导叶关闭规律自动优化研究

本文简述水轮机导叶关闭规律对机组过渡过程主要参数的影响以及目前电站常用的导叶关闭规律。国内外对导叶关闭规律优化进行了大量的研究,但难以应用于工程实际,特别对于抽水蓄能电站存在"反S型"以及过渡过程计算工况复杂,更难优化出合适的关闭规律。本文采用穷举法结合SIMSEN软件进行自动优化软件开发。该软件可在高性能计算平台上采用一段、两段甚至三段折线关闭规律对电站进行快速高效的关闭规律自动优化,可极大的提高工作效率。     

多目标优化算法求解导叶关闭规律问题

针对目前的单目标优化方法没有均衡考虑导叶关闭规律各目标分量的问题,综合考虑影响导叶关闭规律优劣的水击压力、机组转速和尾水管最大真空度这三个因素,将导叶关闭规律优化问题抽象为含有多个自变量和极值点的多目标优化问题,构建导叶关闭规律问题的多目标优化模型,并使用实数编码的遗传算法求解导叶关闭规律的多目标优化问题,遗传算法不依赖于问题的具体领域,具有很强的鲁棒性,实数编码的方式可以避免算法解码时的时间消耗,正交设计法生成的初始种群个体分布均匀,有助于维持种群的多样性。使用基于遗传算法的多目标优化方法求解导叶关闭规律问题,与遗传算法优化结果相对比,实验结果表示了本文所提算法的有效性。     

导叶关闭规律的优化及对水力过渡过程的影响

优化导叶关闭规律是解决水电站机组调节保证计算的一个重要的手段。然而面对实际工程问题时如何优化导叶关闭规律、不同的导叶关闭规律对水力过渡过程有何不同的影响、选取的导叶关闭规律能否安全有效地实现等,至今缺少明确的答案和恰如其分的评价,以致难以发挥导叶关闭规律应起的作用。本文从结合国内某些大型水电工程,对上述问题进行探讨和分析     

遗传算法在水轮机非固定模式导叶关闭规律中的应用

水轮机非固定模式导叶关闭规律是指按水轮机初始工况参数适时地确定最佳导叶关闭方式。这种适时的水轮机导叶关闭方式对于水电站大波动过渡过程具有较好的参数控制作用,能在不改变任何基础设施的前提下降低水电站过水系统最高水锤压力和机组转速,给水电站的运行带来较大的经济效益。在对非固定模式导叶关闭规律的优化中遗传算法有较高的优化效率,其中主要表现在算法简单、全局搜索性好、收敛性高、优化结果稳定。     

水轮机导叶关闭过程的探讨研究

为了充分揭示水轮机导叶不同关闭过程对水轮机甩负荷过渡过程的影响,选择导叶两段关闭规律,针对第一段关闭时间、第二段关闭时间和导叶位置拐点开度,探讨这3个关键参数对机组转速变化和蜗壳水压力变化的影响,对工程实例进行计算分析,得出了导叶两段关闭过程的规律并进行了优化。合理的水轮机导叶两段关闭过程可以有效的解决机组甩负荷时转速升高和蜗壳水压上升这一矛盾,从而更有利于提高水电站运行的稳定性和安全性。     

水轮机导叶“先快后慢”关闭规律适用性研究

导叶关闭规律的优化是水电站调节保证计算的重要研究内容，采用合理的关闭规律降低水锤压强与限制机组转速升高，是一种经济有效的措施。本文基于某实际水电站，建立了引水发电系统过渡过程数学模型，模拟了电站控制工况下的过渡过程，研究了导叶关闭规律对输水系统的影响，结论表明先快后慢的导叶关闭规律适用于水锤极值和转速极值出现在不同工况的水电站。先快后慢分段关闭规律解决了该类电站一段直线关闭无法满足调保计算要求的问题。     

特大型机组飞轮力矩GD2与导叶关闭规律的关系研究

特大型机组飞轮力矩的取值对调节保证参数以及系统稳定性有着重要的影响.该文结合某高海拔地区水电站工程实例,建立仿真模型,研究特大型机组飞轮力矩取值与不同导叶关闭规律之间的关系.结果表明:导叶选取直线关闭规律时,受转速升高控制,特大型机组飞轮力矩都存在一个最小临界值;而在折线关闭规律下,高海拔地区电站的尾水管进口最小压力受...     

水轮机焊接导叶的计算

<正> 近年,大型水轮机的导叶大多是采用焊接的把锻造或铸造的轴焊到导叶体上。导叶体的面板由钢板滚压而成。用它来替代原先那种将导叶轴附铸有端部一段导叶体(堵块),而后与钢板面板四周相焊接的结构,轴安置在钢板导叶体预先铣出的槽内,并用正面和侧面焊缝将它们焊成一体。     

用正交设计法优化导叶分段关闭规律的参数

本文介绍了正交设计法优化水轮机导叶分段关闭规律参数的方法，实例表明，此方法具有简单，准确和直观的优点。     

基于自适应遗传算法的配电网无功优化

针对传统的遗传算法在求解配电网无功优化问题时容易陷入局部最优,并且收敛速度慢的缺点,将自适应遗传算法引入配电网无功优化中,采用自适应的交叉率和变异率使之符合遗传算法动态性和适应性搜索过程,并在编码方式、适应度函数设计、遗传操作以及终止判据等方面进行改进,对IEEE 33测试系统进行仿真分析,算例表明了算法的实用性和有效性。     

基于自适应遗传算法的配电网无功优化

针对传统的遗传算法在求解配电网无功优化问题时容易陷入局部最优,并且收敛速度慢的缺点,将自适应遗传算法引入配电网无功优化中,采用自适应的交叉率和变异率使之符合遗传算法动态性和适应性搜索过程,并在编码方式、适应度函数设计、遗传操作以及终止判据等方面进行改进,对IEEE33测试系统进行仿真分析,算例表明了算法的实用性和有效性。     

基于自适应遗传算法的配电网络重构

建立了兼顾经济性和可靠性的多目标配电网络重构数学模型，采用自适应遗传算法进行求解，根据个体适应度的变化自动调整交叉与变异概率，克服了遗传算法易早熟的缺点，加快了算法寻优速度。通过仿真算例分析比较，该方法是可行有效的。     

自适应遗传算法在PMU优化配置中的应用

基于GPS的同步相量测量单元(PMU)是一种新型的高精度测量装置,能够测量母线电压相量。由于经济和技术等方面的原因,每个节点都配置PMU还不能成为现实。为此,提出了在传统的状态估计的基础上,部分安装PMU以后的状态估计模型。基于此模型,以提高状态估计的精度为目标,引入自适应遗传算法,应用遗传算法的全局搜索特性,自动获取和积累有关搜索空间的知识,并自适应地控制搜索过程来优化PMU的配置数量和安装位置。在遗传操作过程中,引入自适应规则,在线地改变交叉率和变异率,有效地加快了收敛速度和算法跳出局部最优的能力,并用IEEE14节点网络验证了算法的可行性。     

基于改进自适应遗传算法的电力系统相量测量装置安装地点选择优化

将进化参数衰减因子与基于适应度变化的自适应遗传算法相结合,提出了一种新的自适应遗传算法,使遗传算法在进化过程中能够同时根据个体适应度和进化时间的变化自动调整交叉与变异概率,克服了原有自适应遗传算法易早熟的缺点,提高了最优解的多样性和寻优速度.精英个体保留策略保证了整个算法的全局收敛性.在约束条件处理时,采用了不可行解启发性修复方法,提高了算法的优化效果.基于图论的深度优先方法用于系统可观性分析.将新的自适应遗传算法应用于优化相量测量装置安装地点选择,实现了安装地点最少,而整个系统可观的目标.该算法已在某省46节点系统的优化计算中得到了验证.     

基于空间自适应收缩策略的混合遗传算法及其应用

将简单遗传算法与单纯形法相杂合,设计了一种实数编码的混合遗传算法(HGA),用于求解无约束优化问题。算法采用了最优保留策略,同时在变异操作中采用了搜索空间的自适应收缩策略,以提高全局和局部搜索能力,加快收敛速度,避免退化。在求解约束优化问题时,利用罚函数处理约束条件,由HGA对增广目标函数寻优。HGA的有效性通过3个典型测试函数得到验证,并应用于拍合式继电器电磁系统的体积优化。     

基于自适应遗传算法和蚁群算法融合的配电网重构

配电网重构可以降低线损,均衡负荷,提高电压质量和增加配电网可靠性.主要在降低线损、提高电压质量和提高寻优效率方面,采用了自适应遗传算法和蚁群算法融合的方法.对遗传算法的交叉因子和变异因子进行了自适应控制,也不再人为规定迭代的最大代数,而是引入了染色体相似度和种群相似度的概念,使遗传算法的终止条件更加合理.自适应遗传算法...     

基于改进自适应遗传算法的电力变压器优化设计

结合电力变压器设计特点对遗传算法的交叉率和变异率参数以及适应度函数等方面进行研究,改进了自适应遗传算法．应用经典数学函数验证表明该算法具有较高的全局寻优效率。同时给出了单目标和多目标的电力变压器优化设计的实例,应用结果表明,改进自适应遗传算法对电力变压器的优化设计效果明显,