电网状态监测系统无缝通信方式研究

近年来,智能电网涵盖了提高电网科技含量、提高电网供电可靠性、促进节能减排、促进新能源利用等各项内容,已经成为当今世界电力系统发展变革的主流方向。在此背景下,对设备状态在线监测与状态评估的发展也提出了更高的要求,作为智能电网框架中各个关键领域沟通桥梁的网络通信,其性能好坏直接影响到整个系统的可靠性、安全性。本文分析了变电设备状态监测系统存在的问题以及发展趋势,介绍了IEC 61850的发展现状和主要内容,分析比较了以太网等组网方式,分析并给出了几种实现全方位的无缝通信方案。     

基于MAQPSO 的电力系统无功优化研究

文中提出一种多智能体量子粒子群优化算法(Multi Agent Quantum Particle Swam Optimization,MAQPSO)求解电力系统无功优化问题,改善了传统量子粒子群算法后期收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点。该算法结合了量子粒子群算法和多智能体进化思想,每一个Agent相当于量子粒子群优化算法中的一个粒子,通过Agent的邻域竞争、自学习等操作,使得算法能够更迅速、更精确地收敛到全局最优解。通过对IEEE14、30、57和118节点系统的优化仿真,结果表明该算法有收敛精度高、寻优速度快等优点。     

参数自适应模糊PID控制器及其在水电机组调速器中的应用

由于水电机组调速系统控制对象———水轮机的运行工况在不断变化，描述水轮机动态特性的数学模型及引水系统的模型参数时刻发生变化，常规PID控制的应用受到限制。文中引入了模糊控制理论，使用参数自适应模糊PID控制器替代常规PID控制器，通过仿真结果显示，对水电机组过渡过程的控制具有明显的效果。     

基于多Agent遗传算法的水电厂机组优化组合研究与实现

基于多Agent系统理论,构建了一个多Agent机组优化组合系统。对于问题优化模型,提出了一种新颖的多Agent遗传算法,解决了大规模遗传算法的效率问题。对于机组的非线性耗水量特性,提出了一种由Agent动态地管理与维护的神经网络。基于与FIPA兼容的多Agent中间件JADE平台,给出了一个详细的具体实施系统。仿真结果验证了所提出的优化模型与实施方案的合理性和可操作性。     

基于模糊信息粒化的光伏出力区间预测

相对于传统的光伏点预测而言,光伏区间预测可以为电网调度人员提供更加全面、有效的预测信息。鉴于此,文章提出一种基于模糊信息粒化理论的区间预测方法。针对光伏功率原始数据的强波动特性,采用集成经验模态分解方法将其分解为若干个子序列。并依据样本熵理论,将复杂度较高的子序列重组为随机分量,代表光伏输出的波动性,论文对该随机分量进行模糊化处理,从而得出其波动趋势以及波动上、下界,再分别进行预测;而复杂度相对较低的其他子序列代表光伏出力稳定分量,因此,直接对其进行确定性预测。论文采用经过纵横交叉算法改进的人工神经网络(CSO-BP)进行预测,得出最终光伏区间预测结果。     

水电机组全自动智能盘车系统设计与应用

针对传统盘车存在布点数量少、停点不准确、读数主观性强、盘车耗时长等问题,提出了一种能够满足任意测点和任意相位的快速高精度连续盘车需要的水电机组全自动智能盘车系统。在详细阐述系统体系基础上,给出了软件平台的关键技术与实现措施。该系统由于具有通用性强、效率高、精度高、智能性强、盘车方法新颖等特点,因而有着很好的应用和推广价值。     

基于长短时记忆网络-纵横交叉算法的含高比例新能源电力市场日前电价预测

精准的日前电价预测能够协助电力市场参与者做出合理的决策.随着高比例新能源接入电力系统,日前电价的预测难度不断加大.为了提升含高比例新能源电力市场日前电价的预测精度,提出了一种基于奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)和纵横交叉算法(crisscross optimization,CS...     

基于箱形图和隔离森林的施工人次数据处理与预测研究

针对工程项目进度和施工人员进场记录数据存在异常值的问题,提出一种基于箱形图和隔离森林的施工人次数据处理方法。将历史工程项目进行分类并计算各工程项目每人次的效率值,采用箱形图法剔除效率值异常的样本;结合各类型工程项目投资和投入施工人次的数据可视化情况,通过隔离森林隔离出属性值异常的数据点;采用剔除异常值后的样本作为线性回归预测模型的学习样本,使用测试集进行预测精度测试。并以某施工单位的实测数据为具体对象,根据所提算例结果显示,该方法能实现异常值的定位与分离,有效提高施工人次预测的精确度。     

热电联产经济环保调度优化

为解决复杂的热电联产经济环保调度问题,提出了一种改进的多目标灰狼优化算法。标准灰狼算法只适用于处理单目标优化问题,而改进的算法也适用于多目标优化,并通过融入方向修正操作以修正狼群前进方向,并改善算法的全局搜索能力。其次,结合快速非劣解排序、拥挤距离计算等,在更新狼群位置时,采用"精英保留策略"淘汰弱势狼个体,进一步提高算法的收敛速度,并通过模糊决策理论获得最优折中解。最后,通过对某典型7机组热电联产系统的仿真,验证了所提出方法不仅能够有效地求取热电联产发电计划在经济性与环保性之间的最优折中,同时克服了标准灰狼算法的缺陷,且较其他群智能优化算法在求解质量、收敛性等方面具有明显优势。     

基于粒子群算法的含风电场电网规划优化研究

风电的不确定性以及负荷的随机变化性增加了电网规划难度。为此,针对系统运行、可靠性等约束条件,把罚函数转换为无约束目标函数,建立基于粒子群算法的含风电场电源规划多控制变量问题优化模型,并提出和分析优化规划的详细步骤。最后,采用IEEE30标准节点系统进行仿真优化,仿真优化结果验证了该模型的有效性、可行性,效果显著。