用状态变量法研究反应式步进电动机的动特性

本文采用了近代控制理论常用的状态变量法研究了反应式步进电动机的动特性,在对步进电动机的主要参数进行了实验测定的基础上,考虑了主要的非线性因素,并在电路方程中分别选取电流及磁链作状态变量,建立起步进电动机状态空间的数学模型,运用电子计算机对数学模型进行了数字模拟,采用四阶龙格-库塔法求解非线性状态方程,计算出步进电动机的动特性。文中给出了BF52三相反应式步进电动机不同负载转矩和惯量下的单步响应、启动过程及低频振荡等动特性的响应曲线,并与实验测试结果进行了比较,单步响应和启动频率的理论计算和实验结果误差小于10％。对增量电感和平均电感也提出了一种非线性处理方法,研究步进电动机的动特性较为简便。     

步进电机的机辅计算及其电算程序

本文基于较精确的数学模型及计算方法,编制了步进电动机设计,计算的计算机程序。本文阐述了计算方法、程序结构及程序的使用。使用该程序可较精确地计算步进电动机的性能、参数,并可方便地对步进电动机的结构及特性进行研究。     

应用改进实数编码遗传算法的三相异步电动机优化设计

为了更好地将遗传算法应用于三相异步电动机的优化设计,论文对简单遗传算法进行了改进,提出了采用双亲四子交叉算子、自适应变异算子及多轮次循环优化策略的改进实数编码遗传算法(IRGA),采用退火罚函数方法对约束条件进行处理,并用3个经典数学函数进行了验证.在研究三相异步电动机优化设计特点的基础上,提出了10个优化变量、8个约束条件的电机优化设计数学模型,将IRGA应用于Y系列三相异步电动机优化设计,分别以提高效率和降低材料成本为目标进行了优化.结果表明,IRGA能有效提高电机效率和降低电机主要材料成本,算法可靠有效,具有工程实用价值.     

异步电动机优化设计的改进及应用

采用非线性规划方法对异步电动机的优化设计进行了较为深入的研究，利用惩罚函术法进行了数学模型的处理，并研究了该方法中诸参数的合理取值。采用改进的Ｈｏｏｋｅ－Ｊｅｅｖｅｓ的模矢搜索虎法及Ｐｏｗｅｌｌ的共轭方向法，还提出了一种随机法，进行了大量的优化计算及分析研究。     

步进电动机的齿层比转矩和齿形优化

步进电动机的齿层比转矩是指单位铁心叠长、一个齿距范围的齿层区域产生的电磁转矩。它既是齿层磁压降的函数,又是定转子相对位置角的函数。本文在对齿层磁场进行有限元分析的基础上,提出了步进电动机齿层比转矩的概念及其计算方法,并建立齿层比转矩数据库供工程设计和计算时查用。利用齿层比转矩作为齿形优化设计的目标,能获得在同一齿矩下合理的齿宽和齿高等齿层结构尺寸,以使电机达到较好的静态性能指标。另外,又中还介绍了用齿层比转矩估计三相反应式步进电动机矩角特性的简单方法,应用表明,它能获得较为满意的结果。     

反应式步进电动机最佳控制

本文应用贝尔曼(R.Bellman)最佳原理,把动态规划法作为最佳控制的数学研究方法,针对步进电动机最佳控制这个考虑时间过程影响的离散型动态最佳化问题,作出多段决策,寻求步进电动机最佳控制。文中以三相反应式步进电动机为例,利用步进电动机的状态空间数学模型,以最短时间控制为目标,计算出步进电动机最佳加速控制的脉冲规律,解决步进电动机非线性系统的动态最佳化问题。     

异步电动机优化设计的改进及应用

采用非线性规划方法对异步电动机的优化设计进行了较为深入的研究。利用“惩罚函术”法（ＳＵＭＴ）进行了数学模型的处理,并研究了该方法中诸参数的合理取值。采用并改进了Ｈｏｏｋｅ－Ｊｅｅｖｅｓ的模矢搜索法及Ｐｏｗｅｌ的共轭方向法,还提出一种随机搜索法,进行了大量的优化计算及分析研究。最后还对如何判断和获得全局最优解的问题进行了讨论并给出了优化设计实例。     

应用改进实数编码遗传算法的三相异步电动机优化设计

为了更好地将遗传算法应用于三相异步电动机的优化设计，论文对简单遗传算法进行了改进，提出了采用双亲四子交叉算子、自适应变异算子及多轮次循环优化策略的改进实数编码遗传算法(IRGA)，采用退火罚函数方法对约束条件进行处理，并用3个经典数学函数进行了验证。在研究三相异步电动机优化设计特点的基础上，提出了10个优化变量、8个约束条件的电机优化设计数学模型，将IRGA应用于Y系列三相异步电动机优化设计，分别以提高效率和降低材料成本为目标进行了优化。结果表明，IRCA能有效提高电机效率和降低电机主要材料成本，算法可靠有效，具有工程实用价值。     

步进电动机恒频斩波恒总流驱动器机辅优化设计

阐述了步进电动机恒频斩波恒总流驱动器计算机辅助优化设计的基本问题，提出了用手牵出特性优化的目标函数，指出了合适的算法，并以一实际系统做了相应的优化计算，取得了满意的效果。     

五相混合式步进电动机的设计

五相混合式步进电动机具有优异的运行性能,研究该电机的设计具有重要意义,本文采用较精确的数学模型及计算方法,对五相混合式步进电动机的转子齿数、齿层尺寸、铁芯长度宽、极身度、定子轭部高度及励磁绕组安匝数等参数进行了比较全面、系统和深入的研究,给出了这些参数合理取值,为五相混合式步进电动机的最优设计奠定了基础。     

基于免疫进化细菌觅食算法的多目标无功优化

为了更好地解决电力系统多目标无功优化问题,分析了当前多目标无功优化算法存在的缺陷,提出了一种基于免疫进化的改进多目标细菌觅食优化算法。该算法求得的Pareto最优解分布均匀,收敛性和鲁棒性好。IEEE14,IEEE30节点测试系统的算例结果表明所提的算法在多目标无功优化中具有良好的效果,为各目标之间的权衡分析提供了有效工具,是一种求解多目标无功优化问题的有效方法。     

改进的分步最优法在配电网开关配置中的应用

串接分段开关将馈电线分段,在技术上可以减少故障时间,缩小故障范围,提高配电网自动化程度。提出了一种开关配置模型,能够确定配置开关的总数以及每个开关的最佳安装位置,并采用改进的分步最优法进行求解。使开关配置在综合考虑设备投资、运行维护费用及系统可靠性基础上得到最佳的综合效益。采用改进的分步最优法求解多目标非线性优化问题,既避免了穷举法的“组合爆炸”问题,又能快速地得到最优解,而且能够非常灵活地处理任何复杂的树型馈线结构配电网。算例结果表明该算法的快速和有效性。     

基于改进遗传算法的风电场多目标无功优化

针对风电场并网运行的多目标无功优化和电压稳定问题,建立了基于异步发电机内部等值电路的含风电场的电力系统无功优化模型,提出了风电场无功优化的目标函数和约束条件。结合非支配排序思想、精英保留策略、改进的小生境技术,得到了一种将向量模适应度函数作为淘汰准则的改进Pareto遗传多目标优化算法。以某风电场接入IEEE 14节点标准测试系统为例,将改进算法用于含风电场的电力系统无功优化。仿真结果表明,应用改进的遗传多目标优化算法可以同时得到多组Pareto最优解,为决策者提供了更多的选择余地,使风电场并网点母线电压在允许范围内。     

基于自适应步长ADMM的柔性配电网光-储协同分布鲁棒优化配置

针对柔性配电网的显著分区特征以及光伏出力的不确定特性,提出了一种区域间分布式优化及区域内两阶段优化方法,建立了基于自适应步长交替方向乘子法的光-储协同分布鲁棒优化配置模型。基于耦合支路法将柔性互联装置解耦,通过一致性约束协调各区域间的边界条件,利用自适应步长交替方向乘子法进行全局迭代分布式优化。以最小化柔性配电网的投资运行总成本为优化目标,建立基于数据驱动的各子区域两阶段分布鲁棒优化模型,并提出一种交直流混合凸松弛方法处理非线性非凸模型以便快速求解。基于改进相对熵构建光伏典型出力场景的不确定概率分布模糊集,通过列与约束生成算法求解两阶段分布鲁棒优化模型。以改进的某实际293节点柔性配电网为算例验证所建模型的有效性。     

含微电网的主动配电网协调优化调度方法

研究微电网和主动配电网(ADN)互动运行模式,将微电网和ADN视为不同利益主体,提出一种含微电网的ADN协调优化调度方法。通过分析微电网和ADN的利益需求,将削峰填谷成本、微电网备用配置成本和用户停电损失期望体现于目标函数中,分别建立效益模型。同时,考虑ADN和微电网不同利益需求之间的博弈关系,提出了一种协同演化博弈算法(CGA),将ADN和微电网作为博弈参与者,分别对其效益函数进行模糊化处理并求解。在此基础上,考虑分布式电源随机性影响建立了基于不满意度的动态优化子模型,对CGA进行动态调整。算例分析了ADN和微电网参数对优化结果的影响,并与一般多目标优化算法进行对比,证明了所提方法的有效性和优越性。     

Optimization on the internal insulation system of gas‐insulated bushing for 1100‐kV GIS based on multiobjective optimization method

In this paper, we first study the voltage and electric field distribution characteristics under the basic lightning impulse level (BIL) of 2400 kV by finite element method (FEM) calculation which are affected by the internal shielding structure of the gas‐insulated bushing for the 1100‐kV gas‐insulated substation (GIS). On this basis, four parameters of the shielding structure are determined to be the decision variables in the optimization process. Four electric field objective functions and four potential objective functions are also proposed. Using a multiobjective optimization method, we then construct an evaluation function with the eight objective functions mentioned above, which are used to evaluate the electric field and potential distribution synthetically. Furthermore, a combination of FEM and the evolution strategy is used to construct the stochastic optimization objective function with the multiobjective evaluation function. The electric field and potential distribution of the gas‐insulated bushing are greatly improved after optimization, and the electric field strength at key spots is effectively reduced. The insulation system of gas‐insulated bushing for 1100‐kV GIS designed by this method has passed type tests and worked well nearly 3 years. So, this optimization provides a constructive method and useful basis for the design of gas‐insulated bushings for 1100‐kV GIS and other electrical equipment. © 2013 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

基于粒子群算法并计及静态电压稳定性的电力系统无功规划

提出了基于改进粒子群优化算法的无功规划方法,该方法有效提高了初始粒子的质量,消除了传统粒了群优化算法的边界振荡现象,利用电压稳定裕度指标对系统负荷节点进行排序,选择其中电压稳定性较薄弱的节点作为无功补偿装置的安装点,将电压稳定裕度最大作为无功规划的目标函数之一,以改善系统的静态电压稳定性。该规划方法在IEEE30节点系统的应用结果表明其在降低网损的同时能够有效提高负荷节点的电压稳定裕度。     

Multi-objective Optimization Approach for Optimal Distributed Generation Sizing and Placement

Abstract—This article describes a multi-objective optimization method to solve the optimal distributed generation sizing and placement. The optimization problem considers two objectives: minimizing the total real power losses of the network and minimizing the overall distributed generation installation cost. The objectives are combined into a scalar objective optimization problem by using weighted sum method. Both objective functions and equality and inequality constraints are formulated as a non-linear program and solved by a sequential quadratic programming deterministic technique. The multi-objective optimization method gives several answers instead of a single (unique) one. These answers are optimal, and the designer (decision maker) can select the proper solution according to subjective preferences. These optimum results are known as the Pareto front. A fuzzy decision-making procedure for order preference is used for finding the best compromise solution from the set of Pareto solutions. The proposed method is tested using a 15-bus radial distribution system to show its applicability. A comparative study is performed to evaluate two cases—a single distributed generation unit installation and a multiple distributed generation installation—ending by a comparative study of the two cases.     

基于进化策略法的配电网无功规划

以系统不同负荷运行方式下的电能损耗和无功设备的投资费用之和最小为目标,建立了配电网无功规划数学模型,求解配置容量;同时对进化策略法进行了改进。为了更好地引入竞争机制和在种群规模较小下获得较大规模的多样性,在算法中引入双种群和“灾变”处理,对2个种群分别采用不同适应度犀数进行下一代的选择,通过对适应度的改进保证了种群的多样性,并降低了适应度值的“欺骗性”。在精英组中引入混沌搜索概念,易于跳出局部收敛。利用改进的进化策略法对算例进行分析计算,结果表明改过算法具有更好的全局寻优能力。     

Tuning and Assessment of Proportional–Integral–Derivative Controller for an Automatic Voltage Regulator System Employing Local Unimodal Sampling Algorithm

Abstract—This article presents an approach for obtaining proportional–integral–derivative controller parameters for an automatic voltage regulator system based on a local unimodal sampling optimization algorithm. A conventional integral time of squared error objective function and modified objective functions in terms of integral time of absolute error, integral of absolute error, integral of squared error, peak overshoot, and settling time with appropriate weighting factors are employed to tune the controller parameters. Different objective functions are employed to obtain optimized proportional–integral–derivative controller gains. Superiority of proposed technique over some recently published modern heuristic optimization techniques, such as artificial bee colony algorithm, particle swarm optimization algorithm, and differential evolution algorithm, for the same automatic voltage regulator system is demonstrated. Simulation results reveal that the proposed proportional–integral–derivative controlled automatic voltage regulator system tuned by the local unimodal sampling algorithm with modified objective function exhibits better performance in terms of settling time, peak overshoot, and stability. The robustness of the system tuned by the proposed algorithm is also studied satisfactorily by varying the time constants of the automatic voltage regulator system in the range of –50% to +50% in steps of 25%.