基于可信性理论的输电网短期线路检修计划

传统方法将短期线路检修计划作为单重不确定性优化问题进行建模和求解。但是，架空线路的可靠性指标难以表达现场运行中线路发生故障的可能性，所以需要在短期线路检修计划中对双重不确定性(随机性和模糊性)同时进行建模和求解。可信性理论是基础数学领域最近完成的数学分支， 它提供了随机性与模糊性综合评估的严格数学基础。基于可信性理论可建立短期线路检修计划的混合整数随机模糊双重不确定性优化模型(原始模型)，其目标函数是检修费用与停电损失费用之和的随机模糊期望值最小。文中利用Benders分解法将原始模型分解为主问题和子问题进行求解：主问题是一个多目标整数规划问题，利用改进Balas算法求解；子问题是一个随机模糊双重不确定性模型，利用可信性理论和直流潮流求解。IEEE-RBTS系统和IEEE-RTS系统的算例表明，文中提出的算法可以综合协调全网的风险和经济目标。同时由于支持原始数据的随机模糊性，使得该算法具有较强的实用性。     

基于可信性理论的输电网短期线路检修计划

传统方法将短期线路检修计划作为单重不确定性优化问题进行建模和求解。但是，架空线路的可靠性指标难以表达现场运行中线路发生故障的可能性，所以需要在短期线路检修计划中对双重不确定性(随机性和模糊性)同时进行建模和求解。可信性理论是基础数学领域最近完成的数学分支， 它提供了随机性与模糊性综合评估的严格数学基础。基于可信性理论可建立短期线路检修计划的混合整数随机模糊双重不确定性优化模型(原始模型)，其目标函数是检修费用与停电损失费用之和的随机模糊期望值最小。文中利用Benders分解法将原始模型分解为主问题和子问题进行求解：主问题是一个多目标整数规划问题，利用改进Balas算法求解；子问题是一个随机模糊双重不确定性模型，利用可信性理论和直流潮流求解。IEEE-RBTS系统和IEEE-RTS系统的算例表明，文中提出的算法可以综合协调全网的风险和经济目标。同时由于支持原始数据的随机模糊性，使得该算法具有较强的实用性。     

基于可信性理论的电力系统运行风险评估 (二)理论基础

在实际研究中遇到的新问题是;传统架空线路的可靠性统计指标难以表达现场运行中线路故障的可能性,单纯采用可靠性数学理论无法进行全系统的运行风险评估。实际上,电力系统的不确定性同时包含着随机性和模糊性2个方面,但受限于概率论与模糊论在基础数学领域内是相互独立的理论体系,传统上在电力系统只能将它们分开研究。可信性理论是2004年基础数学领域完成的数学分支,它给出了基于测度论的模糊论的公理化体系,并提供了随机性与模糊性综合评估的严格数学基础。文中首先介绍引入可信性理论的必要性,然后较为详尽地介绍了可信性理论中的基本公理、可信性测度、模糊变量期望值、随机模糊变量期望值等基本内容。上述内容是可信性理论在电力系统应用的必要基础。     

基于模糊期望值模型的配电网网架规划

传统配电网网架规划中,不确定规划参数的处理是规划的难点.为深入研究该问题,考虑了负荷预测值的不确定性,引入可信性理论和不确定规划方法,建立了基于模糊期望值模型的配电网网架规划模型,并采用遗传算法求解.该模型采用梯形模糊变量表示负荷预测值,其目标函数和约束条件均具有明确的数学意义,可采用严格的数学方法求解,克服了传统配电...     

基于可信性理论的电力系统小干扰稳定性分析方法

针对电力系统中不确定因素对系统小干扰稳定性的影响,提出了基于可信性理论的小干扰稳定性分析方法,对系统的小干扰稳定性进行模糊模拟分析.该方法不仅能够计算考虑不确定因素时系统特征值的期望值和方差,而且能够计算可信性意义下的小干扰稳定指标.该方法的特点在于避免了不确定参数分布函数类型的假设和参数统计,且对不确定参数之间的独立性不作要求,仅需根据实际情况确定不确定参数的变化范围且描述不确定参数的隶属度函数类型对计算结果基本无影响.仿真算例的计算结果验证了所述方法的有效性,通过与确定性分析方法、概率分析方法和蒙特卡洛仿真法的结果进行对比,证明了该方法在计算精度和计算量方面的优越性.     

基于可信性理论的输电网规划

建立了基于可信性理论的输电网规划模型,得到模糊不确定负荷下的电网规划方案。将可信度的概念引入模型中,作为评价模糊不确定负荷下电网规划方案优劣的指标,该指标具有明确的物理意义和严格的数学理论基础。利用最小切负荷问题的负荷边界特性,证明了给定可信度指标下输电网规划模型的求解可等价于区间负荷下输电网规划模型的求解。使用结合区间至多切负荷量理论的贪婪随机自适应搜索算法求解该模型,可求得给定可信度指标下的输电网规划方案。新模型的求解不受模糊负荷下实际数学模型的限制,具有较好的适用性和明确的物理意义。46节点系统算例的计算结果验证了该模型和算法的有效性。     

基于可信性理论的输电网规划方法

输电网规划中存在着大量的随机性和模糊性的不确定性因素,传统方法将其分开考虑,作为单重不确定问题进行建模和求解;可信性理论是数学基础领域最近完成的数学分支,提供了随机性和模糊性综合评估的严格数学基础;运用可信性理论建立了双重不确定性的输电网规划模型,模拟了新增发电机节点出力、新增节点负荷变化值和新增线路造价的不确定性因素,结合随机模糊模拟技术和改进量子遗传算法对模型进行了求解,最后用一个18节点系统算例验证了所提模型和方法的有效性。     

考虑负荷模糊性的短期电网规划算法

文章应用基于可信性理论的模糊潮流计算方法建立了输电网短期规划模型及其算法：首先根据当前电网负载水平评估结果采用灵敏度技术自动建立候选线路集;然后从候选线路集中选出线路形成不同的规划方案,建立输电网短期规划优化模型;最后用模糊潮流算法分析预想规划网架的运行性能,并通过遗传算法求解得到优化方案。算例分析证明了该模型与算法的有效性。文章的研究成果还可扩展应用于多重模糊因素共同作用下的电网规划。文章的模型与算法已在能量管理系统(energy management system,EMS)平台上实现,借助EMS系统提供的精确电网模型以及大量完整的电网运行数据,其规划结果的可信度得到了提高。     

一种基于模糊推理的快速解耦潮流算法

根据快速解耦潮流方程中系统矩阵是常数矩阵的特点，抽象出模糊命题，提出采用模糊推理的方法求解潮流问题，推导了基于模糊推理的快速解耦潮流算法，建立了计算中使用的单输入单输出模糊控制器模型，并以标准测试系统为例，验证了该方法的正确性。     

基于模糊区间算法的配电网潮流计算

考虑配电系统运行中的不确定性因素,建立了负荷、并联电容器组和调相机的模糊区间模型。结合配电网络的特点以及模糊潮流和区间潮流各自的优点,提出了一 种基于模糊区间计算的前推回推配电网潮流算法。一般测试系统和阜新市10 kV实际配电系 统的计算结果验证了该算法快捷、有效。     

基于免疫禁忌混合算法的多目标最优潮流计算

针对电力系统多目标最优潮流计算问题,提出了一种基于免疫禁忌混合算法的多目标模糊优化潮流计算的新方法。该方法运用模糊集理论来构造评价函数,实现了多目标优化问题向单目标优化问题的转化,兼顾了各子目标,保证了较高的整体优化水平;采用求解精度高、使用灵活的免疫禁忌混合算法来进行单目标寻优,准确地获取了符合实际的全局最优解。通过对IEEE 30节点系统进行多次多目标最优潮流仿真计算,并将计算结果分别与单目标最优潮流计算及采用粒子群算法、免疫算法等其它算法的结果进行比较和分析,验证了该方法是解决电力系统多目标最优潮流问题的一种有效方法。     

基于修正能量函数和可信性理论的风机极限穿透功率模型研究

建立了考虑暂态稳定约束和风速不确定性的风机极限穿透功率计算模型。采用修正能量函数法计算暂态稳定指标,建立暂态稳定约束条件。针对风电出力的不确定性,采用风速预测误差的模糊性表征风电出力的模糊性,并基于可信性理论建立了支路容量的模糊机会约束条件。结合暂态稳定约束,最终建立风电穿透功率的模糊机会约束模型。为了避免低效的模糊模拟求解,将模糊机会约束条件转化为其清晰等价类,简化模糊机会约束模型为易求解的混合整数线性规划模型。IEEE 30节点算例表明该方法可有效计算风机极限穿透功率。     

电网灾难性事故不确定性评价测度体系与模型

现有灾难性事故风险评估方法对数学建模的依据研究较少,所用模型能否真实反映灾难性事故的实际物理演化过程,缺乏理论支撑。引入"测度"概念,定量刻画灾难性事故的不确定性,以"测度"概念需满足的公理化条件为数学建模依据,基于不确定性理论建立包含可信性测度、全局模糊安全测度和风险测度的公理化风险评价测度体系。以N-1事故为初始事故,对N-k事故风险测度进行排序,识别出最可能的灾难性事故序列,建立电网灾难性事故不确定性风险评估新模型。对WSCC 9和IEEE 24节点测试系统进行仿真,结果证明,该方法符合电网实际,具有准确、有效和适用的特点。     

基于模糊相关机会规划的储能优化控制

为了最大限度地使风光储联合发电系统的出力与计划出力相匹配,采用提前一日对储能装置进行优化控制的方法。因风光出力具有模糊性,提出了基于模糊相关机会规划的储能优化控制方法。该方法考虑了储能装置的出力和电量约束条件,每个时段的匹配程度用可信度表示,以一日内96个时段总的可信度均值最大为目标,采用基于模糊模拟的遗传算法求解,得到可信度均值最大时不同时段对应的储能充放电功率。算例分析表明,所提出的储能优化控制策略使风光储联合发电系统的总出力可基本跟踪计划出力曲线。     

A new power system transient stability assessment method based on Type-2 fuzzy neural network estimation

Transient stability assessment (TSA) of large power systems by the conventional method is a time consuming task. For each disturbance many nonlinear equations should be solved that makes the problem too complex and will lead to delayed decisions in providing the necessary control signals for controlling the system. Nowadays new methods which are devise artificial intelligence techniques are frequently used for TSA problem instead of traditional methods. Unfortunately these methods are suffering from uncertainty in input measurements. Therefore, there is a necessity to develop a reliable and fast online TSA to analyze the stability status of power systems when exposed to credible disturbances. We propose a direct method based on Type-2 fuzzy neural network for TSA problem. The Type-2 fuzzy logic can properly handle the uncertainty which is exist in the measurement of power system parameters. On the other hand a multilayer perceptron (MLP) neural network (NN) has expert knowledge and learning capability. The proposed hybrid method combines both of these capabilities to achieve an accurate estimation of critical clearing time (CCT). The CCT is an index of TSA in power systems. The Type-2 fuzzy NN is trained by fast resilient back-propagation algorithm. Also, in order to the proposed approach become scalable in a large power system, a NN based sensitivity analysis method is employed to select more effective input data. Moreover, In order to verify the performance of the proposed Type-2 fuzzy NN based method, it has been compared with a MLP NN method. Both of the methods are applied to the IEEE standard New England 10-machine 39-bus test system. The simulation results show the effectiveness of the proposed method in compare to the frequently used MLP NN based method in terms of accuracy and computational cost of CCT estimation for sample fault scenarios.     

电力市场中最优潮流模型及算法研究

对传统最优潮流模型做了改进,提出了基于模糊理论和多目标优化理论的最优潮流模型,综合考虑了网损量最小和有功、无功购电费用最低3个目标;将免疫克隆算法和变尺度混沌搜索方法有机地结合起来,形成了免疫克隆混沌优化算法,并应用于改进最优潮流模型的求解。用IEEE 14节点算例进行了仿真分析,结果表明改进最优潮流模型有效,采用免疫克隆混沌算法对改进最优潮流模型求解是可行和高效的。