安全距离理论下计及故障恢复的智能配电网随机规划

在智能配电网主变站间充分互联背景下,为提高其供电效率、节省新建投资,提出了一种基于安全距离的配电网随机规划方法。首先,基于安全域理论,介绍了配电网N-1安全性分析方法和指标族。其次,考虑系统故障负荷的转供和分布式电源出力及时变负荷带来的不确定性,以总成本现值最小为目标函数,采用机会约束规划方法建立了配电网规划模型。然后,采用模糊C-means聚类法与动态小生境差分进化算法相结合的策略对模型加以求解。最后,通过算例对比所提规划方法与现有两种规划方法,结果表明,所述模型所得规划方案在保证N-1安全的前提下,实现了系统经济性和安全性的全面优化,充分发挥了配电网的供电潜力,更适用于负荷增长平缓和占地通道资源紧张的城市建成区配电网近期规划。     

基于改进最小生成树算法并考虑负荷不确定性的配电网架最优规划

为在规划过程中考虑负荷的不确定性,提出了一种新的配电网规划优化方法.将不确定性负荷分为单条件负荷和多条件负荷两类.对于所有负荷都是单条件负荷的情形,根据流过各条边的电流的二阶原点矩确定各条边的权,在此基础上利用改进最小生成树算法获得最优规划方案.对于规划区域中存在多条件负荷的情形,将各个多条件负荷的各种可能性进行组合构成场景,对于每一个场景采用单条件负荷规划方法获得初步网架和初始费用,并分别计算该初步网架在各个场景下的补偿费用,选取初始费用与补偿费用之和的数学期望最小的方案为最优规划方案.算例分析表明了该配电网规划方法的可行性.     

配电网综合规划模型与算法的研究

该文建立了综合考虑变电站规划和配电网线路规划的数学模型，该模型以总体负荷矩最小为目标函数，以各种可能的电力约束为约束条件。针对模型，提出了两层改进的遗传算法与一层最短路算法相互嵌套的新算法。该算法可以灵活地用于配电网综合规划问题的求解，其子算法也可用于馈线路径规划问题及配电网网络重构问题的求解。经过实例应用，证明该算法能够有效地兼顾求解可接受的最优解与求解时间之间的要求。该文提出的规划模型及相应的求解方法，对实际的配电网规划项目以及配电网规划软件的编制都有一定的指导意义。     

考虑电压约束的分布式电源接入配电网最大准入容量计算方法

研究了分布式电源接入配电网最大准入容量确定方法。从配电网接纳分布式电源的角度出发,在考虑节点电压约束的前提下,建立了含负荷不确定性的分布式电源接入配电网最大准入容量的双层规划数学模型,通过适当的变换将求解双层规划问题变成求解多次单层规划的问题,然后提出采用可信赖域序列二次规划算法来求解变换后的单层规划问题。为验证所提方法,对IEEE 33节点系统算例进行了仿真,结果表明所提算法能较好地求解分布式电源接入配电网最大准入容量的问题。     

配电网规划研究综述与展望

从规划模型、规划方法、求解算法3个方面对配电网规划研究进行综述。根据配电网规划的内容、是否采取主动管理措施和考虑的利益主体的不同将规划模型分为电源规划模型、网架规划模型、电源与网架的综合规划模型、实施主动管理的规划模型和考虑多利益主体的规划模型五大类,对规划模型的关键问题进行评述;根据规划模型的目标函数个数、层数、时间的动态性和是否考虑不确定性因素将规划方法分为多目标规划方法、双层规划方法、多阶段规划方法和不确定性规划方法四大类,对规划方法进行分析;对用于配电网规划目标函数求解的数学优化算法和人工智能优化算法的优缺点和适用性进行比较。最后展望配电网规划未来的研究方向。     

考虑通道规划的城市中压配电网络规划

针对城市新建城区的配网网架规划问题,提出了一种考虑街道走向约束的配电网规划模型,将电缆通道建设费用计入目标函数,考虑到实际规划中居民负荷和商业负荷分开供电的要求,采用开闭站布线算法和电缆分界室布线算法相结合的方法生成备选初始网络,使用离散二进制粒子群算法进行优化,得到最后结果。实际算例分析表明,该模型符合现实规划要求,算法求解效率高,规划结果更具有实用性和经济性,对实际的配电网规划更具指导意义。     

考虑源荷不确定性的配电网风光储综合规划

针对考虑分布式电源和负荷不确定性的配电网风光储综合规划问题,首先以概率模型表征分布式电源和负荷不确定性,并基于改进半不变量法求解概率潮流;然后考虑投资成本、碳成本、经济收益和电压改善等,以综合效益最大为目标,建立考虑无功补偿装置的风光储综合规划模型,并提出基于食肉植物算法（carnivorous plant algorithm,CPA）和协同进化算法（coevolutionary algorithm,CA）进行求解。该算法将待求解的多主体综合规划问题分解为分布式电源、储能和无功补偿装置3个子规划问题,并基于CPA对每个子问题进行求解,然后通过生态系统协调各种群进化,获取最优规划方案;最后在IEEE33节点和IEEE69节点算例中验证了模型的合理性和求解算法的高效性、普适性。     

考虑源荷两侧不确定性及其相互影响的配电网低电压综合治理规划

用电负荷的迅速增长将导致配电网出现低电压现象,无法满足用户需求,对电网安全、稳定、经济运行造成极大的负面影响,导致经济、社会发展速度变缓.因此,如何保证配电网的电压质量,提高用户满意度是一个亟待解决的问题.本文提出了一种考虑电源和负荷不确定性及其相互影响的配电网低压综合治理规划方法.首先,将对配电网的运行调整和新建工程两方面作为低电压的治理思路,以最小生命周期成本为治理目标,构建了低压治理的成本函数;然后利用信息缺口决策理论,构建了考虑负荷动态增减和风电并网后的多重不确定性的配电网低压综合管理鲁棒数学模型;接着,基于Cholesky分解,提出了一种考虑源荷负荷不确定性导致的随机因素极端情况下的求解方法,并以此为基础制定了最恶劣情况下的边界条件;最后采用序优化算法对模型进行求解.仿真和实例分析证明了本文方法的实用性和有效性,为配电网低电压治理提供了新的思路.     

模糊不确定性负荷下的配电网网架规划方法

考虑配电网规划中的负荷不确定性因素,基于模糊数学理论建立基于可信性理论的配电网网架规划模型。模型引入可信度指标评价模糊负荷下的配电网规划方案的风险,以规划期内配电网固定投资和模糊期望网损费用最小为目标,引入模糊机会约束处理线路功率约束和节点电压约束。采用遗传算法求解所建模型,求解过程中结合可信度指标等价定理,将给定可信度的配电网网架规划模型转化为区间负荷下规划模型进行求解,使用模糊期望值法求解目标函数中的模糊网损费用,降低了模型求解难度,减少了模型求解时间。最后,25节点算例验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于差分进化算法的配电网网格负荷控制与规划技术研究

在配电网网格负荷控制与规划中,为优化配电网网格线损、供电质量、负荷等结构性指标,研究提出了一种基于差分进化算法的配电网网格负荷控制与规划技术。针对配电网格中各类发电装置,建立电网规划模型,设定和构建初始化种群,选取适当差分初始矢量实施变异处理,在差分增量下构成新个体的前提下,为提高后代种群多样性,利用交叉因子对差分出的个体实施交叉训练,以此形成新的分配个体。最后,利用贪婪选择模式评价和保留子代种群,控制可控负荷和不可控负荷的有功功率,从而完成电网网格规划。实验结果证明,运用差分进化算法对配电网网格的负荷控制和规划效果都比较好,鲁棒性能优越,迭代速度也更快。     

一种基于GA-BP混合算法的模糊神经网络控制器

提出一种用于优化模糊神经网络控制器参数的GA—BP混合算法,该算法一方面由遗传算法保证学习的全局收敛性,克服梯度法对初始值的依赖性和局部收敛问题;另一方面,与“精确的”梯度学习算法的结合也克服了单纯遗传算法所带有的随机性和概率性问题,有助于提高它的搜索效率。仿真结果证明了算法的有效性。     

基于LSI的快速RSA算法的分析与改进

通过对一种基于LSI的快速RSA算法的分析,指出了其中影响运算效率的原因和其可以改进的方面.结合目前最新的改进SMM算法和分块模幂算法,提出了一种基于分块模幂思想的基于LSI的快速RSA算法.在求模运算中运用了乘同余的对称性,从而提高了算法的运行效率.最后,从算法复杂性理论上证明了新算法的效率要高于原来的算法.     

基于遗传算法与蚁群算法的电网规划

针对遗传算法求解到一定范围容易产生大量冗余迭代、求解精度低.蚁群算法初期信息素匮乏、求解速度慢的缺陷,在电网规划算法中,将遗传算法与蚁群算法融合,在网架规划初期采用遗传算法求解出最优解,通过最优解生成蚁群算法的初期信息素,确定吸引强度的初始值,建立强度更新的模型,从而得到满足电网规划的最优方案.最后通过18节点的算例证明,融合算法在收敛性与寻优性上均得到提高.     

滤除衰减非周期分量的微机保护算法研究

寻找合适的算法是微机保护的一个重要任务。作者的目的是在目前国内外有关微机保护算法的文献中寻找一种兼顾精度与速度,并适合微机保护的“最佳”算法。为此通过大量的仿真计算,对各种算法的计算精度与计算速度进行了对比。首先给出微机保护常用算法中傅里叶算法及改进傅氏算法、卡尔曼算法和递推最小二乘算法对含非周期分量故障信号计算方法,分析各算法的误差来源和频谱特性,然后进行仿真计算方法,分析各算法误拳来源和频谱特性,然后进行仿真计算,在采样率分别为12点／周、20点／周40点／周上,在80P51XA16位单片机上各算法的计算精度进行了对比计算。得出了采用并联补偿的傅氏算法且选择采样率为20点／周的方案是能兼顾精度与速度的“最佳”组合方案的结论。     

基于曲线拟合法的新型定制电力设备快速检测算法

定制电力配套设备的运用可有效地补偿电压暂降和瞬时断电,其研究开发过程中遇到的一大难题是:寻求快速算法,以便在3ms以内检测出电压暂降和瞬时断电。在分析常规保护用检测算法如有效值计算法、缺损电压法、辨别导数算法、三相d-q分解法、利用单相电压延迟60°构造三相虚拟电压d-q变换法和利用求导数法构造三相虚拟电压d-q变换法的优缺点基础上,提出了基于曲线拟合法的快速检测算法。通过研究两采样值积曲线拟合法、三采样值积曲线拟合法的优缺点,比较曲线拟合法与前面提到的检测算法,并比较两采样值积曲线拟合法与三采样值积曲线拟合法,得出两采样值积曲线拟合法更适合于在定制电力配套设备中运用。基于DSP仿真器上编程仿真,分析得到的各种检测算法处理电压暂降的结果波形,证实了该观点。     

现代电机优化设计纵横谈

电机优化设计是电气工程领域的热点问题之一.本文针对传统电机优化设计存在的主要问题,详细讨论了以遗传、免疫算法为代表的几种最新全局优化方法在电机优化领域的应用情况,阐述了它们不同于传统优化算法的特点,并提出了今后电机优化设计的发展方向.     

锅炉给水系统聚类自适应模糊控制器的设计

将聚类算法和模糊控制相结合,提出了一种新型的聚类自适应模糊控制器,应用于非线性、多干扰和强耦合的锅炉给水系统中.采用改进的遗传算法对模糊控制器的隶属参数进行优化,增强模糊控制器的自适应性,并用聚类自适应算法再次弥补模糊控制的不适应性和不完整性,实现了锅炉给水系统的自适应控制.仿真表明该方案的适应性、实时性、鲁棒性都很强,具有很强的工程实用价值.     

全自主移动机器人在未知环境中的运动规划

针对机器人在未知环境中的运动规划,本文给出了一种基于激光传感器的完备路径规划算法,使机器人可以有效地扫描整个未知环境。使得机器人扫描整个未知环境的行走路径较短,所需的时间也较短。计算机仿真验证了算法的可行性,同时体现了算法的优越性。     

用于配电系统网络规划的生物智能算法

介绍了在配电网络规划中用到的遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等三种生物智能算法及他们相应的一些改进。     

基于RNA-CS混合算法优化的风光发电预测模型研究

提出一种基于RNA-CS混合算法优化的预测模型,优化布谷鸟算法,权衡全局搜索和局部搜索。结合某地区风力和光伏发电实际,对一天中的风速和福射进行测量。采用基础遗传算法、基础布谷鸟算法与RNA-CS混合算法进行仿真对比研究。结果表明,RNA-CS混合优化算法对比其他两种算法模型,对风电、光伏发电具有更精确的预测结果,能够有效的保障电力系统稳定运行。