巧用反向变极法

通过改变△／２Ｙ变极绕组的下线顺序，基本消除了绕组内部的有害环流，保证了电机的正常工作。     

按负载要求设计反向法和换相法相结合的变极电机

介绍反向和换相相结合的变极设计方法，叙述如何从实际转矩出发，定出反向和换相二部分线圈比例，设计出理想的变极电机。     

用准对称反向变极法实现12／8极比的研究

本文研究了12／8有比的变极绕组在普通定子槽数条件下加以实现的各种方案，经对样机的性能测试表明，采用准对称的反向变极方案是可行的，能获得满意的效果。     

用准对称反向变极法实现12／8极比的研究

研究了12／8特殊极比的变极绕组在普通定子槽数条件下加以实现的各种方案，经对样机的性能测试表明，采用准对称的反向变极方案是可行的，能获得满意的效果。     

反向与换相混合变极绕组的并联支路数算法及等效绕组

介绍电机绕组接成网络电路或连接不同线径支路情况下，广义等效并联支路数的概念和算法以及反向和换相混合变极绕组的等效电路。     

用Quick Basic实现反向法变极绕组的计算机设计

从排列交流电机绕组用的槽号相位图出发,充分应用槽号相位图所原基本特点,结合反向法变极绕组设计思想,使用ＱuickBasic语言,探讨实现了应用ＱuickBasic实现反向法变极绕组计算机设计。应用ＱuickBasic设计反向变极绕组简单、直观、正确,可供工程实际采用。     

用单层绕组和换相法设计远极比变极电机

本文介绍了用单层绕组和换相法设计远极比变极电机的方法。采用文中的方法，可以提高绕组系数，减少谐波含量，降低制造成本，改善电机性能。     

双绕组锥形转子变极电机及其优化的研究

针对双绕组锥形转子变极电机轴向磁路不均匀以及高度饱和的特点,本文改进了其电磁设计的数学模形.同时,对该类电机的优化设计进行了探讨,提出了改进的离散变量直接搜索法,较好地解决了变极电机可行域难寻的问题.     

一种新的交流电机换相变极法-2△/3△变极

该文在分析3Y/3Y换相变极局限性之后,提出一种新的交流电机换相变极法-2△/3△变极,并阐述了其换相原理.这种变极法用于稍宽极比变极电机较3Y/3Y变极优越;文中分析了2△/3△网络接法时的感应电势、负载电流、相电压的分布以及激磁的合成;并以常用风机变极方案为例,把2△/3△变极方案与3Y/3Y变极方案作了比较.     

基于退火演化算法和遗传算法的机组优化组合算法

机组组合问题是编制短期发电计划时首先要解决的问题，合理的开停机方案将带来很大的经济效益。现代电力系统对机组优化组合算法的收敛速度和解的质量要求越来越高，作者从改善传统算法这两方面着手，根据退火演化算法和遗传算法各自的特点，提出了一种用于机组优化组合的组合算法。与传统的一些优化算法相比，该组合算法具有搜索速度快，收敛性好，而且解的质量相当高。通过对实际系统的测算，验证了该方法的有效性和优越性。该方法具有良好的并行性，易于在并行计算机上实现。     

基于多目标进化算法的TCSC非线性控制器设计

提出了一种利用多目标进化算法设计可控串联补偿(TCSC)非线性稳定控制器的方案，设计目标是选取合适的控制器参数，达到提高电力系统暂态稳定性的效果。将非线性控制器反馈增益的选择归结为参数优化问题，并且在优化过程中同时考虑电力系统响应的多项性能指标。采用该方法优化的非线性控制器参数可以较有效地阻尼电力系统振荡。     

基于改进自适应遗传算法的空心串联电抗器优化设计

采用遗传算法对空心串联电抗器的优化设计进行了研究，给出了空心串联电抗器的优化设计模型。提出一种改进的自适应遗传算法，并设计了一种适应度线性变换方法，同时对最优保存策略作了改进。通过对有约束的测试函数进行求解，证明这些改进措施增强了遗传算法的全局寻优能力。将空心串联电抗器的优化方案与原设计方案进行比较可见电抗器的结构尺寸、重量和损耗都显著减小。     

基于遗传算法的电力系统日有功优化调度

随着电力市场的不断深入,电力系统日有功优化调度的目标逐步由传统的总运行费用向上网 电费过渡,而调度时刻的日益细化更对求解该问题的算法提出越来越高的要求。针对这一特 点,将遗传算法和启发式技术相结合,有效地减小搜索空间的规模;并改进普通的遗传操作 而不失该算法的全局性。通过模型系统及江苏实际电网的算例表明所提出的算法十分有效。     

基于最短路算法和遗传算法的配电网络重构

提出了通过组合负荷实现寻优的重构方法。利用最短路径法按照某一顺序为每个负荷分别寻找供电路径,然后利用遗传算法选择最优的负荷排列顺序,从而实现在局部最优解中寻求全局最优解。通过将容量约束和电压约束转换成弧的权值,在网络形成的过程中就考虑这些约束,从而进一步保证了该算法高效地找到全局优化解。此方法很容易实现树状约束,并对多环的复杂结构网络也能高效地实现重构寻优。     

基于遗传算法的无功规划优化

提出了一种应用于电力系统无功规划优化问题的改进遗传算法。该算法对传统遗传算法的编码方式、群体规模以及遗传３算法等方面进行了     

基于遗传算法的电流互感器参数优化方法

介绍了遗传算法在电流互感器优化设计中的应用。电流互感器的误差值与其环形铁心内径、外径及铁心厚度、绕组匝数、负载等参数有关。选取铁心的外径、内径以及厚度为决策变量,电流互感器的成本为目标函数,给出了一个具体设计实例。     

基于遗传算法的配电网故障定位和隔离

目前配网的故障定位和隔离采用故障电流分析方法,在实时信息序列中存在畸变信息时有可能错判或误判。本提出基于遗传算法的配电网故障定位和隔离,能进行全局寻优求解,并通过对实时信息进行０、１编码和构造评价函数实现寻优。当这时信息中出现畸变信息时,能自动纠错和进行准确的故障定位,并具有高容错性能。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于遗传算法的地区电网停电恢复

提出将遗传算法应用于地区电网停电恢复,由遗传算法对停电区域进行网络重构,将 其划分成若干个子区域,分别由不同的供电路径供电,由此形成恢复方案。通过对实际电 网的测试分析表明,将遗传算法应用于地区电网停电恢复,不仅能得到最优解,而且能得到 若干次优解,可为运行人员提供更多的参考信息。     

一种基于混和遗传算法的电力系统优化无功问题研究

为了解决电力系统的无功规划问题,本文在分析简单传算法缺陷的基础上,在ＳＧＡ中引入Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ生存机制,提出了一种新型的退火选择遗传算法,对ＩＥＥＥ３０节点系统的仿真表明,该算法收敛速度快,逃脱局部极值的能力强,对电力系统优化问题提供了和中新颖的方法。