基于粒子群算法的配网优化运行建模与仿真

为了提升配网调度效率,针对分布式电源接入电网后的调度控制优化方法进行了研究。在主流分布式发电装置数学模型的基础上对于典型的配网调度场景进行了运行特性和约束性分析,并将配电网优化调度抽象为一个非线性变化的优化问题。以配电网节点流入功率和流出功率平衡为约束条件进行问题的数学建模,并使用粒子群算法对该问题进行优化。通过引入粒子群进化状态的评估算子,根据算法的迭代程度对惯性权重进行调节。最终构建一个包含33个节点的配网网络,仿真结果表明,在进行配电网调度优化时,改进后的算法相较于基本的粒子群算法的收敛速度可以提升约3倍。     

基于分布式发电的模块化智能微网体系探究

微电网是一种将分布式发电、储能装置、交直流负载、监控保护装置等有机结合在一起的小型配电系统,通过与配电网的信息交换,可以大大提高配电系统供电的可靠性与灵活性.不断完善微网接入标准,实现微电网与配电网的协调控制与发展,提高电网运行的经济性,是未来电网的重要任务之一.文章讨论基于高校实训室的模块化智能微电网的系统结构、运行...     

探究分布式光伏发电与智能微网的发展

随着我国工业化进程不断发展,社会生产对电力能源的需求不断提高,因此,电力企业必须要充分发挥自身的作用,提高电力服务质量,从而推动我国经济发展.电力行业作为我国的经济支柱,对国民经济发展有着重要影响.近些年来,我国分布式光伏发电与智能微网已经成为了电力行业中的焦点话题,能够给电力行业发展注入巨大的推动力.基于此,本文重点探究分布式光伏发电中现存问题,并提出相应的解决策略.     

分布式光伏发电与智能微网的发展分析

本文通过介绍分布式光伏发电、智能微网系统概念,对两者的融合进行研究。通过介绍共网技术的开发、发展、具体应用实例,印证共网新技术的有效性。     

我国电力电子与电力传动面临的挑战与机遇

他在报告中对电力电子器件方面的最新发展和电力电子与电力传动技术在可再生能源分布式发电系统和电能质量控制、牵引、电机驱动绿色照明中的应用及电力电子系统集成等方面作了全面论述。同时，还指出我国电力电子与电力传动产业所面临的良好机遇和严峻的挑战。     

有源电力滤波器与光伏发电的统一控制技术

21世纪是新能源为主的能源时代,太阳能是国际大力提倡的能源之一。近年来,光伏发电已从国外传入国内,在国内正处于应用推广阶段,其中光伏并网是其未来的趋势。工业的发展带来的大冲击负载大量涌现,导致公共电网污染加剧,以往使用的滤波器难以达到要求,故有必要对有源滤波器进行研究。有源电力滤波器与光伏发电技术现阶段仍存在很多问题,比如,推广问题、设备利用率问题、成本问题以及国内政策问题等。本文针对这些存在的问题,对有源电力滤波器与光伏发电技术进行研究,对其控制原理、结构演变过程、原理及策略进行详细的介绍,使其能进一步的得到推广与发展。     

基于增强型遗传算法和NPV的微网优化

微电网作为一种可靠的、高质量的配供电网受到广泛关注。文中基于经济效益、环境污染、提高可靠性等方面进行规划管理。一方面优化分布式电源以及存储设备的容量和类型。另一方面提出一个基于NPV(一个经济指标)的目标函数,考虑各单元的初始成本、发电成本、环境成本和维护成本,并满足微电网运行的约束条件。基于MATLAB运用改进的自适应遗传算法优化目标函数,确定各单元最优的容量,最后通过实例比较,验证了所提出方法的有效性。     

基于多目标效用优化的分布式数据交易算法

传统的集中式数据交易模式不能很好地适用于当前万物互联、数据实时产生的智能时代,为了使产生的数据发挥更大的价值,设计一种有效的数据交易框架至关重要.为此,提出了一种基于联盟区块链的分布式数据交易框架,在不依赖第三方的情况下实现了P2P的数据交易.针对已有数据交易模型仅考虑数据本身的因素,而忽略用户任务相关因素的问题,基于...     

多簇无线传感网的优化生存时间近邻功率控制算法

针对非均匀分布的无线传感网的生存时间问题,提出多簇无线传感网的优化生存时间近邻功率控制(NPCAOL_MC)算法。该算法采用K-means算法确定网络的簇个数和对应每个簇的节点,利用近邻算法评估每个簇的节点密度,确定簇的最优通信距离。结合Friss自由空间模型计算当前簇的最优发送功率。Sink节点广播通知其他节点,如果是同一簇内的节点相互通信,则采用簇最优功率发送数据,否则采用默认最大发送功率发送数据。仿真结果表明,利用NPCAOL_MC算法可以分析整个网络节点的位置信息,采用簇最优发送功率发送数据,从而提高生存时间,并使能耗经济有效。在密度分布不均的无线传感网中,NPCAOL_MC比采用固定发送功率的Ratio_w算法更优。     

电力电子变压器对交直流混合微网功率的控制

随着分布能源在入网方面需求的不断提升,社会电力系统也呈现出了高速发展的状态,因此,作为能够保证DER大规模入网最高效的方式,对交直流混合微网功率进行控制的重要性开始为人们所熟知,文章以电力电子变压器和交直流混合微网的主要构成为出发点,运用理论与实际相结合的方式,从并网模式和离网模式两种状态下对PET的运行以及PET对微网功率的控制策略进行了仔细的研究,供相关人员参考。     

基于人工蜂群算法的电力通信网路由优化仿真

面对当前使用的路由优化算法受到低能耗节点影响,使网络平均剩余能量较低,导致网络节点存活数量少的问题,提出了基于人工蜂群算法的电力通信网路由优化仿真方法。通过模仿蜜蜂采蜜行为,描述电力通信网路由优化行为。对节点位置进行编码,初始化种群。利用人工蜂群算法搜索邻域,结合贪婪法则选择最优解。计算蜜蜂跟随概率,记录蜜蜂发现的最佳值,输出最优解。收集剩余的能量,避免在采集能量较少的节点产生不必要的能耗,求解得到最佳的能量路由优化路径。在基站运行过程中,动态调整基站负荷变化,避免出现负荷偏移现象。由实验结果可知,该方法平均剩余能量最高为0.67 J,节点存活数量最大为100个,有效提高了电力通信网络通信周期。     

基于知识图谱与优化数据架构的电力服务系统设计

为了提升电力服务的智能化水平,文中基于软件工程理论完成了线上电力服务系统设计,主要包括在线服务接入、人工交互管理、知识图谱管理及系统支撑管理共4个模块。针对知识图谱中噪声数据多且较为稀疏的特点,将知识图谱的查询问题转化为图论中的子图匹配问题。通过引入邻域向量的概念,以相似度作为查询依据来有效提高系统的效率。相较于RDF-3X与NESS算法,所提算法在查询耗时上分别降低了85.59%和73.71%。此外,基于FastDFS分布式存储架构实现了知识图谱的分布式存储。且系统数据库的SQL查询、知识图谱的响应时间与单节点数据架构相比分别降低了58.3%和91.7%,故其具备良好的扩展性,并可满足未来数据增长需求。     

基于Petri网与遗传算法的半导体生产线建模与优化调度

针对半导体生产线调度复杂、难以优化的问题,本文提出了一种基于层次有色赋时Petri网技术和遗传算法相结合的优化调度方法。该方法利用层次化的方法结合自顶向下建模方法对半导体生产线进行模块化建模,模型不仅能够反映生产线的待加工产品的多条加工路径及其资源约束,还可以对系统的设备维护、各种优先级等特性进行描述,得到对生产系统更完善更精确的刻画。通过在遗传算法编码中同时考虑投料策略、工件选设备规则、批加工调度规则和单件加工设备规则等因素得到更加有效的调度方案,提高了模型的优化程度。在此基础上,对实际半导体生产线的不同调度方案分别进行了仿真,并对仿真结果进行了比较,从而验证了建模方法的正确性及调度策略的有效性。     

基于随机森林算法的电力工程数据预测分析建模与仿真

针对电力工程数据量大、种类较多且传统分析模型处理效果不佳等问题,文中构建了一种基于随机森林算法的电力工程数据预测分析模型。该模型通过采集层获取各种工程数据,并在数据分析层运用经灰狼优化算法改进的随机森林算法对各种数据进行深度挖掘及学习,以获得电力工程数据的预测结果,从而满足应用层的业务需求。基于Matlab仿真平台进行数值实验论证的结果表明,所提模型的平均绝对百分比误差与均方根误差分别为4.15%、34.19万元,且均优于其他对比模型。     

基于数字化工厂的电力装备制造流程优化与管理

针对电力装备制造流程中存在的问题,文章提出了数据驱动的生产计划与调度优化、智能制造与自动化装配技术应用,以及质量控制与故障预防策略改进等关键技术的解决方案。通过研究和分析,展示了数字化工厂在电力装备制造业中的重要作用,并强调了数字化工厂在提高生产效率、产品质量和竞争力方面的实践意义,为电力装备制造企业的数字化转型和升级提供有益的指导和参考。