输电线路在线监测的层次化通信网络规划模型

为解决输电线路在线监测系统中无线通信网络末端数据负担大、延时高的问题,满足网络的经济性和实时性要求,构建了基于无线传感器网络及光纤网络的在线监测层次化通信网络,并提出了网络多目标规划模型及优化决策方法。通过优化部署光纤分离引下点,以数据传输路径连通性和链路通信带宽为约束条件,建立了以通信网络建设成本和数据传输延时为目标的多目标最优化模型。采用多目标粒子群算法求得模型的最优解集,依据模糊熵权Vague集多属性决策方法,筛选出最满意的通信网络规划方案。基于模糊熵权的Vague集多属性决策方法,从最优解集中选取最满意的规划方案。最后,通过算例仿真验证了所提模型和算法的有效性,并分析了主观权重、数据速率及通信网络规模对规划布置方案决策的影响。     

发现不易受扰动影响的满意解——鲁棒性评估

工程实际的不确定性可以通过优化算法的满意解获得足够的抗扰动能力。为了发现不易受扰动影响的满意解,定义了一种能够反映抗扰动能力的鲁棒性指标,并论述了单目标优化问题和多目标优化问题的鲁棒性评估方法,提出了一种基于鲁棒空间等比例缩放的鲁棒性排序比较方法;以一个含有6台发电机组系统的环境和经济调度双目标优化问题为例,对鲁棒性评估过程进行了阐述。结果表明,采用所建议的鲁棒性评估方法能够从众多满意解中遴选出鲁棒性最好的解。     

采用分布式单纯形法的微电网分散式动态经济调度

对含多种分布式电源的微电网,基于分布式单纯形法,提出了一种求解微电网动态经济调度问题的分散式优化算法。通过对目标函数进行线性化,建立了微电网动态经济调度的线性规划模型。将每个分布式电源均视为独立的智能体,从而将线性规划模型中的成本向量和约束方程系数矩阵按智能体进行分块,进而采用分布式单纯形法求解。每次迭代过程中,智能体通过通信网络传递当前解对应的最优基和成本向量。所提算法不需要中央控制器的参与,智能体间具有一定的信息保密性,且通信次数与通信网络的直径成线性增长的关系。最后,以某实际微电网为测试系统,验证了线性化模型的准确性和算法的有效性。     

考虑通信故障的配电网失联分布式电源群优化控制策略

高比例新能源并网使得配电网对通信系统的依赖性不断提高。为降低通信设备故障对分布式控制系统运行的影响，提出一种考虑多重通信故障的配电网失联分布式电源（DG）群优化控制方法。首先，建立了分布式通信网络的通信链路矩阵，并基于通信链路搜索得到了典型的故障场景。然后，考虑通信故障场景及源荷的不确定性，以综合风险最小为目标，建立了失联DG群双层优化模型，模型外层优化失联DG多场景控制策略，模型内层优化未失联DG控制策略。最后，采用改进粒子群优化算法求取失联DG群控制节点的最优控制策略。以IEEE 33节点算例系统为例，验证了该控制方法的有效性。结果表明所提方法能够有效降低系统运行风险，提高供电可靠性。     

带精英策略的快速非支配排序遗传算法在多目标无功优化中的应用

带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)是一种新型的多目标遗传算法,该算法求得的Pareto最优解分布均匀,收敛性和鲁棒性好.本文分析了当前多目标无功优化算法存在的缺陷,提出将NSGA-Ⅱ应用于多目标无功优化,该算法一次运行可以获得多个Pareto最优解,决策者可根据系统的实际要求选择最终的满意解,为各目标函数之间的权衡分析提供了有效的工具.算例结果表明NSGA-Ⅱ算法具有良好的优化效果,是一种求解多目标无功优化问题的新思路.     

综合开关次数分析的配电网多目标动态重构

为使得配电网重构更为合理而有效,提出一种配电网多目标动态重构新方法。以降低网损和减少开关操作次数为综合优化目标构建配电网多目标动态重构模型,采用基于图论中代数连通度的网络连通性判别方法快速消除无效解,采用基于独立环路的实数编码策略大幅降低变量维数。针对该复杂模型的求解,设计一种新型的复合型微分进化多目标优化算法,通过融合不同特点的变异策略,兼顾个体多样性和收敛速度,解决了群智能进化算法存在的寻优深度与速度之间的矛盾。最后以IEEE 33节点配电系统为例进行多目标动态重构,通过对求得的Pareto最优解集以及开关操作性价比进行分析,验证了该方法的有效性和优越性。     

基于全有效解整数微分进化算法的含分布式发电配网重构

以降低网络损耗为目标函数,采用微分进化（DE）算法求解配网重构问题。根据配电网的特点,采用基于独立环路的整数编码方法以降低变量维数。此外,针对进化中存在的无效解问题,以图论代数连通度结论为基础,提出一个能完全去除无效解的判据,进一步缩小了解空间,该方法适用于复杂的实际配电网络计算。在重构网络中引入分布式电源（DG）,有效降低了网损,改善了电压质量。最后,对IEEE33节点配网测试系统进行了仿真计算,算例结果表明所提方法具有良好的收敛性和全局搜索能力。     

基于时滞模型预测控制算法的网络化AGC研究

针对网络化自动发电控制(AGC)系统通信延迟的不确定性和数据丢包问题,提出一种基于时滞模型预测控制(MPC)算法的网络化AGC系统,该方法采用计及通信延时的互联电网时滞动态状态方程作为MPC的原始预测模型,以最优加权算法预测通信延时;并在MPC滚动优化目标函数中增加输出量预测值变化量,以减少发电机组调节次数。利用MPC多步超前预测控制功能,在执行机构信号接收端设置缓存器存储控制量预测序列,作为网络偶发数据包丢失时的备用次优控制信号。通过对两区域互联电网网络化AGC系统的仿真分析,仿真结果表明该方法能确保在随机通信延迟下网络化AGC具有优异的动态响应性能,该系统对通信延迟变化具有良好的适应性和较强的鲁棒性。     

考虑分布式电源出力调整的多目标配电网重构

配电网重构可以提高配电网运行的经济性和安全性,而分布式电源(Distributed Generator,DG)加入配电网直接影响潮流分布,对配电网重构将产生较大影响。考虑到DG对配电网重构的影响,以开关状态、DG出力为优化变量,建立了以网络损耗、负荷均衡化率最小为目标函数的多目标优化模型。将生成树、蚁群算法和遗传算法相结合,提出了求解上述模型的多目标混合优化方法,以实现配电网结构和DG出力的协同优化。该方法利用基于生成树原理的蚁群算法对配电网结构进行优化,保证蚂蚁路径满足网络拓扑约束,有效提高了可行解的数量;采用Pareto最优遗传算法对分布式电源出力进行优化,可获得满足多目标需求的若干优化方案。仿真结果表明所提出方法能够实现DG出力和网络重构的综合优化和多目标优化。     

考虑电动汽车不确定性因素的配电网分布式电源优化布置

分布式电源和电动汽车的规模化接入对配电网经济运行和电能质量产生了较大影响。分布式电源和电动汽车的功率具有不确定性。为实现分布式电源的合理配置,提出了一种考虑电动汽车不确定性因素的分布式电源优化布置方法。首先,以网络损耗最小、电压偏移最小和系统稳定性高为优化目标,利用机会约束规划方法建立分布式电源优化配置模型。然后,采用支持向量机算法和多目标粒子群算法对上述模型进行求解,得到其Pareto解集。以IEEE 37节点配电网为例对所提模型进行验证,结果表明该模型可以有效得到合理的配置方案。     

主动配电网分布式经济调度系统的时延稳定性分析

分布式经济调度模式具有更好的鲁棒性、更快的计算速度和更少的通信量等优点,适用于高渗透率分布式电源接入的主动配电网。但分布式模式下各单元之间通信的时延将可能破坏系统的稳定性。因此对采用分布式经济调度策略的主动配电网的时延稳定性进行了研究。首先,引入虚拟分布式电源,设计了主动配电网完全分布式的经济调度策略。然后,建立了采用该分布式经济调度策略下主动配电网对称/不对称时延下的稳定性分析模型。同时利用Lyapunov稳定性定理和自由权矩阵方法得出具有更低保守性的系统时延稳定判据,并通过线性矩阵不等式计算时延系统的稳定裕度。最后,通过IEEE-14节点配电网系统中的仿真算例验证了所提分布式经济调度控制系统时延稳定性分析和时延稳定裕度计算方法的正确性和有效性。     

网络模式下配电物联网载波通信匹配组网方法

为进一步完善电力线载波通信技术在配电网中组网的灵活性及可靠性,结合拓扑实例,提出网络模式下配电物联网载波通信系统自适应匹配组网方法.构建配电网络链路通信质量矩阵,根据矩阵元素对网络中各通信节点进行区域网的划分及中继节点的选取,完成网络各通信节点的初步组网;在网络模式下采用混沌粒子群优化算法,依次对各区域网内部节点进行节...     

基于自适应步长ADMM的配电网分布式鲁棒优化调度策略

以光伏、风电为代表的分布式电源具备较强的不确定性,其规模化、分散式地接入配电网,为系统资源的统一调控带来了严峻挑战.为实现配电网多类型分布式资源的协调调控,提出一种基于自适应步长交替方向乘子法的配电网分布式鲁棒优化调度策略.首先,构建配电网多层级代理系统,为配电网优化调度提供分布式运营架构.其次,建立基于可调鲁棒算法的...     

基于多目标优化的时滞广域阻尼控制器设计

提出一种考虑区间模式和本地模式协调的时滞广域阻尼控制器设计新方法。首先,根据能控能观指标找出最佳反馈信号和输出控制量。然后,计算超前滞后补偿的时间常数,并构建区间和本地模式协调优化的多目标函数,应用"教与学"优化算法确定最优增益序列。最后,应用均衡降阶算法对系统进行降阶,基于线性矩阵不等式(LMI)理论分析最优增益序列,选出对时滞鲁棒性最好的值。新英格兰测试系统的仿真结果表明,提出的基于多目标优化的时滞广域阻尼控制器设计方法,在很好地抑制了区间振荡模式的同时,保证本地振荡模式不被恶化,并且对时滞具有很好的鲁棒性。     

基于层次分析法的配电网运行方式多目标优化

配电网运行方式在正常运行、检修和故障3种不同状态下需要重点解决各自不同的问题,分别需要不同的优化目标进行运行方式优化计算。基于层次分析方法综合评估配电网设备运行状态、技术性和经济性,建立层次分析模型,并通过方案属性决策向量表以及属性权重判断矩阵获得正常运行、故障、检修3种状态下的综合评价指标,将其应用于配电网3种不同状态下的运行方式优化目标。提出了一种多目标的配电网运行方式优化计算方法,以改进的IEEE 69节点配电网为算例,通过遗传算法进行优化计算验证了指标和算法的可行性。     

基于综合敏感性分析的时序分布式电源规划

随着配电网中分布式电源渗透率的逐渐提高,对电网电压和网损的影响变得明显。这种影响和分布式电源规划的位置和容量密切相关。提出的时序分布式电源规划的方法:首先利用节点电压和网损综合敏感性分析,筛选出分布式电源的安装位置节点;然后利用优化方法对分布式电源容量优化。其中容量优化方法:以减少网络损耗和提高电压水平两个技术指标建立目标函数,利用机会约束规划方法构建约束条件;并使用蒙特卡洛模拟的方法对分布式电源和负荷时序模型进行随机潮流计算;最后利用精英策略的遗传算法求得分布式电源的最优配置容量。算例仿真结果验证了该规划方法的有效性。     

基于改进粒子群算法的配电网静态重构

针对配电网静态重构问题,结合配电网的辐射状特点,提出了适应于配电网静态重构的改进二进制粒子群算法,建立以系统网损最小为目标函数的静态重构模型。提出的算法运用破圈法生成和更新粒子群,提高搜索有效解的效率,在迭代过程中采取重新初始化粒子策略避免算法陷入局部最优解,提高粒子群算法得到全局最优解的概率。应用于33节点标准测试系统,验证了算法的可行性。     

基于TRDP的网络优先级调度优化方法研究

将实时以太网应用于列车是未来列车通信网络发展的必然趋势。基于应用列车实时数据协议(train real-time data pro-tocol, TRDP)的车载设备搭建列车网络系统模拟试验平台,研究列车通信过程中各子控制系统的时延特性。通过测试多种发送周期下过程数据和消息数据的网络诱导时延来分析网络性能表现,为改善对实时性要求较高的消息数据传输时延,提出一种优化的优先级调度方法。使用网络演算方法对TRDP协议默认优先级调度方法和优化方法分别进行时延上界推导,最后在试验平台上应用该优化方法的同时测得多组时延数据。两种调度方法下的测试数据对比结果表明,该优化方法可在满足其它优先级数据传输时延要求的前提下,将较高优先级消息数据的时延在本地和跨编组网络下有效减少8.621 ms和13.545 ms,以此验证了该研究对提升列车实时以太网络性能的可行性。     

长延时网络控制系统动态矩阵控制研究

在实际工程系统中,采样频率的选择取决于系统中信号的最高频率,网络传输延时取决于网络本身的传输特性。由此可见,网络传输延时不一定小于一个采样周期,但在网络控制有关的论文中往往假定网络延时小于一个采样周期。本文针对这种不合理的设定,提出了一种新型的长延时预测控制算法。首先对一类长延时网络控制系统进行了建模;接着利用动态矩阵控制原理导出了长延时网络控制系统的预测控制律。最后给出了仿真实验,结果表明在对一类长延时网络系统的控制中,提出算法的合理性和有效性。     

基于改进灰狼算法的含分布式电源配电网重构研究

使用基本环矩阵编码的智能优化算法在处理配电网重构问题中,通常使用无序的解空间,解空间中局部峰值较多,使得智能优化算法难以发挥自身优势,耗时严重且难以寻找到最优解。针对以上问题,提出一种有序环网编码方式,并基于改进灰狼算法求解含分布式电源(distributed generation,DG)配电网的重构方法。首先,将基本环矩阵的元素按支路顺序排列,再利用启发式规则初步寻找较优解,并将其与初始狼群中的Alpha狼比较,取其较优解作为新的Alpha狼;然后,引入Gamma狼,用于环绕Alpha狼寻优,使狼群保证种群多样性的同时,提高其局部搜索能力;最后,使用改进灰狼算法求解修改后IEEE 33配电网和Taipower 84配电系统,有效地降低系统网损并且提高了系统内的最低电压。经验证,该方法有效可行、算法简单、快速性高,得到的结果更优。