改进多目标蚁群算法在电网规划中的应用

针对电网规划需综合考虑经济性和可靠性的问题,提出一种改进的多目标蚁群算法。该算法采用改进的快速排序方法构造Pareto最优解集,缩短了慢速链,降低了算法的时间复杂度;采用聚类算法裁剪非支配解,使所得解在整个Pareto解空间具有良好的多样性和分布性;采用信息素更新变参数控制,加快算法的全局收敛速度;采用挥发系数动态自适应调节机制,提高算法全局搜索能力。通过18节点电网规划算例证明,提出的改进算法与基本多目标蚁群算法相比,所得的Pareto最优解数量更多,Pareto前沿分布更加均匀,同时收敛性和快速性也得到了提高。     

面向能源互联网的多能源局域网两层功率优化分配

针对面向能源互联网的多能源局域网运行调度中的实时功率分配问题,提出一种基于多智能体两层一致性理论的多能源局域网实时动态功率分配策略。将能源互联网划分为若干个能源局域网,同时以各能源局域网和能源局域网内各分布式电源的增量成本作为一致性状态变量设计一致性功率分配算法,使得各能源局域网根据自身情况承担能源互联网系统的功率不平衡量,进一步使得各分布式电源根据自身情况承担能源局域网的功率不平衡量,从而达到降低系统发电成本的目的。该算法通过相邻智能体之间的信息交互,减少了数据通信量,并且能够很好地应对能源互联网和能源局域网拓扑结构的变化。仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于嵌入式Linuxi和QT／Embedded的电力谐波信号采集

基于ARM2410开发平台和嵌入式Linux操作系统,利用GUI（图形用户界面）软件开发环境Qt／Embedded3．3．5,设计了基于8通道12位串行模数转换器ADS7844的数据采集应用程序。电力系统电能质量检测装置中采用这个程序对电压电流信号采样,并利用快速傅立叶变换（FFT）算法进行频谱分析,运行结果表明,该系统具有稳定可靠、操作简单、易于维护、友好的人机交互界面等特点。     

基于人工免疫方法的变压器故障诊断

将人工免疫方法引人变压器油中溶解气体分析,利用增加抗原、记忆抗体类别信息等方法对变压器故障样本进行学习,获取更多表征故障样本特征的记忆抗体集并进行分类．通过对变压器故障数据的仿真研究表明：与IEC三比值法相比,该算法具有较高的诊断准确率．     

计及铁心动态磁化特性的三相变压器励磁涌流的仿真研究

介绍了计及铁心饱和，磁滞，局部磁滞和原始剩磁影响的三相三柱式变压器磁励涌流的仿真数学模型及仿真计算程序，对三相三柱式变压器空载合闸时的励磁涌流作了仿真计算，并对其结果进行分析。     

基于ANP的配电网规划综合评判模型

配电网规划综合评判问题是一个复杂系统的多因素决策问题.结合配电网的实际情况,提出了一种新的配电网规划综合评判方法--网络分析法(ANP),考虑到配电网规划方案综合评判中各指标之间的相互影响、相互制约关系.采用该方法建立了配电网规划综合评判模型.该模型克服了传统层次分析法要求各指标间相互独立的不足,通过超矩阵的计算得到更符合实际的指标权重.实例证明了ANP的可行性与合理性.     

基于灰色关联与模糊聚类分析的负荷预处理方法

电力负荷曲线反映了在一定时间间隔内用户侧消耗的电能,包含了电力系统运行调度与可靠性等重要信息。然而信道错误、仪表故障、设备停运等随机因素导致负荷曲线包含异常数据与缺失值。文中提出一种基于灰色关联分析和模糊聚类(GRA-FCM)的负荷预处理模型。首先通过灰色关联分析确定与待检测日关联度较大的相似样本集,然后采用模糊聚类算法与聚类有效指标得到典型特征曲线,最后对辨识的异常数据进行修正。将所提模型应用于某城市电网SCADA系统负荷预处理中,表明所提模型有很高的准确性和实用性。     

大型海上风电场集电系统拓扑结构优化与规划

集电网络是海上风电场电气系统的重要组成部分,其拓扑结构的设计选取与海底电缆的路径和截面密切相关。针对集电网络常见的放射形、环形2种结构,以电缆成本最优为目标,建立经济性优化模型,采用单亲遗传算法(single parent genetic algorithm,SPGA)对模型进行求解,以实际案例对2类结构的经济性进行优化,从中选取2种最优结构作可靠性评估,结合经济性及可靠性的定量分析数据,给出了每种方案的各自适用范围,为大型海上风电场集电网络规划提供了有效的优化方法。     

海上风电场维护任务动态调度策略

在海上风浪、载荷等因素的耦合作用下,风机状态数据波动迅速,时变工况下风机状态特征的敏感性导致维护需求的动态变化,增加了风电场维护任务精准调度的难度.文中提出了海上时变工况下考虑风机状态风险态势的风电场维护任务动态调度方法.首先,利用模糊C均值聚类算法划分风机时变工况,通过采用改进联合领域自适应卷积神经网络最小化特征分布差异,实现时变工况下风机状态特征自适应提取.然后,根据部件状态序列利用马尔可夫模型描述各部件的初始状态转移矩阵,考虑到不完全维护对机组部件性能的影响,引入部件性能退化过程,建立了考虑风机自适应状态评估的风险态势预测模型.同时,提出以维护船只、人员、工作时长等条件为约束,以单位电量调度维护成本最小为目标的海上风电场维护任务动态调度方法,实现了时变工况下海上风电场维护任务的动态调度.最后,以某海上风电场为例,验证了所提方法的有效性和经济性.     

改进的离散灰色模型在中长期负荷预测中的应用

将离散灰色模型（DGM）引入到负荷预测中来解决负荷增长速度过快时预测精度变差的问题．通过研究灰色预测中存在的初值敏感性问题以及原始数据的预处理问题,对离散灰色预测模型进行改进．通过典型的实例研究离散灰色模型及其改进模型在中长期负荷预测中的应用．结果表明,离散灰色模型在中长期负荷预测中是适用的,且它的改进模型在实际预测中具有更高的预测精度．