低压配电网谐波特性及网损影响分析研究

为了了解低压配电网的谐波特性,及其对配电网网损的影响问题,采用等值电阻法对城市居民区和商业区的低压配电网网损进行了计算,最终得到网损计算结果.考虑到城市用电需求较大,研究以城市居民区和商业区的低压配电网为对象,通过对谐波特性的探究,计算了二者的网损.结果表明,居民区配电网以低次谐波为主,其中低压配电网谐波电流功率损耗最...     

基于改进人工蜂群算法的配电网重构方法

为提高配电网运行的经济性和供电的可靠性,本文选取系统平均停电频率和系统平均停电持续时间两个指标来表征配电网的供电可靠性,并同时考虑有功网损的因素,建立了计及供电可靠性指标的配电网多目标重构模型.本文将量子理论和Metropolis准则引入到人工蜂群算法中,并通过模糊满意度决策方法来确定多目标重构模型的最优解,提出了基于改进人工蜂群算法的配电网多目标重构模型优化方法.建立配电网重构实例仿真系统,通过与其它智能方法的重构对比分析证明了本文重构模型及求解方法的可行性和优越性.     

基于动态检测技术的配电网输电线网损评估

通过直接估计输电线路电阻实现配电网电线网损评估功能,存在难以精准把握的问题,因而提出了将配电网输电线最高允许温度转化为有功功率损耗的限制,从而确立输电线短期热定值的方法。以输电线路热平衡方程中环境参量作为状态变量,根据输电线有功功率损耗与电阻、温度的的耦合关系,推导出输电线有功功率损耗变化的微分方程,以此建立系统的量测方程;同时,考虑热平衡方程式参数变化的迟缓性,建立状态变量空间表达式;继而,依据输电线有功功率损耗变化率,采用卡尔曼滤波的方法,实现对状态变量的估计。由此,完成了配电网电线网损评估的功能,为配电网输电线短期最大电流运行方式是否可行提供了解决依据。以贵州省凯里某地区220kv配电网输电线的实测数据为例,验证了本文方法的可行性与有效性。     

配电网节能降损经济运行综合技术措施研究

目前,我国配电网存在系统结构不合理、电气设备自动化水平较低、设备老化、线损高等问题,直接或间接造成我国配电网线损过大,与国外先进发达国家相比还存在很大的差距,配电网节能降耗潜力十分巨大。在对配电网线损主要计算方法及影响因素进行简单分析后,总结了中低压配电网中常用节能降损经济运行综合技术措施。     

基于源网荷储协调优化的主动配电网运行

随着电网建设、可再生能源的不断发展,配电网的可控制资源不断增多,传统的单向、被动配电网正逐步向双向互动、多元协调的动态配电网（Active Distribution Network,ADN）发展。同时,由于可再生能源本身具有随机性、波动性,使得配电网络的安全、稳定运行成为一大难题,ADN通过“源网荷储”协同优化技术,能够有效发挥各类可控制资源的调节功能,引导和使用分布式电源,改善其运行稳定性和经济性。因此,在ADN系统中,有效地协同控制和管理各类可控资源,可以实现资源的最优分配,并改善配电网络的经济性和可靠性。     

基于改进选择性BPSO算法的配电网降损重构研究

为了降低配电网的有功功率损耗以及提高开关利用率,利用Sigmoid函数对二进制粒子群优化(BPSO)算法中的粒子位置更新进行改进,并通过添加修改曲线的参数对函数进行选择,提出了一种改进选择性二进制粒子群优化(IS-BPSO)算法来求解配电网降损重构问题.该算法以降低配电网的功率损耗为目标,有效地控制粒子的变化速率并提高种群的收敛性.通过33母线和94母线的配电网测试系统进行仿真模拟,结果表明,该算法具有很强的鲁棒性和全局寻优能力.     

基于人工蜂群算法的灌区水资源优化配置方法

灌区水资源优化配置对于提高灌溉的水资源利用率,增加灌区经济效益,降低地下水的消耗速度,促进水资源可持续发展,建立良好的生态环境具有重要意义。综合考虑灌区有效降雨量与作物需水量,建立以灌区经济效益最大化为目标的水资源优化配置模型,采用人工蜂群算法对水资源优化配置模型进行求解,以江苏省宿迁市皂河灌区为实例,对基于人工蜂群算法的灌区水资源优化配置方法的实际应用效果进行验证。结果表明：相比传统经验式配水方法,所提出的灌区水资源优化配置方法可使灌区经济效益达到 8.33 亿元,总用水量减少约 1 000 万 m³ ,且用水量主要来自地表水,灌区作物水资源分配情况更加合理,同时灌区的作物种植结构也得以改善。     

基于序列二次规划法的分布式电源优化配置研究

针对分布式电源配置对配电网的影响,提出一种带二阶项配网潮流约束的方法解决分布式电源优化配置问题,以实现分布式电源价值的最大化。从降损角度出发建立优化配置的数学模型,并用序列二次规划求解优化问题。在充分发挥序列二次规划法收敛性好的基础上,提高计算精度,并适用于各种复杂的配电网络。以IEEE33节点系统为例,验证所提方法在分布式电源优化配置问题求解中具有很强的全局搜索能力,可以有效、准确地实现分布式电源的最优配置,计算过程简单可靠,具有实用价值。     

人工蜂群算法的一种改进

人工蜂群算法作为一种新生代的优化算法,近年来在众多科学领域中表现出一定的优势,但是其收敛速度并不高效,并且容易过早地陷入局部最优。首先通过对适应度选择进行改进,提高算法的收敛速度,同时结合模拟退火算法,一定程度上避免过早陷入局部最优。最后用一组基准函数进行实验,证明改进后的人工蜂群算法有更好的优化性能。     

两芯环形通信物联网中压配网设备管理系统研究

针对中压配网设备管理松散、管理效率低的问题,通过融合物联网技术对管理模式进行优化改进,设计了两芯环形通信物联网中压配网设备管理系统。采用网格化管理模式组成严谨的设备管理方式,利用多种终端提高指令的强控性。设计两芯环形通信线路,避免了传输信号的中断,从而保证管理指令的顺利传达。在技术上,为了提高数据信息处理能力,构建了改进信赖域算法。该算法通过运行状态中的有功和无功功率,有效保证了系统节点传输过程的安全性。通过Proteus软件,仿真配网设备运行过程。试验结果表明,网格化中压配网设备管理系统负荷最大为473.58 kVA,管理指令传输速度为8.4 MB/s,设备管理效率为96.5%。通过仿真对比三种不同管理模式指令传输速度和设备管理效率曲线,验证了所提系统的优越性。     

基于时延Petri网和人工蜂群算法的航电系统并行测试研究

航电系统的复杂程度日益提高,传统的人工检测维护手段已经无法满足现代化装备的支持保障要求,自动测试系统(ATS)正逐步成为复杂系统与设备可靠运行的必要保证,而并行测试是下一代自动测试系统(ATS,automatic test system)的关键技术之一。以并行测试技术为基础,在时延Petri网的基础上,对航电系统测试任务进行建模,并采用人工蜂群算法对Petri网的变迁序列寻求最优解,找到测试时间最短的变迁序列。仿真结果表明,该算法能够快速准确地得到最优的测试方案。     

一种混合优化算法面向高维函数优化的研究

基本粒子群算法（PSO）在面对高维多极值函数优化的问题时粒子容易快速集中到最优粒子附近，导致粒子运动能力丧失，种群陷入停滞，因此寻优效果并不理想。针对这种情况，通过引入人工鱼群算法（AFSA）中的聚群和觅食行为与粒子群算法相结合形成一种新的混合优化算法来解决这些问题。最终通过仿真实验证明该混合优化算法在面对高维函数的优化问题上具有优秀的寻优能力。     

蜂群—蚁群自适应优化算法*

为了解决蚁群算法在求解连续函数优化问题时,存在局部搜索能力较差的缺陷,提出一种新颖的自适应蜂群—蚁群优化算法。新算法在蚁群优化算法的基础上,设计了一种参数q的自适应机制,进而减少了参数个数,提高了其鲁棒性;根据蜂群算法基本思想,利用雇佣蜂和观察蜂设计了高效的局部搜索算子,从而提升了算法的局部能力。针对五个标准测试函数的仿真实验结果表明:与蚁群优化算法相比,新算法的全局和局部寻优能力均得到了极大的提升。     

计及风力发电的配电网动态无功优化研究

风力发电的随机性增加了配电网无功优化的困难程度,在对风力发电随机特征进行分析的基础上,以配电网总有功损耗最小为目标,建立了计及风力发电影响的配电网动态无功优化数学模型,并将改进后的退火蚁群算法应用于该优化模型的求解。建立IEEE33节点配电网系统仿真计算实例,通过与其它优化模型及方法的对比分析验证了本动态优化模型及蚁群求解方法的有效性和优越性。本研究成果可为风力发电在配电网的接入及其无功优化提供有效的技术指导和参考。     

基于改进量子差分进化的含分布式电源的配电网无功优化

差分进化算法（DE）已被证明为解决无功优化问题的有效方法.随着越来越多的分布式电源并网,对配电网潮流、电压均有一定改变,同时也影响了DE的鲁棒性和性能.本文在研究DE基础上,针对其收敛过早、局部搜索能力较差的缺陷,分析了量子计算思想和人工蜂群算法的优势,提出改进量子差分进化混合算法（IQDE）.通过量子编码思想提高了种群个体的多样性,人工蜂群算法的观察蜂加速进化操作和侦查蜂随机搜索操作分别提高了算法的局部搜索和全局搜索性能.建立以有功网损最小为目标的数学模型,将IQDE算法和DE算法分别用于14节点和30节点标准数据集进行大量仿真实验.实验结果表明,IQDE算法用更少的收敛时间、更小的种群规模便可以获得与DE算法相同甚至更佳的优化效果,并且可以很好的应用于解决难分布式电源的配电网无功优化问题.     

具有混合群智能行为的萤火虫群优化算法研究

萤火虫群优化算法是一种新型的群智能优化算法,基本的萤火虫群优化算法存在收敛精度低等问题。为了提高算法的性能,借鉴蜂群和鸟群的群体智能行为,改进萤火虫群优化算法的移动策略。运用均匀设计调整改进算法的参数取值。若干经典测试问题的实验仿真结果表明,引入混合智能行为大幅提升了算法的优化性能。     

一种转轴人工蜂群算法

为了提高人工蜂群(ABC)算法的局部搜索能力,加快其收敛速度,将Rosenbrock转轴搜索的方法引入ABC算法,提出了一种转轴ABC算法.该算法每隔一定的迭代次数,就在ABC算法找到的当前极值的邻域内用Rosenbrock方法进行一次转轴搜索,以引导算法找到函数值下降最快的方向.此外,新算法利用对立策略对算法随机产生的初始种群进行调整,得到了质量较高的初始种群.通过对几个标准测试函数的性能测试,验证了算法的快速收敛性和稳定性,说明对其的改进是可行且有效的.     

基于降低网损和提高可靠性的配电网络重构

综合以配电网网络损耗最低、可靠性最高为目标函数,以配电网的运行满足电力连续供应为约束,运用改进遗传算法及模拟退火算法进行网络重构,提出了基于原始网络的初始种群选取以及在自适应遗传算法之中加入模拟退火的策略,克服了现有遗传算法在配电网重构中应用时产生大量不可行解的不足.通过IEEE典型算例RBTS Bus 4系统的验算,结果表明所提算法的有效性.     

考虑电网结构优化低压配电网线损计算和降损分析

针对低压配电网混合线制结构和负荷不平衡,采用电阻热效应和相分量法,提出了单电源树干式低压配电网络的各相和中性线的电流分布的计算方法,并得到了网络的线损分布.通过对一个村庄的低压配电网线损计算,得到了用户不同接线相别的网络线损,并量化分析了接线相别优化的降损效果,为降损方案的确定提供了依据.