基于遗传算法的HVDC系统控制参数优化

高压直流输电技术以其大容量远距离输电、交流系统之间的异步互联、传输功率快速可控等优点在我国得到了广泛应用,高压直流系统的控制参数直接影响到直流输电系统的运行特性,因此对高压直流系统控制参数的优化显得尤为重要。本文以传统高压直流系统为研究对象,以MATLAB/SIMULINK为仿真平台,基于采用简单记忆法策略,即在每代寻优结束后,将最优个体保留在适应度最低的个体的位置方法对传统遗传算法进行改进,并采用改进后的遗传算法对高压直流控制参数进行优化。应用MATLAB将遗传算法和高压直流系统模型相结合进行仿真,通过多次迭代得到优化的控制器参数。同时,将优化后的控制器参数与原始参数的鲁棒性进行比较,证明了控制器参数优化的必要性以及遗传算法优化控制器参数的可行性和优越性。     

基于稳态波形分解与神经网络的负荷识别方法

非侵入家用负荷识别技术对于家庭可以指导用户合理安排用电,减少用电开支,同时电力部门利用家庭用电数据可以了解负荷用电规律及趋势,完善电力规划。现有的研究多采用高级智能算法对负荷特征进行学习,针对现有现有算法识别特征存在的不足,现提出一种基于稳态波形分解的BP神经网络负荷识别方法。该算法主要利用稳态波形可叠加性对分解后的电流波形进行谐波特征提取,结合经过神经网络训练后得出权值,阈值,由嵌入式实现对负荷的识别。该方法已成功在嵌入式装置上实现,取得了预期的效果。     

数字化变电站通信网络结构研究

总结了数字化变电站的主要性能要求,介绍了数字化变电站通信标准IEC61850和应用的关键技术,分析了数字化变电站的通信网络结构,并在此基础上阐述几种过程总线与变电站总线的组网方式。     

天气因素对配电网可靠性影响的探讨

异常天气对元件可靠性及配电网可靠性的影响很大,采用传统评估方法获得的元件故障率评估结果往往与实际统计结果差异较大。为此,将天气状态划分为正常天气、恶劣天气和灾害天气3种状态,并建立故障率一天气模型,采用序贯蒙特卡罗模拟法来探讨天气因素对元件故障率的影响。采用灵敏度分析法对在3种天气状态下的元件故障率与元件平均故障率的关系进行算例分析,结果表明非正常天气对配电网可靠性的影响十分显著,元件平均故障率将随着非正常天气的增多而显著增大。     

基于改进人工鱼群算法的含风电场电力系统最优潮流计算

将风电场看作PQ节点并考虑风电场输出功率随机性和负荷随机性,提出含风电场的电力系统最优潮流计算方法。分析基本人工鱼群算法原理及其缺陷,提出改进人工鱼群算法(IAFSA);提出人工鱼群的视野和步长的取值方法,对初始种群的生成、行动方式和终止判据进行改进;并基于动态调整罚函数将带约束的有功最优潮流问题转化为无约束优化问题,实现含风电场的电力系统最优潮流计算.实例分析结果表明:基于改进人工鱼群算法比基于基本人工鱼群算法和遗传算法进行含风电场电力系统最优潮流计算具有更优全局收敛性和更快计算速度.     

基于指数型目标函数状态估计的电网支路参数主导性评估

电网支路参数的误差会导致能量管理系统的状态估计结果不准确,从而影响其他高级应用软件结果的可靠性和准确性,因此,状态估计程序应具有辨识和估计参数的功能。为此,首先利用戴维南定理将待估计线路外网等值为近似线性模型,对参数可估计性进行分析,提出参数估计中的主导参数和非主导参数;然后从目标函数入手,研究了待估计线路参数对状态估计的影响程度,并给出支路参数主导性评估方法;针对传统加权最小二乘估计（weighted least squares,WLS）易受不良数据影响的特点,将最大指数型目标函数估计（maximum exponential square,MES）引入主导性评估中。IEEE-14节点系统和我国某省网实际系统的仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于最小生成树算法的配电网网架优化规划

配电网是连接输电系统和用电系统的重要环节,因此配电网网架结构的合理性直接影响到整个电网的高效运行。本文基于最小生成树算法来实现配电网网架的合理性优化规划,阐述了配电网网架优化规划的数学模型和配电网潮流计算。详细介绍了最小生成树算法的理论基础,并利用最小生成树算法对配电网网架优化规划进行了研究。最后应用两个算例对本文研究的方法进行验证,结果表明本文研究的最小生成树算法对实现配电网网架优化规划是可行且有效的。