采用特高频检测技术的局部放电源定位方法

局部放电的发生伴随着电磁波的发射,电磁波在特高频段(300MHz~3GHz)的抗干扰能力很强,因此通过接受该频段的电磁波进行局部放电的检测与定位很有研究前景。近年来特高频法(ultra high frequency method,简称UHF)在局部放电的检测与定位工作中得到广泛推广。为改进确定时延的方法,准确定位放电源,采用了特高频法和信号传播时延来实现对局部放电源的定位。该法采用信号初始峰值法、相关法和能量最小值法求取信号传播时延,通过比较讨论3种方法的优劣,确定了一套求取时延的方案。最后用空间搜索法实现对缺陷中局部放电的定位。     

粒子群优化算法含分布式电源配电网故障定位

为了提高含分布式电源配电网故障定位的准确性,针对传统含分布式电源配电网故障定位方法的不足,提出了基于粒子优化算法的含分布式电源配电网故障定位方法。根据含分布式电源配电网故障的监测函数设计粒子群优化算法的适应度函数,通过粒子之间的相互协作实现含分布式电源配电网故障定位,采用Matlab 2014仿真工具箱对故障诊断性能进行测试。结果表明,粒子群优化算法提高了含分布式电源配电网故障定位的正确率,加快了分布式电源配电网故障定位的速度,而且综合性能明显优于其他含分布式电源配电网故障方法。     

改进粒子群算法在分布式电源优化配置中的应用研究

合理的分布式电源(DG)位置和容量对配电网的安全、经济运行至关重要。建立了以电力公司年综合经济效益最大的优化配置模型,针对传统粒子群算法存在的早熟现象,采用改进粒子群算法进行目标函数寻优,最终得到满足目标函数的分布式电源最优配置方案与实际运行时的最优输出功率。对实际算例的仿真计算结果验证了算法的正确性和有效性,为进一步开展分布式电源规划拓展了思路。     

粒子群优化算法在电力系统中的应用

粒子群优化方法是一种基于群体智能的新型演化计算技术.它在函数优化、神经网络设计、分类、模式识别、信号处理、机器人技术等许多领域已取得了成功应用,但在电力系统中应用的研究起步较晚,关于它实际应用的报道尚不多见.文章较为全面地详述了粒子群优化方法在配电网扩展规划、检修计划、机组组合、负荷经济分配、最优潮流计算与无功优化控制、谐波分析与电容器配置、配电网状态估计、参数辨识、优化设计等方面应用的主要研究成果.随着粒子群优化理论研究的深入,它还将在电力市场竞价交易、投标策略以及电力市场仿真等领域发挥巨大的应用潜力.     

改进粒子群算法在含分布式电源配电网优化重构中的应用

针对配电网中各种类型分布式电源接入所造成的配电网拓扑结构的复杂性,提出了一种改进粒子群优化算法应用于配电网重构,把粒子群算法和布谷鸟算法有效地结合在一起,采用两层种群框架。为了提高粒子群优化算法的全局搜索能力,采用中值聚类算法对下层粒子群进行重组,粒子群算法用于优化下层的各类小种群,然后将其发送到上层,使用布谷算法进行深度寻优。通过算例对多种情况进行仿真分析,验证改进算法在配电网重构中的优越性。结果表明,该算法能有效地降低配电网的有功网损,提高各节点的电压水平。本研究为我国分布式电源接入配电网的发展提供了参考和借鉴。     

基于粒子群优化算法的变压器局部放电定位新方法

介绍电力变压器内局部放电定位问题,建立了局部放电定位参数估计模型,针对局部放电定位问题对粒子群优化算法进行了改进,并将其应用于该问题的求解.算例表明,文章所采用的算法能有效防止结果陷入局部最优,明显优于最小二乘法.     

粒子群算法在水电站优化调度中的应用

粒子群优化算法是一种全局随机优化算法。用于水电站优化调度,与经典算法比较其特点在于,该算法原理简单,易编程实现,占用计算机内存少,能以较快的速度收敛到全局最优解,是一种有效的搜索算法。     

粒子群优化算法在电力系统中的应用综述

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的群体智能优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论,PSO通过粒子追随自己找到的最优解和整个群的最优解来完成优化.该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用.在大量参阅国内外相关文献的基础上,简要介绍了PSO算法的工作原理,较为全面地详述了粒子群优化方法在电力系统中的应用,如电网规划、检修计划、短期发电计划、机组组合、负荷频率控制、最优潮流、无功优化、谐波分析与电容器配置、参数辨识、状态估计、优化设计等方面,并对今后可能的应用指出了研究方向.     

粒子群优化算法及在电力系统中的应用

粒子群优化方法是一种基于群体智能的新型演化计算技术。文章在介绍PSO算法及其特点的基础上，总结了PSO算法在电力系统规划等领域的研究现状，但目前的很多工作还处于研究阶段，相信随着研究的进一步深入，PSO算法将在更多的领域中得到更广泛的应用。     

改进粒子群算法在无功优化中的应用

建立了无功优化的数学模型,针对粒子群算法易陷入局部最优解、收敛精度差的缺点,将改进粒子群优化算法应用到电力系统无功优化中。对粒子群的速度公式进行了改进,并在算法中引入反正切惯性权重和阈值来增强搜索全局最优解的能力。通过对IEEE30节点的算例仿真,证明改进后的粒子群算法在电力系统无功优化问题上具有一定的可行性。与PSO的结果对比表明该算法在一定程度上提高了计算的精度。     

粒子群优化算法及其在电力系统中的应用

PSO（粒子群优化）算法是一种新兴的优化技术.该算法可调参数少,简单易实现且功能强大.文章详细介绍了PSO的基本原理、各种改进算法以及它们在电力系统中的应用,并对今后可能的应用指出了研究方向.     

粒子群优化算法及其在神经网络中的应用

对基本粒子群优化PSO算法进行改进,并将改进粒子群优化算法与误差反向传播BP算法结合。与传统BP网络诊断结果相比,本方法具有运算效率高、收敛速度快的特点,是一种有效可靠的新型故障诊断技术。     

粒子群优化算法在电力系统中的应用综述

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的群体智能优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论,PSO通过粒子追随自己找到的最优解和整个群的最优解来完成优化。该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用。在大量参阅国内外相关文献的基础上,简要介绍了PSO算法的工作原理,较为全面地详述了粒子群优化方法在电力系统中的应用,如电网规划、检修计划、短期发电计划、机组组合、负荷频率控制、最优潮流、无功优化、谐波分析与电容器配置、参数辨识、状态估计、优化设计等方面,并对今后可能的应用指出了研究方向。     

改进的粒子群优化算法在分布式电源选址和定容中的应用

分析了分布式电源接入配电网前后对网络损耗的影响,在此基础上提出采用混合模拟退火算法的改进粒子群优化算法进行分布式电源选址和定容的计算,其目的是使配电系统网络损耗进一步减少.最后通过两个算例将本文提出的算法与采用遗传算法、模拟退火算法的计算结果进行对比分析,验证了所提出的改进算法在分布式电源选址和定容问题求解中具有很强的全局搜索能力和快速的收敛速度,为进一步开展分布式电源规划拓展思路.     

文化粒子群算法在超声波定位中的应用

局部放电是导致电力变压器绝缘劣化的重要原因之一,超声波检测是局部放电、空间定位中重要的非电测法,其定位的准确与否直接影响电气设备故障诊断和快速判断。针对粒子群(PSO)算法计算精度和"早熟"问题,同时为提高粒子群算法的全局搜索能力,文中提出了文化粒子群(CBPSO)算法,并探讨了粒子群算法参与频次的问题,仿真结果验证了该定位算法优于粒子群算法和文化(CA)算法,现场监测结果也证明了其算法的准确性和有效性。     

自适应粒子群优化算法及其在无功优化中的应用

针对传统的粒子群优化(PSO)算法中的某些参数需通过试验确定因而影响了其实用性的问题,提出了一种自适应粒子群优化(APSO)算法,并将其应用于电力系统无功优化问题的求解。该算法能在优化过程中自动调整各参数,从而取得问题的全局优化解。某具有151个节点、71个控制变量的实际电网无功优化结果表明,该算法较传统的PSO算法具有更强的全局寻优能力。     

自适应粒子群优化算法在电力系统无功优化中的应用

针对传统的粒子群优化(PSO)算法中的某些参数需通过试验确定因而影响了其实用性的问题,提出了一种自适应粒子群优化(APSO)算法,并将其应用于电力系统无功优化问题的求解。该算法能在优化过程中自动调整各参数,从而取得问题的全局优化解。IEEE30节点无功优化结果表明,该算法较传统的PSO算法具有更强的全局寻优能力。     

混沌粒子群优化算法在配电网无功优化中的应用

针对电力系统无功优化的特点,提出了一种基于传统粒子群优化(PSO)算法的改进型智能算法——混沌粒子群优化(CPSO)算法。CPSO算法采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值,利用该算法分别对IEEE14和IEEE30节点系统进行仿真测试。仿真结果表明,CPSO算法相对于PSO算法,优化效果理想,收敛速度快。     

粒子群优化算法在配电网网架优化规划中的应用

粒子群优化(PSO)算法已经成功地用于求解连续域问题,但是对于离散域问题的求解研究还很少.文中使用模糊离散粒子群优化算法,用于求解配电网网架优化问题.采用模糊矩阵表示粒子的位置和速度.为了处理配电网辐射性结构的约束条件,引入了图论中的最小生成树问题.最后对算例进行测试,检验该方法的有效性及应用效果.     

粒子群优化算法在配电网网架优化规划中的应用

粒子群优化(PSO)算法已经成功地用于求解连续域问题,但是对于离散域问题的求解研究还很少。文中使用模糊离散粒子群优化算法,用于求解配电网网架优化问题。采用模糊矩阵表示粒子的位置和速度。为了处理配电网辐射性结构的约束条件,引入了图论中的最小生成树问题。最后对算例进行测试,检验该方法的有效性及应用效果。