基于独立分量分析的电力系统瞬时电压畸变信号判别方法

提出一种基于独立分量分析(independent component analysis,ICA)的瞬时电能质量扰动信号检测与判别方法。利用ICA可将相互独立的源信号从其线性混合信号中分离出来的特点,以负熵作为衡量信号独立性的目标函数,通过优化此函数,得到一种固定点算法：FastICA算法,用此算法对包含瞬时电能质量扰动信号的电网电压信号进行计算,可分离出与扰动相对应的信号。对于不同类型的扰动,分离出的信号具有不同的波形特征,根据这一特点,可对扰动进行判别并确定其位置和持续时间。仿真试验结果表明,该方法对瞬时电压跌落、瞬时电压上升、瞬时脉冲、瞬时电压中断、谐波等多种瞬时电压畸变信号有较好的检测与判别效果。     

基于机会约束规划的多类型分布式电源容量与布点优化方法

在分析三种不同类型分布式电源并网模型的基础上,建立了配电网分布式电源容量和布点多目标优化的机会随机约束模型;综合考虑了分布式电源以PQ、PI和PV等不同接口模型并网时的出力特性,弥补了以往研究中将分布式电源统一处理为分布式电源PQ模型的缺陷;在包含不同接入类型的分布式电源的配电网规划中,由于考虑光伏发电系统输出功率Beta概率分布的影响与考虑风电机组欠额定输出、额定输出和无输出的概率模型的影响,对潮流、电源出力、节点电压等制约关系构建了机会约束条件函数,同时将分布式电源运行成本纳入多目标函数,采用改进的模拟退火粒子群算法对所建优化问题进行求解。计算结果验证了模型的合理性和算法的有效性。     

分布式电源接入的配电系统多类型无功源出力优化方法

同时考虑光伏发电系统、风电机组、静止无功发生器、并联电容器等多类型无功源的协同运行问题,建立多类型无功源协同运行的优化模型,增强了无功协调能力和优化效果。研究了光伏逆变器无功的调节原理和双馈电机风力发电系统无功调节能力。考虑光伏发电系统和风电机组的无功特性,构建向分布式电源和静止无功发生器的输出或吸收无功功率的约束条件函数。采用潮流雅可比矩阵直接变换求取灵敏度系数,构建基于线性规划的分布式电源、并联电容器和静止无功发生器输出无功功率的约束域及其罚函数。通过潮流雅可比矩阵进行矩阵变换,构建考虑有功网损最小化的目标函数灵敏度系数的线性化模型。采用两阶段单纯形法对优化问题进行求解,获得了好的效果。     

创新实践教学体系培养学生创新能力——以广西大学电气工程类专业为例

本文探究了广西大学电气工程类专业在特色建设过程中实践教学体系的建立模式及其对大学生创新思维、创新能力、科研能力的影响,提出了通过创新的实践教学体系培养学生综合能力和专业素质的途径.     

非接触感应电能传输系统松耦合变压器参数设计

松耦合变压器是非接触感应电能传输系统中的关键部分.在简要介绍松耦合变压器的基本结构和工作原理的基础上,提出了松耦合变压器的互感等效电路模型.根据松耦合变压器的特点,分析了铁芯材料、绕组位置、气隙大小对变压器耦合系数的影响.同时,针对原、副边漏感的特性,进一步讨论了变压器原、副边电路补偿问题.最后给出了非接触感应电能传输系统中松耦合变压器的耦合系数、网络补偿等几个重要参数的设计方案.     

基于改进熵权层次分析法的变压器状态评估

针对传统电力变压器状态评估中的权重问题,提出了一种基于改进熵权层次分析法的变压器状态评估方法。利用层次分析法得到其主观权重,并建立了变压器分层评估模型。运用熵权法对样本数据进行分析,得到其客观权重,将层次分析法和熵权法的底层指标权重相结合后,再与层次分析法的中间层指标权重进行综合。通过对实际变压器的状态评估,验证了该方法的有效性。     

基于矩阵特征值分析和SOA优化模糊聚类的变压器故障诊断

考虑变压器故障诊断的不确定性,构建了变压器模糊聚类模型,提出了用矩阵特征值分析方法得出样本集最佳分类数,实现了无监督的故障诊断。针对模糊C均值算法用于变压器故障诊断存在的问题,提出用人群搜索算法(SOA)得到较优的初始聚类中心。SOA算法是一种新型的启发式智能算法,克服了粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)等智能优化算法收敛性差、局部寻优的缺陷。仿真结果表明,该算法收敛速度更快,且具有更好的全局搜索能力,比传统的智能算法具有更高的有效性和鲁棒性,为变压器故障诊断聚类分析提供了参考。     

水火电力系统短期优化调度的不确定性模型

分析了电力市场中日前交易与实时交易的关系,考虑了水火电力系统的水力联系和电力联系,针对各种不确定性因素的影响,基于机会约束规划提出了一种新的水火电力系统短期优化调度的不确定性模型。允许所形成的调度方案在某些比较极端的情况下不满足约束条件,但这种情况发生的概率必须小于某一置信水平。兼顾日前交易和在此计划下可能存在的实时交易的费用,实现系统的火电机组和用以实时平衡的功率调整的费用最小化,并针对该模型给出了基于粒子群算法和蒙特卡罗仿真的求解方法。算例仿真说明了该方法的有效性。     

机会约束规划下的梯级水电站短期优化调度策略

以一定时期内可能实现的总的目标利润最大化为目标,在一定的置信水平的前提下满足约束条件,基于机会约束规划构建了一种新的的梯级水电站短期优化调度策略。模型全面分析了蓄水量、弃水量、前池水位、放水路水位、发电水头之间的关系,并考虑了电价、入库径流量、机组运行状况等不确定因素对梯级水电站短期优化调度问题的影响。利用粒子群算法算简单、鲁棒性好、可操作性强的优势,将其嵌入蒙特卡罗随机模拟对模型进行求解。算例说明了该方法可以根据电站的实际情况协调风险和利润这两个相互矛盾的指标,实现最优化决策。     

基于机会约束规划的电力系统安全成本优化计算

提出了一种基于机会约束规划计算电力系统安全成本的新方法。安全成本模型由发电侧备用成本、可中断负荷成本、再调度成本和期望失稳损失等因素构成。在求解该模型的过程中,应用遗传算法和蒙特卡罗仿真技术,将发电侧备用容量和可中断负荷作为随机变量并用概率的形式表示约束条件,从而得到最优安全成本费用。最后通过IEEE30节点测试系统验证了该方法的有效性。