基于模糊混合进化算法的多个FACTS元件协调控制

针对多个FACTS装置的控制器之间存在的负交互影响,通过将模糊理论、协同进化算法和免疫算法相结合,提出一种模糊混合多目标进化算法求解FACTS元件的协调控制问题。在求解过程中,利用模糊集理论建立模糊多目标优化模型,确定整体的优化目标。采用协同进化算法对各FACTS元件控制器的参数进行种群划分,以克服常规进化算法在问题规模扩大时易于出现的早收敛现象。在优化过程中,结合多种群合作策略和免疫算法保持解的多样性,最终得到控制参数的Pareto最优解集。对静止同步串联补偿器与静止同步补偿器2种FACTS装置的控制器进行了协调设计,仿真结果表明,与常规进化算法相比,所提方法能同时实现影响分析与参数优化功能,且收敛快速,稳定性好。     

基于多FACTS的网侧阻尼协调控制量化指标研究

研究多变量系统等效开环过程(effective open-loop process,EOP)理论在电力系统多柔性交流输电装置(flexible AC transmission system,FACTS)协调控制量化分析中的应用,并提出基于EOP的多FCATS阻尼控制器交互作用分析方法及量化指标。推导电力系统阻尼控制框架下的 EOP,在此基础上建立用于多FACTS阻尼控制器分析的阻尼控制等效开环过程(damping control effective open-loop process,DCEOP)。提出基于 DCEOP 谱半径和多变量 Nyquist 推广定理的多FACTS阻尼控制器交互影响分析方法,可以判断系统中是否存在多FACTS阻尼控制器的负交互作用。进一步推导并提出基于DCEOP的多FACTS交互风险因子和交互作用因子,实现了多FACTS阻尼控制器协调控制及交互作用的量化分析。最后,通过算例分析验证了所提方法的正确性以及在实际电网中应用的可行性。     

基于合作协同进化和IMPSO算法的多阶段多目标电网规划

提出一种模型,其任务是在满足安全约束的条件下,确定何时、何地,新建多少线路以满足各阶段电网负荷增长的需要,同时使建设费用、运行费用和网损费用最小.尝试将合作协同进化算法与IMPSO算法结合,应用于多阶段多目标的电力系统规划问题,在各阶段中采用IMPSO算法多目标优化,各阶段之间通过合作协同算法根据各约束条件进行协调.与常规算法比较,在算例分析与实际应用中取得了较好的效果.     

基于合作协同进化和IMPSO算法的多阶段多目标电网规划

提出一种模型,其任务是在满足安全约束的条件下,确定何时、何地,新建多少线路以满足各阶段电网负荷增长的需要,同时使建设费用、运行费用和网损费用最小。尝试将合作协同进化算法与IMPSO算法结合,应用于多阶段多目标的电力系统规划问题,在各阶段中采用IMPSO算法多目标优化,各阶段之间通过合作协同算法根据各约束条件进行协调。与常规算法比较,在算例分析与实际应用中取得了较好的效果。     

基于非支配遗传算法及协同进化算法的多目标多区域电网规划

基于快速分类的非支配遗传算法(NSGA-II)是一种新型的多目标遗传算法,文中首次将其应用于电网优化规划。多个算例分析表明NSGA-II算法在电网规划中具有良好的优化效果,为各目标之间的权衡分析提供了有效的工具;协同进化算法采用分解-协调的思想处理复杂系统的演化,可以克服当优化问题规模扩大时,常规进化算法易于出现过早收敛的现象。据此提出将协同进化算法和NSAG-II算法相结合,以用于处理大规模多区域的电力系统规划问题,在各子网采用NSAG-II算法优化的过程中进行多区域协调。与常规遗传算法相比,算例分析取得了更好的规划结果。     

基于多目标进化算法的TCSC非线性控制器设计

提出了一种利用多目标进化算法设计可控串联补偿(TCSC)非线性稳定控制器的方案,设计目标是选取合适的控制器参数,达到提高电力系统暂态稳定性的效果。将非线性控制器反馈增益的选择归结为参数优化问题,并且在优化过程中同时考虑电力系统响应的多项性能指标。采用该方法优化的非线性控制器参数可以较有效地阻尼电力系统振荡。     

多目标配电网故障定位的Pareto进化算法

提出一种用于配电网故障定位的多目标优化模型,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行求解.传统多目标优化问题通过加权方式转换为单目标问题,对权值比较敏感,且每次只能得到一种权值下的最优解.NSGA-Ⅱ则避免了传统加权求解时权值的选择和解的偏好性.该算法采用快速非支配排序机制,计算复杂性低;同时考虑个体拥挤距离,从而保证种群的多样性;最后,提出适用于故障定位的最优解集处理方法,便于从多目标最优解集中筛选出唯一符合故障情况的解.算例测试分别模拟单点、多点故障,以及信息完备和部分信息畸变的情况,测试结果表明,所提方法均能准确地定位故障区段.     

基于多目标进化算法的TCSC非线性控制器设计

提出了一种利用多目标进化算法设计可控串联补偿（TCSC）非线性稳定控制器的方案,设计目标是选取合适的控制器参数,达到提高电力系统暂态稳定性的效果。将非线性控制器反馈增益的选择归结为参数优化问题,并且在优化过程中同时考虑电力系统响应的多项性能指标。采用该方法优化的非线性控制器参数可以较有效地阻尼电力系统振荡。     

遗传算法在FACTS控制器参数优化中的应用

对遗传算法进行了全面改进(吸收了目前该领域研究的一些最新研究成果,例如:模拟退火、自调整等方法),并研究了遗传算法在FACTS控制器参数优化中的应用,证明了遗传算法良好的优化效果。利用本文的研究成果进行了陕西电网中使用FACTS控制器的可行性研究,可以准确计算出安装FACTS控制器给电网带来的效益。     

基于协同进化算法的西北电网无功优化

西北电网全网无功分布具有典型的结构性特征。而常规遗传算法忽略了无功优化问题的结构性特征,计算时间过长,甚至找不到最优可行解。就此,采用协同进化算法对西北电网的无功优化问题进行研究,将西北全网划分成了甘青、陕西、宁夏3个子区,建立了每个子区自身的目标函数,采用常规遗传算法对子区内的控制变量先行优化,并将运算结果作为下一步协同进化计算的初始值,从而预先对参与运算的初始点进行了有效地筛选,以提高运算效率。实际运行算例表明,在收敛速度和迭代精度上,此协同进化算法均优于常规遗传算法。     

Comparison of performances of several FACTS devices using Cuckoo search algorithm optimized 2DOF controllers in multi-area AGC

This paper presents automatic generation control (AGC) of three unequal area thermal systems with single reheat turbine and appropriate generation rate constraints (GRC) in each area. A two degree of freedom (2DOF) controller called 2DOF-integral plus double derivative (2DOF-IDD) is proposed for the first time in AGC as secondary controller. Secondary controller gains and other parameters are optimized simultaneously using a more recent evolutionary computational technique called Cuckoo Search algorithm (CS). The system dynamic responses for various 2DOF controllers such as 2DOF-PI, 2DOF-PID, and 2DOF-DD are compared. Investigations reveal that responses with 2DOF-IDD are better than others. Performance of several FACTS devices such as Static synchronous series compensator (SSSC), Thyristor controlled series capacitor (TCSC), Thyristor controlled phase shifter (TCPS), and Interline power flow controller (IPFC) in presence of 2DOF-IDD controller are compared and found that the dynamic responses with IPFC are better than others. For the first time in AGC, a case study is performed with placement of IPFC and observed that IPFC present in all three areas of the system performs better. Sensitivity analysis reveals that the CS optimized 2DOF-IDD controller parameters obtained in presence of IPFC in all three areas at nominal condition of loading and size of step load perturbation (SLP) are robust and need not be reset with wide changes in system loading and SLP. Also, the comparison of convergence curve of various algorithms reveals that CS algorithm converges much faster than others.     

基于参数解耦的FACTS设备多目标优化配置

柔性交流输电(flexible AC transmission system,FACTS)设备具有灵活的无功补偿能力,可以在切机后向受电区提供足够的无功以维持电压水平,因此得到了广泛应用。电力系统电力电子化趋势下,FACTS设备大量接入,使得电网的运行方式更加复杂,也为电力系统的运行优化提出了新的要求。考虑多种工况,以稳定运行时的有功网损最小及切机后的最大电压偏移最小为优化目标,并将FACTS设备的类型纳入控制变量。提出一种结合双层花授粉算法(bilayer flower pollination algorithms,Bi-FPA)的解耦优化方法,该方法使用内外分层的策略,将FACTS设备的选型选址与定容解耦开,内层搜索各目标的最优解与设备参数设置,外层搜索FACTS设备的选型选址,最终得到能够兼顾不同工况的FACTS设备配置。最后采用IEEE-14系统对优化方法的可实施性及有效性进行了验证。     

State estimation of power systems containing facts controllers

This paper proposes a practical approach to incorporate Flexible AC Transmission Systems (FACTS) devices into a Weighted Least Squares (WLS) state estimation algorithm. The FACTS devices included in the estimator are the Thyristor Controlled Series Compensator (TCSC), the Static Var Compensator (SVC), and the Unified Power Flow Controller (UPFC). The proposed approach simultaneously upgrades the estimated values of the state variables of these devices and the state variables of the rest of the electric network, for a unified solution in a single-frame of reference. Results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed approach to assess the estimation of the system state and to set the parameters of FACTS controllers for given control specifications.     

PID参数整定方法进展

PID控制器是用途最广的控制器 ,对常规PID参数整定方法和一些先进整定方法作了较全面的综述 ,并比较了各种方法的特点。最后还指出目前PID参数整定研究的热门方向。     

基于改进协同演化算法的综合能源系统经济性与可靠性优化规划

随着多能流耦合程度的加深以及能源利用需求的多样化,综合能源系统(IES)对规划方案的经济性与可靠性提出了更高的要求.然而,经济性与可靠性之间存在相互制约的复杂关系,导致二者难以实现协调优化.为此,提出了一种基于改进协同演化算法的IES经济性与可靠性优化规划方法.在多场景经济性评估模型和基于马尔科夫链蒙特卡洛法的供能可靠...     

传统多目标优化方法和多目标遗传算法的比较综述

多目标优化是最优化领域的一个重要的研究方向。论述了多目标优化模型,同时介绍了常用的几种传统优化方法和常用的几种多目标遗传算法,对改进后的遗传算法与传统优化方法求解效果进行了比较,认为要进一步研究求解多目标优化问题的更多高效算法,若能结合两者的优点,处理多目标问题的效果将越来越好。     

基于协同进化遗传算法的地区电网电压优化与治理研究

大区域电网互联使系统趋于复杂化,传统数学方法处理电压优化与治理问题时存在较大的局限性,采用合作型协同进化遗传算法对电压优化与治理进行研究,考虑提高电压合格率和新增无功补偿装置投资成本最小化建立数学模型,将电压优化问题的控制变量进行合理划分,降低了搜索空间的运算复杂度,协同进化搜寻最优解。算例结果分析表明,该方法可以有效提高电网的电压合格率,具有良好的收敛性能,有助于求解大规模电网电压优化与治理问题。     

HAVC系统的多目标趋优化序贯式算法及东北电网应用

HAVC(混成自动电压控制)系统可以通过对发电机、变压器、电容电抗器等设备的调节,实现电网的电压无功优化控制,保证系统的安全、经济和优质运行.本文给出了一种应用于HAVC系统的多目标趋优化序贯式算法,该算法能够对系统运行的安全性、经济性和电压质量三个目标进行协调控制,从而将系统的电压及无功水平控制在比较理想的状态.根据该算法编制的软件已在东北500kV电网HAVC系统中进行了成功应用,试运行结果证明了该算法的合理性和有效性.     

DStatCom regulation by a fuzzy segmented PI controller

This paper presents a segmented PI controller for the 84-pulses DStatCom connected to the electric power system (EPS) and subjected to several common disturbances in voltage and load levels. The 84-pulses signal is obtained by combining one twelve-pulses voltage source converter (VSC) with an asymmetric single-phase seven-level converter, adding an injection transformer. This structure allows a reduced VSC output's total harmonic distortion. The synchronizing strategy ties the DStatCom to the EPS in an automatic way, preventing phase and frequency problems. PI controllers exhibit good performance around nominal conditions but they do not tolerate severe disturbances. Thus, a segmented PI strategy based on the error and error's variation is utilized and selected according to fuzzy rules. Simulations demonstrate the appropriateness of the proposal.