基于线性近似模型的三相不平衡有源配电网重构

针对配电网中分布式电源和负荷具有波动性、时变性,并普遍以三相不平衡方式运行,提出一种有源配电网重构方法。首先,对一天的风力光伏发电和负荷功率进行日前短期预测建模,制定以一天为开关动作周期的日重构决策,降低对配电网运行的冲击。在此基础上,建立以配电网运行日损耗最低和电压偏差最小为总目标的三相不平衡有源配电网多时段重构数学模型,并基于最佳等距分段线性逼近法对原非凸模型进行精度可控的线性近似。最后,通过标准化配电测试系统验证了重构模型的有效性和精确性。     

基于消费者参考价格决策及用户黏性的售电套餐优化

在未来的电力零售市场,更多的售电企业为规避风险,提高市场占有率和持续性,有必要向拥有零售选择权的终端用户提供科学合理并具有竞争力的售电套餐,为此提出一种售电套餐设计优化的新思路。首先,考虑用户消费的偏好行为,引入分类同化系数建立消费者内部参考价格(IRP)决策模型,定义单个用户的黏性行为(或称为惰性行为),建立单个用户黏性函数。然后,建立用户决策矩阵反映群体用户对套餐的选择情况,建立基于用户黏性和决策矩阵的售电企业总效用目标函数,以固定费用和单位费用相结合的套餐结构为基础,以套餐价格为变量,对最优目标进行搜索。接着,采用交叉粒子群算法,将传统的搜索方式改进为以元胞数组为单位的种群多区域同时搜索。同时,利用对决策矩阵的两次修正模拟用户无偏好条件下的绝对理性消费和存在偏好条件下的非理性消费。最后进行算例分析,通过对比优化前后潜在用户对套餐的选择情况,验证了模型的可行性与优化效果。     

基于有限理性决策的分布式风电开发模式

针对风电开发建设面临中东部和南方地区大面积连片式的优质风资源匮乏,"三北"地区弃风限电现象严重等问题,提出风电项目小型化、分散化、智能化和专业化的开发建设模式。首先,选取风电开发建设决策10个关键指标,构建开发建设决策评价模型。然后,基于两层交互有限理性决策方法,运用"四化"建设理念,在决策评价基础上对设计方案的关键指标进行优化,求得决策者满意度较高的开发建设方案。最后,以某地区的风电场开发决策为例,验证了方法的实用性,为分布式风电开发建设提供新思路。     

机组负荷分配的多目标优化和多属性决策

同时计及机组运行的经济性和污染排放,将基于进化算法的多目标优化技术与多属性决策方法联合运用,针对火电厂负荷优化分配问题进行了研究。对于多目标优化问题,采用改进的非支配解排序的多目标遗传算法(NSGAⅡ),求出Pareto最优解,由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵方法对最优解的属性进行权值计算,然后用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pa-reto最优解给出排序。给出了3台机组负荷分配的优化算例,计算表明所提方法适应性好,结果合理可行。     

基于运行可靠性和结构重要度的连锁故障预测

基于运行可靠性理论和多属性决策理论,综合考虑当前系统运行状态和线路重要程度的基础上,提出了一种反映电网状态变化和结构变化的连锁故障预测方法。此方法引入考虑了外界环境因素的线路综合停运概率模型确定线路故障概率,并结合线路结构重要度构建了连锁故障综合预测指标。采用离差最大化的灰色关联度算法综合考虑线路结构重要度。通过对IEEE30系统仿真,搜索出了较严重的连锁故障模式,验证了该方法的有效性。     

基于粒子群算法的决策树SVM多分类方法研究

针对SVM多分类问题提出了一种基于粒子群算法的最优决策树SVM生成算法,以解决传统支持向量机多分类方法存在的不可分区域和误差积累现象。该方法利用自变异的PSO聚类算法在每一决策节点自动寻找最优或近优分类决策,将数据集划分为两类,直至叶子节点为止,最终根据最优决策树构建SVM多分类结构,训练各个节点SVM分类器。将该算法应用于图像人群密度分类问题,仿真实验表明,分类精度和分类时间得到明显改善,是一种有效地的多分类算法。     

一种引入熵函数进行组合赋权的直流落点选择方法

将一种考虑权本身随机性的组合赋权方法应用于直流落点选择目标函数的权系数求解。该组合赋权方法通过引入熵函数来同时考虑权本身具有的随机性以及权向量之间的一致性要求,建立约束非线性优化模型,并利用改进的粒子群优化算法进行求解,将得到更具合理性的组合结果,为直流落点选择建立更可靠的目标函数。将所建立的目标函数与其他目标函数的平均差异度进行比较,结果表明该直流落点选择方法有效且相较其他方法更为合理。     

微粒群优化负荷频率控制

针对两区域电力系统运用微粒群优化算法进行负荷频率控制,将模糊控制和微粒群优化算法相结合,利用微粒群算法优化模糊控制规则和PI控制器参数,以实现对控制规则的自调整,并在负荷频率控制中引入模糊决策控制,以减弱由时延引起的系统振荡。对两区域的负荷频率控制系统用MATLAB软件进行仿真,并将其与传统的积分控制和模糊自调整PI控制进行比较,仿真结果表明该方法的有效性,对复杂的非线性电力系统能取得良好的控制效果。     

某600 MW机组锅炉多煤种掺烧的研究

对广东某电厂600 MW锅炉燃用的典型煤种进行了单煤及混煤煤质特性实验,实测值与理论计算值的对比分析表明,燃煤低位发热量等五个煤质参数具有较好的线性可加性。根据电厂分层掺烧多煤种的需求,建立了优化配煤的数学模型,利用多目标模糊决策算法确定最优掺烧配比。     

基于形式化预案的电力应急辅助决策规则生成方法

为提高应对突发事件的应急处置能力,电力企业编制了较为完善的应急预案.根据本体论的方法将文本式的应急预案表示成计算机能够理解的形式化语言,从中提炼出应急处置中的决策参考信息,并提出了应急辅助决策规则的数学模型.基于经典关联规则算法Apriori的思想,设计了一种电力应急辅助决策规则的生成方法.最后,结合某电力企业的应急预案实例,分析了该生成方法的实际效果,为进一步研究动态生成突发破坏事件恢复控制与应急资源调度策略奠定了基础.