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41.
将非线性模型预测控制方法应用于紧急电压控制器的设计,以准稳态近似为基础,建立包含连续-离散时间微分-代数方程组的滚动动态优化模型.为提高求解该动态优化模型的计算效率和控制精度,将移动区间技术和直接动态优化方法结合起来求解该滚动优化问题.首先,将研究时间段划分为有限个区间,借助排列法将所有状态变量、代数变量和控制变量在各个区间内用一系列多项式近似,从而将动态优化问题转化为非线性规划问题.然后,引入移动区间技术动态调整每个区间的长度,实现控制变量断点的精确定位,并同时提高整个算法的精度.采用AMPL优化建模软件提供的内点算法求解.在新英格兰10机39节点系统上的计算结果验证了所提方法的有效性. 相似文献
42.
电力系统外部等值网络快速修正方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在基于外部静态等值的电力系统最优潮流计算中,为了保持外部等值精度,不断重新计算外部等值导纳矩阵将导致优化计算时间效率下降,文中针对Ward外部等值方法的特点,从不同解决思路入手,分别采用矩阵求逆辅助定理和支路等值注入功率模型提高外部等值网络参数修正计算速度,对两种快速修正方法的修正原理和计算过程做了充分的分析和说明,以IEEE 39节点系统和某538节点系统作为试验系统,验证所提方法的有效性,并对两种修正方法进行详细分析比较. 相似文献
43.
在Matlab环境下,借助电力系统分析工具箱(PSAT)实现了包含三级电压控制系统的大电网动态时域仿真,并分析其对广东电网暂态电压安全性的影响。结果表明该系统的二级电压控制紧急动作模式虽然有利于广东电网故障后的暂态电压恢复,但不能阻止暂态电压不安全事故的发生。进而,建立了针对暂态电压不安全故障的紧急切负荷控制优化模型,通过采用轨迹灵敏度法将动态优化模型转化为线性规划模型以获得紧急切负荷控制策略,动态仿真结果验证了所得控制策略能够使广东电网在严重故障后恢复暂态电压安全。 相似文献
44.
以最小化分区内主导节点电压偏差和发电机无功出力比例的方差为目标,建立多目标协调二级电压控制模型,可协调变电站容抗器与发电机自动电压调节器的动作。针对其控制特点和在线优化的要求,提出一种简化强化学习求解方法。为了加快奖励值的传播速度,该方法定义了新的状态函数,并在主循环之前利用全局搜索来实现初始值定位和状态空间的自主压缩,从而极大地提高搜索效率;在主循环的搜索过程中采用基于状态敏感度的自适应学习阶段划分准则,实现学习经验搜索与利用的平衡;将单次动作的变量选择范围扩大到所有控制变量,使得在有限循环次数下的搜索尽可能覆盖到整个状态空间。为了反映系统的当前偏好信息,引入实时权重系数的概念,并在求得帕累托前沿后根据实时权重选出最优控制。算例分析分别从帕累托前沿质量、优化时间、收敛率以及实时权重的控制效果四个方面验证了简化强化学习方法和实时权重系数的优越性。 相似文献
45.
求解离散无功优化的非线性原-对偶内点算法 总被引:17,自引:7,他引:10
针对无功优化计算中离散变量和连续变量共存问题,提出用直接非线性原一对偶内点法内嵌罚函数的新算法。通过对几个不同规模试验系统计算分析,并与Tabu搜索法求得的结果比较,证明了该方法是有效的,而且在计算速度、收敛性和优化精度上都优于Tabu搜索法。这使内点法在解决非线性混合整数规划无功优化的有效性和实用性方面更进了一步。 相似文献
46.
<正> 一、集中操纵的意义集中操纵就是将选煤厂的有连续性的生产机械使其按规定的顺序由集中操纵室进行起动和停止。其顺序是按逆煤流方向 相似文献
47.
在图像分类中,视觉词典的质量直接影响着图像分类的结果,随着用户的要求提高,K-means聚类算法所构建的视觉词典已无法满足用户对图像分类的需求,为了得到高效的视觉词汇码本,针对构建视觉词典的算法进行研究,通过K-means算法和层次聚类算法的结合来达到这一目的。混合聚类算法采用K-means算法对数据样本进行初步聚类,得到一个粗略的划分;引入信息熵的属性加权,利用信息熵度量某个属性的关键性,信息熵越大的属性对聚类结果的影响越小,计算加权后的类间欧式距离,将距离相近的两个类进行合并;在空间金字塔模型框架中,将改进的混合聚类方法应用到视觉词典的构建中。实验结果表明,结合信息熵的层次聚类算法能有效提高空间金字塔模型的分类准确率。 相似文献
48.
本文从现场计量风险控制的目的、现场计量风险的分类、现场计量质量风险控制程序的建立等方面,阐述了在实验室质量管理体系基础上建立现场计量质量风险控制程序,对于提高计量技术机构现场计量服务质量具有重要意义。 相似文献
49.
50.
建立了含风电场的电力系统多目标动态优化调度模型,以总燃料耗量、污染气体排放量及购电费用最小为优化目标,针对风电场出力随机性的特点,采用极限场景代表风电场出力偏离预测场景的各种可能方向,考虑了风电场出力极限场景下,各常规机组备用动作对应的网络安全、机组爬坡等约束。将极限场景与预测场景联立求解,得出机组出力计划及各极限场景下的备用动作方案。采用规格化法平面约束法(normalized normal constraint,NNC)和GAMS/CONOPT求解器求解三目标优化问题,以获得均匀分布的Pareto最优解集;并提出通过确定乌托邦面位于目标函数空间中可行域内部的完整部分,以求解完整Pareto前沿的方法。最后以IEEE 39节点系统和某省级电网为例,分析结果表明,所提出模型和算法能够为调度人员提供更为完整的决策信息,并得到在风电场出力波动条件下,能够满足系统各种运行约束的备用动作方案。 相似文献