城市电网规划数据的公共信息模型（CIM）

电网规划是对未来电网的发展做出决策，根据已有的成功经验和历史数据进行决策是重要的途径。鉴于电网规划所需数据搜集困难且整理耗时，建立标准数据模型十分必要。此数据模型以IEC61970标准中CIM（公共信息模型）为基础，从原有CIM中继承出相关的类成员变量组成独立的规划包，形成所需电网规划数据模型。应用此数据模型进行电网规划的数据收集、整理工作可以大大降低决策难度，提高决策准确度，并且可以扩展与EMs系统、电网规划评估软件等相结合，提供标准化应用程序和系统的数据接口，避免重复开发、提高效率，使用户选择面更广。     

兼顾输电利润和社会成本的输电网二层规划方法

提出了兼顾输电利润和社会成本的多阶段输电网规划的二层规划模型.该模型上层对输电网进行投资决策,以输电网投资收益最大化为目标.下层为基于社会成本最小化的短期边际成本定价模型,利用了阻塞收益约束限制输电利益.输电利益计算了服务收益和阻塞收益,利用了潮流跟踪法确定发电节点对线路的使用,从发电公司收取输电服务费实现输电投资成本的回收.采用了改进小生境遗传算法和原始-对偶内点法相结合的混合算法对所提模型进行求解.18节点和77节点系统的结果表明所提模型和算法可行.     

电力系统图模一体化系统的开发

电力系统图模一体化系统是电力系统分析、计算、设计、监控、管理等诸多应用系统实现图形可视化的基础.以Visual C 6.0为工具,以图形操作技术为基础、数据库为核心,完成了图模一体化系统,将绘图、分析计算与数据管理有机地合为一体,解决了长期以来3者分离的问题,为完整的电力图模一体化系统提供了一条可行的途径.     

计及阻塞管理及剩余容量的并行粒子群电网规划

基于电力市场阻塞管理技术,采取了综合调整网络架线及发电计划和安装潮流控制设备等措施,并计及网络剩余容量经济指标,建立了新的电力网络规划模型。在分析该模型特点的基础上,提出了对变量进行分类,使用并行粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)对其进行求解的方法,该方法具有灵活性和可扩展性,适于解决多因素、多变量电网规划问题。算例表明,该模型可显著提高规划方案的经济性;并行PSO可有效地提高算法的计算速度和收敛性能。     

复杂配电网可靠性改进算法及编程实现

分析了已有配电网可靠性评估方法在计算机实现时存在的问题,结合现场对可靠性评估的实际要求,提出了一种配电网改进可靠性评估方法。该算法无需网络等值过程,原理简单清晰,易于在计算机上实现;在需要计算某负荷点可靠性时,无需分析所有元件故障,且能给出对该负荷点可靠性影响的各元件排序,以便供电部门了解网络的关键元件;该方法可方便地与配网重构算法相结合,实现故障后的负荷转移计算;在搜索过程中无需形成网络的邻接矩阵或特殊的链表关系,直接采用最基本的节点数据表和支路数据表对网络进行搜索,与现场数据接口方便,搜索算法采用递归算法,可大大减少编程工作量,提高程序执行效率。算例分析和现场应用表明了本方法的有效性和实用性。     

基于GIS的配网可靠性评估系统的设计与实现

分析了配电系统可靠性的研究和应用对实现电力工业现代化的重要性,设计了一种基于GIS的配网可靠性评估系统．该系统可对CAD格式的图形进行读取、识别,并采用图模一体化技术实现电网拓扑的自动生成,最后在此基础上进行可靠性计算,以提高配网可靠性评估的工作效率．     

多电压等级城市高压配网规划研究

研究了多电压等级城市电网规划模型,通过详细分析实际的规划过程,提出了负荷最优分配模型和多电压等级电网规划三步求解模型。结合城市电网规划工程实际,规划过程考虑了城市电网不同电压等级网络的运行要求和线路布线路径要求,变压器及线路选型满足GB50293—1999《城市电力规划规范》。该模型在我国东部某一城市电网规划中得到了成功应用,表明了本算法的有效性和实用性。     

变/配电无功集中优化与电压分布控制策略研究

根据负荷和无功电压控制装置的特点,通过引入小容量调压式动态无功补偿装置将变/配电系统的无功电压控制分为两级控制,一级控制针对负荷的较大变化,以集中优化为手段控制电容器组的投切;二级控制以就地分布控制为原则,按九域图模式控制变压器分接头及无功补偿装置的可调容量部分,即可实现变/配电系统的无功电压集中-分布协调控制,力求达到控制效果和效率的最优化.实例分析结果表明,本方法为变/配电系统无功电压控制的有效方式.     

六相电力系统的故障计算方法

介绍了一种基于模态的六相电力系统的故障计算方法,利用六相系统的对称性,通过对阻抗阵进行变形,使其解耦成两组三相系统,并分别对这两组三相系统采用不对称故障的分析方法,将其组成六相系统的复合序网,以此对其进行不对称短路故障的计算。     

基于局优分支优化的粒子群收敛保证算法及其在电网规划中的应用

总结了粒子群（PSO）算法的一些改进方法;分析并指出了PSO算法收敛困难的关键原因;提出了局优分支优化技术.该技术由5要素组成：①局部最优区域的确定;②局部最优区域的闭锁;③局部最优区域的深度搜索;④全局搜索的粒子补充;⑤迭代终止判据.还结合电网规划的特点提出了采用启发式逐步倒推模型对局部最优子群进行深度搜索的技术.在电网规划中的应用表明,该2项技术克服了PSO算法的收敛困难,提高了PSO算法的搜索效率,保证了PSO算法的全局搜索性能和局部搜索性能.同时,也为其它算法提供了新的优化思路.