离散粒子群优化算法在输电网络扩展规划中的应用

输电网络扩展规划是一个非常复杂的大规模组合优化问题。文中研究了离散粒子群优化(DPSO)算法在单阶段输电网络扩展规划中的应用，提出一种基于黑板系统的多智能体协调模型。该模型中，DPSO算法利用黑板系统进行粒子间信息共享，有效地提高了算法的全局收敛能力。通过构造节点扩展矩阵和速度矩阵，建立了输电网络扩展规划问题的求解模型和DPSO求解算法。该算法已成功用于IEEE Garver-6等两个系统，计算结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于最小生成树编码的配电网恢复遗传算法

建立了大停电事故后配电网恢复的数学优化模型。通过改变目标函数参数，可以适应不同的系统恢复方案中各种可用电源容量的情况。遗传算法求解采用实数编码、最小生成树Prim算法解码，避免了不可行解的产生，大大提高了算法的计算效率。配电网潮流采用前推回代法计算，并利用Prim算法的中间结果直接得到各节点间的父子关系，减少了计算量。算例表明文中的算法稳定性好，收敛迅速。     

多阶段输电网络最优规划的并行蚁群算法

多阶段输电网络最优规划是一个复杂的非线性组合优化问题，难以采用传统的数学优化方法求解。蚁群算法是近年来出现的用于解决组合优化问题的一种高效的内启发式搜索技术，但存在着未成熟收敛问题。文中给出了多阶段输电网络最优规划的数学模型及其解的向量形式；详细分析了传统蚁群算法的未成熟收敛现象及其原因；提出一种并行蚁群算法并用于求解多阶段输电网络最优规划问题。并行蚁群算法无需初始可行解，能很好地协调局部搜索与全局搜索，在加快计算速度的同时有效地避免了因参数设置、种群规模等不同而引起的未成熟收敛。对实际算例的计算结果表明，该方法具有很高的计算效率和良好的全局收敛性。     

Polak-He算法在重力坝可靠度评估中的应用

现有的重力坝的可靠度计算方法,如一次二阶矩法、JC法等,存在误差较大或计算效率较低等缺点。基于此,将一种新的验算点搜索方法,即Polak-He算法,引入重力坝的可靠度计算中。以南水北调工程丹江口水库混凝土坝作为分析算例,为计算简便,考虑了坝体抗滑稳定和下游坝趾抗压两种失效模式,分析了影响该算法收敛的主要因素,并为这些因素的处理提出了合理建议。最后,通过算例分析了Polak-He算法的稳健性。计算表明,Polak-He法具有收敛快、精度高、稳定性好的优点。     

改进的精化Cayley-Arnoldi算法计算电力系统关键特征值

在用于电力系统关键特征值计算的精化Cayley-Arnoldi算法中,采用精化Ritz对替代原来的Ritz对,从而形成改进型算法。由于精化Ritz向量包含更多的子空间信息,精化Ritz值更接近其最终收敛的Ritz值,改进后的算法更有利于迭代计算的收敛;精化Ritz对能够廉价可靠地求得,计算时间增加有限。算例分析表明,仅需1次Cayley变换即可把复平面特定区域内的特征值转换为主特征值,并能明显区分相近特征值,验证了所提出算法的计算速度和收敛特性。     

混合蜂群算法及其在混凝土坝动力参数反演中的应用

介绍了一种新颖的群集智能优化算法—人工蜂群算法(ABCA)，同时为提高算法的搜索效率，在ABCA算法中引入Nelder-Mead单纯形算子，提出了一种用于材料参数反演分析的混合单纯形人工蜂群算法。将所提出的算法用于混凝土重力坝动力材料参数识别问题，建立了基于不完全模态测试数据动力材料参数识别的优化反演模型。算例分析表明，混合算法融合了两种算法的优点，具有收敛速度快、识别精度高等特点，是一种高效的系统优化和参数识别方法。     

改进的暂态稳定分布式并行仿真算法

针对基于支路分割和区域迭代的暂态稳定分布式并行算法的计算效率问题，根据电力系统机电暂态过程电气变量的响应特点和分布式协同计算实现过程中子系统间的信息交接特点，提出了改善暂态稳定仿真分布式计算效率的积分步初值估计法和积分步内交接变量修正调节法。应用1 000母线200机系统算例，在暂态稳定虚拟并行计算平台VAPPTSSP上对改进算法进行了验证。改进算法降低了系统计算收敛交接变量的必要通信频度，改善了数值仿真系统的迭代收敛特性，在较大程度上提高了暂态稳定分布式并行计算的效率。     

基于混合变异策略差分进化算法的边坡滑裂面搜索研究

针对"基于反射变异策略的自适应差分进化算法"仍易陷入局部最优的问题,通过引入一个基本的变异策略提出一种基于混合变异策略(DE/current-to-rand/1)的差分进化算法。根据各变异策略生成成功子代的比率使用轮盘赌选择为各个个体选择合适的变异策略,以改善算法的全局收敛能力。将提出的算法结合有限元应力场应用于两个经典算例的边坡临界滑动面搜索及安全系数求解,与其他极限平衡法进行了对比,并使用其中一个算例作为计算模型与其他优化算法进行了收敛性能比较。统计结果验证了改进算法的性能更稳定且收敛速度较快,也验证了该算法结合有限元应力场求解边坡问题的有效性。     

基于Jacobian-Free Newton-GMRES(m)方法的电力系统分布式暂态仿真算法

分布式暂态仿真是实现市场环境下互联电力系统在线一体化仿真分析的有效途径。文中研究了电力系统分布式暂态仿真计算模型，提出了基于Jacobian-Free Newton-GMRES(m)方法的协调求解算法。该算法只需要交换边界母线状态信息，接口简单，实用性强。为了提高算法收敛速度，减少协调求解所需通信次数，提出了自适应预处理和连续修正预处理矩阵、预估边界条件初值及多时步同时协调等改进方法并将其应用于新算法中。测试结果表明，新的暂态仿真分解协调算法收敛快，通信次数少，非常适合在基于广域网络的分布式环境中实现。     

基于免疫算法的配电网开关优化配置模型

给出了开关优化的数学模型及基于免疫算法的求解方法。分析了开关投资和运行维修费用、停电损失的计算方法，基于等年值法建立开关优化配置模型。该模型是一含约束、不可微、非连续的组合优化模型。基于免疫算法给出了模型的求解算法。通过模型计算确定开关的最优配置数量和位置，并得到系统的可靠性、投资费用和停电损失等。计算实例表明：提出的模型和算法有较强的工程实用性，免疫算法具有较好的全局收敛性和较快的收敛速度。     

径向基函数神经网络模型在渗流监测中的应用

针对经典的BP网络存在的一些缺陷，提出了径向基函数神经网络（RBFNN），在相同的收敛条件下，用RBFNN和经典算法的BP网络进行了比较，结果表明，RBFNN具有收敛快，精度高，并可避免局部极小的优点。在算例中，基于人工神经网络的非线性特点，应用土石坝的实测资料建立了渗流监测模型，为水头预报和安全监测提供了一种有效的方法。     

碾压混凝土坝热学参数反演

在碾压混凝土重力坝温度场计算中，混凝土热力学参数对计算结果的准确性影响较大。针对碾压混凝土坝热学参数难以直接量测等问题，将灰狼优化算法引入到碾压混凝土坝热学参数的反演中。结合某碾压混凝土重力坝具体算例，介绍灰狼算法的具体实施步骤。结果表明，灰狼优化算法收敛效率很高，只需要较少的迭代步数便可以取得最优解，克服了传统试验方法试验工作量大且精度不高的问题。基于灰狼算法的碾压混凝土坝热学参数反演模型准确易行，可为其余碾压混凝土重力坝工程确定混凝土热学参数提供借鉴，提升混凝土温度场计算精度，从而制定更有效的温控防裂措施。     

边坡临界滑动面搜索的奖惩蚁群算法研究

边坡滑动面搜索是边坡稳定计算中一项关键的问题,其实质为安全系数最小滑动路径的搜索问题,本文对采用路径搜索的蚁群算法引入奖惩策略,加大较优路径和普通路径上信息素的差异,分化各条路径上的信息素,以克服其收敛速度慢、早熟收敛的缺点。通过把边坡滑动面搜索模型离散化,采用奖惩蚁群算法解决滑动面搜索问题,提出了一种临界滑动面搜索的新方法。最后对一个简单边坡和复杂边坡的典型算例及一个大坝边坡工程的应用实例进行了计算,验证了新算法的有效性及其高效性。结果表明,无论是对简单边坡还是复杂边坡,本文算法都能以更快的速度搜索到结果更好的临界滑动面,工程应用效果良好。     

等向硬化类弹塑性本构模型的隐式应力积分算法

基于一般三维应力状态下等向硬化类弹塑性本构模型的隐式应力积分算法，推导了与隐式应力积分算法相一致的应力应变关系表达式．将该算法应用于中井的子负荷面本构关系模型，并提出了新的子负荷面状态量的发展规则．与传统的欧拉向前应力积分法计算结果及藤森粘土三轴模型试验结果比较表明，本文算法与传统方法计算精度一致的情况下，迭代收敛速度更快。     

基于MCMC的新安江模型参数不确定性分析及应用

针对新安江模型参数不确定性分析过程中出现的参数多、收敛慢、计算负担重等问题，提出基于MCMC方法的新安江模型参数不确定性分析，该方法通过Markov链MonteCarlo抽样方法求解得到模型各参数后验分布，显著提高了算法的计算速度和求解质量。参数后验分布结果为区间预报提供了条件，实例研究表明，以该结果进行不确定预报是可行的。     

解耦-补偿牛顿型三相潮流

首次将三相潮流计算中三相约束条件转化为单相正序约束条件，不仅简化了分析，而且 为直接采用单相潮流算法铺平了道路。将性能良好的牛顿-拉夫逊法、P-Q分解法与电力 网元件的三相解耦或三相解耦-补偿模型结合，形成了性能优良的解耦-补偿牛顿型三相潮 流算法——即解耦-补偿牛顿-拉夫逊法和解耦-补偿P-Q分解法。提出的三相潮流算法 不仅适合于不对称三相电力系统正常运行方式的分析，而且也适合于不对称三相电力系统非 正常运行方式，如稳态单相断线或开路的分析。算例表明，两种方法具有良好的收敛特性和 快速的计算速度，且非常适于并行计算。     

基矛并行自适应变异粒子群算法的渗透系数反分析

针对基于粒子群技术的反演算法计算量大、耗时长的缺点,提出了一种并行粒子群算法。同时,为了克服粒子群算法容易陷入局部极小的早熟收敛问题,采用了自适应变异技术,以克服局部收敛,加快收敛速度。结合具体算例,分析了粒子群数目和处理器数目对加速比的影响。     

基于改进二进制粒子群算法的配电网故障恢复

鉴于现有的配电网故障恢复算法普遍存在着计算速度慢或难以搜索到全局最优解的问题，提出了一种基于改进二进制粒子群算法的配电网故障恢复算法。首先采用等效负荷模型简化网络;在确定目标函数时，引入了层次分析法求解各指标的权重值，较之传统的经验确定法更符合实际;然后从惯性权重和学习因子的选取及粒子相似性控制2个方面对基本二进制粒子群算法进行了改进。算例分析表明，文中所提出的方法计算速度快，易收敛到全局最优解，能有效地求解配电网故障恢复问题。     

推理公式的一种简化算法——牛顿迭代法

针对小流域设计洪水计算中 ,采用推理公式求解洪峰流量Qm 及汇流时间τ的方法繁琐 ,查算精度较低等问题 ,提出用牛顿迭代法求解 ,该方法较原图解试算法收敛快 ,迭代次数少 ,计算速度快 ,精度可靠 .计算实例表明 ,用简单迭代法与牛顿迭代法计算设计洪峰流量 ,其结果与图解试算法完全一致 .     

电力系统中梯级水电站实时优化运行控制新算法

提出一种综合应用搜索法、动态规划法等实现梯级水电站实时优化运行控制的数学模型和算 法。该数学模型和算法理论严谨，而且计算时间比较短，同时考虑了厂内经济运行，将 负荷直接分配至各电站各台机组。曾将此模型和算法运用于清江梯级水电站并进行了仿真计 算，结果令人满意。现已将此模型和算法实际应用于湖南东江水电厂，取得了良好的经济效 益。