全维度智能变电站设备状态监测关键技术研究

近年来,在电网的节能化和智能化过程中应用大量的物联网(IoT)设备,解决了因变电站设备繁多而引起的信息孤立、难共享、难整合等问题。将物联网技术引入到变电站设备状态监测中,提出了变电站设备IoT全维度体系架构和变电站设备无线监测网络拓扑方案。在GSO算法基础之上,优化算法对信息模型进行扩展,建立可以承担海量数据的变电站设备状态监测全维度信息模型,并设计了变电站设备监测网络结构。针对不同节点系统进行综合仿真研究,结果表明,该算法有效降低了变电站功率损耗,改善了电压分布,为智能变电站建立全维度设备状态监测系统提供参考。     

工业用户能耗监测点优化布置的研究

针对大多数工业用户存在的用能设备能耗重复监测问题,对工业大用户能耗监测点的优化布置进行研究。首先依据各条生产线能耗波动系数大小对监测点布置进行初次筛选优化;然后依据网络拓扑结构,采用结合自适应激活机制及混沌搜索策略的改进量子粒子群算法,在保证全网可观测的前提下对能耗监测点的布置二次优化;最后借助LabVIEW实现了能耗监测点优化布置的可视化应用,并在某纺织企业内部进行了试验,结果表明该方法可以显著减少能耗监测点数量,有效降低能耗监测成本。     

一种节能高效的无线传感器网络路由优化方法

现有无线传感器网络的迅速发展对其路由协议提出了较多性能评价指标,综合考虑网络能耗、生存期、自适应性等重要因素,提出一种节能高效的无线传感器网络路由优化方法。通过建立无线传感器网络路由优化多指标约束模型,采用基于图论的Dijkstra算法进行路由寻优,得到了满足性能评价指标的网络优化路由,使无线传感器网络寿命更长。仿真结果验证了方法的正确性和有效性。     

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。     

基于移动信标的水下无线传感器网络定位算法

针对现有水下无线传感器网络定位算法定位精度不足且无法适应水下多变的网络拓扑的问题，提出一种基于移动信标的水下无线传感器网络定位算法。首先通过RSSI测距定位和DV-Hop算法获取未知节点的大致分布情况，其次以未知节点定位覆盖率作为目标函数，采用经过自适应惯性权重和柯西-t扰动策略优化的改进秃鹰搜索算法迭代求解信标节点移动的最优位置，最后信标节点移动到最优位置再对未知节点进行重新定位。仿真结果表明,与对比算法相比，移动信标节点定位算法能有效提高未知节点定位精度，在网络拓扑变化时也能保持较高的定位精度且定位效果稳定。     

基于自适应多行为模式鱼群算法的电能计量设备运维作业优化研究

随着网络化、信息化技术在电力行业的深入推广,传统的电能计量设备运维作业模式早已无法满足当今的管理需求。针对传统运维作业模式中所存在的路径规划不科学,作业过程耗时长、能耗高,且难以实时掌握和调整运维作业进度等问题,首先建立基于智能优化算法的电能计量设备运维作业优化模型,并提出了一种自适应多行为模式的人工鱼群算法完成对该优化模型的求解。仿真实验表明,所提出的自适应多行为模式鱼群算法对于多局部极值问题具有更好的优化精度,且能够在所建立的运维作业优化模型基础上完成对全局最优路径的求解。     

无线传感网络节点能效性测量优化方法

本文研究了无线传感网络节点能效性测量优化问题.给出了无线传感网络分簇式拓扑结构和节点概率检测模型,建立了网络测量覆盖率指标和通信能耗指标.遗传算法和微粒群算法在节点能效性测量优化时存在容易陷入局部最优和精度不高的缺点.将禁忌搜索算法和遗传算法结合,增强了遗传算法的全局搜索能力.仿真实验证明,采用遗传-禁忌搜索算法进行节点能效性测量优化时,网络测量覆盖率更高,通信能耗更小,优化效果更好.     

基于改进饱和割集算法的广域测量系统通信网络架构设计

基于图论思想,从网络拓扑优化设计方面保证广域测量系统(WAMS)对信息传输的可靠性和实时性。以连通度作为抗毁性指标,以跳数作为实时性指标,建立满足性能指标要求下的成本最小化通信网络优化模型。结合WAMS通信网络的流量状况,采用改进的饱和割集算法(ICSA)对模型进行求解,在保证系统性能要求的前提下,获得网络的优化拓扑结构。算例分析表明,在相同的约束条件下,提出的结构负载均衡能力稍逊于双向环式拓扑结构,但成本可降低约40%。所述模型和算法为WAMS通信网络拓扑优化分析提供了一定的理论依据,可为同类网络的规划设计提供参考。     

输电线路差异化运维计划优化

针对当前输电线路运行与维护工作资源不足、管理粗放等缺陷,提出输电线路差异化运维方法。建立以经济性、安全性、可靠性为目标函数的多目标优化模型,采用约束多目标拟态物理学(multi-objective artificial physics optimization,MOAPO)优化算法对该模型进行优化求解,非劣解集修剪采用虚拟力排序法,约束处理采用可行规则法,该算法收敛性能好,解决高维度多目标优化问题时计算速度快,且能有效保持解集分布性。将该模型与优化算法应用于某地区输电网络年度运维计划优化,与遗传算法计算结果的比较,验证了该方法的实用性。     

电池储能系统参与用户侧削峰填谷的鲁棒优化调度策略

现有的用户侧调峰领域的储能调度鲁棒优化方法,缺乏考虑非线性多目标优化模型的研究。当储能出力范围直接受负荷不确定性限制时,传统列和约束生成算法无法求解此类模型。针对以上问题,文章考虑负荷、电池储能等约束条件,建立了以净负荷方差、用户侧用电支出等为优化目标的电池储能系统调度鲁棒优化模型,并同时考虑了用户负荷波动、新能源出力波动等不确定因素。由于第二阶段的决策与优化结果会影响第一阶段决策的取值范围,需要改进列和约束生成算法以实现对该类鲁棒优化问题的求解。通过将目标函数、部分约束条件视为多个子问题考虑,对原列和约束生成算法的每次迭代中的子问题求解步骤进行扩充,使每次迭代中求解多个子问题,能够有效拓宽该算法的适用范围。最后,仿真结果验证了该方法的有效性,能够在不改变传统算法性能优势的情况下成功应用于非线性多目标鲁棒优化问题。     

基于邻接矩阵的低压配电网故障区段定位方法

低压配电网具有线路区段短、分支众多且拓扑结构复杂多变的特点,分布式电源的并网进一步增加了其故障定位的难度。结合图论分析方法和人工智能算法,提出了基于拓扑邻接矩阵的低压配电网故障区段定位方法。首先生成与配电网故障监测单元配置相对应的邻接矩阵,其次建立故障电流在故障监测单元拓扑中的连通性等效模型,根据故障电流从电源到估计故障区段的最短路径计算故障监测信息。以此为基础建立了考虑多重故障的低压配电网故障定位模型并利用粒子群优化算法进行模型求解。仿真算例验证了所提方法能够有效提高故障定位的效率和准确度。     

自适应人工免疫网络算法的无线传感网络拓扑结构优化

无线传感器网络(MWSN)具有动态拓扑的特性,因而节点移动、能量消耗等影响因素会导致传感器网络的寿命。在现有层次型拓扑控制算法的基础上,借鉴adhoc网络层次拓扑生成算法WCA的设计原理,提出一种应用于无线传感器网络的新型层次型拓扑结构优化算法。该算法综合考虑节点的能量和位置状况,为每个节点定义不同的权值,从中选出性能优越的节点担任簇首,同时通过设置节点度参数来确保最优的拓扑结构。同时依托自适应人工免疫网络算法,用于实现MWSNs的目标。仿真结果表明,改进的人工免疫网络算法(KC-AAINA)有助于找到良好的聚类配置和簇头数量,限制了节点能耗,改善了MWSN的网络寿命、能量消耗和分组传输,从而提高网络生命周期。     

基于绿色无线网络覆盖最优的配电通信网规划方法研究

在配电系统中,终端的高覆盖率和网络的低能耗是配电无线通信网的规划中两个互相矛盾的目标。提出一种基于绿色无线网络覆盖最优的配电无线通信网规划方法。将覆盖率和能耗两个规划因素作为规划模型中的正负相关因素目标,建立多目标优化模型,并利用提出的配电异构规划算法得出最优解。仿真结果表明,该方法能够有效地保证终端的高覆盖率,同时保证了所部署的基站规划方案的网络能耗处于较低的水平。     

离散学习优化算法在含分布式电源的配网重构中的应用

灵活的网架重构作为主动配电网的重要特征,利于高效消纳分布式能源。传统的数学规划方法难以求解非凸的含分布式电源的配电网重构问题。为此,提出了一种离散学习优化算法(DLOA),并将其应用于有源配电网重构问题。所提方法主要包括三个模块:学习优化算法、离散策略以及拓扑结构分析技术。其中,学习优化算法作为程序优化的核心,离散策略用于确定配电网线路的开闭状态,拓扑结构分析技术则用于分析配电网的网架结构。通过33节点测试系统验证离散学习优化算法的有效性,算例分析表明,所提方法能够有效求解高度非凸的含分布式电源的配电网重构问题。     

基于网络拓扑和遗传算法的配电设备检修计划优化模型

根据配电网设备检修计划编制的实际情况,建立了考虑多种约束条件的检修计划优化数学模型。该模型以检修停电电量最小为目标,采用网络拓扑方法实现配电网内在的各种约束,并采用改进遗传算法对优化问题进行求解。网络拓扑方法的引入明确了线路间的关联关系,使检修计划可以按轻重缓急情况排序。对遗传算法的改进可有效地保证其收敛能力并提高其优化能力。最后的算例分析表明,上述方法可以快速有效地得到最优检修计划并降低检修停电损失。     

高压输电监测无线传感网功率控制算法

为了延长网络生命周期,解决高压输电监测的无线传感器网络中节点能量受限问题,结合应用背景的实际特点,提出一种基于节点动态聚类的功率控制算法。该算法以高压输电监测的网络架构为基础,分析传感器节点间的空间几何位置关系,综合考虑空间几何信息与节点剩余能量,利用聚类分析方法对网络内具有相似性的节点进行动态聚类,使数据转发在类区域代表节点之间传递。同时,采用可变的功率调制技术进行数据传输。仿真结果表明,该算法能够有效地降低网络能量消耗,并延长网络的生命周期。     

基于HSA-PSO的配电网源-储协同优化控制方法

目前通常采用增加无功补偿装置的手段来解决高渗透率分布式电源接入时的配电网电压控制及网损优化问题,而兼顾分布式电源和储能系统调节作用的控制方法较少。考虑储能系统和分布式电源的协同配合,建立以配电网电压偏差最小、有功网损最小及分布式电源消纳量最大的配电网多目标优化控制模型。有效结合和声搜索算法和粒子群优化算法,提出具有自适应能力的和声搜索-粒子群算法（HSA-PSO）对所建立的模型进行求解。通过仿真算例验证了本文优化控制方法的有效性。     

考虑光伏集成5G基站用能模式的多主体共享储能优化配置

光伏集成5G基站能够有效降低电信运营商的用能成本,然而含分布式光伏的5G基站用能模式将对主动配电网的稳定运行造成影响,致使电信运营商与主动配电网均存在储能配置需求。出于安全性与经济性考虑,文中引入储能运营商作为第三方共建共享储能系统,提出了一种考虑光伏集成5G基站用能模式的多主体共享储能优化配置方法。首先,提出了面向规模化光伏集成5G基站与主动配电网储能配置需求的共享储能系统动态容量租赁模型;其次,基于双层混合整数规划模型(BiMIP)构建共享储能系统容量配置与运行双层联合优化问题;最终,采用重构与分解(R&D)算法对双层联合优化问题进行求解。仿真结果表明,所提出的多主体共享储能优化配置方法能够实现主动配电网的削峰填谷与多主体间的互利共赢。     

计及分时电价下用户需求响应的分布式储能多目标优化运行

以配电网网损和电压偏差最小为优化目标,计及分时电价下的用户需求响应,建立了与用户互动的分布式储能多目标优化运行模型,将电价变动引起的用户需求响应与分布式储能动态结合,探究了分布式储能在优化运行方面提升配电网运行水平的作用。采用改进的遗传算法对所建立的模型进行求解,证明了计及分时电价下负荷需求响应的分布式储能多目标优化运行模型能够有效降低配电网网损,减小线路电压偏差,同时也验证了所提出的改进遗传算法具有进化速度快、求解结果优的特点。