网络分析的实时数据库管理系统

实时数据库管理系统对EMS的实现起到了至关重要的作用。作者开发了 一套支持EMS网络分析的实时数据库管理系统-PANDA系统。系统是在标准 UNIX操作系统下用C语言完成的，采用了共享内存技术以 满足EMS的实时要求。同时在逻辑上PANDA系统支持层次结构，适 合电力系统的特点,已应用于实际工程中。     

电力系统超短期负荷预报

本文将时间序列相关分析理论应用于电力系统超短期负荷预报。用乘积型周期性ARIMA模型在线拟合系统负荷序列,并给出了模型的快速在线拟合算法。采用逆函数法并辅以平滑处理完成负荷预报。实例计算表明,本文算法预报速度快,预报精度高。     

利用目标规划进行有功无功校正对策分析

本文提出用目标规划方法进行电力系统有功无功校正对策分析。这个方法利用优先等级来解决互相矛盾的多目标控制问题,在常规线性规划法有解的情况下,能绐出一组可行解,在通常线性规划方法无解的情况下,本方法也能给出目标规划意义下的尽可能优的解,为调度员提供一组校正对策的参考方案。本方法在IEEE30节点系统和东北电网102节点系统上进行了计算,证明本算法是正确的和有效的。     

局部潮流在电力系统静态安全分析中的应用

介绍了局部潮流的物理基础，给出了有用集的两种确定方案，并在电力系统 静态安全评定中采用了局部潮流算法，通过计算实例表明局部潮流具有计算速 度快，计算精度高的特点。     

递归量测误差估计辨识法及其应用

本文提出不良数据检测和辨识新算法——递归量测误差估计辨识法(RMEEI法)。该算法利用线性递推公式计算量测集变化后状态变量、残差及其方差的新值,避免了状态再估计和计算残差灵敏度矩阵,大大提高了计算速度。文中给出了算法公式,并给出评定算法辨识性能,计算速度等方面的计算结果,还给出了本算法在东北电网控制中心EMS中实时运行的情况。     

电力系统状态估计中的不良数据估计识别法——第二部分:检测系统

为了适应不良数据估计识别法一次估计识别全部不良数据的需要,这篇文章发展了一个较完善的可疑数据检测逻辑系统。该系统的完善性表现在一般可以检测出所有可疑数据,有效克服了残差淹没所造成的识别障碍;还表现在它具有不良数据可识别性检测逻辑,保证了估计识别法一次估计的成功。文章对该逻辑系统的理论依据作了物理的叙述,限于篇幅,没有列入严格的数学分析部分。模拟系统的实验结果表明,估计识别法和可疑数据检测逻辑系统的结合使用,使不良数据(一个或多个)的识别成功率极高。伪量测量的使用,可以大大改善量测系统的薄弱环节,对识别起着重要作用。作者们认为,由文献[1]和本文发展了的一个较完善的不良数据识别系统,对电力系统静态估计器的实时功能的改善可以起重要作用。     

一个支持EMS网络分析的实时数据库管理系统

实时数据库管理系统对ＥＭＳ的实现起到了至关重要的作用。作者开发了一套支持ＥＭＳ网络分析的实时数据库管理系统－ＰＡＮＤＡ系统。系统是在标准ＵＮＩＸ操作系统下用Ｃ语言完成的，采用了共享内存技术以满足ＥＭＳ的实时要求。同时在逻辑上ＰＡＮＤＡ系统支持层次结构，适合电力系统的特点，已应用于实际工程中。     

电力系统经济调度中网损修正方法的试验研究

本文介绍一种随负荷变化的直流潮流原理的B系数算法。利用两个电网的实际数据,在经济调度模拟试验系统上将此算法与当前几种主要网损修正算法(最小二乘法B系数、直流潮流原理B系数和利用Jacobian矩阵计算网损微增率的算法等)进行了比较试验。试验结果表明:随负荷变化的直流潮流原理B系数法适合我国电力系统负荷和无功功率的运行特点,能够快速计算出较高精度的网损及其微增率。     

电力系统状态估计中的不良数据估计识别法——第一部分——理论与方法

为了完善电力系统静态估计器的功能,本文发展了一种新的不良数据识别方法——估计识别法。计算机实时控制是60年代以来电力系统现代化的重要趋势之一。本文概述了作为电力系统实时控制的基本环节的静态估计器所应具有的检测、识别功能的重要性,讨论了以充分利用残差信息资源和残差灵敏度矩阵的性质为基础的不良数据估计识别法的理论、方法和程序性质,并且给出了部分模拟试验结果。试验表明,这一方法具有比较完善的识别功能,特别对于处理多个不良数据,成功率很高。文章对这一方法的实时性和优缺点作了评价后,认为是很有发展前途的一种实用方法。     

一种安全约束经济调度的广义网络流规划算法

本文分析了一般网络流规划算法在潮流分布、网络损失与安全约束等方面所存在的问题,提出了一种安全约束经济负荷分配的广义网络流规划模型与算法。并讨论了广义网络流规划的模型与非线性解法。对例题进行计算,验证了本文方法的有效性。