一类非线性网络优化问题的信赖域算法

对一类非线性网络优化问题提出了信赖域算法,在一般条件下,证明了由算法产生的序列的任一聚点均为问题的Ｋｕｈｎ－ Ｔｕｃｋｅｒ 点的全局收敛结果．     

考虑电压约束裕度的无功优化新模型

传统无功优化算法的目标函数一般为满足电压限制下的有功网损最小,未考虑电压的"软约束"特性,这通常会使得优化后的系统部分母线电压非常接近其合格范围的边界,成为系统安全运行的隐患。针对无功优化问题的这些特点,本文基于模糊集理论建立了带有模糊安全约束的无功优化模型,并采用非线性原-对偶内点法求解。算例的结果表明,该模型能够有效降低系统的网损并保证节点电压留有一定的安全裕度。     

配电网安全域的二维图谱

提出了配电网安全域(DSSR)图谱的概念,并绘制了无源配电网和2种典型有源配电网的DSSR二维图谱。首先,给出了DSSR图谱的定义和绘制方法。DSSR图谱是某一类型配电网所有可能的安全域二维图像的集合,包含了域的象限、形状等图像特征。然后,针对无源配电网、高渗供电网(容量渗透率约为40%)和自给网(容量渗透率约为100%),分别绘制其N-0(正常运行)和N-1的2套DSSR图谱。最后,对比分析了不同渗透率下的DSSR图谱变化规律。DSSR图谱的建立使得DSSR二维图像研究更具系统性,有助于直观理解配电网安全运行范围的几何特征。     

基于深度强化学习的配电网多时间尺度在线无功优化

含分布式电源的配电网存在潮流建模不精确、通信条件差、各无功补偿设备难以协调等问题,给配电网在线无功优化带来了挑战.文中采用深度强化学习方法,提出了一种多时间尺度配电网在线无功优化运行方案.该方案将配电网在线无功优化问题转化为马尔可夫决策过程.鉴于不同无功补偿设备的调节速度不同,设计2个时间尺度分别对离散调节设备和连续调...     

基于闭环回路的非线性系统迭代学习控制

利用状态反馈部分线性化技术，分析了一类非线性系统，首先，设计了一种状态反馈律，然后研究与之形成的闭环系统，给出了经过逐次迭代后，系统输出严格跟踪理论信号的充分条件，且迭代初始状态可由理想信号直接确定，部分初始状态可任意选取，仿真结果表明所得结果是有效的。     

一种考虑N-1约束的智能配电网信息网络启发式规划算法

随着分布式能源、微网以及高级量测体系等在智能配电网中的接入和应用,智能配电网中的信息流量将远大于现有配电网。为了保证智能配电网信息网络的可靠性以及经济性,需要对其进行合理规划。文中从智能配电网信息网络的可生存性出发,采用N-1准则构建优化模型,并提出了一种启发式算法来保证模型的顺利求解。最后,通过某县级配电网信息网络规划算例,将启发式算法与1+1保护优化模型进行了比较,结果表明,启发式算法能够满足网络规划的可生存性约束。     

含放射性约束条件的配电网重构研究

研究网络重构是配电网运行及优化的重要功能之一,在各种重构算法中,网络模型通常采用放射性的拓扑结构。为保证重构结构满足拓扑的放射性约束,把放射约束的数学模型纳入到含分布式电源(DG)的网络重构系统中,使以往复杂的方法转化为一个简单而有效的方法。进而把该放射性约束条件运用于基于粒子群优化算法的配电网重构中,克服了粒子群寻优的盲目性,提高运算速度。最后通过IEEE33和IEEE69节点算例表明,放射性条件的约束和DG的引入能够更进一步实现整个网络重构方案的优化。     

快速实用的配电网电容器优化投切算法

利用深度优先搜索算法将配电网分解为多棵局部树,在局部树中采用无功就地平衡原则缩小了电容器投切的解空间,并取损耗最小方案为优化方案。由于局部树组中局部树根节点的处理与实际情况不符,提出通过增加部分电容器投入组数来快速优化局部树组的方法。局部树和局部树组优化过程中采用了前推回推法计算系统潮流,保证了算法的快速收敛。以IEEE69节点和409节点网络为算例,验证了该方法的有效性。     

整流型非线性负载下分布式电源控制策略

整流型非线性负载是当前主要的谐波污染源,为了解决其对分布式电源输出波形的影响,提出一种5,7次谐波补偿控制策略.通过抑制主要的5、7次谐波,达到控制分布式电源输出波形的目的.该策略也适用于平衡负载的情况.对提出的控制策略进行了仿真研究和实验验证,结果表明所提出的控制策略效果理想,能够为敏感性负荷提供良好的电力供应.     

A Novel Nonlinear Programming Model for Distribution Protection Optimization

This paper presents a novel nonlinear binary programming model designed to improve the reliability indices of a distribution network. This model identifies the type and location of protection devices that should be installed in a distribution feeder and is a generalization of the classical optimization models given in the literature. This new approach is more flexible and leads to better placement solutions. Numerical results of the tests performed on real feeders are presented for analysis. Furthermore, we make the reliability data of the 36 feeders that were used in our work available to the research community.     

高压直流GIL盆式绝缘子非线性电导参数优化

直流气体绝缘输电管道(direct current gas insulated lines,DC-GIL)电场分布受温度梯度、运行电压、金属微粒等诸多因素影响,具有非常大的不确定性,给绝缘设计和运行稳定性带来挑战。非线性电导材料能够自适应地调控直流设备电场分布,有望突破DC-GIL绝缘子设计瓶颈。为了兼顾电场调节作用和损耗特性,建立100 kV直流GIL仿真模型,对比研究运行工况下传统绝缘子、表层电导非线性(surface nonlinear conductivity,SNC)绝缘子和体电导非线性(bulk nonlinear conductivity,BNC)绝缘子的电场分布及损耗功率。通过分析非线性电导(nonlinear conductivity,NC)参数对气固沿面电场调控作用和损耗特性的影响规律,发现SNC绝缘子的电场畸变率先随着欧姆区电导率和非线性系数的增大而快速下降,而后趋于平稳。理想情况下,SNC绝缘子的NC参数应处于电场调节作用的"饱和临界线",且欧姆区电导率最低。而BNC绝缘子的电场调节作用仅依赖于非线性系数,降低欧姆区电导率可降低绝缘子功率损耗。缩比绝缘子实验结果证实了SNC绝缘子非线性参数直接影响DC-GIL沿面闪络电压。     

考虑约束条件预处理的配电网重构技术

支路交换法是配电网正常运行时网络重构的一种基本方法。工程实际中,应用支路交换法选择重构方案前需考虑初始化约束条件,包括备选重构支路无过负荷、主变无过负荷、补偿度符合要求。提出了一种改进支路算法,将满足初始化约束条件的所有备选重构支路作为网络重构可选方案,归为一类,命名为支路交换子集S。对于子集S中的支路,利用联络开关2侧电压差,将重构方案分成2个部分,差值小的可以先合后分,差值大的另一部分,需要先分后合。现场实际运行对该方法进行了验证,表明该方法能够满足实用要求。     

限制短路电流水平的220kV电网规划方法

随着系统装机容量和负荷的不断增长,220kV电网所面临的短路电流越限问题日益凸显。从网架结构规划上限制系统短路电流水平,既要考虑与上级500kV相配合,避免电磁环网,分区分片运行;又要考虑对下级系统的供电可靠性,能够满足N-1原则。本文以系统阻抗矩阵出发,计及故障限流器及断路器遮断容量的优化配置,提出了考虑短路电流约束的双层网架规划模型及其相应求解方法,随后以华东某地区实际网架作为算例进行了2030年的网架规划,验证了所提出规划方法的可行性。     

基于配电网统一信息模型的全网一张图建设

针对配电网数据缺乏统一信息模型、基础数据质量不高、图模需求差异大、实用化应用支撑不足等问题,湖南电网以配电网统一信息模型为基础,以“源端维护、全局共享”为目标,为推动泛在电力物联网建设在配电领域落地,开展了标准化建模、配电网图模校验与治理、专题图自动成图优化、PMS2.0系统与配电自动化系统交互应用等工作,实现配电网图模数据质量显著提升和设备新投异动流程在线闭环管理,逐步推进“全网一张图”,为湖南电网各专业提供了逻辑统一、主干清晰、层次分明的配电网全景模型,全面支撑综合故障研判、供电服务指挥等核心业务建设及实用化应用,有效提升配电网故障处理效率和优质供电服务水平。     

基于自组织映射网络的电动机故障分类识别

电动机作为一种主要的驱动设备广泛地应用于各个工业领域,如何及时确定电机故障原因、类别及故障严重程度,是电机可靠运行的重要保障。SOM神经网络采用的是无教师学习的自学习方式,无需在训练或学习过程中预先指明这个     

一类非线性系统的线性化和最佳化

本文运用非线性坐标变换、Z 状态的线性反馈和 X 状态的非线性反馈的方法,使一类非线性系统转化为具有最佳动态特性的精确的线往化系统,并根据经典的线性系统理论给出了具体应用实例。     

多因素约束的配电设备短期检修计划优化模型

电力设备在不同条件下可靠性不同,不同时间不同条件下进行维修使得电网风险也不同,科学有效的设备检修计划能够避免重复停电,减少电网损失并提高供电可靠性。笔者针对现有配电设备短期检修计划优化中只考虑检修损失而存在的不足,建立计及气象条件等多种约束的配电设备短期检修计划优化模型,该模型在满足多种检修约束条件的前提下,以均衡供电可靠性和检修停电损失为优化目标,制定最优的配电设备检修计划,从而保证检修周期内的供电可靠性。通过IEEE-RBTS BUS5算例测试,验证了所提模型的有效性。     

Energy Efficient System-on-chip Design for Wireless Body Area Sensor Network

This article presents a novel energy-efficient on-chip design for wireless body area sensor networks focused towards pervasive healthcare applications. The network adopts a master–slave architecture, where the body-worn slave nodes periodically send sensor readings to a central master node. Unlike traditional peer-to-peer wireless sensor networks, the nodes in this wireless body area sensor networks are not deployed in an ad hoc fashion. The network is centrally managed and all communications are single-hop. A cluster algorithm is also presented so that all slave nodes are within the transmission range of the master nodes. It pretends that all slave nodes can share resources and information over the internet to reduce energy consumption. The design on system-on-chip platform has been simulated for some experiments and implemented. Compared to published and industrially used schemes, the power consumption of the proposed design is over 30 and 99% lower in the simulation and platform implementation, respectively.     

配网结构优化及配网自动化探讨

论述了配网自动化的基本功能和意义；提出了几种优化配网结构及相应的配网自动化方案，分析了配网自动化通信的主要方式及配电管理系统的构成；对优化配网结构及配网自动化的发展进行了较为深入的探讨。     

基于时序约束网络的电力系统在线警报处理解析模型

现有电力系统警报处理方法完全没有利用或没有充分利用警报的时序特性.在人工智能研究领域发展起来的时序约束网络是一种能够清晰而直观地表示时序逻辑的有向无环图,适于解决计及警报信息时序特性的警报处理问题.在此背景下,构建了充分利用时序信息的警报处理解析模型.该模型不仅能够分析导致警报产生的具体事件以及该事件所在的时间区间,而且可以识别异常或遗漏的警报.基于时序约束网络中时间点和时间距离约束等相关概念,研究了事件发生时间的不确定性问题,避免了现有的计及时序特性的模型必须对时间精确定义的缺点.最后,用实际电力系统的警报处理案例对所提出的模型和方法进行了说明.