考虑非平衡特性的辐射状配电网故障定位方法

配电线路通常采用非换相运行方式,存在三相不平衡负荷,造成线路参数不平衡,给故障定位带来困难。该文针对辐射状配电网提出一种新的故障定位方法,仅利用单端故障信息便可实现配电线路的准确故障定位。该算法利用网路矩阵研究配电网结构,降低故障计算的复杂程度;利用斐波那契(Fibonacci)数列搜索方法进行故障搜索,加快搜索过程。最后,利用PSCAD/EMTDC对配电网进行仿真分析,结果表明该文方法具有较高的故障定位精准度。     

实时监控系统中的多维数据库技术

大型实时监控系统ＲＭＣＳ是电力、通信、石油、水利等现代化工业管理的一个重要技术手段,正处于发展阶段。本文提出了在ＲＭＣＳ中结合使用通用数据库管理系统的多维数据库技术和方法,以解决监控数据种类多、数量大的作为历史数据的有效管理和使用问题,在多种实际系统中应用,取得了好的效果。     

考虑昼夜特性的微电网分布式电源优化配置

采用改进粒子群算法对孤岛运行的微电网进行分布式电源优化配置,考虑光照强度和负荷的昼夜特性及其对供电可靠性的影响,建立包括设备初始投资成本、运行维护费用、蓄电池重置成本、燃料和环境污染惩罚费用的目标函数;提高昼夜供电可靠性的同时降低配置成本,分析蓄电池和柴油机昼夜出力特性,在此基础上研究风光供载能力和蓄电池容量对优化结果的影响。算例仿真结果证明了模型的合理性。     

基于变量相关性特征聚类的多场景分布式电源规划

分布式电源和负荷功率的时序随机性给分布式电源规划带来巨大挑战。首先,将全年各时段的风速、光照强度和负荷大小组成多元时序数据并进行变量相关性特征聚类,得到全年典型规划场景以及对应的权重;然后,建立以分布式电源投资商收益、配电网公司收益最大化为优化目标的分布式电源规划模型,并采用非支配排序遗传算法2对模型进行求解得到帕累托最优解集,采用基于熵权的逼近理想解排序决策法对帕累托最优解集进行多目标折中决策,得到规划方案。仿真算例验证了所提出方法的有效性。     

基于改进鲸鱼优化算法的多目标无功优化调度

在鲸鱼优化算法(WOA)对求解电网无功优化问题中容易陷入局部最优、收敛速度慢、求解精度低等缺点时,本文将一种引入冯诺依曼拓扑结构的改进鲸鱼优化算法(AWOA)应用到ORPD问题中,在鲸鱼对猎物进行狩猎行为时,能够增加猎物的多样性,提高了算法的全局搜索能力。以系统有功网损和电压偏差为双目标函数,对IEEE 30节点系统进行仿真,并利用方差分析法(ANOVA)将所得结果与基本鲸鱼优化算法(WOA)、粒子群优化算法(PSO)进行比较,研究表明AWOA算法在搜索能力、迭代次数、收敛性上的潜力,并证明了在解决ORPD问题上的有效性、高效性及鲁棒性,同时也为解决非线性约束问题提供了新途径。     

基于改进卡尔曼滤波算法的短期负荷预测

对于电网的安全运行,短期的负荷预测是必不可少的。电力系统的负荷通常是随着时间呈现出一定范围的非线性波动,这里根据电力系统中负荷特性的变化规律,提出了一种通过引入修正因子改进卡尔曼滤波算法的方法,实现了电力短期负荷预测。通过对成都地区的负荷进行短期预测,说明这种方法较传统的卡尔曼滤波具有更高的预测精度,同时与其他的新型智能算法相比,具有收敛速度快、耗时短等优点。通过MATLAB仿真,说明这种改进后的算法对实现短期负荷预测提供了一条新的途径。     

基于遗传算法考虑用户侧负荷平移的微网经济运行分析

将参与用户侧管理负荷分为两类:可平移负荷和随机负荷,建立了基于负荷平移的用户侧负荷管理数学模型。运行周期分为谷、平、峰3个时段,在分布式电源经济出力及用户侧负荷优化调度协同作用的基础上,建立了考虑用户侧负荷平移的以微网运行成本最低为目标函数的微网经济运行模型。利用线性逼近法将非线性目标函数简化,采用最佳保留策略选择算子,通过改进遗传算法对上述模型进行求解。仿真结果验证了遗传算法的适用性和该模型的有效性,考虑用户侧负荷平移的微网较不考虑时的成本降低了4.01%,表明微网分布式电源和用户侧负荷协同优化具有较高的经济效益。     

数据仓库技术在地区电力调度系统中应用的探讨

分析了传统电力调度数据库系统在决策分析应用等方面的不足,并提出了在现有数据库系统的基础上建立数据仓库的思想.文中详细介绍了该数据仓库的设计模型、结构以及实施原则,并对其应用前景做了展望.     

基于灵敏度分析的粒子群无功优化算法

提出了一种以灵敏度分析和粒子群算法相结合的无功优化方法,首先通过对节点的灵敏度系数的计算,找出了最需要进行无功补偿的节点;然后再利用粒子群算法对网络进行优化,与纯粹的粒子算法相比,节省了计算时间,而且较理想完成网络节点的无功优化;通过对IEEE-30节点系统的仿真计算结果表明了算法的有效性。